然后就能控制pycharm了。

can总线和串口是两种不同的通信模式，注意CAN总线数据传输所用的虽然是DB9串口线，但它完全不是串口，这一点容易出错。CAN总线通信是高速，可靠，灵活的一种通信协议。作为一种分布式通信方式，可以在多个设备之间传输数据。这种通信方式非常适用于需要快速大量传输数据的应用，比如车辆的控制系统和工业化的设备。CAN总线基于ID的数据帧进行数据传输，可以在不同的设备之间传输多个字节的数据。

谈到自动驾驶的仿真，autoware绝对是绕不过去的对象，autoware整体是一个ros2架构下的基于高精地图的解决方案，里面很多算法也是可以进行移植然后进行使用的。接下来我们来对整体的算法进行一个考究。主要是基于官方的这个svg文件：这里面包含了几个大的部分，我们来仔细研究一下各部分的内容。

基于ros中通过slam建立的栅格地图，使用混合A*进行路径规划。首先是run_hybrid_astar.cpp:#include "hybrid_a_star/hybrid_a_star_flow.h"#include "3rd/backward.hpp"#include <ros/ros.h>namespace backward {backward::SignalHandling

ubuntu18和20都可以很好的运行。不过配置需要注意一些问题罢了，我个人比较习惯20，所以就主要从ubuntu20来说。现在最新的版本即可然后再下载release版本的carla下载预编译版本即可。下载的时候不要忘了下载额外的地图包AdditionalMaps_0.9.14.tar.gzcarla是可以在ubuntu20和18上使用的，但是环境不尽相同，推荐18版本使用python2.7，20

强化学习是机器学习的一种，是一种介于监督学习和非监督学习的机器学习方法。学习二字就很形象的说明了这是一种利用数据（任何形式的）来实现一些已有问题的方法，学习方法，大致可以分为机器学习，监督学习，非监督学习和强化学习。机器学习：机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。 监督学习：已知数据和其一一对应的标签，训练一个智能算法，将输入数据映射到标签的过程。 非监督学习：已知数据不

好那么这两种算式，我们刚刚其实讲了一种是LM agent，它其实是基于一个pretrain好的大语言模型，去作为基础啊，然后在一些任务上去做啊，对其法人丘陵等等啊，还有另外一种任务呢，则更多的是一个端到端强化学习，只不过我们是将它的module去做的更大，更有更high capacity，这两种范式，其实，我们可以如何对它进行一个融合的，啊，其实在目前大家可能会越来越关注的，聚身智能，这个方向上，

实测安装上了AX201的驱动，从无到有。内核直接使用最新的即可，其余安装部分都与上述教程相同。

是一个PyTorch库中的函数，用于检查当前系统是否安装了可用的GPU加速。它返回一个布尔值，如果系统中存在可用的GPU设备，则返回True，否则返回False。如果是自己装的那就看 /usr/local/share/下的pcl文件夹，不过我没有装。很明显，这是安装的3.4版本的，然后怎么查看自己的opencv版本呢？安装opencv并查看其版本，直接通过一个可执行文件实现。以上就是opencv的

只需要以上这个命令，当然，也可以自己去找安装包进行安装，但是测试后发现并没有那么好装，主要是两个部分。这一快比较玄学，花个半个小时左右才能安装好，也不知道是个什么情况。