1.【解UE4源码】AI行为树系统 其二 一棵行为树是吸管吸管怎么被运行起来的
2.Autoware.io源码编译安装
3.带桌面推送Ai智能客服系统在线客服源码
4.AI与PDE（七）：AFNO模型的源代码解析
5.腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析
6.程序员必备的5类AI工具盘点

【解UE4源码】AI行为树系统 其二 一棵行为树是怎么被运行起来的

       在本系列的第三部分，我们将深入探讨行为树的源码运行过程。首先，工具行为树的吸管吸管运行分为几个关键步骤：

       发起行为树运行

       行为树的运行可以通过两种方式启动:

       调用AAIController::RunBehaviorTree()函数。

       通过Run Behavior任务节点执行子行为树。源码

       抽象逻辑理解

       理解流程时，工具免费商用源码想象一个抽象流程图，吸管吸管我们将讲解分为蓝色泳道（检查和加载）和红色泳道（初始化和执行）。源码

       检查和加载子树

       开始前，工具UBehaviorTreeComponent会对子树进行三项检查:

       确保子树使用的吸管吸管黑板资源与父树一致。

       确保全局的源码UBehaviorTreeManager可用。

       确认发起节点的工具父节点是否允许push新子树，如SimpleParallel节点限制。吸管吸管

       树的源码加载

       检查通过后，进入资源加载阶段，工具首先尝试从缓存获取数据，避免重复加载。

       缓存和数据初始化

       加载行为树资源，如果缓存中有匹配的模板，直接返回。否则，创建新模板并计算节点初始化信息，包括内存需求和执行顺序。

       执行树的初始化

       加载完成后，进一步在UBehaviorTreeComponent::PushInstance中初始化FBehaviorTreeInstance和FBehaviorTreeInstanceId，设置内存偏移，填充数组，然后将新实例入栈并标记为活跃。

       行为树的执行

       最后，执行新树，从根节点的service开始，然后执行根节点，进入下一轮迭代。天猫国际溯源码和全球溯源码后续的节点执行细节将作为下一部分内容。

Autoware.io源码编译安装

       要编译安装Autoware.io，首先请确保已安装ROS1，如Ubuntu .版本的Melodic。以下步骤将指导你完成依赖安装及源码编译过程。

       安装依赖

       1. 对于CUDA的支持（可选但建议），你需要下载CUDA .0，链接位于developer.nvidia.com/cuda。安装时，遇到驱动安装询问时选择n，后续步骤默认安装即可。

       2. 安装cudnn，从developer.nvidia.com/rd...获取并进行安装。在cuda目录下进行软链接配置，并通过验证测试。

       其他依赖安装

       3. 安装eigen3.3.7，接着是opencv3，安装时需先安装依赖库，然后解压、配置和编译。

       源码下载与编译

       4. 创建新的工作区，下载并配置工作区，然后下载Autoware.ai源码。

       5. 使用rosdep安装依赖库，有CUDA版本和无CUDA版本两种编译方式。

       测试与问题解决

       6. 下载并运行demo，可能遇到的问题包括编译错误和链接问题。

       问题1：calibration_publisher报错，需修改CMakeList.txt文件。

       问题2：ndt_gpu编译错误，需替换Eigen3Config.cmake文件中的版本信息。

       问题3：opencv链接问题，领券网源码采集大淘客源码需要检查和调整。

       问题4：rosdep更新慢，可通过修改源码和配置文件解决。

       问题5：runtime manager花屏，需安装wxPython 4.和libsdl1.2-dev。

       通过上述步骤，你应该能够成功编译并测试Autoware.io。如有任何疑问，查阅官方文档或社区论坛寻求帮助。

带桌面推送Ai智能客服系统在线客服源码

       该系统集安全防护和国际化多语言功能于一身，确保了客户信息的安全性同时支持全球多语言交流，助力外贸新机遇。

       采用Thinkphp5和Workerman框架，搭配Nginx、PHP7.3和MySQL5.6环境，构建稳定高效的服务平台。支持多商户客服模式，不限坐席数量，用户可独立运行系统，数据存储于自服务器上，提供SSL加密和离线对话功能。

       系统更新日志涵盖多项功能优化，如新增桌面右下角悬浮推送，方便用户在进行其他操作时亦能即时回复客户消息。此外，聊天页面集成常见问题及品牌logo、公司简介，提升用户沟通效率。客服配置中心增设自定义上传广告及链接选项，增强个性化服务体验。会话页面允许用户上传背景，进一步定制化交互环境。其他源码如何加入到主图源码

       欲获取源代码，请访问客服系统.zip文件，存放于蓝奏云。

AI与PDE（七）：AFNO模型的源代码解析

       本文旨在解析AFNO模型的源代码，帮助读者理解模型细节与主干结构。首先，AFNO模型的主干框架在afnonet.py文件中定义，通过类AFNONet实现。模型的核心功能封装在多个类与函数中，依据代码注释逐步解析。

       在代码中，forward_features函数负责模型的核心逻辑，包括patch切割与mixing过程。这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到，增加模型的表示能力。

       关键模块AFNO2d位于代码中，它基于FNO的原理，负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用，实现数据的转换与混合。

       经过数个L layer处理后，模型进入类似解码器的结构，用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现，以解决特定分类问题。

       本文通过梳理代码流程与结构图，直观展示了AFNO模型的工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文，深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用，如FourCastNet。四史刷分源码最新源码

腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析

       随着stable-diffusion和midjourney等AI技术展现令人惊叹的艺术创作，人们对AI可控绘图的追求日益高涨。为提升AI图像生成的可控性，Controlnet和T2I-adapter等解决方案应运而生。系列文章将从T2I-adapter的源码出发，深入剖析其训练部分的实现原理。

       本篇我们将聚焦于训练源码的解析，通过代码结构的梳理，了解T2I-Adapter的训练流程。

       训练代码的运行涉及数据处理、模型加载、优化器设置以及实际训练过程。在第一部分，我们首先设置参数并加载数据，如DepthDataset，它从txt文件中读取、对应的深度图和文本描述。

       在模型加载阶段，我们区分了stable-diffusion模型和adapter。stable-diffusion模型加载时，其配置与推理阶段有所差异，如增加调度器参数、提高精度、调整分辨率和训练相关参数。adapter模型的加载则遵循推理过程中的初始化方法，通过构建不同模块来实现。

       训练过程中，adapter模型的关键结构包括下采样、卷积和ResnetBlock的使用，相比controlnet，T2I-adapter的参数更少，没有注意力层，这使得训练更为高效。模型放入GPU后，使用adamW优化器进行训练，同时设置学习率和数据保存路径。

       状态恢复部分，程序会判断是否从头开始或恢复训练，设置log信息。接下来，代码进入实际的训练循环，包括条件编码、隐藏状态生成、adapter结果附加至sd模型以及adapter梯度计算。

       loss函数定义在模型配置中，采用L2损失来衡量生成图像与给定时间点加噪ground truth的接近程度。训练过程中，loss计算和模型保存都在代码中明确体现。

       总的来说，T2I-adapter的训练源码展示了精细的结构和参数设置，确保了AI绘画的可控性和性能。在AI艺术的探索中，每一行代码都承载着技术进步的点滴痕迹。

程序员必备的5类AI工具盘点

       在软件开发领域，人工智能技术正在飞速发展，推动了创新和进步。从代码生成到自动化测试，AI工具正在改变软件开发的方式和未来。以下将为您盘点软件开发领域中最具创新性和影响力的5类AI工具。

       一、编程辅助AI工具

       1. GitHub Copilot：由GitHub与OpenAI合作开发的智能代码补全和生成工具，与程序员常用的代码编辑器无缝集成，超过数百万人在使用。

       2. CodeGeeX：国内人工智能公司智谱AI开发的免费AI编程工具，支持多种编程语言，实现代码的生成与补全、自动添加注释、代码翻译以及智能问答等功能。

       3. Codeium：基于AI技术构建的AI代码编程工具，提供代码自动补全和搜索功能，帮助开发人员更快、更高效地编写代码。

       二、代码Review AI工具

       1. DeepSource：自动代码审查和分析工具，支持多种编程语言，提供静态代码分析规则，检测潜在的代码错误、安全漏洞和代码风格问题。

       2. DeepCode AI：基于AI的代码审查工具，使用机器学习算法分析代码库，识别潜在的安全漏洞、错误风险和性能问题。

       三、代码测试AI工具

       1. CodiumAI：AI代码测试和分析工具，智能分析开发者编写代码、文档字符串和注释，提供测试建议和提示。

       2. Testim：基于AI的现代UI测试工具，提供快速、低代码编写和代码定制功能，自愈式人工智能定位器，以及用于高效扩展质量程序的TestOps工具。

       四、代码重构AI工具

       1. Sourcery：自动代码重构工具，分析代码并自动应用一系列重构模式和最佳实践，提高代码的可读性、性能和可维护性。

       五、代码阅读AI工具

       1. Cursor：AI代码生成工具，自动生成高质量的代码，也可用于阅读项目源代码。

       更多AI工具请点击InteHub AI工具导航网（）查找。

年首发AI机器人自动刷：广告流量，AI区块链投资源码，分红接入码支付，可打包app+安装教程

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这个网站真的太香了！居然可以免费使用AI聊天工具和“智能AI聊天助手”项目源码！！！

       在AI技术日益盛行的今天，许多开发者都在寻找免费且好用的AI工具。我经过三个月的探寻，终于发现了一个宝藏网站——云端源想！它不仅提供免费的AI聊天工具，还有令人惊喜的项目源码可以领取，对于编程新手和进阶者来说，简直是福音！

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       在社区动态中，你可以找到休息时的轻松分享，而在编程体系课部分，虽然与其他网站相似，但云端源想的提炼知识点设计使得学习更加有针对性。在线编程功能则提供了协作开发的平台，而论坛则汇集了高质量的技术文章，供你参考和学习。

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