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Mybatis-Milu 1.2.0 正式发布,Mybatis 增强框架

Mybatis-Milu 1.2.0 现已发布,具体更新内容如下: 增加自定义短配置注解功能 。 使用@SnowflakeId注解在主键上,将会在insert时自动使用snowflakeId注入值。 使用@CreateTime注解在日期属性上,将会在insert时自动使用当前日期。 开发者可以自定义自己的注解别名使用。内置的别名注解及自定义方式见文档。 typeHandler声明支持。 现在可在@AttributeOptions上声明字段typeHandler以及jdbcType。 starter引用依赖 <dependency> <groupId>com.yuehuanghun</groupId> <artifactId>mybatismilu-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.0</version> </dependency>

机器人自主学习新进展,百度飞桨发布四足机器人控制强化学习新算法

近日,百度强化学习团队发布了四足机器人控制上的最新研究进展,采用自进化的步态生成器与强化学习联合训练,从零开始学习并掌握多种运动步态,一套算法解决包括独木桥、跳隔板、钻洞穴等多种场景控制难题。百度已开源全部仿真环境和训练代码,并公开相关论文。 足式机器人的控制一直是机器人控制领域的研究热点,因为相比于常见的轮式机器人,足式机器人可以像人类一样灵活地跨越障碍,极大地扩展机器人的活动边界。波士顿动力(Boston Dynamics)此前对外发布了其商用的第一款四足机器人Spot,但是相关的控制算法一直没有对外披露。而市面上商业产品采用的控制算法,大部分基于麻省理工学院(MIT)开源的第三代的四足控制算法,需要依赖大量专家经验。 近日,百度强化学习团队联合小度机器人团队,基于飞桨机器人控制算法框架PaddleRobotics,发布了四足机器人控制的最新进展。该算法首次提出基于自进化的步态生成器来引导强化学习训练,通过自主学习,机器人能探索出合理的步态并穿越各种各样的高难度场景。 这个算法到底有多厉害,先来一睹为快。 图一、四足机器人步态展示 (注:演示真机为宇树四足机器人产品) 我们...

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