本文是ROS入门指南的第四部分，聚焦高级主题与部署实践。内容涵盖Nav2导航栈配置、SLAM技术（激光/视觉/融合）、感知模块（目标检测与语义分割）、运动学控制、多机器人系统协作、云端部署方案、容器化实施（Docker示例）、监控日志系统搭建、SROS2安全机制，以及一个完整的自动巡检机器人工程案例。文章提供了大量实用参数配置和优化建议，如Nav2调优参数表、Cartographer关键设置等，旨

本文是ROS 2核心概念与工具的入门指南，重点介绍了ROS的通信机制和核心工具。主要内容包括： ROS通信机制：详细讲解Topic（发布-订阅模式）、Service（请求-响应模式）和Action（长任务执行模式）三种通信方式的特点、应用场景及代码示例。 节点与生命周期：解释节点的设计原则（单一职责、松耦合、可重用）和生命周期状态机（未配置、已配置但未激活、运行中、终止）。 TF坐标变换：说明机器

本文是ROS入门指南的第一部分，介绍了机器人操作系统(ROS)的基本概念和安装方法。主要内容包括：1) ROS是机器人开发框架而非操作系统，提供工具、库和通信中间件；2) 对比ROS 1和ROS 2的特性，推荐新项目使用ROS 2；3) 核心概念如节点、话题、消息等；4) 详细说明在Ubuntu 22.04上安装ROS 2 Humble版本的步骤；5) 通过talker-listener示例演示基

扩散模型完全指南：从零理解生成式AI新范式 本文系统讲解当前最先进的图像生成技术——扩散模型。从基础概念到数学原理，再到代码实现，帮助读者全面掌握这一AI生成领域的关键技术。 核心要点： 扩散模型通过"加噪-去噪"的渐进过程生成高质量图像，相比GAN更稳定且效果更好 前向扩散过程逐步添加噪声，反向过程则学习去噪以重建图像 数学上基于马尔可夫链和变分推断，通过噪声调度控制扩散节奏

Google于2017年提出的Transformer架构，通过完全基于自注意力机制的模型设计，彻底摒弃了传统的循环与卷积结构，实现了前所未有的并行训练能力与强大的长距离依赖建模。该模型不仅在机器翻译任务上以显著优势刷新了纪录，其“注意力即所有”的核心思想更奠定了此后大模型时代的基石，直接启发了如GPT、BERT等系列模型的诞生，成为人工智能发展史上的一座里程碑。

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