"remote.extensionKind":{"GitHub.copilot":["ui"],"GitHub.copilot-chat":["ui"],}这是 VS Code 的远程开发配置项，用于控制扩展在远程环境（如 SSH、容器、WSL）中的运行位置。可选值：
“ui”：扩展在本地客户端运行
“workspace”：扩展在远程服务器运行
这两个扩展始终在 本地客户端运行，即使你连接了远程开发环境。
91n边缘计算设备部署轻量TensorFlow模型全流程 在工厂车间的流水线上，一台不起眼的小型嵌入式设备正实时分析摄像头传来的图像——它没有连接云端，也不依赖高性能GPU，却能在200毫秒内判断出产品表面是否存在划痕，并立即触发报警。这背后的核心技术，正是基于“91n”类边缘计算设备与轻量化TensorFlow模型的深度融合。 这类设备算力有限、内存紧张，却承担着工业智能化转型中最关键的一环：让AI真正落地到生产现场。而要实现这一目标，不仅需要合适的硬件平台，更离不开一套高效、稳定、可规模化的软件部署方案。TensorFlow Lite 正是在这样的需求背景下脱颖而出，成为当前工业级边缘AI应用的主流选择。 TensorFlow Lite 的工程实践价值 为什么是 TensorFlow Lite？这个问题的答案，藏在每一次模型转换、每一行推理代码和每一个实际部署案例中。 作为 TensorFlow 针对移动端和嵌入式场景优化的轻量版本，TFLite 并非简单地“裁剪”功能，而是从底层重新设计了推理引擎。它的核心逻辑可以概括为三个阶段：模型转换 → 解释器加载 → 本地推理
Project Aria 新一代以自我为中心的数据集 Aria Docs datasets projectaria_tools 类别英文描述中文翻译数据集概述Aria’s original Pilot Dataset provided computer vision researchers access to anonymized Aria sequences, captured in a variety of scenarios, such as cooking, playing games, or exercising. In ‘Aria Everyday Activities (AEA)’, we have updated the original dataset to make it easier
一、前言 微信小程序原生的 tabBar 提供了底部导航栏的基础功能，但其样式和交互受限，难以满足日益增长的 UI 设计需求。因此，越来越多的小程序项目选择使用 自定义 tabBar 来实现更灵活、更美观的底部导航。 本文将带你从零开始，手把手实现一个完整的 微信小程序自定义 tabBar 案例，包括： ✅ tabBar 的结构设计 ✅ 动态切换页面 ✅ 图标与文字高亮状态管理 ✅ 样式美化与响应式适配 ✅ 页面跳转逻辑处理 ✅ 完整代码示例 并通过图文结合的方式帮助你掌握如何在实际项目中灵活应用自定义 tabBar。 二、为什么需要自定义 tabBar？ 原生 tabBar 局限自定义 tabBar 优势样式固定，无法修改图标大小、颜色等可自由定制样式最多只能配置 5 个 tab 页灵活扩展，可做横向滚动不支持中间凸起按钮支持自定义布局难以集成动态数据可绑定数据、响应事件 三、项目目标 我们将实现一个类似美团风格的自定义 tabBar，
从零开发 AR 演讲提词器：基于 Rokid CXR-M SDK 的实战指南 站在讲台上，数百双眼睛注视着你。你开始演讲，却发现关键时刻想不起下一句要说什么——这种场景，每个演讲者都不陌生。 传统的解决方案是在讲台上放一张稿子，或者用 PPT 做备注。但低头看稿显得不专业，看 PPT 又要扭头，容易打断演讲节奏。如果能有一个只有自己能看到的"隐形提词器"，演讲就能更加从容自信。 Rokid AR 眼镜恰好提供了这种可能：将提词内容无线传输到眼镜显示屏，演讲者只需自然平视，文字便清晰呈现，而台下观众毫无察觉。本文将完整记录如何利用 Rokid CXR-M SDK 从零开发这款演讲提词器应用。 一、技术方案设计 1.1 为什么选择 AR 眼镜 在确定技术方案前，我们先对比几种提词方案： 方案