内容概要：该文章介绍了专门为廉价而普及的水下机器人（ROV）BlueROV2设计的仿真环境。此仿真平台构建于MATLAB和Simulink之上，并整合了Fossen方程以详尽表述机器人的运动动力学、流体动力学与缆绳模型等多个方面。为了验证模型，团队进行了多项实验以确保模型参数准确，并展示了通过仿真验证过的用于海底基础设施（如风力涡轮机单桩基础结构）检测的控制方案。案例研究中使用的控制器为滑模控制器。整个模拟平台对未来的ROV控制算法研究提供了基准。 适用人群：机械工程专业的师生，海洋科学研究人员，水下无人装备的研发技术人员以及有兴趣探索开源水下机器人技术和仿真的个人。 使用场景及目标：① 提供了一款面向控制领域的科研工具用于水下机器人行为研究；② 展示了如何设计并检验水下航行器的位置控制和轨迹跟踪能力，特别是在环境中存在干扰的情况下。案例研究表明，使用该仿真工具可以在实验室环境中重现实际水下探测场景，并验证控制算法的有效性。 其他说明：文章详细解析了蓝鲸级ROV的软硬件配置细节，探讨了模型设计中的关键因素（如附加质量效应）、验证实验的具体流程和案例研究中应用的实际效果等。同时开放源码为

内容概要：本文详细介绍了Dify——一款创新的开源大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化AI应用开发流程，加速AI技术的实际应用。Dify融合了后端即服务（BaaS）和LLMOps的理念，提供一站式LLM应用开发解决方案。它具备全面的模型支持、强大的工作流、丰富的工具库和智能Agent等核心特性，显著降低了AI应用开发的门槛，支持多模型选择，并实现了快速部署集成。文章还详细讲解了Dify的安装部署方法、应用创建流程、工具和模型管理、提示词工程技巧，以及高级应用和系统集成。通过智能客服和内容生成的实际案例，展示了Dify在实际应用中的显著效果。最后，文章展望了Dify在未来技术创新和应用场景拓展方面的潜力及其对AI领域的深远影响。 适合人群：适合希望借助AI技术推动业务发展的企业、渴望在AI领域崭露头角的开发者，以及对AI充满好奇和探索欲的技术爱好者。 使用场景及目标：①快速构建生产级别的生成式AI应用，包括智能客服、内容生成等；②通过RESTful API将LLM能力无缝嵌入现有业务应用中；③作为企业内部的LLM网关，加速GenAI技术在企业中的应用；④探索LLM边界，实践Prompt工程和Agent技术，深入了解LLM的能力极限。 其他说明：Dify不仅简化了开发流程，还提供了丰富的模板和工具，使得非技术人员也能参与AI应用开发。其开源特性和活跃的社区生态为AI领域的知识共享和技术创新提供了良好平台。通过Dify，用户可以将创意快速转化为实际产品，推动AI技术在各行业的广泛应用。

交互是一种用于AI代理的逼真的可交互框架。 消息 （6/2020）我们提供了一个微型框架，以简化在Docker中运行AI2-THOR的工作。 可以通过以下网址访问它： : 。 （4/2020）框架的版本2.4.0更新在这里。 现在，所有不属于环境结构的sim对象都可以通过物理相互作用移动。 添加了新的对象类型，并添加了许多新的动作。 请在查看 （2/2020）AI2-THOR现在包括两个框架： 和 。 iTHOR包含交互式对象和场景，而RoboTHOR包含模拟场景及其对应的真实世界副本。 （9/2019）已添加框架2.1.0版更新。 添加了新的对象类型。 添加了新的初始化操作。 分割图像的生成在所有场景中都得到了改善。 （6/2019）AI2-THOR框架的2.0版更新现已发布！ 我们的动作和对象状态增加了三倍，增加了新的动作，可以在视觉上进行明显的状态更改，例如电子设备上的屏幕

阿里巴巴开源大数据平台演进之路 - 王峰（莫问）_阿里云

JEHC开源平台1.0单工程版本，采用技术为：spring，springMVC，Mybatis，Activiti5，Solr4.10，Mysql，Redis，Ehcache，服务器监控模块，tk压缩，BootStrap，Junit单元测试，Logback，数据库读写分离，MQ消息中间件等技术

py-academicstoday 描述 一个基于在线课程的学习和教育的开源平台。 支持 您可以通过以下任一方式为项目提供财务支持： 比特币捐赠：1NdWWNyHJJd5oFhtzAFtApNaHjSuAbGmXZ 短跑捐款：XcNwdbXmEdnm4ErQuK8A9UkcTwTkUGf7ML 产品特点 学生登录并注册提供的课程 观看有关课程的在线教育视频讲座 填写测验测试和作业以评分 获得课程结业证书 系统要求 Python 3.4.x + Postgres SQL数据库9.4+ 点6.1.1+ virtualenv 12.1.1+ 依存关系 有关更多信息，请参见 。 制作说明 应

欧洲的Eurecom的一个项目，旨在建立一个开放的，具有各种制式空中接口的，主要基于CPU的SDR的实验平台。由于是开源项目，因此其中的代码是一个很好的参考。

IPERF专业测速工具（开源）含图形直观图观测java程序。 内含：（iperf2.0.x） 1）开源linux程序（可直接在linux机器编译make即可，方便调测） 2）开源arm linux程序（已经修改编译器为arm-linux-gcc，如果不合适可另行 ./configure xxx或自行修改makefile，可开发板调测） 3）windows版本的iperf.exe 4）一套基于iperf.exe报文分析的UI直观图java小应用，方便观测曲线变化（需要java虚拟机环境，请另行安装） 物超所值，这个再需要时非常重要，请需要的朋友下载（分值设的较大，真正需要监控速度、性能、带宽、驱动速率等问题时用，不要枉扣分）。 应用场景： windows linux 开发板 三者之间任意测速（client、server端均有数据，一般观察client端的曲线变化）

| | 介绍 StockSharp （简称S＃ ）–是免费程序，可在世界任何市场（美洲，欧洲，亚洲，俄罗斯，股票，期货，期权，比特币，外汇等）进行交易。 您将能够进行手动或自动交易（算法交易机器人，常规或HFT）。 可用的连接：FIX / FAST，ITCH（LSE，NASDAQ），Blackwood / Fusion，BarChart，CQG，E * Trade，IQFeed，InteractiveBrokers，LMAX，MatLab，Oanda，FXCM，OpenECry，Rithmic，RSS，Sterling，BTCE，BitStamp， Bitfinex，Coinbase，Kra

Databricks出品的MLflow：一个完整机器学习生命周期的开源平台 MLflow：机器学习生命周期平台 MLflow 是一个简化机器学习开发的平台，包括跟踪实验、将代码打包成可重现的运行以及共享和部署模型。 MLflow 提供了一组轻量级 API，可与任何现有的机器学习应用程序或库（TensorFlow、PyTorch、XGBoost 等）一起使用，无论您当前在何处运行 ML 代码（例如在笔记本、独立应用程序或云中）。 MLflow 的当前组件是： MLflow 跟踪：一个 API，用于记录机器学习实验中的参数、代码和结果，并使用交互式 UI 进行比较。 MLflow 项目：一种使用 Conda 和 Docker 可重复运行的代码打包格式，因此您可以与他人共享您的 ML 代码。 MLflow 模型：一种模型打包格式和工具，可让您轻松部署相同模型（来自任何 ML 库）以在 Docker、Apache Spark、Azure ML 和 AWS SageMaker 等平台上进行批量和实时评分。 MLflow 模型注册表：一个集中的模型存储、一组 API 和 UI，用于协作管