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《从零构建色块抓取机器人及大模型接入与语音控制（上）——VREP基础环境》

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简介：
本教程为初学者介绍如何在VREP仿真环境中搭建色块抓取机器人，并初步探索将大模型和语音控制系统接入，开启自动化之路。 博文《我从0开始搭建了一个色块自动抓取机器人，并实现了大模型的接入和语音控制——(上基础篇)》中的VREP基础环境包括以下内容： 1. uarm机械臂的Python远程通讯脚本。 2. 红绿蓝三个色块模块，以及与之对应的三个色框。 3. 两个摄像头。 4. 一个桌面及四个定位二维码。 实用版本为教育版4.2.0，免费且无需安装。这是一个exe软件，可以从网盘下载并解压使用。

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  • 《从零构建色块抓取机器人及大模型接入与语音控制（上）——VREP基础环境》
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    本教程为初学者介绍如何在VREP仿真环境中搭建色块抓取机器人，并初步探索将大模型和语音控制系统接入，开启自动化之路。 博文《我从0开始搭建了一个色块自动抓取机器人，并实现了大模型的接入和语音控制——(上基础篇)》中的VREP基础环境包括以下内容： 1. uarm机械臂的Python远程通讯脚本。 2. 红绿蓝三个色块模块，以及与之对应的三个色框。 3. 两个摄像头。 4. 一个桌面及四个定位二维码。 实用版本为教育版4.2.0，免费且无需安装。这是一个exe软件，可以从网盘下载并解压使用。
     
  • 构建大型语言模型（从零开始）
    优质
    《构建大型语言模型（从零开始）》是一本详细介绍如何设计、训练和优化大规模语言模型的书籍或教程，适合对AI技术感兴趣的初学者深入学习。 著名机器学习和AI研究员、畅销书《Python 机器学习》的作者Sebastian Raschka近日发布了新书《Build a Large Language Model (From Scratch)》。书中包含的相关代码可以在GitHub上找到。
     
  • 机器人模型构建与控制.pdf
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    本书《机器人模型构建与控制》深入探讨了机器人的设计原理、数学建模方法以及先进的控制系统技术，旨在为工程师和研究人员提供一套全面的工具箱，用于开发高效且灵活的自动化系统。 机器人建模和控制.pdf是一份关于如何对机器人进行数学建模以及实施有效控制策略的文档。该文件深入探讨了机器人的设计原理、运动学与动力学分析，并提供了多种控制算法的实际应用案例，旨在帮助读者理解和掌握机器人技术的核心知识。
     
  • 用Python3从零构建语音对话机器人的方法
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    本教程详细介绍使用Python3语言开发一个完整的语音对话机器人流程，涵盖技术原理和实践操作，适合编程爱好者与AI初学者。 本段落主要介绍了如何使用Python3从零开始搭建一个语音对话机器人，并通过示例代码进行了详细的讲解。文章内容对学习或工作中需要实现类似功能的读者具有参考价值，希望有兴趣的朋友可以跟着一起学习。
     
  • simExtSimulink：连接CoppeliaSim机器人模拟器与Matlab Simulink环境的插件及模块
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    simExtSimulink是一款专为科研人员和工程师设计的插件及模块，它实现了CoppeliaSim机器人模拟器与MATLAB Simulink环境之间的无缝连接。通过集成仿真功能，用户能够更高效地开发、测试和验证复杂的机器人控制系统，加速从概念到原型的过程。 CoppeliaSim-Simulink通信插件与模块用于连接CoppeliaSim机器人模拟器与Matlab Simulink环境。在Windows系统下编译此插件的步骤如下： 1. 下载源代码。 2. 将解压后的文件夹复制到C:/Program Files/CoppeliaRobotics/CoppeliaSimEdu/programming目录下的“programming”文件夹中。 3. 打开.pro行，并使用与CoppeliaSim相同版本的QtKit配置项目。 在发布模式下编译Simulink s函数的步骤如下： 1. 在开始之前，请确保已安装了所需的编译器。可以通过运行命令`mex -setup`检查和设置可用的编译器。 2. 打开Matlab，然后将解压后的文件夹放入其中。 3. 运行以下命令以生成插件： `mex gettable.cpp mex settable.cpp` 示例运行说明未详细给出。
     
  • 用Python3从零创建语音对话机器人的实践
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    本简介介绍如何使用Python 3语言构建一个语音对话机器人。内容涵盖了技术选型、环境搭建到功能实现的全过程，适合初学者参考实践。 最近我在研究语音识别方向，并阅读了大量相关资料和文章，了解到了语音识别技术的发展历程及其算法演变过程。目前最流行的语音识别方法主要依赖于深度学习的神经网络模型，其中循环神经网络（RNN）发挥了关键作用。这些先进的应用使得语音识别达到了商业化的水平。 我打算自己动手做一个语音识别系统，并从GitHub上下载了两个热门开源项目MASR和ASRT来尝试复现它们的功能，但发现实际效果并未如文中所述般理想。如果要从零开始训练自己的语言模型，则需要耗费大量的时间和资源。因此，我想借助一些现有的开源语音识别SDK来实现这一目标，看看这些工具的实际表现如何。 考虑到这一点，我决定试用百度和科大讯飞提供的相关服务来进行进一步的研究与测试。
     
  • 基于大型模型构建的聊天机器人
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    该聊天机器人利用大型语言模型进行开发，能够提供智能、流畅且自然的对话体验，适用于多种应用场景。 基于大模型搭建的聊天机器人支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉等多种接入方式。该机器人可选择使用GPT3.5/GPT-4/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM-4/Kimi/LinkAI等模型，能够处理文本、语音和图片，并访问操作系统和互联网。此外，还支持基于自有知识库进行定制化的企业智能客服服务。
     
  • VREP-MATLAB机器人仿真——PUMA560机械臂目标抓取
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    本项目利用VREP与MATLAB集成环境进行PUMA560机械臂的目标抓取仿真研究，结合视觉识别技术优化路径规划和控制策略。 PUMA560机械臂目标物块抓取系统结合了vrep与matlab的联合仿真功能，并配有使用Qt开发的上位机软件。该系统具备自由调整关节角度、输入目标点进行定点移动以及执行目标抓取等功能，能够将传送带上的物品夹到桌面上。此项目适合初学者参考学习。
     
  • DMZ环境构建与抓包分析
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    本课程深入讲解了如何在DMZ（隔离区）环境中搭建安全网络，并教授使用专业工具进行数据包捕获和分析的方法。适合网络安全从业人员学习。 为解决安装防火墙后外网用户无法访问内网服务器的问题，可以使用DMZ将一些需要对外公开的内网服务共享给外部网络。通过这种方式，外网中的PC可以直接访问WAN口IP地址（或经过DDNS后的域名）来访问DMZ主机上的服务。这些服务包括客户端、服务器、DUT的转包以及场景分析Word文档等。
     
  • 零基础搭建大模型，新手指南
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    本指南专为AI初学者设计，详细介绍了从零开始构建大型语言模型的基础知识、必备技能及实践步骤，帮助新手快速入门。 构建大模型是一项复杂的工程任务，但即使是初学者也能逐步掌握。本段落为初学者提供一个简明的指南，帮助理解从零开始构建大型语言模型（LLM）的基本步骤及所需知识。 首先要明确什么是大型语言模型（LLM）。简单来说，LLM是一种基于深度学习技术的算法，能够理解和生成人类语言。其基本元素包括大量文本数据、高效的算法模型和充足的计算资源。 在着手之前，需要确定目标和动机。构建大模型通常需有特定的应用场景，如自然语言处理、聊天机器人或语音识别等。一旦明确应用场景后，就需要收集大量的相关数据，并确保涵盖各种语言结构、术语及语境以保证模型的广泛适应性。 完成数据准备之后是预处理阶段，这包括清洗和标注数据、分词以及去除无关信息等工作。高质量的数据直接关系到最终模型的效果，因此该环节非常重要。 选择合适的模型架构也是关键一步。目前流行的有循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）及Transformer等类型，而基于Transformer的模型因其高效的并行处理能力和卓越性能脱颖而出。例如BERT和GPT就是其中典型代表。 训练阶段需要选择合适的优化算法与损失函数。常见的优化算法包括随机梯度下降(SGD)、Adam等；损失函数的选择则需根据具体任务性质决定，如分类任务中常用的交叉熵损失函数。此外，在模型训练过程中还需要注意避免过拟合或欠拟合问题，正则化技术（例如dropout）可以起到辅助作用。 完成初步训练后，则进入评估和调优环节。通常使用验证集来考察模型在未见过数据上的表现，并根据结果调整超参数、修改结构或者继续训练等方式对模型进行优化。 最后，在部署阶段需要考虑模型的可解释性、效率及安全性，确保其能在生产环境中稳定运行并有效应用。 以上即是从零构建大模型的基本流程。尽管每个步骤可能非常复杂，但遵循该框架逐步推进，则即使是初学者也能逐渐掌握这一技术。