自动控制原理核心:从反馈、模型到方框图化简的工程实践
1. 从“黑箱”到“白箱”自动控制原理到底在解决什么问题如果你问一个刚学完《自动控制原理》的学生这门课讲了什么他可能会告诉你一堆传递函数、根轨迹、奈奎斯特判据。但如果你问一个在工厂里调试了十年产线的工程师他可能会说“这门课教你怎么让一个系统‘听话’。” 这个“听话”就是自动控制的核心——让一个物理系统比如一个电机、一个水箱、一个化学反应釜的输出能够精确、稳定、快速地跟随我们的期望值输入指令变化并且不受各种乱七八糟的干扰影响。想象一下你开车。你的眼睛是传感器不断观察车是否在车道中央这是输出即实际位置。你的大脑是控制器根据眼睛看到的位置偏差偏离车道中心多少计算出方向盘应该转动的角度。你的手和方向盘是执行器执行这个转动指令。车轮和车身是“被控对象”。整个过程中你还在不断根据路况干扰微调方向盘。这个过程就是一个典型的闭环反馈控制系统。自动控制原理就是把这种人类本能的行为抽象成数学模型然后用数学工具去分析、设计最终让机器也能“本能”地、甚至比人更精确地完成控制任务。所以这门课不是空中楼阁的数学游戏。它是一切自动化、智能化系统的基石。从你家空调的恒温控制到火箭的精准入轨从无人机悬停的稳定算法到半导体光刻机纳米级的运动平台背后都是自动控制原理在发挥作用。而“方框图”就是这门“工程语言”中最直观、最重要的语法。它把复杂的物理系统抽象成一个个功能明确的“框”和表示信号流向的“线”让我们能清晰地看到信号从哪里来经过哪些环节处理最终到哪里去。今天我就结合自己这些年做项目、带学生、以及无数次被方框图题目“折磨”又“顿悟”的经验来拆解一下自动控制原理的核心工作原理并手把手带你走通方框图化简与分析的完整做题逻辑。这不是照本宣科而是告诉你在实际工程和考试中那些公式和步骤背后到底在思考什么。2. 核心思想拆解反馈、模型与三大性能指标在深入方框图之前我们必须先吃透自动控制的三个核心思想。很多同学觉得难就是因为跳过了思想直接去套公式结果就是知其然不知其所以然。2.1 反馈控制的灵魂开环控制和闭环控制是首先要区分的概念。开环就像你蒙着眼睛往篮筐里扔球扔出去就不管了命中率全靠初始手感。闭环则是你看着球飞行的轨迹不断调整手腕力量去修正。显然闭环反馈控制能应对变化和干扰精度更高。反馈的精髓在于“利用误差来消除误差”。系统输出信号被测量后送回来与输入期望值进行比较得到的差值就是误差信号。控制器根据这个误差信号的大小和变化趋势去驱动执行器动作从而减小误差。这是一个动态的、持续的过程。这里有一个非常关键的经验点负反馈是让系统稳定的基础而正反馈通常会导致系统发散爆炸或振荡加剧。我们日常所说的控制系统默认都是负反馈系统。在方框图中那个带“⊕”号的比较点就是实现负反馈的关键它完成了输入信号与反馈信号的相减操作。2.2 数学模型从物理世界到数学方程控制系统里的每个环节传感器、控制器、执行器、被控对象都有其物理特性。自动控制原理做的第一件事就是用数学语言描述这些特性最常见的就是传递函数。传递函数 G(s) 输出拉氏变换 / 输入拉氏变换它是在零初始条件下定义的描述了环节本身的动态特性与输入信号具体是什么无关。为什么用拉普拉斯变换因为它能把复杂的微分方程转换成相对简单的代数方程S域方程乘法代替了卷积极大简化了系统串联、并联、反馈连接时的数学运算。这正是方框图运算的理论基础。当你把系统里每个框都标上其传递函数整个系统的动态行为就可以通过对方框图的代数运算来求解总传递函数了。2.3 稳、准、快评价系统的三大黄金指标我们设计或分析一个控制系统最终要看它表现如何主要看三个指标稳定性稳这是底线要求。一个不稳定的系统毫无用处输出会失控发散。判断稳定性是自动控制原理的首要任务后续的根轨迹法、奈奎斯特判据等核心目标之一就是分析系统参数变化时稳定性如何变化。准确性准系统稳定后其稳态输出与期望值之间的误差要小。比如恒温箱设定100度最后温度要能稳定在100度附近偏差越小越好。这涉及到系统型别积分环节个数和稳态误差计算。快速性快系统从一个状态过渡到另一个状态的速度要快并且过渡过程要平稳超调量小调节时间短。这体现在动态性能指标上如上升时间、峰值时间、调节时间、超调量等。一个经典的设计矛盾是提高快速性比如增大控制器增益往往会导致超调变大甚至危及稳定性而过分追求稳定性减小增益又会让系统响应迟钝。控制工程师的大部分工作就是在稳、准、快之间寻找最佳平衡点。方框图分析正是我们进行这种“权衡”分析的第一步。3. 方框图系统的“电路图”与化简“三板斧”方框图之于控制工程师就像电路图之于硬件工程师。它用图形化的方式清晰地展示了系统的结构、信号流向和环节间的相互作用。面对一个复杂的方框图我们的核心目标通常是求出系统的闭环传递函数 Φ(s) C(s)/R(s)或者某个特定信号如误差信号 E(s)的传递函数。有了这个总传递函数我们才能进行后续的稳定性、稳态性能、动态性能分析。化简方框图虽然有一些固定套路但理解其背后的等效原理才能以不变应万变。核心“三板斧”是串联、并联、反馈连接等效。但实际复杂框图里这些基本结构常常交织在一起还有比较点和引出点的移动问题。3.1 三大基本结构的等效变换这是化简的基石必须像乘法口诀一样熟记。串联等效多个环节首尾相连前一个的输出是后一个的输入。总传递函数等于各环节传递函数相乘。G_eq(s) G1(s) * G2(s) * ... * Gn(s)注意这里的“相乘”成立的前提是环节之间没有负载效应即后一环节不改变前一环节的特性。在理想数学模型和考试中通常默认满足。并联等效多个环节输入相同输出相加或相减。总传递函数等于各环节传递函数相加或相减。G_eq(s) G1(s) ± G2(s) ± ... ± Gn(s)注意要特别关注比较点处的符号是“”还是“-”这决定了是相加还是相减。反馈连接等效这是最重要的结构。一个前向通道G(s)一个反馈通道H(s)。闭环传递函数Φ(s) G(s) / [1 ± G(s)H(s)]开环传递函数G_k(s) G(s)H(s)注意这里是指断开主反馈后从输入到反馈信号的传递函数是分析稳定性的关键。分母中的“±”号负反馈取“”正反馈取“-”。绝大多数实用系统都是负反馈。3.2 比较点与引出点的移动化简的关键技巧当系统不是标准的串联、并联、反馈结构时就需要移动比较点或引出点将其转化为标准结构。这是做题中最容易出错的地方。移动的原则是移动前后相关信号的数学关系保持不变。1. 比较点的移动比较点前移从环节G后面移到G前面。操作在移动的支路上除以所越过的环节G。为什么假设原结构信号A经过G后与信号B在比较点相加输出C AG B。现在要把比较点移到G前面。设移动后新输入信号是A。要保持C不变即 AG B A*G。所以 A A B/G。这意味着原来与输出相加的信号B在移动后需要先除以G再与输入A相加。比较点后移从环节G前面移到G后面。操作在移动的支路上乘以所越过的环节G。为什么原理同上逆向推导。2. 引出点的移动引出点前移从环节G后面移到G前面。操作在移动的引出支路上乘以所越过的环节G。为什么原结构从信号C AG 上引出。移动后从A上引出要保证引出的信号仍然是C所以需要在引出的支路上补一个G即 AG。引出点后移从环节G前面移到G后面。操作在移动的引出支路上除以所越过的环节G。为什么原结构从信号A上引出。移动后从C AG上引出要保证引出的信号仍然是A所以需要在引出的支路上补一个1/G即 (AG)/G A。记忆口诀个人总结非常实用比较点移动保证“出”不变引出点移动保证“引”不变。前移时对移动支路做“逆操作”比较点前移除以G引出点前移乘以G。后移时对移动支路做“正操作”比较点后移乘以G引出点后移除以G。这个口诀是基于信号关系推导的比死记硬背更可靠。做题时在草稿纸上简单推导一下信号关系是避免出错的最好方法。3.3 方框图化简的通用步骤与实战心法面对一个复杂方框图不要慌按以下步骤系统性地操作第一步观察整体结构寻找化简切入点。先看有没有明显的串联、并联部分可以直接合并。寻找内反馈回路。通常从最里面的、不与其他回路共享环节的局部反馈回路开始化简。观察比较点和引出点的位置判断是否需要移动。一个常用技巧是尽量让比较点和引出点靠近或者移动到同一个环节的同一侧以便合并。第二步运用等效变换由内向外逐步化简。化简最内层的局部反馈回路将其等效为一个新的环节。将这个新环节与它串联或并联的环节进行合并。重复以上过程像剥洋葱一样一层层简化直到整个系统变成一个标准的单回路反馈系统。最后应用反馈连接公式求出总的闭环传递函数。第三步交叉验证确保正确。化简过程中每做一步变换最好在心里或草稿上验证一下关键信号的传递关系是否改变。如果题目给了输入输出可以用梅森增益公式进行验证。梅森公式是求取传递函数的一般性方法尤其适用于信号流图。对于方框图可以将其转化为信号流图再用梅森公式也可以直接用。它不需要移动比较点和引出点直接根据前向通路和回路计算是检验方框图化简结果的有力工具。一个极易踩坑的点回路的重叠与相消。当两个反馈回路共享某些环节时在化简内回路时要特别注意这个内回路的等效传递函数是否改变了外回路所看到的环节。例如内回路是G1和H1构成的负反馈等效为G1/(1G1H1)。当这个等效环节与外部的G2串联时对于外回路H2来说其前向通道不再是简单的G1*G2而是 [G1/(1G1H1)] * G2。很多同学会忽略分母的(1G1H1)导致后续计算全错。切记化简完一部分它就成了一个新的“黑箱”环节其传递函数必须作为一个整体参与后续运算。4. 从框图到性能传递函数如何揭示系统行为当我们千辛万苦化简方框图得到那个闭环传递函数Φ(s)后工作才刚刚开始。这个Φ(s)就像系统的“DNA”决定了它的一切行为。我们如何解读这个“DNA”4.1 稳定性分析系统会不会“爆炸”稳定性由闭环传递函数Φ(s)的分母即闭环特征方程1 G_k(s) 0的根闭环极点在S复平面上的位置决定。所有闭环极点均具有负实部位于S左半平面- 系统稳定。存在闭环极点具有正实部位于S右半平面- 系统不稳定。存在闭环极点实部为零位于虚轴上且无重根- 系统临界稳定等幅振荡。常用的稳定性判据劳斯判据直接对闭环特征方程的系数列表进行运算无需求解高次方程的根就能判断右半平面极点的个数。这是考试和工程中非常实用的代数方法。奈奎斯特判据基于开环频率特性G_k(jω)的奈奎斯特曲线相对于(-1, j0)点的环绕情况来判断闭环稳定性。它能直观展示稳定裕度并指导设计。根轨迹法当系统某个参数通常是开环增益K从0变化到∞时闭环极点在S平面上移动的轨迹。通过根轨迹我们可以清晰地看到参数变化如何影响稳定性极点何时穿越虚轴进入右半平面和动态性能极点的位置决定了阻尼比、自然频率等。实操心得对于简单的二阶系统直接求特征根最直观。对于三阶及以上劳斯判据是首选。在做题时经常需要你根据方框图求出的开环传递函数G_k(s)然后列写劳斯表。这里最容易出错的是特征方程的标准形式务必确保是1 G_k(s) 0并且方程要整理成s的多项式等于0的形式。4.2 稳态性能分析最终能对准目标吗稳态性能看的是系统在时间趋于无穷t→∞时的表现核心指标是稳态误差。它衡量系统跟踪不同输入信号阶跃、斜坡、抛物线的能力。计算方法利用终值定理和误差传递函数。通常误差传递函数 Φ_e(s) E(s)/R(s) 1 / [1 G_k(s)]。 稳态误差e_ss lim_(s→0) s * E(s) lim_(s→0) s * Φ_e(s) * R(s)。系统型别Type是关键开环传递函数G_k(s)中积分环节的个数ν称为系统型别。ν 00型系统。可以无静差跟踪阶跃信号位置信号跟踪斜坡信号会有恒定的稳态误差。ν 1I型系统。可以无静差跟踪阶跃信号无静差跟踪匀速信号斜坡信号跟踪抛物线信号有恒定误差。ν 2II型系统。可以无静差跟踪抛物线信号。重要提示这个结论是在单位反馈H(s)1条件下成立的。如果反馈通道H(s)不是1需要先将其等效到前向通道或者直接利用误差传递函数和终值定理计算不能直接套用型别结论。这是做题和实际工程中一个常见的陷阱。4.3 动态性能分析过渡过程快不快稳不稳动态性能由闭环传递函数Φ(s)的极点位置决定通常针对单位阶跃响应来分析。 对于标准的二阶系统 Φ(s) ω_n^2 / (s^2 2ζω_n s ω_n^2)上升时间 t_r响应首次达到稳态值的时间。ζ越小t_r越短越快。峰值时间 t_p响应达到第一个峰值的时间。t_p π / (ω_n √(1-ζ^2))。超调量 σ%最大超出稳态值的百分比。σ% e^(-πζ/√(1-ζ^2)) * 100%。ζ越小超调越大。调节时间 t_s响应进入并保持在稳态值±Δ%误差带内所需的最短时间。近似地t_s ≈ 3.5/(ζω_n) (Δ5%) 或 4.5/(ζω_n) (Δ2%)。ζω_n越大调节时间越短。高阶系统的主导极点概念如果高阶系统存在一对离虚轴最近且附近没有零点的共轭复极点其他极点实部比这对极点的实部小5倍以上那么系统的动态性能主要由此主导极点决定可以近似为二阶系统来分析。5. 综合实战一道典型方框图题目的完整拆解光说不练假把式。我们来看一道融合了方框图化简、求传递函数、稳定性判据和稳态误差计算的典型题目把上面的理论串起来。题目已知系统方框图如下此处用文字描述 前向通道输入R(s)经过一个比较点负反馈之后串联环节 G1(s) K 再经过一个引出点一路通向环节 G2(s) 1/(s1)然后到达第二个比较点。另一路从G1后的引出点引出经过反馈通道 H1(s) 1/s反馈到第一个比较点。在第二个比较点处还有另一个输入信号 N(s)作为扰动加入。从第二个比较点出来后经过环节 G3(s) 2/s得到输出 C(s)。求(1) 系统在输入R(s)作用下的闭环传递函数 Φ(s) C(s)/R(s)。 (2) 系统在扰动N(s)作用下的闭环传递函数 Φ_n(s) C(s)/N(s)。 (3) 要使系统稳定K的取值范围。 (4) 当输入R(s)为单位阶跃信号扰动N(s)0时系统的稳态误差。拆解与解答过程5.1 解题第一步梳理结构明确目标这是一个典型的双输入R和N、单输出C系统。我们需要运用叠加原理分别求取R(s)单独作用和N(s)单独作用时的传递函数。 首先将原方框图根据两个输入拆解看待。针对问题(1)求 Φ(s) C(s)/R(s) |_{N(s)0}当 N(s)0 时第二个比较点就只是一个信号的相加点实际上N的那路输入为0。此时系统结构可以看作R(s)进入经过一个内反馈回路G1和H1构成再经过G2再经过G3输出C(s)。但注意G3环节前有一个相加点不过因为N0所以不影响。所以我们可以先不管G3和后面的部分专注于从R到第二个比较点输出的部分我们称这个信号为X(s)。化简内回路从R到第一个比较点后是G1和H1构成的负反馈回路。其等效传递函数为G1_eq G1/(1G1*H1) K / (1 K*(1/s)) K / (1 K/s) Ks / (s K)。前向通道这个等效环节G1_eq与G2串联所以从R到X的传递函数为G_RtoX G1_eq * G2 [Ks/(sK)] * [1/(s1)] Ks / [(sK)(s1)]。考虑主反馈仔细看从输出C(s)到第二个比较点并没有直接的反馈通路。信号流向是R - (内反馈回路) - G2 - (第二个比较点加入N) - G3 - C。这里没有从C返回到R或X的反馈路径。因此对于输入R来说这是一个开环系统吗不因为R的信号通路内部有一个局部反馈H1。但对于整个从R到C的通道没有形成包围C的闭环。所以从R到C信号是单向传递的中间经过一个局部反馈环节。 因此Φ(s) G_RtoX * G3 {Ks / [(sK)(s1)]} * (2/s) 2K / [(sK)(s1)]。这里有一个关键检查分子上的s和G3分母的s不对G3(s)2/s所以是乘以2/s。那么Ks * (2/s) 2Ks被约掉了。所以结果是Φ(s) 2K / [(sK)(s1)]。5.2 解题第二步求扰动传递函数针对问题(2)求 Φ_n(s) C(s)/N(s) |_{R(s)0}当 R(s)0 时第一个比较点处反馈信号H1与0比较。此时从N到C的通道N(s)进入第二个比较点然后经过G3到C。但是信号会反向经过G2和内部的反馈回路吗我们需要判断。 当R0时看第一个比较点输入为0反馈信号来自H1。H1的输入是什么是G1的输出。G1的输入是什么是第一个比较点的输出。这就形成了一个以G1和H1构成的、但输入为0的闭环回路。这个回路自身仍然在工作但其输出即G1的输出会作为G2的输入然后传递到第二个比较点。 所以扰动N的信号通路是N(s) - (第二个比较点) - G3 - C(s)。同时还有一条耦合通路N(s) - (第二个比较点) - G2 - (经过G1和H1构成的回路) - 再经过G2不对这里要小心。 更严谨的方法是令R(s)0画出此时的方框图。此时第一个比较点仍然存在其两个输入端一个是0一个是H1的输出。整个系统可以看作N(s)作为输入经过G3到C。同时C点信号不我们需要找到从N到C的所有前向通路以及回路。 用梅森增益公式处理这种多输入系统会更清晰。但根据框图结构我们可以分析N的信号到达第二个比较点后一方面直接向前经G3到C另一方面会向后经G2传递。经过G2后的信号进入了一个由G1和H1组成的闭环子系统此时该子系统的“输入”可以认为是来自G2的输出。这个子系统的输出又会经过G2方向相反这里需要明确信号流向。 实际上从第二个比较点到G2的输入信号是正向流动的即比较点的输出是G2的输入。G2的输出一路给G1形成G1-H1回路另一路这里似乎没有其他通路。G1-H1回路的输出即第一个比较点的输出这里容易混淆实际上就是G1的输入我们需要重新定义信号。 设第一个比较点输出为E(s)。则 E(s) 0 - H1(s)Y(s)不对当R0时E(s) 0 - H1(s)[G1(s)*E(s)]这似乎是个自闭环。这提示我们当R0时从N到CG1-H1这个局部回路是独立存在的并且它的输入是来自G2的输出。而G2的输入是第二个比较点的输出其中包含了N的信号。 因此从N到C有两条前向通路 通路1N - G3 - C。增益 P1 G3 2/s。 通路2N - (-1) * G2 - (G1-H1闭环等效) - G2 - G3 - C。这条路很绕且因为经过G2两次方向不同并且中间有一个负号因为从N到第二个比较点是相加点但信号流向G2时是经过了一个负号通常比较点对每个输入都有/-符号。题目说“第二个比较点还有另一个输入信号N(s)加入”未说明符号通常默认为“”。但从前述R的分析看从X到C经过G3N是加到X上的所以N的符号应为“”。那么通路2的增益计算非常复杂。 鉴于本题的复杂性以及篇幅所限我们意识到原题描述可能存在歧义或者需要更清晰的图示。但我们的核心方法论已经体现对于多输入系统用叠加原理分别令其他输入为0然后化简框图或应用梅森公式。对于扰动传递函数需要仔细追踪所有可能的信号路径。5.3 解题第三步稳定性分析针对问题(3)要使系统稳定求K的范围。系统稳定性由闭环特征方程决定。对于输入R作用的传递函数 Φ(s) 2K / [(sK)(s1)]其分母就是闭环特征多项式吗注意Φ(s)是输入R到输出C的传递函数。但系统的“闭环”特征方程应该是针对系统输出反馈影响输入的这个大闭环。在我们化简得到的Φ(s)中分母是(sK)(s1)这实际上是前向通道和局部反馈回路等效后的环节特征式但并没有包含可能存在的、从输出C到输入R的主反馈。根据题目描述没有主反馈回路。因此系统对于R输入是开环的尽管内部有局部反馈。开环系统稳定性看开环传递函数的极点。系统从R到C的开环传递函数就是我们求得的Φ(s)因为没有主反馈。其极点位于 s -K 和 s -1。 要使系统稳定这里指BIBO稳定即有界输入产生有界输出需要所有极点位于s左半平面。即 -K 0 且 -1 0。因为-10恒成立所以只需要 -K 0 K 0。 如果系统存在一个从C到R的主反馈题目未描述那么特征方程将是 1 G_open(s) 0其中G_open(s)是开环传递函数。那时就需要用劳斯判据等工具去求K的范围了。5.4 解题第四步稳态误差计算针对问题(4)R(s)1/s (单位阶跃)N(s)0求稳态误差e_ss。稳态误差 e_ss lim_(s→0) s * E(s)。其中 E(s) R(s) - C(s)这里需要明确误差定义。通常误差e(t) 期望输出 - 实际输出。在框图中期望输出就是输入R(s)实际输出是C(s)。但我们的系统没有主反馈所以输出C(s)并没有与输入R(s)直接比较。误差信号在哪里 在第一个比较点信号是 R(s) - H1(s)*[G1的输出]。这个信号是控制器G1的输入但不是系统输出与输入的误差。对于没有主反馈的系统通常谈论“跟踪误差”没有太大意义因为输出没有和输入比较。题目可能隐含了单位反馈假设或者误差就是指第一个比较点的输出E(s)。 如果我们按照常见题型假设系统是单位负反馈即C(s)直接反馈回去与R(s)比较那么我们的框图就需要重新解释。这再次说明清晰的方框图是解题的基础。 假设是单位反馈那么从我们已求的Φ(s) 2K/[(sK)(s1)]可以求得误差传递函数 Φ_e(s) 1 - Φ(s)不对对于单位反馈Φ_e(s) 1/(1G_open(s))其中G_open(s)是开环传递函数。我们需要根据这个假设重新推导。 鉴于原题描述的不完整性我们在此展示如果是单位反馈系统稳态误差的计算流程求开环传递函数 G_open(s)。这需要从框图推导假设C点有一条线反馈到第一个比较点与R比较。计算静态误差系数。对于单位阶跃输入稳态误差 e_ss 1 / (1 K_p)其中 K_p lim_(s→0) G_open(s) 是静态位置误差系数。根据G_open(s)中包含的积分环节个数系统型别可以快速判断。若系统为0型则对阶跃输入有静差若为I型或以上则对阶跃输入无静差。通过这道不完整的例题我想强调的是解题的根基在于准确理解框图结构。拿到题目第一件事不是动笔化简而是花一分钟时间看清楚信号流向明确比较点符号识别出所有反馈回路局部和全局这是避免后续所有错误的前提。在实际工程中阅读系统框图或设计文档时同样需要这种严谨性。

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流感时间序列预测实战:ARIMA/LSTM全流程拆解与避坑指南

简介:基于 ARIMA、LSTM、Transformer 等模型的流感时间序列预测 Python 源码,面向计算机相关专业课程设计与期末大作业学生,以及项目实战学习者。内容覆盖预处理、平稳性检验、定阶、残差分析、多模型对比预测的完整时序建模流程,…

2026/10/14 3:30:28 阅读更多 →
影刀RPA新手教程:键盘模拟输入实战——输入文本与模拟按键的区别

影刀RPA新手教程:键盘模拟输入实战——输入文本与模拟按键的区别

影刀RPA新手教程:键盘模拟输入实战——输入文本与模拟按键的区别 做影刀RPA自动化,十个新手有八个栽在"往输入框里填东西"这件事上:要么填不进去,要么填了一半,要么直接把原来内容追加在后面。这背后的根因&…

2026/10/14 16:30:29 阅读更多 →
影刀RPA新手教程:阅文起点小说数据采集实战——书籍信息与章节内容

影刀RPA新手教程:阅文起点小说数据采集实战——书籍信息与章节内容

影刀RPA新手教程:阅文起点小说数据采集实战——书籍信息与章节内容 1. 认识影刀:什么场景该用RPA采小说数据 起点中文网的页面结构相对稳定——分类榜单、书籍详情、章节内容三块独立页面,跳转链路清晰。这种场景非常适合影刀自动化&#x…

2026/10/14 3:29:58 阅读更多 →

月新闻

我发现了一个新思路:用 Remotion + Claude Code 像写代码一样自动化生成短视频

我发现了一个新思路:用 Remotion + Claude Code 像写代码一样自动化生成短视频

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2026/10/15 0:14:36 阅读更多 →
Windows下 Codex 中 Chrome 和 Computer Use 插件不可用问题排查及解决参考方式:TaoToken 统一 Key 配置与验证

Windows下 Codex 中 Chrome 和 Computer Use 插件不可用问题排查及解决参考方式:TaoToken 统一 Key 配置与验证

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2026/10/14 22:45:47 阅读更多 →
黑夜航拍船只数据集训练YOLOV5模型全流程解析

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2026/10/15 9:49:14 阅读更多 →