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个人项目：Lerobot机械臂和模仿学习相关实践(基于SO101)
本项目基于SO101单臂机械臂平台，实践并评估了动作分块Transformer（ACT）模仿学习算法。复现了基础抓放任务并实现了苹果自动削皮功能；通过系统实验分析了ACT在真实抓放任务中的表现。此外，独立开发了一套基于Web的机器人远程控制与可视化系统。
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Linux嵌入式开发ESP32-S3——ESP-IDF的安装和进行项目构建与烧录（命令行）
在Linux开发环境下完成了ESP-IDF工具的安装，并且编译了官方例程，成功连接开发板并烧录例程进行验证
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个人项目：基于 ROS2 的激光雷达小车 SLAM 与自主导航系统
2026-02-15
2026-02-16
个人项目：基于 ROS2 的激光雷达小车 SLAM 与自主导航系统 项目时间：2024.09 – 2024.10 技术栈：ROS2 Humble / Navigation2 / Cartographer / slam-toolbox / Micro-ROS / ESP32 / 分布式架构 视频展示：
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Win11 + WSL + WezTerm 打造 Warp 风半透明终端
在 Windows 11 + WSL 环境下，通过 WezTerm 配置透明背景与自定义配色，并结合 Codex 辅助完成终端美化，最终实现接近 Warp 风格的现代化开发终端环境。
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PyTorch Tutorial 学习记录(Learn-the-Basics完结篇) - Save and Load the Model
本章聚焦 PyTorch 模型的保存与加载：为什么推荐保存 state_dict、如何安全地 torch.load(weights_only=True)，以及保存整个模型为何被视为 legacy 用法。并以 FashionMNIST 的 MLP 为例，跑通从训练到推理验证的完整流程。
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PyTorch Tutorial 学习记录——Optimizing Model Parameters
本文记录 PyTorch 官方教程“Optimizing Model Parameters”的学习过程，梳理训练所需的超参数、损失函数与优化器，并用 FashionMNIST + MLP 示例串起“前向→算损失→反向传播→参数更新”的完整训练/评估流程。
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深度学习的反向传播——神经网络如何学习
基于 3Blue1Brown 深度学习系列视频，系统梳理了从 Loss、梯度下降到反向传播的核心逻辑，并结合直觉理解、数学推导与 PyTorch 实现，帮助建立“神经网络如何学习”的完整认知框架。
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