这里给出 C++ 调试的 launch.json 文件的内容，需要注意2点，“program” 的内容和task.json的 “program” 一致，“preLaunchTask” 和 tasks.json 的label 一致，因为 debug 的时候先编译后调试，下一步，在如下图中按照图标分别点击即可完成对 py 代码的 debug，其中③和④的区别是，③是仅在当前 py 程序 跳转，而④可跳

参考：链接1

每个传感器对应一个特定的模块，每个执行器也对应一个特定的模块，每一个算法也对应一个特定的模块，就像搭乐高一样，ROS中每一个launch文件相当于乐高的一栋房子，ROS中的每一个节点相当于乐高中的砖块，这些乐高模块可以运行在一台独立的计算机上面，每一个独立的模块可以由独立的人来开发，编程语言也可以不一样，下面做一个类比，安卓手机如何与单片机进行数据传输呢？安卓手机与单片机通过蓝牙进行数据传输，当安

需要在有界面的主机上安装，远程ssh无法使用窗口# 建议使用conda虚拟环境 # 安装 pip install labelImg # 启动 labelImg深度学习量化就是将深度学习模型中的参数（例如权重和偏置）从浮点数转换成整数或者定点数的过程。这样做可以减少模型的存储和计算成本，从而达到模型压缩和运算加速的目的。如int8量化，让原来模型中32bit存储的数字映射到8bit再计算（范围是[-

【代码】opencv基本用法。

主干网络示意图如下，其实采用的和YoloV3、YoloV4、YoloV5类似的网络结构代码如下，多分支模块堆叠的类名为：Multi_Concat_Block输出：2.2 下采样网络结构结合了maxpooling和2 ×\times× 2步长的卷积代码如下，下采样结构类名为Transition_Block，输出：2.3 整个backbone代码整个主干网络实现代码为：输出：3、FPN特征金字塔bac

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文章目录1、核心思想1.1 YoloV1存在的缺陷1、核心思想Yolo V1的核心思想就是：One cell will be responsible for predicting an object as long as an object’s center locating in that cell.翻译为中文：只要物体落在哪个格子（cell）中，那么那个格子（cell）将会预测这个物体。如图：

⼀个强⼤的、可复⽤的、⾃适应的泛型类和函数集合使⽤C++ 模板（templates）实现实现了常⻅的数据结构（data structures）和算法（algorithms）庞⼤的类库俄裔美籍程序员：Alexander Stepanov 1994年开发容器，算法，迭代器是独立设计的，但是它们之间配合的很好容器（containers）各种对象或原始类型的集合array、vector、deque、sta

这里给出 C++ 调试的 launch.json 文件的内容，需要注意2点，“program” 的内容和task.json的 “program” 一致，“preLaunchTask” 和 tasks.json 的label 一致，因为 debug 的时候先编译后调试，下一步，在如下图中按照图标分别点击即可完成对 py 代码的 debug，其中③和④的区别是，③是仅在当前 py 程序 跳转，而④可跳