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个人介绍

自动化专业在读,聚焦人工智能领域跨界探索。这里会记录自动化控制与 AI 技术的碰撞,也会分享实操项目中的坑与经验。欢迎交流:chenai_tgf@163.com

擅长的技术

  • Python
  • 计算机视觉
  • 人机交互
  • 人工智能
  • 机器人
  • Web App开发
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暂时未有相关通用技术能力~

云产品技术能力:

暂时未有相关云产品技术能力~

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2025年12月

  • 12.13 03:07:20
    发表了文章 2025-12-13 03:07:20

    报错解决:Selenium报错“Message: session not created: probably user data directory is already in use” 等

    本文详解Selenium操作Edge浏览器时常见的“版本不匹配”和“进程冲突”问题,分析报错根源,并提供手动替换驱动与webdriver-manager自动管理两种解决方案,助你高效稳定实现浏览器自动化。
  • 12.13 03:05:07
    发表了文章 2025-12-13 03:05:07

    开源项目分享 : Gitee热榜项目 2025-12-13 日榜

    本文整理Gitee当日热门开源项目,涵盖AI智能体、低代码开发、数字人、容器化部署等前沿技术。聚焦智能化、降本增效与垂直场景应用,展现AI工程化、全栈融合与技术普惠趋势,助力开发者把握开源脉搏。
  • 12.11 22:39:28
    发表了文章 2025-12-11 22:39:28

    Python:ImportError:DLL loadfailed while importing onnxruntime_pybind11_state: 动态链接库(DLL)初始化例程失败 报错解决

    在进行文件夹内人脸识别与对比聚类时,遇到onnxruntime库报错,通常因版本不兼容或环境冲突导致。本文整理了五种解决方案:降级onnxruntime至1.14.1、重装库、区分GPU/CPU版本、安装Visual C++运行库、创建Python虚拟环境。通过版本匹配与环境隔离,有效解决DLL初始化失败等问题,提升项目稳定性。
  • 12.11 22:33:48
    发表了文章 2025-12-11 22:33:48

    实用工具:VS Code 配置 Markdown 编译器全指南

    本文介绍如何在VS Code中配置高效Markdown写作环境,通过启用内置预览、安装Markdown All in One与Markdown Preview Enhanced插件,并配置Princexml实现PDF等格式导出,全面提升编辑、预览与输出效率,适合程序员、学生及内容创作者使用。
  • 12.10 03:40:05
    发表了文章 2025-12-10 03:40:05

    实用程序:基于Python+Tkinter开发表格比对&整理工具

    一款基于Python+Tkinter开发的免费开源Excel处理工具,支持表格差异比对与错乱行整理,完整保留图片,兼容.xlsx和.csv格式。操作简单,支持自定义比对列、多线程处理,解决日常办公中数据比对、行合并及图片丢失等痛点,适用于各类Excel数据清理场景。(239字)
  • 12.10 03:37:35
    发表了文章 2025-12-10 03:37:35

    具身智能:零基础入门睿尔曼机械臂(三)——夹爪抓取与释放控制全解析

    本文详解睿尔曼第三代机械臂电动夹爪的Python SDK控制方法,聚焦`set_gripper_pick_on`与`set_gripper_release`核心函数,拆解速度、力度、阻塞等参数含义,结合“运动+抓取+释放”完整流程代码,手把手实现夹爪抓放实操,助力零基础用户快速掌握从代码到动作的全流程控制。
  • 12.08 15:38:40
    发表了文章 2025-12-08 15:38:40

    具身智能:零基础入门睿尔曼机械臂(二)——从API例程到Python实操全解析

    本文详解睿尔曼第三代机械臂的Python控制入门,涵盖连接配置、多型号适配与核心运动指令(movej/movel/movec),通过解析例程代码,帮助零基础用户快速掌握机械臂基础控制逻辑并实现实操运行。
  • 12.08 15:09:45
    发表了文章 2025-12-08 15:09:45

    具身智能:零基础入门睿尔曼机械臂(一)——从硬件准备到首次运行全攻略

    本教程带你零基础入门睿尔曼协作机器人,涵盖RM65、RM75、RML63等全系列机型。从开箱识别核心部件、接口功能,到单人快速组装、安全接线开机,再到有线/无线连接示教器及简单拖动示教操作,步骤清晰,图文并茂。助你50秒完成启动,快速实现轨迹复现,规范关机保护设备,轻松上手协作机器人应用。
  • 12.08 15:00:17
    发表了文章 2025-12-08 15:00:17

    具身智能——机械臂全解析:从技术原理到产业生态,解锁智能执行新范式

    机械臂作为“智能执行终端”,融合机械、电子、控制与AI技术,已从替代人工迈向价值共创。本文系统解析其结构、控制原理、产业现状与多领域应用,展现国产化崛起与智能化升级的全貌。
  • 12.07 21:01:38
    发表了文章 2025-12-07 21:01:38

    AI 十大论文精讲(九):无损失量化革命——LLM.int8 () 破解千亿大模型内存困局

    本文解读AI十大核心论文第九篇《LLM.int8()》,聚焦大模型推理中的内存瓶颈问题。该论文提出创新的混合精度量化方法,通过向量级量化与异常值分离技术,首次实现千亿参数模型无损8位量化,显著降低部署成本,提升计算效率,推动大模型在消费级硬件上的落地应用,为低比特量化研究奠定重要基础。
  • 12.06 20:06:29
    发表了文章 2025-12-06 20:06:29

    AI 十大论文精讲(八):知识蒸馏如何让大模型 “瘦身不减能”

    本篇解读DistilBERT,一篇解决大模型落地难题的里程碑论文。面对BERT等大模型参数多、耗能高、部署难的问题,DistilBERT提出预训练阶段知识蒸馏,结合三重损失与轻量化设计,在保留97%性能的同时,模型缩小40%,推理提速60%,推动NLP迈向高效、绿色、边缘化应用。
  • 12.06 20:04:51
    发表了文章 2025-12-06 20:04:51

    AI 十大论文精讲(六):拆解 LLM 智能体的 “通用密码”

    本文解读复旦NLP团队2023年重磅综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》,系统剖析LLM智能体“大脑-感知-行动”三大核心模块,涵盖单智能体、多智能体、人机协作与智能体社群四大应用场景,提炼工具SKMA体系、安全护栏、结果检查三大落地要点,并提出AGI路径、虚拟到物理迁移等开放问题,为构建通用智能体提供统一范式,被誉为该领域“入门圣经”。
  • 12.06 19:59:47
    发表了文章 2025-12-06 19:59:47

    机器学习:模型训练术语大扫盲——别再混淆Step、Epoch和Iter等

    本文用通俗类比讲清机器学习核心术语:Epoch是完整训练一轮,Batch Size是每次训练的数据量,Step/Iter是每批数据处理及参数更新的最小单位。结合学习率、损失值、过拟合等概念,帮你快速掌握训练过程关键要点,打通术语任督二脉。(238字)

2025年11月

  • 11.24 17:17:48
    发表了文章 2025-11-24 17:17:48

    AI 十大论文精讲(七):Switch Routing 如何破解 MoE 的路由、通信与稳定性三大痛点

    Switch Transformers通过简化MoE路由机制,实现万亿参数模型的高效训练。其核心创新在于Switch Routing(单专家激活)、选择性精度与三重并行架构,在降低计算成本的同时提升模型规模与稳定性,为大模型稀疏化发展奠定基础。
  • 11.18 14:08:54
    发表了文章 2025-11-18 14:08:54

    AI 十大论文精讲(五):RAG——让大模型 “告别幻觉、实时更新” 的检索增强生成秘籍

    本文解读AI十大核心论文之五——《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》。该论文提出RAG框架,通过“检索+生成”结合,解决大模型知识更新难、易幻觉、缺溯源等问题,实现小模型高效利用外部知识库,成为当前大模型落地的关键技术。
  • 11.17 15:20:19
    发表了文章 2025-11-17 15:20:19

    AI 十大论文精讲(三):RLHF 范式奠基 ——InstructGPT 如何让大模型 “听懂人话”

    本文解读AI十大核心论文之二——《Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback》。该论文提出RLHF框架,通过“监督微调-奖励建模-强化学习”三步法,首次实现大模型与人类意图的有效对齐,推动GPT-3进化为更安全、可信的InstructGPT,奠定ChatGPT等后续模型的技术基石,开启大模型“从博学到好用”的新时代。
  • 11.17 15:17:47
    发表了文章 2025-11-17 15:17:47

    AI 十大论文精讲(二):GPT-3 论文全景解析——大模型 + 提示词如何解锁 “举一反三” 能力?

    摘要 2020年发表的《Language Models are Few-Shot Learners》(GPT-3论文)开创了AI新时代。该论文突破性地证明:当Transformer模型参数规模扩大到1750亿时,仅通过文本交互即可实现任务无关的少样本学习。GPT-3采用"预训练+提示词"的新范式,无需微调就能在翻译、问答等40+任务上展现强大性能。论文系统验证了模型在语言建模、闭卷问答等9类任务中的表现,其中在LAMBADA长文本任务上准确率达86.4%,较此前最优提升18.4%。这一研
  • 11.13 16:24:51
    发表了文章 2025-11-13 16:24:51

    云端服务器使用指南:如何跨机传输较大文件(通过windows自带工具远程桌面连接 非常方便)

    本文介绍了通过远程桌面连接实现跨机传输大文件的方法。首先说明如何启动远程桌面连接(Win+R输入mstsc或搜索打开),强调需输入云服务器公网IP(如47.98.XX.XX格式)。详细图文展示了连接过程,包括输入Administrator账户密码的步骤。文件传输支持两种方式:部分系统可直接拖拽文件到本机,其他系统可通过复制粘贴完成。该方法解决了传统邮箱附件/网盘传输大文件的低效问题,适用于数据库备份、安装包等GB级文件传输场景。
  • 发表了文章 2025-12-13

    开源项目分享 : Gitee热榜项目 2025-12-13 日榜

  • 发表了文章 2025-12-13

    报错解决:Selenium报错“Message: session not created: probably user data directory is already in use” 等

  • 发表了文章 2025-12-11

    Python:ImportError:DLL loadfailed while importing onnxruntime_pybind11_state: 动态链接库(DLL)初始化例程失败 报错解决

  • 发表了文章 2025-12-11

    实用工具:VS Code 配置 Markdown 编译器全指南

  • 发表了文章 2025-12-10

    具身智能:零基础入门睿尔曼机械臂(三)——夹爪抓取与释放控制全解析

  • 发表了文章 2025-12-10

    实用程序:基于Python+Tkinter开发表格比对&整理工具

  • 发表了文章 2025-12-08

    具身智能:零基础入门睿尔曼机械臂(二)——从API例程到Python实操全解析

  • 发表了文章 2025-12-08

    具身智能:零基础入门睿尔曼机械臂(一)——从硬件准备到首次运行全攻略

  • 发表了文章 2025-12-08

    具身智能——机械臂全解析:从技术原理到产业生态,解锁智能执行新范式

  • 发表了文章 2025-12-07

    AI 十大论文精讲(九):无损失量化革命——LLM.int8 () 破解千亿大模型内存困局

  • 发表了文章 2025-12-06

    AI 十大论文精讲(八):知识蒸馏如何让大模型 “瘦身不减能”

  • 发表了文章 2025-12-06

    AI 十大论文精讲(六):拆解 LLM 智能体的 “通用密码”

  • 发表了文章 2025-12-06

    机器学习:模型训练术语大扫盲——别再混淆Step、Epoch和Iter等

  • 发表了文章 2025-11-24

    AI 十大论文精讲(七):Switch Routing 如何破解 MoE 的路由、通信与稳定性三大痛点

  • 发表了文章 2025-11-18

    AI 十大论文精讲(五):RAG——让大模型 “告别幻觉、实时更新” 的检索增强生成秘籍

  • 发表了文章 2025-11-17

    AI 十大论文精讲(三):RLHF 范式奠基 ——InstructGPT 如何让大模型 “听懂人话”

  • 发表了文章 2025-11-17

    AI 十大论文精讲(二):GPT-3 论文全景解析——大模型 + 提示词如何解锁 “举一反三” 能力?

  • 发表了文章 2025-11-13

    云端服务器使用指南:如何跨机传输较大文件(通过windows自带工具远程桌面连接 非常方便)

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