当我让DeepSeek觉醒【 皇族血脉】

【数学自学指南】结合AI思考的一个案例

当AI成为了群里的权限狗.......【麦麦bot】

上周的存货视频，发一下 —————————————— 麦麦的github地址：https://github.com/MaiM-with-u/MaiBot 可以在github页面获取麦麦的源码和部署方式 目前最新版0.6.3-fix4 此功能将在0.7.0版本加入，敬请期待 也可以加入群交流： 一群 766798517 二群 571780722 五群 1022489779【已满】 三群 1035228475【已满】 四群 729957033【已满】 开源遵循GPL3协议

[50系ComfyUI]5-19-增量更新 史上最强最快最稳定ComfyUI整合包 更新Joy3汉化 Nunchaku 0.3.0.Dev2快速出图 支持更多

5-19-ComfyUI-增量更新 服务内容：有需要远程部署的可以联系我； 反馈方式：整合包有问题的可以入群咨询； 指南文档： https://www.yuque.com/helaoshi-qraaf/hls/yyy9pg6m0mcupxhq?singleDoc# 《ComfyUI》 https://www.yuque.com/helaoshi-qraaf/hls/vqkgyam2nx6rywms?singleDoc# 《5-19-增量-Joy Bat 反推提示词及汉化》 下载方式： 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/10cL0QZAGw0kiIsvtHF0OuQ?pwd=1234 提取码: 1234 夸克网盘：https://pan.quark.cn/s/248b41dd8ee1 模型网盘：https://pan.quark.cn/s/b44034ce4310 Nunchaku的轮子及汉化在网盘附件内，轮子基于2.7.0+128+py311制作 还有个反推的工作流

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不会编程也能用Python建模啦

import bpy import bmesh from PIL import Image from mathutils import Vector # === 你的图片路径 === img_path = r"D:\1111\3.jpg" # 👈 修改成你自己的路径 grid_size = 100 # 网格细分数 plane_size = 10 # 平面大小（Blender单位） # === 删除已有对象（可选） === bpy.ops.object.select_all(action='DESELECT') for obj in bpy.data.objects: obj.select_set(True) bpy.ops.object.delete() # === 创建平面 === bpy.ops.mesh.primitive_grid_add(x_subdivisions=grid_size+1, y_subdivisions=grid_size+1, size=plane_size / 2) obj = bpy.context.active_object mesh = obj.data # === 读取图像 === image = Image.open(img_path).convert('L') # 灰度图 image = image.resize((grid_size, grid_size)) # 缩放到 100x100 pixels = list(image.getdata()) # === 进入编辑模式并获取 BMesh === bpy.ops.object.mode_set(mode='EDIT') bm = bmesh.from_edit_mesh(mesh) # === 获取 XY 范围 === min_x = min(v.co.x for v in bm.verts) max_x = max(v.co.x for v in bm.verts) min_y = min(v.co.y for v in bm.verts) max_y = max(v.co.y for v in bm.verts) range_x = max_x - min_x range_y = max_y - min_y center = Vector(((min_x + max_x) / 2, (min_y + max_y) / 2)) # === 修改顶点位置 === for v in bm.verts: # 归一化坐标到 [0,1] u = (v.co.x - min_x) / range_x v_ = (v.co.y - min_y) / range_y # 映射到图像像素 px = int(u * (grid_size - 1)) py = int(v_ * (grid_size - 1)) index = py * grid_size + px brightness = pixels[index] / 255.0 # 疏密控制 factor = 1.0 + (1.0 - brightness) * 0.5 # 亮 → 密，暗 → 疏 offset = v.co.xy - center new_pos = center + offset * factor v.co.x = new_pos.x v.co.y = new_pos.y # Z 保持为 0（平面） # === 更新网格并退出编辑模式 === bmesh.update_edit_mesh(mesh) bpy.ops.object.mode_set(mode='OBJECT')

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II-NVM: Enhancing Map Accuracy and Consistency with Normal Vector-Assisted Mapping Chengwei Zhao∗, Yixuan Li∗, Yina Jian, Jie Xu†, Linji Wang, Yongxin Ma, Xinglai Jin [Accepted to RA-L 2025] SLAM 技术在室内建图与定位中具有重要作用，室内环境中普遍存在的"双面建图问题"导致紧密相邻的墙面、门体等表面被错误识别为单一平面，严重影响地图精度与一致性。针对该问题，本文提出一种基于法向量一致性的精准建图 SLAM 方法。通过改进体素地图结构，使其同时存储点云数据与法向量信息，使系统能够在最近邻搜索与地图更新过程中评估法向量一致性。该过程可有效区分表面的正反两面，避免错误的点面约束。此外，我们采用自适应半径 KD 树搜索方法，根据点云局部密度动态调整搜索半径，从而提升法向量计算精度。为进一步优化实时性能与存储效率，引入最近最少使用(LRU)缓存策略，实现体素地图的高效增量更新。代码已开源并在仿真环境与真实室内场景进行验证，实验结果表明该方法有效解决了双面建图问题并显著提升了建图精度。此外，我们开发并开源了首个针对双面建图问题专门设计的仿真与真实场景数据集。 github:https://github.com/chengwei0427/II-NVM