pip安装太慢，把https改成http

ode45不能直接把矩阵作为输入或输出，输入和返回值必须是列向量。所以把矩阵的每一个元素作为一个状态变量，例如22矩阵p=[p1,p2;p3,p4]，在输出时转换为41列向量 [p1,p2,p3,p4] 即可.建立方程组，输入为y，输出为dy。考虑复数矩阵微分方程 dp/dt=(p * H-H * p) /i （p，H都为2 * 2矩阵，p(t)是t的函数）由于输入是列向量，先把p reshape

GPT模型，中文，自己微调，经验与踩坑

目标检测模型，loss的计算，YOLOS、DETR

需要的库from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorimport tensorflow as tfimport numpy as npimport osimport cv2from PIL import Imagemodel = tf.keras.models.load_model('sand_model2') #加载已有模型方法

在四个终端中分别执行以下命令，开启仿真需要先有对应的包roscoreroslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch 开启仿真roslaunch rbx1_nav fake_move_base_blank_map.launch 加载空地图rosrun rviz rviz -d `rospack find rbx1_nav`/nav.rviz 开启rviz发布

加一句话，自动调整batch_size，解决显存问题

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