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医疗连续体机器人模块化控制界面设计与Python库应用研究（上）

医疗连续体机器人模块化控制界面设计与Python库应用研究（上）

摘要医疗连续体机器人作为新型仿生机器人，凭借本质柔顺性和高度灵活性，在微创手术中展现出独特优势，可通过弯曲路径到达传统刚性工具难以触及的手术部位，如神经外科手术中绕过关键组织到达肿瘤位置，为癌症等疾病的精准诊疗提供新途径[1][2]。其控制界面设计需兼顾人体工程学（符合认知规律的布局、触觉反馈）与软件抽象架构（语义抽象、硬件I/O抽象），对保障操作安全性与提升手术效率具有关键作用[3][4]。本
前沿技术 2025年09月23日
Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居设备联动与场景化节能中的应用拓展（413）

Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居设备联动与场景化节能中的应用拓展（413）

Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居设备联动与场景化节能中的应用拓展（413） 引言： 正文： 一、技术基石：Java 大数据赋能智能家居的 “三位一体” 架构 1.1 架构全景图 1.2 核心技术栈选型与生产配置（附数据出处） 1.3 核心数据模
前沿技术 2025年09月23日
Quartus Prime Lite安装教程 | 以v18.1为例子（FPGA仿真软件安装）

Quartus Prime Lite安装教程 | 以v18.1为例子（FPGA仿真软件安装）

Quartus 是由英特尔（Intel）旗下子公司 Altera（现已并入英特尔）开发的一款用于 FPGA（现场可编程门阵列）和 CPLD（复杂可编程逻辑器件）设计的集成开发环境（IDE）。它提供了从设计输入、综合、仿真、布局布线到最终编程和调试的完整工具链&
前沿技术 2025年09月23日
MySql主从相关概念

MySql主从相关概念

一、主从同步介绍： 存储数据的服务结构，分为2种角色： 主服务器(master)：接受客户端访问连接 从服务器(slave)： 同步主服务器数据 二、主从同步工作过程： 主从同步工作过程.png 主服务器操作数据存放到binlog日志中 当数据有改动时主服务器会通知从服务器进行拉取日志 从服务器通过IO线程复制Master主机 binlog日志文件里的SQL命令保存到本机的rel
后端 2025年09月23日
ArrayList 可以完全替代数组吗？

ArrayList 可以完全替代数组吗？

前言 大家好，我是小彭。 在前面的文章里，我们学习了很多数据结构与算法思想。在实际的业务开发中，往往不需要我们手写数据结构，而是直接使用标准库的数据结构 / 容器类。 在后续的文章里，我们将以 Java 语言为例，分析从 ArrayList 到 LinkedHashMap 等一系列标准库容器类，最后再有一篇总结回顾，请关注。 学习路线图： 1. 说一下 ArrayL
后端 2025年09月23日
机器人VLA模型（Vision-Language-Action）

机器人VLA模型（Vision-Language-Action）

一、VLA模型的技术架构与核心原理VLA（Vision-Language-Action）模型的核心是构建视觉、语言、动作的多模态闭环系统，实现从感知到执行的端到端映射。其技术架构可细分为四个关键模块： 1. 多模态编码器 视觉编码器： ViT（视觉Transformer）：将图像
前沿技术 2025年09月23日
Java同步锁-Synchronize和Lock对比

Java同步锁-Synchronize和Lock对比

一、内置锁 使用Syschronized 关键字 同步代码块（同步方法）都是使用到对象的内置锁 1、对象内置锁 使用对象自身的内置锁(监视器锁-monitor lock) ** 实例方法-使用实例对象锁，static 方法 使用Class对象锁** ** 对象内置锁为互斥锁，一个同步块，只有一个线程进入** ** 同步代码块中的代码具有原子性** ** 进入代码块内获取到锁，
后端 2025年09月23日
《计算机与人脑》：准确度

《计算机与人脑》：准确度

准确度这一章，是我看的最容易理解的章节。这一节，讲的是模拟计算机有限的准确度，以及数字计算机可扩展的准确度的特性。 模拟计算机，由于通过机械等控制，其准确度跟制作工艺等是强相关的。这就导致了要想达到1:1000没问题，但是想要达到1:10000，或者1:100000，就有难度了，更高的准确度就更夸张了（所以喽，外星文明想在飞船上加一道刻度，就等于带走了大英百科全书，这个只能是一个美好的科学幻想了，
人工智能 2025年09月23日
Multi-task Learning 理论(多任务学习)

Multi-task Learning 理论(多任务学习)

一. 多任务学习理论 1.1 多任务学习的定义 如果有个任务（传统的深度学习方法旨在使用一种特定模型仅解决一项任务），而这个任务或它们的一个子集彼此相关但不完全相同，则称为多任务学习（以下简称为MTL） 。通过使用所有个任务中包含的知识，将有助于改善特定模型的学习 多任务学习本质上是迁移学习的一种方式，通过共享表示信息，同时学习多个相关任务，使这些任务取得比单独训练一个任务更好的效果，可以在一定程
人工智能 2025年09月23日
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