【2024对地平线&古月居核心开发者招募】活动收到了非常多开发者的热烈欢迎,感谢大家对古月居&地平线社区的支持。 经过前期的积极报名和严格筛选,最终入选本次【2024对地平线&古月居核心开发者招募】活动的开发者名单如下: 姓名 项目名称 吴坤鹏 人行机械臂 白雪岩 轮式、四足交替运动机器人 汤韩霖 基于ROS2的AG
CubeMX简介传统的单片机开发时,需要针对片上外设做各种初始化的工作,相当麻烦。CubeMX是ST公司出品的一款图形化代码生成工具,通过图形化界面,可以非常直观的配置好各种片上外设,时钟,中断,DMA等等各种设备的参数,然后CubeMX可以直接生成初始化代码,使得开发人员可以将更多的精力放在核心代码的开发上。生成的代码选择性适配IAR,KEIL,以及ST自家的STM32CubeIDE(免费)
报错信息 在程序中我的损失函数定义如下所示: loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') 但在执行loss.backward()时出现了下面这条报错信息: RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs 原因分析 在定义损失函数loss时,我们设置
硬件 hx711模块使用原理图如下: 应变片原理 图片来源 程序 使用此测试程序需要先下载 HX711 库文件。下载方法:在“工具”—>“管理库”中,搜索“hx711”,并安装图示的库文件。 拉力计模块测试程序: /****************************************************************** * 程序名称:拉力计模块 H
分类目录:《系统学习Python》总目录 现在,给定了这些限制和假设,我们可以用这一算法来考虑调用中的关键字参数以及省略的默认参数。当拦截了一个调用,我们可以做如下假设和推断: 设N NN是传递的位置参数的个数,从*pargs元组的长度中获得。 *pargs中的所有N NN个位置参数,必须与从数的代码对象获取的前N NN个期待的参数匹配。依据前面列出的Python的调用顺序规则,这是
1、简述 Windows Subsystem for Linux (WSL) 是 Windows 的一项功能,允许您在 Windows 计算机上运行 Linux 环境,而无需单独的虚拟机或双重启动。 WSL 旨在为想要同时使用 Windows 和 Linux 的开发人员提供无缝且高效的体验。 使用 WSL 安装和运行各种 Linux 发行版,例如 Ubuntu、Debian、Kali 等。安装
我经常需要用手机看服务器的运行情况,所以就写一个脚本,通过邮件把服务器运行情况发送给我,直接手机可以查看炼丹状态。事实证明还是很有用的,所以撰写一篇博文将脚本分享给大家。这里用到smtplib和email两个python包。 import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header
RDK X3 使用及学习资源分享 直播链接:https://class.guyuehome.com/detail/l_6603e75ce4b092c1684e314a/4
TensorBoard是一款优秀的基于浏览器的机器学习可视化工具。之前是tensorflow的御用可视化工具,由于tensorboard并不是直接读取tf张量,而是读取log进行可视化。所以,其他框架只需生成tensorboard可读的log,即可完成可视化。 之前,我一直用visdom做pytorch可视化,也是非常易用。不过现在跟tensorboard对比,我还是更推荐tensorboard
欧式聚类详解(点云数据处理)欧式聚类是一种基于欧氏距离度量的聚类算法。基于KD-Tree的近邻查询算法是加速欧式聚类算法的重要预处理方法。 KD-Tree最近邻搜索Kd-树是K-dimension tree的缩写,是对数据点在k维空间中划分的一种数据结构;Kd-树是一种平衡二叉树。为了能有效的找到最近邻,Kd-树采用分而治之的思想,即将整个空间划分为几个小部分。k-d树算法的应用可以分为两方面,
概念 bash shell用一个叫做环境变量(environment variable)的特性来存储有关shell会话和工作环境的信息.环境变量的使用大大方便了程序或者shell中运行的脚本查找和访问内存中存储的数据和系统信息。 分类 Ubuntu系统下环境配置文件分为两种:系统级和用户级。 系统级 /etc/profile:(第一)【全局:任何用户】【设
分类目录:《系统学习Python》总目录 文章《系统学习Python——装饰器:类装饰器-[单例类:基础知识]》的单例示例阐明了如何使用类装饰器来管理一个类的所有实例。类装饰器的另一个常用场景是为每个生成的实例扩展接口。类装饰器基本上可以在实例上安装一个包装器或“代理"逻辑层,以某种方式管理对其接口的访问。 例如在第31章中,__getattr__运算符重载方法作为包装内嵌实例的完整对象接
0. 简介 将SLAM应用于机器人应用中,可靠性和效率是两个最受重视的特性。本文《Light-LOAM: A Lightweight LiDAR Odometry and Mapping based on Graph-Matching》考虑在计算能力有限的平台上实现可靠的基于激光雷达的SLAM功能。首先与大多数选择点云配准的显著特征的方法相反,我们提出了一种非显著特征选择策略,以提高可靠性和鲁棒性
0. 简介 Scratch其实应该算得上最早做图形化编程的工程了。Scratch 是麻省理工学院的“终身幼儿园团队”在 2007 年 [5]发布的一种图形化编程工具,主要面对全球青少年开放,是图形化编程工具当中最广为人知的一种,所有人都可以在软件中创作自己的程序。而我们就在想是否能做一些工作,让一些复杂的指令集能够通过拖动变成可以被识别的功能呢。我其实在上大学时候就想做类似这样的一个东西。只是一直
0. 简介 多激光雷达与相机外参标定对于机器人和自动驾驶领域来说是非常关键的,特别是对于固态LiDAR而言,其中每个LiDAR单元的视场(Field-of-View,FoV)非常小,通常需要集体使用多个单元。大多数外部标定方法是针对360°机械旋转LiDAR提出的,其中假设视场与其他LiDAR或相机传感器重叠。很少有研究工作专注于小FoV LiDAR和相机的标定,也没有关注标定速度的提高。在《Ta
1.需求 给定一个二维数组 100行, 5列, 每一列绘制一条折线, 横轴为行索引, 纵轴为对应位置的值, 绘制在一个子图里面, 使用python plot, 使用随机颜色进行区别 添加显示和隐藏按钮, 可以对每条折线进行显示和隐藏 2.代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.
0. 简介 激光雷达地图中基于流的全局和度量雷达定位。自主机器人的定位是至关重要的。尽管基于相机和激光雷达的方法已经得到大量研究,但是它们会受到恶劣的光照和天气条件的影响。因此,最近雷达传感器由于其对这种条件固有的鲁棒性而受到关注。在《RaLF: Flow-based Global and Metric Radar Localization in LiDAR Maps》中,我们提出了RaLF,这是
这里是实用的opencv进行图片的提取,自然也是想使用opencv的imshow方法来显示图像,但是在google colab中不可以使用,使用寻找了一下变通的显示方法。 方法一:使用matplotlib 使用plt需要交换一下r、b通道,否则显示不正常 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from google.colab.patche
好课推荐:ROS人机交互软件的界面开发 • 蒋程扬:https://class.guyuehome.com/p/t_pc/goods_pc_detail/goods_detail/p_5ec490a8d7bd7_b7ucPqUs? *课程资料请在微信公众号“古月居”后台回复“人机交互资料”获取 该课程已开通专门交流答疑区《ROS人机交互软件的界面开发》课程答疑汇总
clear,clc; % 系统参数 m=2; g=9.81; I=1; L=0.5; % 状态空间模型 A = [0 1 0 0; 0 0 -m*g*L^2/I 0; 0 0 0 1; 0 0 m*g*L/I 0] B = [0; (I-m*L^2)/(I*m); 0; L/I] C = [1 0 0 0;
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