classSolution{int m,n,sr,sc;int prev;publicint[][]floodFill(int[][] image,int sr,int sc,int color){if(image[sr][sc]== color)return image;m = image.length;n = image[0].length;prev = image[sr][sc];dfs(image,sr,sc, color);return image;}int[] dx ={0,0,-1,1};int[] dy ={-1,1,0,0};privatevoiddfs(int[][] image,int i,int j,int color){image[i][j]= color;for(int k =0; k <4; k++){int x = i + dx[k];int y = j + dy[k];if(x >=0&& x < m && y >=0&& y < n && prev == image[x][y]){dfs(image,x,y,color);}}}}
25年1月来自北京大学和哈佛大学的论文“RoboGrasp: A Universal Grasping Policy for Robust Robotic Control”。
模仿学习和世界模型在推进通用机器人学习方面显示出巨大的潜力,而机器人抓取仍然是实现精确操控的关键挑战。现有方法通常严重依赖机械臂状态数据和…