摘要： 本文详细记录了安装CUDA、cuDNN和PyTorch的过程。重点解决了安装后程序消失的问题，安装步骤包括：通过nvidia-smi确定CUDA 12.9版本，下载对应版本并保持默认安装设置；下载匹配的cuDNN并复制文件到CUDA目录；最后安装兼容的PyTorch 12.8 GPU版本。通过测试代码验证安装成功，确认GPU可用。整个过程特别针对常见安装问题提供了解决方案。

第五步：读取完成了之后就可以换刚才已经格式化过的卡了，把格式化的新卡插入读卡器，然后还是这个软件，这个时候你的1.img文件里面已经有镜像了，还是选择刚才的1.img文件，然后这个地方是写入，同样的不管他的警告啥的，直接写入就行了，时间和刚才差不多，比较长。第三步：下载完成之后点开，会发现他多出来一个盘E盘，这个就是插入的读卡器的盘，点击右下角那个Format就可以直接格式化（注意别弄错了，没有镜

vins-fusion复现，可以用d435，也可以用d435i。都支持

这篇教程详细介绍了如何使用Livox Mid360雷达和FAST_LIO算法搭建无人机建图系统。作者从硬件配置(Livox Mid360雷达、Jetson Nano、PX4)开始，逐步指导安装Livox SDK2、ROS驱动，并解决配置过程中的IP设置问题。接着讲解了FAST_LIO建图系统的安装和错误处理方法，特别是Sophus库编译问题的解决方案。最后展示了系统运行效果，并预告后续将讲解FAS

本文详细介绍了如何从零开始制作一个基于树莓派4B的智能小车，并实现目标位置导航功能。硬件部分包括树莓派4B、L298N电机驱动模块、三轮小车底盘和二维激光雷达（镭神N10）。通过Python代码进行电机测试，确保硬件接线正确。接着，配置雷达驱动并使用RVIZ可视化雷达数据。随后，通过hector_slam进行实时建图，确保地图与坐标系的正确性。最后，提供了Python和C++两种控制代码，实现小车

本文详细介绍了如何从零开始制作一个基于树莓派4B的智能小车，并实现目标位置导航功能。硬件部分包括树莓派4B、L298N电机驱动模块、三轮小车底盘和二维激光雷达（镭神N10）。通过Python代码进行电机测试，确保硬件接线正确。接着，配置雷达驱动并使用RVIZ可视化雷达数据。随后，通过hector_slam进行实时建图，确保地图与坐标系的正确性。最后，提供了Python和C++两种控制代码，实现小车