要配置 SSH 免密登录（即使用 SSH 密钥认证），可以按照以下步骤操作：

假设环境

• 本地主机（Client） ：你当前使用的电脑
• 远程服务器（Server） ：你要免密登录的目标机器
• 用户名：user
• 服务器 IP：192.168.1.100

查看sudo权限

查看所有可登陆的用户

1

awk -F: '$7 ~ /(bash|sh)/ {print $1}' /etc/passwd

查看当前在线的用户

1

who

查看某个用户（如alice）是否有sudo权限

1

groups alice

• 如果有会显示：

1

alice : alice sudo

• 如果没有会显示：

1

alice : alice

接下来给该用户添加sudo权限。

Miniconda3 Linux安装教程

Miniconda是一个轻量级的Anaconda发行版，它允许用户安装和管理多个Python环境。以下是在Linux系统中安装Miniconda3的步骤：

设置Dock栏自动隐藏的触发速度

Dock 显示和隐藏速度，系统默认设置成了1秒

通过终端.APP修改显示和隐藏的时间 （单位：秒）

• 默认的：

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defaults write com.apple.dock autohide-delay -int 1

• 优化的：

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defaults write com.apple.dock autohide-delay -int 0.8  

defaults write com.apple.dock autohide-delay -int 0.6  

defaults write com.apple.dock autohide-delay -int 0.5  

defaults write com.apple.dock autohide-delay -int 0

所有操作执行完后需要执行：

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killall Dock

AHK，ImTip，Quicker，Saladict…等等Windows效率小工具的配置清单

项目地址：
VLM: https://gitee.com/feng-xie-yi/vlm_car
RL: https://gitee.com/momaoto/rl-locomotion-mujoco

项目信息

选题思路

现有跨形态机器人控制需为不同硬件单独设计策略，开发成本高且泛化性差。本课题尝试使用语言指令统一接口，用户用自然语言指挥不同形态机器人完成同一任务，通过分层强化学习框架，高层视觉语言模型（VLM）解析任务生成中间指令，再通过低层强化学习策略适配不同形态的底层动作，通过仿真器快速训练跨形态通用策略，最后部署到真机运行。

第一篇

一个具身智能体的行动可以分为“感知-决策-行动-反馈”四个步骤，分别由四个模块完成，并形成一个闭环。

• 感知：传感器，用于获取环境信息，如雷达、深度相机、麦克风。
• 决策：“大模型”，输入目标与指令，输出决策指令（导航路线、动作序列等）。
  • VLA：Vision-Language-Action，输出动作
  • VLN：Vision-Language-Nevigation，输出路线
• 行动：三种思路：
  • 决策调用行动：行动被写成算法以供决策模块调用，缺点泛化能力差
  • 决策与行动协同：行动的同时获取实时信息，使决策不断优化，缺点吃算力
  • 决策与行动融合：端到端，利用多模态技术发展直接从感知推理出环境变化，以及相应的动作序列。是未来发展的方向。优点泛化能力强，通用。
• 反馈：为上述每一个环节提供反馈。
  

转自：csdn

1、安装tigervnc服务器

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yum install -y tigervnc-server

mujoco学习笔记与问题记录。官方jupyter入门教程：https://github.com/google-deepmind/mujoco/blob/main/python/tutorial.ipynb

仿真器

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# 安装mujoco
pip install mujoco
pip install mujoco-python-viewer

# 启动可视化界面，可以直接把模型拖进去预览
python -m mujoco.viewer

环境

1. ERROR: Could not build wheels for opencv-python which use PEP 517 and cannot be installed directly

安装opencv-python时出现，伴随scikit-build could not get a working generator for your system. Aborting build.
解决：升级pip到最新版即可python -m pip install --upgrade pip