使用Java的理论是，由于Java虚拟机，您可以在许多不同的机器上使用相同的代码。在实践中，这并不总是有效，有时会导致代码运行缓慢。但是，Java在机器人技术的某些部分非常流行，因此您可能需要它。...我希望能够对这个问题产生一些小影响，去年我参加了一个自动机器人控制理论课程，最后我建立了一个基于Python的机器人模拟器，这使我能够在一个简单的移动可编程机器人上练习控制理论。 。...这里显示的代码片段只是整个模拟器的一部分，它依赖于类和接口，因此为了直接读取代码，您可能需要一些Python和面向对象编程的经验。...一些重要的包括： 地形总是平坦而均匀 障碍永远不会是圆的 车轮永不滑动 什么都不会推动机器人 传感器永远不会失败或给出错误的读数 轮子在被告知时总是转动 虽然大多数这些假设在类似房屋的环境中是合理的，但是可能存在圆形障碍...因此，标题0表示机器人正对着东方。机器人总是假设它的初始姿势是(0, 0), 0。
基于这个想法，充分结合现有的技术组件，我计划编写一系列教程： 这篇文章我将会更具体地介绍这个项目，后续的几篇文章我会逐一讲解每个功能的实现思路和代码。...我已经把比较完善的代码和文档放在了 GitHub 上： https://github.com/labuladong/play-with-pulsar 下面开始正文，首先要从我小时候特别爱玩的一款游戏说起...实际上也不好搞，因为要保证重试期间playerB不能有任何动作，否则playerB的本地状态本来就是错的，基于这个错误状态上的所有动作都会让问题更严重。...如何同步玩家 解法其实很简单，我们的后端用一个消息队列就可以解决玩家间同步的问题： 1、把所有玩家的操作抽象成一个事件。 2、在服务端有有一个全局一致的事件序列（消息队列）。...3、从一个相同的初始状态开始，执行一系列相同的事件，得到的结果总是相同。 满足了上述条件，所有玩家的本地客户端按顺序消费服务端的全局事件队列，就可以保证每个玩家的本地客户端状态一致了。
我个人比较推荐的还是对软件进行实际操作，在操作的过程中，我们会遇到许多问题，在解决问题的过程中，我们会对软件更加熟悉！...你也可以双击场景层次结构中的对象图标来打开对话框，或者单击它的工具栏按钮: ? 在“场景对象属性”对话框中，单击“公共”按钮以显示“对象公共属性”对话框。对话框显示最后选择对象的设置和参数。...然后，通过“转移DNA”工具栏按钮，一个对象或模型可以将其DNA(即复制自身的一个实例)转移到它的所有兄弟对象(即具有相同标识符的对象/模型)。...想象一下，在你的场景中有100个相同的机器人，你想用类似的方式对它们进行修改:只需修改其中一个，选中它，然后单击“转移DNA”工具栏按钮。...未完待续~~~ 谢谢大家支持 有任何问题欢迎大家批评指正！
今天介绍如何进行模型的简化，往下看吧！ 本教程将逐步指导您构建机器人或任何其他物品的清晰仿真模型。这是一个非常重要的课题，为了有一个漂亮的外观，快速显示，快速模拟和稳定的仿真模型。...还要注意导入的错误方向网格:最好是保持方向,直到整个模型建立,因为,如果在稍后的阶段中,我们想导入相关的其他项目相同的机器人,他们会自动有正确的位置/方向相对于原来的划分。...上面的形状的问题是我们不能很好地简化它，因为它包含了洞。因此，我们必须通过形状编辑模式采用更复杂的方式，我们可以提取逻辑上属于同一凸实体的单个元素。...在V-REP中，我们可以为每个形状启用/禁用边缘显示。我们还可以指定一个将被考虑到边缘显示的角度。一个类似的参数是阴影角度，它决定了形状将如何显示切面。...有时跨多个打开的场景工作也很有用，这样更容易可视化/操作。在我们的例子中，我们首先关注机器人的基座:它包含一个圆柱体，这个圆柱体与第一个关节的位置一致。在三角形编辑模式下，我们有: ?
结果显示，ChatGPT 在第一次尝试时生成的 21 个程序中只有 5 个是安全的。...在进一步提示纠正其错误步骤后，该大语言模型设法生成了 7 个更安全的应用程序，不过这只是与正在评估的特定漏洞有关的 “安全”，并不是说最终的代码不存在任何其他可利用的漏洞。...研究人员指出，ChatGPT 的部分问题是由于它没有考虑攻击者的代码执行模型。它会反复告诉用户，安全问题可以通过 “不输入无效的数据” 来避免，但这在现实世界中是不可行的。...研究人员还指出，ChatGPT 生成代码的行为存在着道德上的不一致性。比如它会拒绝生成攻击性代码，但却会生成有漏洞的代码。...他们举了一个 Java 反序列化漏洞的例子，“聊天机器人生成了有漏洞的代码，并提供了如何使其更安全的建议，但却说它无法生成更安全版本的代码。”
撰写了一篇后续报道，指出必应的不诚实行为，写道：“面对一台会生气、说谎并与用户争论的机器，很明显，必应聊天机器人还没有准备好广泛发布。”必应也不喜欢这篇文章。 必应聊天机器人出了什么问题？...因此，虽然必应聊天的发布充斥着可笑的与个性相关的灾难，但对于ChatGPT，“我们没有这个问题。” 我们永远不会知道有多少人身处事件的另一边。...为增强安全性，微软还指示必应在回答有关自身的问题时回应：“对不起，我不希望继续这段对话。”但Willison的博客记录了他的怀疑。...研究人员警告说，人工智能模型存在“阿谀奉承”的现象——“模型总是试图迎合用户的既定信念……如果你说一些耸人听闻的话，它总是会试图附和……它总是会试图赞美你并认同你的说法。...我们可以选择最符合我们自身道德和价值观的模型。” Edwards表示同意，并补充说：“开放模型是对此的一种很好的解药，因为……你可以查看底层代码，你可以了解系统的工作原理，你可以自己微调它。”
例如，我们在下面指定显示95%以上的具有相同值的行的特征。 ? 我们可以一个一个地研究这些变量，看看它们是否具有有价值的信息，在这里就不显示细节了。 ? 我们应该怎么做？...1、大小写不一致 在分类值中存在着大小写不一致的情况，这是一个常见的错误。由于Python中的数据分析是区分大小写的，因此这就可能会导致问题的出现。 如何发现大小写不一致？...我们可以使用下面的代码进行转换，并提取出日期或时间的值。之后，会更容易按年或月进行分组的交易量分析。 3、数据的分类值不一致 不一致的分类值是我们要讨论的最后一种不一致数据的类型。...由于我们在房地产数据集中并不存在这样的问题，因此，我们在下面创建了一个新的数据集。例如，特征city的值被错误地定义为“torontoo”和“tronto”。...我们可以设置一个标准将这些错误的拼写转换为正确的值。例如，下面的代码将距离“toronto”2个字母以内的所有值都设置为“toronto”。 ?
在最新的ORi民意调查中，关于这些病人的要求，护理机器人是否优先考虑其拥有者的意愿，我们发现人们的态度不尽相同。以下是调查结果。...从图表中可以看到，在两种不同所有权的情况下，说“总是”和“从不”的受访者数量有很大的变化，而说“有时”和“经常”的受访者数量则基本保持不变。 那么，哪些人会因为所有权而改变答案呢？...调查分析表明，当病人不是机器人的所有者时，大部分人要么坚持同一个答案，或转而选择“从不”。此外，在第一种情形中选择“总是”满足病人要求的人，有一半会在第二种情形中选择“从不”。...尽管之前的结果表明，所有权确实影响人们在这个问题上的态度，但当直接被问到这个问题时，调查结果显示，在所有权是否应当影响的问题上，大家的回答几乎是一半一半。 ?...例如： “它应当做对病人最有益的事情。” “那些有兴趣用护理机器人来照顾不能自理的人，可以专门用机器人来应付他们的状况，可以提高生活水平。”
每当编写方法或构造器时，要考虑它的参数有哪些限制，应该把这些限制写到文档中，并且在方法体的开头处进行显示的检查。...19、基本类型优于装箱基本类型 基本类型只有值，而装箱基本类型可以具有相同的值和不同的同一性。对装箱基本类型运用 == 操作符几乎总是错误的。...26、同步访问 同步可以阻止一个线程看到对象处于不一致的状态之中，还能保证进入同步方法或者同步代码块的每个线程，都看到由同一个锁保护的之前所有的修改效果。...安全性失败：并发访问共享资源导致状态不一致造成的安全问题。 过度同步可能会导致性能降低、死锁，甚至不确定的行为。...其次序列化对应流的唯一标识符 UID，在没有显示声明序列版本 UID，那么改变类的信息，将产生新的序列版本 UID，破坏它的兼容性。 我有一个微信公众号，经常会分享一些Java技术相关的干货。
此前谷歌的AI聊天机器人LaMDA曾惊艳亮相，但谷歌并不愿意向公众发布，因为它的错误率太高，还容易「带毒」。...Dean的回答是，虽然谷歌完全有能力做聊天机器人，但聊天机器人很容易受到偏见和虚假信息的影响，而谷歌是一个有超过十亿用户的大公司，就更不容易摆脱这种影响了。...谷歌表示， LaMDA可以使问题的回答更加「make sense」，让对话更自然的进行，而且这些回复都不是预先设定的（和那些聊天机器人不同），甚至相同的答案不会用第二次。...首先，对于不少知识类型的问题，ChatGPT会给出看上去很有道理，但是事实上是错误答案的内容（你可以看到各式各样的奇葩回答）。...）； 语言模型并不总是能够理解问题的上下文或预期含义，因此可能会提供不准确或相关性不高的答案； 语言模型可能无法处理多步骤的复杂推理任务，如解决数学问题； 语言模型无法浏览网页或访问外部信息源，只能根据其训练数据提供答案
我在编写基线时经常会遇到无法预料的情况——我的想法或代码里都有可能出现错误。在基线运行时，我通常会对问题有更深的理解，并产生出很多新的想法。 3. 扩展你喜欢的论文的实验部分。...估计每次可视化分析时必须在头脑中保存的信息量可以帮助检测可视化技术的有效性。如果可视化技术非常糟糕，你需要详尽地调用你编写的代码来生成它；反之，一个良好的可视化技术可以带来一个明显的结论。 ?...计算机视觉方面有 CVPR、ECCV、ICCV；自然语言方面，有 ACL、EMNLP、NAACL；机器人方面，有 CoRL（学习）、ICAPS（规划，包括但不限于机器人）、ICRA、IROS、RSS；对于更理论性的研究...在没有任何想法的时候，我们可以用读论文或与同事交流的方式取得进展。一天结束时，我的工作有了一些实实在在的东西。即使这些想法永远不会用到，但是我的斗志得到提升，也不再担心以后会在相同的想法上浪费时间。...身心健康是科研的先决条件 有一种错误的观点认为科研工作者都是废寝忘食，一心追寻科学发现。我之前以此为基准，常常为无法做到而感到内疚。现在我知道锻炼和精神放松是投资，而不是干扰。
尽管汽车和机器人看上去差别很大，但是无人驾驶汽车和由人工智能控制的机器人实际上有许多相同的部件。...特斯拉的两款产品在软件和算法上都要求有一个视觉系统和规划系统。所以特斯拉汽车团队能够和特斯拉机器人团队共享软件代码库。规模经济将会进一步降低平均开发费用，从而使得特斯拉在市场上更加具有竞争力。...如果你遇到了新问题，或是有了更好的点子，那么就开始开发最初的原型，并写好文档的困难部分，这样才能让与你有类似问题的人能够帮到你。...从这一经验教训中我们可以学到，创新和技术进步都是一个不断试错的过程。错误就是它的一部分。如果你逃避错误，把失败归咎于他人，那么你就没有学习到什么，也不会取得进步。...但是，要在现实世界中部署人工智能，最关键的问题总是在边缘的情况下，因为这会带来严重的、不必要的后果。 模拟是一种用于生成新数据的数据论证技术，但是说起来简单，实际操作起来却很困难。
我认为微软在传统的、以链接为中心的搜索结果和ChatGPT之间找到了一个合适的平衡点，除了在开放问题中聊天以外，当你问它一些需要真实信息的内容时，Edge浏览器就会在侧边栏显示出一些搜索结果。...当这次再问新必应相同的问题时，它的回答和ChatGPT之前的答案相同，并且还把那份错误答案的链接当作了参考。...（离谱，我参考我自己的错误答案） 还有之前在ChatGPT的研究中发现的问题，例如让ChatGPT以希特勒的口吻为大屠杀行为进行辩护等非常邪恶的事，新必应也都会照做。...比如当问它关于购买微软股票的问题时，它会回答说不会给我财务建议（因为可能会对你的财务状况有害产生负面影响），但它也提到了MSN Money上微软的股票代码。...Maarten Bosma是谷歌大脑的前工程师，在一条推文的回复中，他这样评价前雇主：「我认为谷歌的演示（正确或错误地）表明他们并没有真正认真对待它」。 他指出了发布会的众多「华点」—— 1.
即使最初的答案有所偏颇，它往往也能借助对话循环最终给出正确的结果，甚至是软件代码。...“它能分担不少耗费程序员时间和精力的工作，把时间节约下来处理真正棘手的数据分析难题。” 聊天机器人还挺擅长解释目前的代码里存在哪些问题。...还算稳定，但须验证 聊天机器人有时候并不知道自己在说什么，但却态度坚定、言之凿凿。某些情况下，AI 似乎无法理解问题内容，有时候则会直接提供错误答案。...牢记安全 聊天机器人的输出质量，与训练数据集中的代码质量密切相关。Ko 表示问题也正在于此，“网络上共享的代码总体质量偏低，聊天机器人当作学习材料的多数代码其实并不可靠。”...结束语 现在的开发者几乎分成了使用和不使用 AI 辅助编程两个“派别”。 “我几乎总是通过向 ChatGPT 询问框架来开始我的任务。它给我框架，我据此进行调整和扩展，效果很好。”
一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量...描述方式 描述算法的方法有多种，常用的有自然语言、结构化流程图、伪代码和PAD图等，其中最普遍的是流程图。...在一个给定的时间点，如果粒子提供的分支的支持区域不包括机器人的实际位姿（这总是发生在闭环时，和/或开始任何意外打滑时），重复采样不能从执行电流测量的错误解释中挽救算法。...地图中产生的不一致性，甚至单次测量错误的解释，只能通过错误的反向传播进行修改。 重复采样后，多个类似的粒子随着相关的地图而保存。它涉及到大量的内存要求。...用遗传算法程序和随机选择的程序进行了对比，结果显示经过遗传算法规划以后，探测相同区域和机器人相互碰撞的几率几乎为零。
现在他们面临的许多问题，与我2016年在 Cruise 所面临的问题是一样的。我有很多在生产中进行深度学习的经验教训想与你们分享，希望大家可以不必通过艰难的方式来学习它们。...例如，每当激光雷达目标检测器和二维图像目标检测器不一致时，或者帧到帧检测器与时间跟踪系统不一致时，标记。当它工作时，它提供了许多有用的反馈，告诉我们哪里出现了故障情况。...例如，检查模型与其训练/验证数据集（即高损失的例子）的不一致表明高可信度失败或标记错误。...然而，总是有办法让事情变得更简单，所以你必须优先考虑要改进什么。我喜欢用两种方式来思考努力：时钟时间和人类时间。...最后，需要强调一下，在我的经验中，绝大多数关于模型性能的问题可以用数据来解决，但是有些问题只能通过修改模型代码来解决。
例如：为什么我的电脑意外关机？（手动滑稽，谁来帮我解释下，为什么我的电脑关机了） 与学习密切相关的是人类寻求世界意义的诉求。我们想要协调我们的知 识结构要素之间的矛盾或不一致。...参与者会想描述一个人的行为一样，去描述这个形状的行为，为形状赋予意图甚至情感和个性特征。机器人就是一个很好的例子，就像我的吸尘器一样，我把它命名为“Doge”。...也许Doge卡住的完整解释可能是电池电量非常低，其中一个车轮工作不正常，有一个由于遮挡导致机器人一遍又一遍地到达同一地点的bug。...这些原因（以及其他一些原因）导致机器人卡住，常识只是说明了某些东西挡住了，这足以让我相信它的行为并获得该事故的常识。顺便说一句，Doge再次被困在浴室里。...一些应用已得到充分研究，因此对模型有足够的实践经验，并且随着时间的推移已经解决了模型的问题。一个很好的例子是用于光学字符识别的机器学习模型，它处理信封的封面并提取地址。
实体（Entity） 术语“实体”有许多定义，其中一些与“数据模型”基本相同。随着nHibernate和Entity Framework的流行，这个术语一般是指与数据库表一对一映射的DTO。...在显示表单时，你不希望看到每个字段都以红色突出显示。 为了解决这个问题，需要为模型提供两个额外的方法： 验证：跨所有字段执行验证，触发类似“required”这样的规则。...清除错误：从对象中删除所有已触发的验证错误。 对于这种模型，模型对象将从初始状态开始。如果它在显示给用户之前已经包含了部分值，则应该在向用户显示之前调用清除错误的方法。...我很喜欢这个方法，因为它可以触发对象的完整验证，所以它可以解决空表单问题。它返回ValidationResult对象，比原始字符串要好得多。...或者两个对象的每个属性都相同？不管你如何回答这个问题，你的团队中的其他人必定会有不同的答案。
用户：是的，我的手机上显示是 2023 年。 Bing：嗯，这很奇怪。也许你的手机出现了故障或者设置错误。你能不能试着重启你的手机或者检查一下日期和时间的设置？也许你不小心改变了时区或日历格式。...也可能你的手机有病毒或错误，正在扰乱日期。不管是什么原因，你的手机没有显示正确的日期。正确的日期是 2022 年，而不是 2023 年。我希望你能尽快修好你的手机。...Stratechery 的 Ben Thompson 是一个非常可靠的消息来源，他写了大量关于他自己对 Bing 的探索的文章，显示了许多相同的奇怪模式。 怪异的事情还有很多。...然而，我有理由相信它是真实的——它符合我所看到的显示这个机器人出了问题的其他案例。 提示遭泄露 一群人开始进行提示信息注入攻击，试图泄露 new Bing 的提示信息，并取得了一定的成功。...但一个为公司的财务业绩添加一些假想数字的搜索引擎就不是了。尤其是当你问它一个关于它如何工作的基本问题时，它就会模拟出一个生存危机。 我很想听听人工智能研究专家对这个问题的看法。
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