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延迟注册的真相(20260818)
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2026-09-08 18:46:00
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课程总结
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延迟注册(Late Registration)真的有利可图吗?颠覆认知的 ICM 数学与真实数据 大多数玩家决定是提前报名还是压哨进场,往往只是看自己什么时候赶到赛场、要不要先吃个晚饭,或者单纯凭直觉。Tombos21 深入探讨了一个长期被低估、缺乏系统研究的问题:这种随意报名的习惯,是否正在让你损失真实的期望值?他通过计算起始筹码在不同比赛阶段的 ICM 真实价值,并结合锦标赛实战数据进行了严谨交叉验证。 你将学到: 最佳入场时机:如何在正确的时间步入赛场,以最大化你的技术优势。 筹码真实价值的动态变化:随着场上选手不断出局,你的起始筹码在 ICM 维度上如何增值。 顶级职业赛事的实战表现:WSOP 与 Triton(传奇扑克)的真实数据揭示晚报名在实战中的客观效果。 赛制对策略的影响:不同锦标赛赛制如何改变晚报名的收益,以及哪些类型的比赛必须彻底放弃晚报。 收益临界点:精准找到晚报名开始转为亏损的红线,明确何时必须止步。
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创建者:打工砖家刘波波
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延迟注册的真相(20260818)
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自变量 x 清华|从 VLA 到世界模型:具身智能模型的最新演进与开源实践
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黑马程序员零基础AI具身智能机器人实战全套课程,从MuJoCo物理引擎到T800人形机器人自主行走实战项目(涵盖建模、PD控制与力矩约束、AI策略生成全链路)
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01_T800具身智能开发介绍
06:49
02_mujoco入门
15:28
03_加载T800机器人
15:18
04_认识T800的joint和link
12:03
05_T800相对坐标和绝对坐标
11:34
06_T800的状态参数
07:07
07_mujoco仿真主循环
10:36
08_pd控制
09:53
09_力矩范围
13:06
10_手动控制T800机器人
06:45
11_AI策略生成关节运动指令
11:18
12_t800的观测空间
06:36
13_ai指令到机器人肌肉运动
10:24
14_T800仿真调试策略
15:55
15_T800机器人初始化高度设置
12:37
16_T800机器人运动控制二次开发
09:14
17_在世界里构建一个木块
06:29
18_T800踢着木块往前走
10:35
19_T800手持物体走路
06:12
20_T800调试任务拆解
07:45
21_课程总结
06:14
黑马程序员零基础具身智能机械臂实战项目开发全套视频课程,涵盖OpenCV、YOLO、DeepSeek等,从机械臂硬件、核心算法到人工智能完整技术栈
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01_具身智能课程介绍
04:49
02_什么是具身智能
10:37
03_具身智能的技术架构
06:31
04_具身智能的挑战
08:31
05_大语言模型与具身智能
09:18
06_具身智能的执行单元
11:09
07_具身智能案例分析
11:11
08_步进电机介绍
08:51
09_无刷电机介绍
09:22
10_电机选型指南
05:31
11_四两拨千斤的秘密
08:17
12_ 减速箱的阿喀琉斯之踵
08:43
13_位置采集的原理
12:32
14_位置编码器的实物和选型方法
08:29
15_Sim2Real的高薪密码
13:02
16_urdf入门
13:21
17_urdf环境搭建
14:36
18_构建机械臂的基座模型
16:43
19_构建机械臂的第一个大臂
11:45
20_构建机械臂的其他关节
18:38
21_遥操作
23:26
22_教师端结构的搭建
22:50
23_搭建自己的编码器舵机
17:14
24_验证官方的sdk
20:51
25_聊聊vibe coding
26:29
26_vibe coding初体验
29:49
27_读取教师端6个编码器舵机的角度
14:09
28_增加前端机械臂角度控制的代码
31:23
29_随机更新角度信息发给前端展示
22:26
30_同构遥操作案例的完成
25:50
31_机械臂运动学数学速成
19:49
32_机械臂运动学正解
17:29
33_旋转平移的矩阵表达
19:22
34_机械臂正解的代码实现
19:11
35_运动学逆解介绍
14:50
36_运动学逆解求解思路
15:17
37_机械臂末端坐标的计算与展示
16:05
38_机械臂示教器的完成
11:13
39_学生端机械臂的安装
27:52
40_学生端机械臂的配置与标定
19:32
41_为什么机械臂会出现帕金森
18:59
42_机械臂PID的配置
12:32
43_机械臂同步遥操作的实现
23:48
44_机械臂同步优化的策略
10:14
45_计算机视觉介绍
15:46
46_计算机存储图像的原理
20:07
47_摄像头画面抖动的原因
12:59
48_opencv入门
19:49
49_opencv的ROI选取
17:51
50_opencv颜色识别
26:18
51_opencv超参数调整技巧
15:03
52_高级案例白色瓶盖计数
23:12
53_眼在手上眼在手外
14:43
54_机器视觉物体宽高测量
13:44
55_手眼标定和差值计算
17:43
56_opencv形状识别和优化
16:51
57_opencv目标追踪
14:03
58_opencv仿射变换上帝视角
16:42
59_opencv旋转角和中心点识别案例分析
07:12
60_中心点和旋转角代码实现
08:29
61_opencv二维码识别
05:51
62_opencv人脸识别
05:04
63_opencv的局限性
18:35
64_机器学习概念入门
12:45
65_端到端学习的概念
15:37
66_ai推理机器学习三要素
16:17
67_机器学习流程总结
16:14
68_误差函数和sklearn框架安装
12:53
69_梯度下降和神经元结构原理
15:02
70_图像数据收集和特征工程
30:12
71_模型训练
16:34
72_模型文件的解析和推理
29:04
73_混淆矩阵和交叉熵
26:38
74_yolo快速入门
29:56
75_数据标注
50:11
76_标注数据的格式转化
09:04
77_训练和结果展示
32:04
78_卷积神经网络
12:57
79_卷积核与特征提取器
15:10
80_卷积神经网络与应用
11:31
81_图像合成与标注原理分析
09:16
82_合成带有标注信息的图片
21:11
83_数据合成训练效果展示
22:19
84_离线语音识别
18:01
85_在线语音模型和模型的获取方法
11:59
86_音频合成
19:37
87_传统模式匹配代码的解析
14:07
88_基于规则的传统语音聊天机器人的实现
14:34
89_接入deepseek实现智能对话
34:04
90_ai智能体的开发
23:26
91_大模型的本地化部署
18:30
92_本地大模型的python调用
23:20
93_使用streamlit搭建一个本地的大模型聊天软件
07:14
94_mcp协议概念入门
12:15
95_大语言模型的幻觉问题
06:22
96_mcp客户端和服务器端交互流程
07:04
97_大模型识别工具并调用的原理分析
10:46
98_大语言模型聊天交互调用mcp服务器
10:29
99_mcp服务器集成本地文件搜索
13:51
100_mcp操作真实机械臂
13:17
101_mcp语音播报流程展示
11:57
102_conda环境的安装
24:06
103_自制python解析器(扩展)
43:16
104_强化学习最终效果展示
18:10
105_端到端神经网络概念介绍
12:52
106_lerobot项目和环境搭建
18:14
107_教师端和学生端的标定
09:28
108_准备行为克隆的摄像头
09:55
109_数据采集展示
05:58
110_最终训练好效果展示
01:26
111_数据集的录制和查看
15:20
112_录制动作的回放
10:00
113_数据采集注意事项
01:40
114_本地电脑训练流程
07:57
115_云服务器训练的流程
28:24
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