如果机器人与后端系统或其他系统之间根据实际情况需要使用自定义协议通讯，例如第三方系统使用的是自定义协议或者传输大文件之类的，那么多半需要回到使用TCP Socket编程，传输的数据既有二进制数据又有控制命令的文本数据时，直接使用C++的API进行网络编程和进行json格式数据的构建和解析的话需要费不少劲进行编码和调试，如果使用某种框架来进行开发就省事不少，Boost是使用较多的C++...

关于ROS的书和网上讲ROS的文章已经很多，绝大多数都是人人亦云的泛泛的讲表面层次的ROS的各部分怎么运用到机器人的各部分功能上、怎么执行命令之类的，对入门当然有用，但缺乏深层次的代码分析或架构层次的结构分析或解决机器人产品某些具体需求的解决方案，对实际做产品/项目开发可借鉴的有限，所以不想再重复说前一方面的知识，而是结合本人参与开发机器人产品中积累的经验侧重讲讲后一方面的知识供分享与交...

这些差异导致检测效果有差异，有时没注意这些细节可能一下想不到原因，由其是同一种算法C++的实现和PIL库的实现有差异时。然后对C++里改算法的实现需要和PIL的实现仔细核确保按位置计算得到的缩放结果值和PIL计算出来的值是非常接近的，像BICUBIC算法的实现，经常有差异。

在Jetson板子上多次遇到编译caffe或video-caffe或opencv时或者某些网络模型的python代码内调用的C++版加速算子时，会遇到编译到半路报这种错误:c++: internal compiler error: Segmentation fault (program cc1plus)Please submit a full bug report,...后面更多的信息就不贴出来了

国内访问github的速度很慢且不稳定，当github上项目文件很多或者有几百M的大文件时，使用git clone下载到本地可能会经常失败，例如，报得比较常见的错误:RPC failed; curl 56 GnuTLS recv error (-9): A TLS packet with unexpected length was receivedRPC failed; curl 18 trans

【代码】基于Transformer的模型训练过程中经常出现grad_norm值为Nan或Inf的解决办法。

一般来说，使用NVIDIA官网上下载的sdk image烧写入SD卡或者使用sdk manager/jet package连到板子安装全部软件后，里面什么都有了，包括docker和nvidia docker里面都有了，使用nvidia docker可以把GPU用起来，但是如果误删或者不小心弄坏了docker，或者为了减少发布系统的image的大小，尽量减少不需要安装的软件包，比如想从最基本的Bas

Eclipse有个很好的功能就是能一键将源码全部格式化成标准好看的格式，不用自己在写代码时时时刻刻去注意缩进和行长度等那些烦人的细节，但是实验了一下Eclipse最新的2020-06版本，C/C++版Eclipse没有arm版本的，只有X86版，同时C/C++版还不能安装CppStyle插件(就是相当于vscode下的cpplint插件)，Java版本当然是支持，但是用Eclipse Market

出了这种问题一般是因为container里安装的cuda版本较高，和driver版本不匹配，因为container使用的driver是host环境里安装的，而不是container里安装cuda时安装的。然后执行reboot即可，不重启是不行的，cat /proc/driver/nvidia/version可以看到driver还是465，而不是新安装的470，新安装的驱动需要重启后才能生效。

像安装其他特定公司的工具包一样，使用对应公司的服务器应该是最快的，安装华为的工具包可以设置配置文件~/.pip/pip.conf文件如下：[global]index-url = http://repo.myhuaweicloud.com/repository/pypi/simpleformat = columns[install]...