以下是关于在 VSCode + Copilot 中，通过 OAI Compatible Provider for Copilot 插件配置使用 DeepSeek 系列模型 (deepseek-chat, deepseek-reasoner, deepseek-coder) 的完整汇总指南。
通过该插件，将支持 OpenAI API 格式的第三方大模型（此处为 DeepSeek）接入 VSCode 的官方 Copilot 聊天侧边栏，实现调用。
在开始配置前，确保完成以下准备：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|---|---|---|
| 1. 安装插件 | 在 VSCode 扩展商店搜索并安装 OAI Compatible Provider for Copilot。 | 这是连接 Copilot 与第三方模型的核心桥梁。 |
| 2. 获取 API Key | 访问 DeepSeek 平台，注册/登录后创建并复制你的 API Key。 |
省流 串流方式最重要，笔者使用【Pico4UE 企业版】一体机，使用【PicoOpenXR插件+OpenXR插件】【企业串流v2.0的apk+exe应用】和【OpenXR串流方式】进行有线串流， 串流调试时可以正常手势追踪，打包apk和exe的VR手势追踪正常。 文章包含整理的百度云资源、SteamVR串流、不同UE版本的手势追踪对比记录，曾经的踩坑笔记（略长）。 插件文档 PicoXR和PicoOpenXR 插件文档 https://developer-cn.picoxr.com/document/ PicoXR 开发文档 https://developer-cn.picoxr.com/document/unreal/ PicoOpenXR 开发文档 https://developer-cn.picoxr.com/document/unreal-openxr/ 插件下载 PicoXR和PicoOpenXR Pico SDK
AD9361 FPGA驱动，纯verilog驱动，lvds接口，没有使用任何依赖库和ip核，方便移植，代码结构清晰，容易使用。 代码在ZYNQ、XILINX K7、Cyclone IV芯片中测试通过。 图1：ILA抓取到的发射端发射的正弦波基带信号； 图2：抓取到的中频信号在MATLAB上绘图； 图3：频谱仪测量的射频信号。 AD9361这颗射频芯片的驱动开发向来是个头疼活儿，尤其是纯Verilog实现LVDS接口的方案。今天咱们来扒一扒这个开箱即用的驱动方案，看看怎么用不到5000行代码搞定全链路通信。 驱动核心分为三个模块：SPI配置引擎、LVDS数据接口、时钟同步电路。SPI模块用状态机实现了自动化的寄存器配置，重点看看这个时钟分频逻辑： always @(posedge clk_50m) begin if(spi_busy) begin clk_div <= clk_div + 1; if(clk_div == SPI_CLK_DIV)
第一章：无人机避障算法概述 无人机避障算法是实现自主飞行的核心技术之一，其目标是在复杂环境中实时感知障碍物，并规划安全路径以避免碰撞。随着传感器技术和计算能力的提升，避障系统已从简单的距离检测发展为融合多源信息的智能决策体系。 避障系统的基本组成 典型的无人机避障系统包含以下关键模块： * 感知模块：利用激光雷达、超声波、立体视觉或RGB-D相机获取环境数据 * 数据处理模块：对原始传感器数据进行滤波、特征提取和障碍物识别 * 决策与规划模块：基于环境模型生成避障轨迹，常用算法包括A*、Dijkstra、RRT和动态窗口法（DWA） 常见避障算法对比 算法优点缺点适用场景A*路径最优，搜索效率高高维空间计算开销大静态环境全局规划DWA实时性强，适合动态避障局部最优风险室内低速飞行RRT*渐进最优，适应复杂空间收敛速度慢三维未知环境 基于深度学习的避障方法示例 近年来，端到端神经网络被用于直接从图像生成控制指令。以下是一个简化的行为克隆模型推理代码片段： import torch import torchvision.transforms as tran
文章来源：微信公众号：EW Frontier QQ交流群：1074124098（如满私信留言获取最新群） 注：本文为参考文章~代码为对其部分内容进行复现~ 若有侵权联系删除。 摘要 民用无人机的普及可能引发技术、安全和公共安全问题，这些问题亟待解决、规范和预防。安全机构一直在不断探索能够检测无人机的技术和智能系统。然而，相关技术的突破因缺乏无人机射频信号开源数据库而受阻，这些射频信号可通过远程传感和存储，为开发最有效的无人机检测与识别方法提供支持。本文为构建不同飞行模式下各类无人机射频信号数据库迈出了重要一步。我们系统地收集、分析并记录了不同无人机在不同飞行模式（如关闭、开启并连接、悬停、飞行和视频录制）下的原始射频信号。此外，我们利用所开发的射频数据库设计了智能算法，用于检测和识别入侵无人机。研究采用三个深度神经网络，分别实现无人机存在检测、无人机存在及类型识别，以及无人机存在、类型及飞行模式识别。通过 10 折交叉验证过程验证每个深度神经网络的性能，并使用多种指标进行评估。分类结果显示，随着类别数量的增加，性能普遍下降。平均准确率从第一个深度神经网络（2 类）的 99.7%