Web3——初学者必备知识！
什么是Web3？
Web3的概念基础
Web3是互联网发展的新阶段，它就像是互联网的一次大升级。我们先从之前的Web1和Web2说起。
Web1：Web1时代的互联网就像一本本只能看的电子书。那时候的网站大多是纯信息的静态网页，主要是从网络到用户的单向通信，用户只能阅读网页上的信息，就像
最近更新
高速收发器（GTX）文章导航
关于FPGA的开发，大致可以分为算法和接口两类，其中接口又可以分为高速和低速两类，像UART、I2C、SPI、SDRAM、HDMI、LVDS等等，都被归为低速接口类别，最高线速率不过几百Mbps，使用FPGA的普通IO即可实现数据收发。 而高速接口是指基于serdes设计的一些接口，线速率一般大
【AI绘画】Midjourney进阶：色调详解（上）
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本文专栏: AI绘画 | Midjourney
文章目录
💯前言
💯Midjourney中的色彩控制
为什么要控制色彩？
为什么要在Midjourney中控制色彩？
💯色调
白色调
淡色调
明色调
💯小结
Neo4j（一） - Neo4j安装教程（Windows）
文章目录
前言
一、JDK与Neo4j版本对应关系
二、JDK11安装及配置
1. JDK11下载
2. 解压
3. 配置环境变量
3.1 打开系统属性设置
3.2 新建系统环境变量
3.3 编辑 PATH 环境变量
3.4 验证环境变量是否配置成功
三、Neo4j安装（Windows）
1. 下载并解压Neo4j安装包
1.1
清华大学顶刊发表|破解无人机抓取与投递难题
在城市配送、应急物资投放和仓储拣选等场景，人们期待无人机能够独立完成“取-运-投”全流程。然而主流多旋翼通常采用下挂式夹爪或机械臂，包裹悬在机体下方，带来重心下移、转动惯量增加等问题。为突破这一结构瓶颈，清华大学机械工程系赵慧婵副教授团队（Soft Robotics Lab），于今年5月在机器人顶刊T
【2025版】GraphRAG与Neo4j的结合之道，从零基础到精通，精通收藏这篇就够了！
前言我们在前面讲解 GraphRag 从原始文本中提取知识图谱和构建图结构的时候，最后存储的文件是parquet 格式，文件存储在下面文件夹：这节我们就探索一下怎么将我们生成好的图谱文件导入到我们的 Neo4j 图数据库，最后进行可视化分析，也能和我们之前的项目混合检索结合起来。
一、准备工作新建一个 python 脚本文件&
DRL-robot-navigation 论文阅读及结果复现
1.论文阅读与理解 论文实现了一种完全自主的探索系统，用于在无需人工控制或环境先验信息的情况下导航至全局目标。从机器人的紧邻区域提取兴趣点，对其进行评估，并选择其中一个作为路径点。路径点引导基于深度强化学习的运动策略朝向全局目标，从而减轻局部最优解问题。然后基于该策略执行运动，而无需对周围环境进行完全映射。
超级人工智能+无人机操控系统，振兴乡村经济的加速器，（申请专利应用），严禁抄袭！
无人机边缘智能系统：山林珍稀资源探测的完整架构与实战指南
本人设计的多模态边缘AI系统已在秦岭山区完成实地验证，对7种高价值食用菌识别准确率达94.3%，定位误差小于0.8米
一、前沿技术融合的商业化机遇根据Gartner 2025年技术成熟度曲线分析，代理型AI、边缘AI及量子安全加密技术正处于期望膨胀期顶峰。这三大技术的交叉融合，正在催生全新的产业应用场景。我们设计的山林资源智能探测系统
一文讲清楚RAG 四大模式：Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG 与 Agentic RAG
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，
