更新 vscode 1.104 之后，Ctrl+I 快捷键会显示 Copilot 的 AI 对话框，但是原本Ctrl+I是用来进行属性等 api 提示的，所以需要取消这个 AI 对话框功能。
官网参考连接：https://vscode.js.cn/docs/copilot/setup#_remove-ai-features-from-vs-code
统一在 settings 中配置：取消勾选 disableAIFeatures
tips：打开设置快捷键：Ctrl+,
在.vscode/settings.json中添加：
{"chat.disableAIFeatures":true}
一、前言 我们在提取无人机数据的时候，可能会遇到由于无人机自身没有存储介质从而导致无法对无人机进行镜像解析数据的情况，今天给大家讲解下如何通过无人机自带的功能界面导出日志并解析。 二、对于没有存储介质的无人机设备如何导出日志 2.1安装软件 一般来说，无人机官方都有配套的查看工具。我们以大疆无人机为例，首先我们需要在计算机上安装大疆厂商官方发布的软件DJl Assistant2 For Mavic工具。 2.2连接设备 将无人机设备用usb线连接至电脑 打开DJl Assistant2 For Mavic工具 2.3导出日志 设备连接上后可以看见日志导出模块，可以将日志全选或者根据需要的时间段进行选择，勾选上点击下载到本地即可。 导出之后，即是dat文件 将dat日志导入到龙信物联网取证系统 LX-A501-V1进行解析。 打开龙信物联网取证系统 LX-A501-V1软件——新建案件 选择正确的设备类型、品牌 提取方式选择文件——添加文件选择我们导出的日志 开始取证——等待解析完成即可 解析完成后即可查看数据，包含设备基本
随着技术迭代，RAG 已从最初的简单架构发展出多种进阶形态。本文将系统解析 RAG 的四大主流模式 ——Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG 与 Agentic RAG，从工作原理、技术特点到适用场景进行全方位对比，为技术选型提供参考。 一、RAG 基础：检索增强生成的核心逻辑 在深入模式解析前，需先明确 RAG 的核心逻辑。简单来说，RAG 由检索（Retrieval） 与生成（Generation） 两大模块构成： 检索模块：从预设知识库中精准定位与用户问题相关的信息片段（如文档、段落、句子）； 生成模块：基于检索到的信息，结合大语言模型生成符合上下文、逻辑连贯的答案。 这种 “先检索再生成” 的模式，既保留了 LLM 的语言理解与生成能力，又通过外部知识的引入弥补了模型训练数据过时、事实准确性不足的缺陷。
github仓库：https://github.com/AkaliKong/MiniOneRec 技术报告论文：https://arxiv.org/abs/2510.24431 找了一个论文阅读辅助工具：https://www.alphaxiv.org/ 代码 https://github.com/AkaliKong/MiniOneRec SFT在做什么 前置：数据集 代码路径：MiniOneRec/data.py 类Tokenizer：给普通的分词器多包装了一层，可以处理连续的bos/eos的特殊字符串。 SidSFTDataset 多样化的指令 任务：输入用户最近交互过的item列表，预测用户下一个交互的item SidItemFeatDataset sid2title或者title2sid任务 FusionSeqRecDataset 带意图识别的商品推荐 代码 代码入口：MiniOneRec/sft.py 1、
概述： 安装好所需要的软件和环境，通过python代码控制无人机进行起飞和降落。 参考资料： 1、知乎宁子安大佬的AirSim教程（文字教程，方便复制） 2、B站瑜瑾玉大佬的30天RL无人机仿真教程（视频教程，方便理解） 3、AirSim官方手册（资料很全，不过是纯英文的） AirSim无人机仿真入门（一）：实现无人机的起飞与降落 * 1 安装AirSim * 1.1 参考教程 * 1.2 内容梳理 * 1.3 步骤总结 * 2 开始使用 AirSim * 2.1 参考教程 * 2.2 内容梳理 * 2.3 步骤总结 * 3 撰写python控制程序 * 3.1 参考教程 * 3.2 内容梳理