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ROS .so载入undefined reference to `dlopen'问题

在ros下做libpcan导入是遇到`dlopen',`dlclose'等函数没有定义问题,查了好多资料,并没有解决,在google上搜索cmake dlopen后第一条就是解决方案。原文如下。Suppose you get this error with the main.cpp file below:Linking CXX executable testlinkCMakeFi

stm32f103c8t6移植uCOS Ⅲ出现Error: L6407W,解决方法:内核配置以减小代码规模

笔者在移植uCOS Ⅲ到stm32f103c8时碰到如下问题Error: L6407W: Sections of aggregate size 0x6c48 bytes could not fit into .ANY selector(s).初步推定应该是内核服务没有配置导致,在别人提示下查看了以前stm32f103vet6移植编译成功的ucos Ⅲ工程MAP文件。如下:考

#stm32
在altium designer9 等中使用protell99se的如0805,0603等PCB封装库

对于刚从protell中转到altiumdesigner的用户来说,对于很多AD封装感觉很无奈,一个是数量少,一个是看起来不是那么熟悉,不怎么了解其实际的效果。因此本篇把protell99se的PCB Footprint.lib移到ad下,如图正常使用和查看的结果。首先打开protell99se的安装文件夹,一般目录是D:\ProgramFiles\Design Explorer 99 S

bag-of-word模型的简单python实现

前言如下图所示,bag-of-word即将text即文本表述按单词拆分,组成词典,然后将文本描述按词按是否在词典出现进行编码,组成词语向量。图中’she loves pizza is … are the best’即是词典,下方的编码即某一描述的词向量编码。基于keras Tokenizer实现from keras.preprocessing.text import Tokenizertext =

解决win7 word 2016中不能加载EndNote x7

解决word 2016中不能加载EndNote x7:系统环境是win 7专业版 64位,在安装好office 2016和EndNote x7后,发现在word里并不能加载EndNote x7,这时候需在endnote安装目录里找到如下红框文件:然后在桌面建立临时文件夹将红色框里的文件后拷贝到里面,改其后缀.dat修改为.rar,解压并会得到以下文件:将其拷贝至D:\Progr...

端到端自动驾驶工作对比:SparseDrive性能优于VeteranAD

摘要:SparseDrive(2024)在nuScenes数据集上表现优于2025年发布的VeteranAD,L2误差分别为0.58和0.63。架构图和测试数据(见原文第7-8页)显示,尽管发布时间更早,SparseDrive的自动驾驶性能仍更出色。方法差异外,SparseDrive在关键指标上保持领先优势。

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#自动驾驶#人工智能#机器学习
mujoco_py GLEW initalization error: Missing GL version

Run the install command with -yflag to quickly install the packages and dependencies.sudo apt-get install -y libglew-devGot these from : https://zoomadmin.com/HowToInstall/UbuntuPackage/libglew-devand

yolo train:CUDA Error: an illegal memory access was encountered darknet: cuda.c:36:check_error

when i finished  clone the darknet, i have test the darknet by using the dog picture.but when i try to training the net, it always show error  as following:error description:CUDA Error: an

ubuntu20.04地平线OE3.2.0 GPU Docker、J6M交叉编译arm镜像使用

ubuntu20.04系统地平线OE3.2.0 GPU Docker、J6M交叉编译arm镜像使用过程

#docker
基于Conda环境生成Docker镜像的工程实践教程

本文介绍了一种基于Conda-Pack的深度学习环境迁移方案,解决了传统Docker构建中的三大痛点:网络不稳定导致安装失败、源码依赖复杂和环境不一致问题。通过"本地打包+镜像解压缩"的方式,实现环境快速物理迁移。文章详细说明了处理可编辑依赖包、编写打包脚本、高效Dockerfile设计、容器入口脚本等关键步骤,并提供了构建和运行脚本。同时给出了解决Docker Hub连接超时

#conda#docker#容器
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