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在 Ubuntu 20.04 上通过源码编译安装 cv_bridge 以链接 OpenCV 3.2 的详细步骤

cv_bridge 功能cv_bridge允许在 ROS 和 OpenCV 之间高效地转换图像数据,使得开发者能够利用 OpenCV 强大的图像处理功能来处理 ROS 话题中的图像信息。默认配置:在 Ubuntu 20.04 上,使用apt安装cv_bridge会自动链接到系统默认的 OpenCV 4.2 版本。这对于大多数应用来说是足够的,但某些情况下可能需要使用特定版本的 OpenCV。

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#ubuntu#opencv#linux
Anki新卡片学习步骤与毕业机制的专业解析

Anki通过设定多个学习步骤(Learning Steps)来管理新卡片的学习过程。这些学习步骤定义了卡片在学习阶段内重复出现的次数及每次出现之间的时间间隔。用户可以根据自身需求自定义这些步骤,以优化记忆效果。卡片在学习阶段通过用户的反馈逐步推进,最终毕业进入复习阶段,以确保知识点的长期记忆。学习步骤的概念学习步骤(Learning Steps)是Anki中用于管理新卡片在学习阶段内反复出现的时间

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#学习
ros 移动机器人坐标系规范详解(Coordinate Frames for Mobile Robots)

轴向对齐(Axis Alignment)X轴(X-axis):指向东(East)。Y轴(Y-axis):指向北(North)。Z轴(Z-axis):指向上(Up)。高度基准(Height Reference):若无其他参考,Z轴的零点应与 WGS84 椭球面(WGS84 Ellipsoid)的高度相一致。这些惯例确保地图坐标系与地理方向的一致性,便于与全球定位系统(GPS)等外部参考源的集成。某些

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ROS导航栈中的move_base模块详解:架构、组件关系与数据流

Robot Operating System(ROS)作为广泛应用于机器人开发的开源框架,其导航栈中的move_base模块是实现机器人自主导航的核心组件。本文将深入解析move_base模块的整体架构,详述其主要组成部分及相互关系,探讨节点、话题与传感器数据的流向,并通过实例说明这些组件如何协同工作以实现高效、稳定的自主导航功能。

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#架构
深入理解ROS中的frame_id与child_frame_id:定义、用途与TF树中的应用

在机器人操作系统(Robot Operating System, ROS)中,坐标变换(Transformations)是描述和管理不同坐标系之间关系的核心机制。frame_id与作为坐标变换系统中的关键参数,扮演着至关重要的角色。本文将从定义、用途、应用方法及其在TF树中的展示等多个方面,详细解析frame_id与,并通过C++示例阐明其实际应用。frame_id定义frame_id是ROS消息

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深入解析Obsidian中的书签功能:定义、用法与实例

书签功能相当于一个快速访问面板,帮助用户在庞大的笔记库中迅速找到并打开重要内容。Obsidian的书签功能为用户提供了一个强大而灵活的工具,用于快速访问和管理常用资源。提高工作效率:减少查找时间,专注于内容创作和思考。个性化管理:根据个人需求,组织和分类书签,构建专属的工作空间。动态监控:实时跟踪特定条件的笔记变化,保持对知识库的敏感性。增强协作:在团队协作中,共享书签结构,提高信息共享的效率(需

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3D(3D Navigation Package)导航包详细介绍与配置指南

3D导航包(3D Navigation Package)是一个基于ROS(Robot Operating System,机器人操作系统)的导航包,旨在为机器人在复杂环境中提供三维导航能力。

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#3d#服务器#前端
艾宾浩斯遗忘曲线及记忆法详解:基于具体数据的深入分析

艾宾浩斯遗忘曲线是赫尔曼·艾宾浩斯在1885年发表的著作《记忆》一书中提出的,基于他对无意义音节(如“DAX”、“BOK”)的记忆实验得出的记忆保持规律图示。该曲线描述了信息在学习后的时间段内,记忆保持的程度随着时间的推移而呈指数下降的趋势。艾宾浩斯记忆法,亦称为“间隔重复法”,是基于艾宾浩斯遗忘曲线理论,设计的一种系统化复习策略。该方法通过在记忆即将遗忘之前进行有计划的复习,延长记忆的保持时间,

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Google AI Studio 详细使用教程:从入门到参数精通

通过理解并运用其核心的聊天提示词界面和丰富的运行设置选项,您可以有效地引导 AI 模型生成所需的内容,无论是简单的问答、创意的文本生成,还是复杂的任务执行。Google AI Studio 是一个强大的在线平台,旨在让用户能够方便地与 Google 先进的 AI 模型(如 Gemini 系列)进行交互、实验和开发。无论您是想快速测试一个想法,还是需要精细调整模型的行为,AI Studio 都提供了

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#人工智能#microsoft
深度学习:可解释人工智能(Explainable AI,XAI)

可解释AI是确保AI技术得到广泛接受和合理利用的关键。通过发展和应用各种可解释性技术,我们可以确保AI系统不仅在性能上高效,而且在决策过程上透明、可信赖和公正。随着技术的进步,可解释AI将成为AI设计和实施中不可或缺的一部分。

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#人工智能#深度学习
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