安装WSL后莫名其妙出现：GitHub Copilot Chat Plugin Not Connecting to Network
参考了GitHub：无法连接Issue描述
ctrl+shift+p, 运行F1 > Developer: GitHub Copilot Chat Diagnostics，确信是代理(proxy)的问题
也顺便关闭了其他proxy设置：
原因猜测：本地windows开了代理，被WSL复用本地设置，可是原代理端口和WSL代理端口不一致或者已被占用，或者因为WSL上没有实际运行代理程序，导致WSL系统ping不通代理的IP
一年前，我还在为一个简单的流水灯上板失败而焦头烂额。 仿真波形完美，开发板毫无反应——查了三天，最后发现是约束文件里漏了一个引脚定义。 如今回头看，FPGA 学习最难的从来不是 Verilog 语法，而是如何把零散的知识拼成一个能跑起来的系统。 这篇文章，是我对自己两年学习过程的一次梳理，希望能给正在路上的你一点参考。 新手最容易卡住的三个地方 1. 硬件环境搭建成本高、试错周期长 买板子只是开始，驱动、电源、外设兼容性……很多时间花在了非核心问题上。 2. 学了一堆知识点，却做不出完整功能 看得懂状态机，也写过 UART，但一整合就出问题——因为没人教你怎么“搭系统”。 3. 调试无从下手 “仿真对，上板错”是常态。跨时钟域、时序违例、信号完整性……这些概念只有在真实项目中踩过坑，才真正理解。 我的四阶段进阶思路 阶段一：先理解“硬件是怎么工作的” 别急着写复杂逻辑。用最简单的例子建立直觉： * 用计数器控制
快速体验 在开始今天关于 App Inventor语音交互机器人实战：从零构建高效语音控制系统 的探讨之前，我想先分享一个最近让我觉得很有意思的全栈技术挑战。 我们常说 AI 是未来，但作为开发者，如何将大模型（LLM）真正落地为一个低延迟、可交互的实时系统，而不仅仅是调个 API？ 这里有一个非常硬核的动手实验：基于火山引擎豆包大模型，从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答，而是需要你亲手打通 ASR（语音识别）→ LLM（大脑思考）→ TTS（语音合成）的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说，这是个绝佳的练手项目。 从0到1构建生产级别应用，脱离Demo，点击打开 从0打造个人豆包实时通话AI动手实验 App Inventor语音交互机器人实战：从零构建高效语音控制系统 语音交互正在成为移动应用的重要入口，但很多App Inventor开发者在实现语音控制功能时，常常遇到识别延迟高、环境噪声干扰、多指令混淆等问题。本文将分享一套经过实战验证的优化方案，帮助开发者构建响应迅速的语音交互机器人。
近期，南方科技大学生物医学工程系张明明副教授和北京工业大学董明杰副教授联合，在康复机器人领域取得系列研究进展，相关成果接连发表在机器人领域国际学术期刊IEEE Transactions on Robotics。 创建多人协作交互方法与创新康复系统 为相关领域发展奠定理论基础 图1. 多用户协作创新康复系统 当前的多用户人机交互研究主要关注机器人控制系统自身的稳定性，往往忽视了真实协作情境中“人与人”之间的相互影响。与此不同的是，本研究并未将操作者视为独立的无源终端，而是在系统设计核心层面纳入并建模这一事实：在多人触觉交互中，每位操作者本身就是彼此交互环境的一部分，其行为会直接并持续地影响他人的感知与系统稳定性。然而，随着交互用户数量的增加，尤其在操作者具有主动行为时，传统控制方法难以有效应对人际间的交互耦合与系统规模的扩大引起的稳定性条件复杂化，导致系统扩展能力受到制约。因此，如何在承认并融入操作者主动交互行为的前提下，维持系统稳定性并实现控制架构的可扩展性，成为一项关键挑战。 为应对这一挑战，研究人员创新性地提出了“个人交互环境”（Individual Interact
【写在前面：为什么要写这个专栏？】 在数字图像处理领域，ISP（图像信号处理器）的算法原理并不罕见，但真正能够支持 4K@60fps 实时处理、并经过商用验证的 Verilog 硬核实现思路 却往往秘和封装在黑盒之中。 我手里有一套商用级的 ISP 源码，通过对其进行深度拆解，我希望能够分析并抽象出其背后的设计逻辑。这不仅是对高性能图像处理架构的复盘，更是希望能为广大 FPGA 开发者和 ISP 算法工程师提供一个硬核的设计基线（Baseline）。通过分享这些商用 IP 的实现细节，我希望能帮助更多人了解如何将复杂的图像算法转化为高效的硬件流水线，为行业提供一份有价值的参考。 1. 深度解析：为什么“商用级”坏点校正极其困难？ 在传感器（Sensor）制造中，由于半导体工艺缺陷或后期老化，不可避免会出现常亮像素（Hot Pixel）或死像素（Dead Pixel）。 * 痛点一：误杀边缘。 如果只是简单的中值滤波，图像中真实的星星、