最终调试和上传工程文件的效果图因为博主也是看了各种教程，但是还是没法装好，最终自己摸索，找到正确配置和使用的方法。为证实本博客方案的成功性，先上图。测试部分：上传本地工程文件夹到PYB软重启板子进行开发调试将PYB文件夹的内容成功上传至板子基础安装配置教程根据此文链接进行基础配置即可，不过多赘述。使用Visual Studio Code进行MicroPython环境配置具体核心配置及踩坑核心配置文

在安装好CUDA的条件下直接pip即可成功安装：pip3 install pycuda

文章目录使用USB转TTL连接PYB和树莓派树莓派端安装serial库查找usb口号找到上位机收发代码实现效果PYB端下位机收发代码使用USB转TTL连接PYB和树莓派USB转TTL模块PYBVCCVCCGNDGNDRXX1(UART4,TX)TXX2(UART4,RX)将PYB的USB数据线和电脑相连，方便调试。将USB转TTL的USB端与树莓派相连，进行上下位机通信。树莓派端安装serial库

在写ROS上位机的时候发现航向角yaw必须通过地磁仪进行校正解算，6轴的MPU6050缺少地磁仪模块，所以需要使用九轴的MPU9250。文章目录某宝上大概20元左右即可购买一个MPU9250模块，MPU-9250是一种由两个芯片组成的系统封装（SIP）：MPU-6500，包含三轴陀螺仪和三轴加速度计和AK8963，这是一个三轴数字罗盘。micropython-mpu9250的Python项目详细描

报错详情解决方法sudo chown -R pc /home/pc/.condarcsudo chown -R pc /home/pc/anaconda3# pc ,替换你的用户名# /home/pc/anaconda3替换为你的anaconda路径问题解决。

文章目录一、安装PaddlePaddle1.直接下载编译好的Ｃ++预测库二、测试Paddle Inference1.环境准备2.配置Paddle inference预测库3.配置路径常用组件路径４.测试跑通GPU预测模型一、安装PaddlePaddle有两种方式，因为Jetson系列开发板在PaddlePaddle官方有已经编译好的预测库，所以我们直接下载就好，不用编译，当然如果JetPack版本

报错截图解决方法有两种方法可供选择:1. 直接下载对于该依赖文件的缺失, 我们只需要下载：软件包: libdnnl2 (2.0+ds-2) [universe]即可.但由于该软件包有多个依赖项, 所以我们如果直接下载软件包需要将其他依赖也一同下载, 故该方法较为复杂, 这里我选择第二种.2. 添加软件源用apt 下载添加软件源sudo vim /etc/apt/sources.list在该页面中选

【代码】Linux——基于GPU的超低延迟远程桌面Parsec。

百度深度学习7日—Day01数据可视化以及框架安装- 快速安装paddlepaddle1.环境准备2.安装步骤3.验证安装- 疫情数据可视化1.爬取丁香园公开数据2.安装第三方库pyecharts3.数据可视化快速安装paddlepaddle参考飞桨官方网站的安装说明（https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/d...

因为一直想去从零开始完全手写代码做一个ROS机器人，同时目前手里会的技能有基于micropython的STM32单片机编程、基于python的ROS学习基础，再多一点就是基于PaddlePaddle的AI视觉部分的部署应用，关于激光雷达、路径规划方面的了解很少，所以会在写博客的时候边学习边完善知识体系。因为我在看白茶-清欢的博客从零搭建ROS机器人的时候，发现这里的系列博客是用纯C/C++去编写整