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吾爱破解安卓逆向入门教程《安卓逆向这档事》二十四课、Unidbg之补完环境我就睡(上)

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把命令行改装成许愿箱！觉醒终端AI智辅超能力

AI终端智辅新纪元来了。什么？命令行里竟然住了一个哆啦A梦？！

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1分钟0️⃣基础学会，AI生成全套IP形象设计。 第1️⃣步，套视频中的公式，用Agent生成初稿。 第2️⃣步，点击“生成变体”，得到不同方向的IP角色。 第3️⃣步，点击“来点灵感”中的“生成相似图”，调整细节，并用“AI改图”微调。 第4️⃣步，在对话框中输入需求，生成IP延展。 第5️⃣步，选择场景图，生成视频并排版。 我是设计师黄白，主页更多更有梗的设计教程，欢迎和我一起学习AI时代的设计。

【技术美术AI向】人工电子生物（由神经网络控制的电子生物(基于NEAT)）（无监督学习）

生物模拟，采用NEAT（基于遗传算法的神经网络进化方法），无监督学习

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山猫M20机器狗行业级产品功能，满足多元场景需求

[Science Robotics] 基于注意力的地图编码：面向泛化足式运动控制的学习

四足机器人和类人机器人等足式机器人的动态行走，是扩展移动机器人作业范围中的关键且具有挑战性的课题。其核心在于：当可落脚点稀疏时需要精确的规划、在存在不确定性和外部扰动时保持鲁棒性、并能在多样化地形中展现良好的泛化能力。传统的基于模型的控制器在复杂地形规划方面表现突出，但在真实环境的不确定性下往往力不从心。基于学习的控制器在面对这些不确定性时具备鲁棒性，但在落脚点稀疏的地形上往往缺乏精确性。混合方法通过结合两类方法，在稀疏地形上提升了鲁棒性，但其计算代价较高，并受限于基于模型规划器的固有缺陷。 为在多样地形上实现具有泛化能力的足式机器人动态行走，并同时保持基于学习控制器的鲁棒性，本文提出了一种注意力机制驱动的地图编码方法，该编码由机器人本体感知条件化，并作为端到端控制器的一部分通过强化学习进行训练。实验表明，该网络能够在机器人动态穿越多样且复杂地形时，学会聚焦于未来落脚的可行区域。由此合成的运动行为不仅在应对不确定性时展现出鲁棒性，同时在稀疏地形上实现了精确而敏捷的跨越。此外，我们的方法还提供了一种解释神经网络拓扑感知的途径。 我们分别为一台 12 自由度的四足机器人和一台 23 自由度的类人机器人训练了控制器，并在真实世界的多种复杂室内与室外场景（包括训练中未曾见过的场景）中对所得到的控制器进行了验证。 文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adv3604

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