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摘要： 现代计算机时间获取机制详解 1. 概述 现代计算机系统的时间管理是一个复杂但精密的过程，它涉及到硬件时钟、操作系统时间管理和服务同步等多个层面。理解这一机制有助于我们更好地管理和同步分布式系统中的时间，特别是在需要高精度时间同步的应用场景中，如机器人系统、实时控制系统等。 2. 计算机时间的基本概念 阅读全文

摘要： SARSA算法 1. 引言 SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一种重要的强化学习算法，属于时序差分（Temporal Difference, TD）控制方法。它通过直接学习动作价值函数Q(s,a)来解决强化学习问题。与Q-learning不同，SARSA 阅读全文

摘要： 在强化学习的发展历程中，Q-learning与深度Q网络(DQN)构成了一个完整的知识体系。Q-learning作为90年代的经典算法，为值函数方法奠定了理论基础；而DQN在2013年的横空出世，则标志着深度强化学习时代的开启。本文将系统性地解析这两种算法的内在联系与发展脉络，揭示从表格方法到深度学习的范式转变。 阅读全文

摘要： 时序差分（Temporal Difference, TD）学习是强化学习中的一种核心方法，它结合了动态规划和蒙特卡洛方法的优点，实现了无需环境模型的在线学习。本指南将详细介绍TD学习的原理。 阅读全文

摘要： 强化学习基础概念技术指南 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，它研究智能体（agent）如何在环境中通过试错学习来最大化累积奖励。本指南将介绍强化学习中的几个核心概念。 1. 马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, M 阅读全文

摘要： 理解rclpy中执行器（Executor）和回调（Callback）的工作机制对于开发高性能、响应迅速的ROS2节点至关重要。本报告将深入探讨rclpy中执行器的内部工作原理、回调处理机制、多线程执行、回调组的使用以及消息同步策略。 阅读全文

摘要： DEIMv2代表了实时目标检测领域的一次重大飞跃，它通过空间调谐适配器(STA)、双轨制骨干网络设计、高效解码器优化等创新技术，成功地将DINOv3强大的视觉表示能力引入到对计算资源敏感的实时检测任务中,在精度和效率的平衡上实现了突破，为实时目标检测设立了新的标杆。 阅读全文

摘要： Meta AI的DINO系列（DINO、DINOv2、DINOv3）代表了自监督视觉表示学习领域的重大进展。本报告系统性地分析了该系列模型的技术演进路径，从自监督学习的基础概念和传统方法的局限性出发，深入阐述了DINOv1、DINOv2和DINOv3的核心原理、关键技术突破及其发展脉络。通过自蒸馏框架和规模化训练，DINO系列成功证明了大规模自监督学习能够在无需人工标注的情况下，产生超越许多有监督方法的通用视觉特征，为构建视觉基础模型开辟了新的道路。 阅读全文

摘要： SAM（Segment Anything Model）系列代表了计算机视觉基础模型从"专用工具"向"通用感知系统"的演进。本文从视觉语言模型的角度深入分析SAM系列三代模型的技术演进，重点剖析SAM3如何通过引入可提示概念分割任务，实现从视觉提示到概念提示的范式转变，标志着视觉分割模型向真正具备语义理解能力的视觉语言模型迈进。 阅读全文

摘要： 这篇论文对当前以Transformer为主流的大模型基础架构提出了深刻的反思与挑战。它论证了纯粹并行化的模型在理论上存在表达能力的上限，并提出了一种融合并行与递归优势的新架构——帧动作模型（Frame-based Action Model, FBAM）。 阅读全文