一个类似LibLibAI的在线生图平台，当然也可以使用工作流生成视频。最近看很多UP主开始推这个平台，就上去看了下，一个特色是任务是按照时长扣积分的，不过这也可能会是个缺点，消耗积分感觉不可预测，每天送100积分。推荐的另个理由是支持Midjourney生图，虽然免费版的有水印，但是水印占比比较小。
RunningHub作为一款以云端ComfyUI为核心的在线AIGC创作平台，精准解决了传统AIGC工具本地部署复杂、资源分散、插件维护成本高等痛点。其定位为**“零门槛、高兼容性、生态化”的AIGC生产力工具**，通过整合海量工作流、模型库及实时更新的技术架构，服务于设计师、AI创作者及企业用户的多维需求。
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在无人机、航模、机器人等精密控制领域，“稳定、快速、可靠”是控制信号传输的核心诉求。传统的PWM信号虽然简单直观，但存在通道数有限、抗干扰能力弱、布线复杂等痛点。而SBUS（Serial Bus）协议——由FUTABA公司专为遥控设备设计的串行数字通信协议，凭借单线传输多通道数据、抗干扰强、延迟低的核心优势，逐渐成为行业主流。 本文将从“是什么-怎么工作-协议细节-厂家产品-接口设计-代码实现-实战技巧-常见问题”八个维度，用最通俗的语言+大量对比表格，全面拆解SBUS协议。无论你是刚入门的电子爱好者，还是需要落地项目的工程师，都能从本文中找到所需的实用信息。 一、SBUS协议基础认知：核心定位与优势对比 在深入技术细节前，我们先通过对比和基础定义，快速建立对SBUS的认知。很多人会把SBUS和常见的UART、PWM等混淆，这里先明确其核心定位：SBUS是基于反向电平UART的“应用层控制协议”，专门用于遥控器与接收机、接收机与飞控/执行器之间的控制信号传输。 1.1 为什么需要SBUS？传统方案的痛点 在SBUS出现之前，航模和早期无人机主要使用PWM或PPM协议传输控
0. 前言 让人形机器人学会跳舞，听起来像是科幻电影中的场景，但在强化学习和运动模仿技术的推动下，这件事正在变得越来越现实。本文将完整介绍一条从"人类 RGB 视频"到"真实机器人跳舞"的技术链路：首先通过视觉算法从视频中提取人体运动轨迹，然后将人体模型重定向到机器人关节空间，接着在仿真环境中进行强化学习训练，最后在 MuJoCo 中验证并部署到真实的 Unitree G1 人形机器人上。 整条流程涉及四个核心开源项目：GVHMR（视频到人体模型）、GMR（人体到机器人重定向）、BeyondMimic（强化学习训练框架）、以及 rl_sar（仿真验证与真机部署框架）。本文不仅会逐一拆解每个环节的原理和操作步骤，还会深入分析 BeyondMimic 的算法设计，并详细记录将训练产物迁移到 rl_sar 项目中进行 sim2sim 和 sim2real 部署时遇到的关键问题与解决方案。 下图展示了
注意： 本教程为ros1,需要ubuntu20.04,使用算法为fase_lio 本教程为遵循的网上开源项目：https://github.com/deepglint/FAST_LIO_LOCALIZATION_HUMANOID.git 一、系统环境准备 1.1. 安装必要的依赖库 # 安装C++标准库 sudo apt install libc++-dev libc++abi-dev # 安装Eigen3线性代数库 sudo apt-get install libeigen3-dev 库说明： * libc++-dev：C++标准库开发文件 * libeigen3-dev：线性代数库，用于矩阵运算和几何变换 * 这些是编译FAST-LIO和Open3D必需的数学和系统库 二、创建工作空间和准备 2.1. 创建定位工作空间 mkdir
目录 初识：neo4j 安装环境要求 一、下载Neo4j 二、配置环境变量 三、启动测试 四、常用命令及配置 创作不易，禁止转载抄袭！！！违者必究！！！ 创作不易，禁止转载抄袭！！！违者必究！！！ 创作不易，禁止转载抄袭！！！违者必究！！！ 初识：neo4j Neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络（从数学角度称为图）上而不是传统的表中。 Neo4j是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全事务特性的Java持久化引擎，特别适合处理具有复杂关系的数据。 安装环境要求 * 操作系统：Windows 10/8/7、macOS 10.13或更高版本、Linux（Ubuntu、CentOS、Red Hat 等） * JDK 17 或更高版本（Neo4j