可以看到，上面的程序实现了两个模型的多线程推理，但由于不同模型推理速度有差异，导致画面显示不同步。另外，把读取视频帧的实现写入主线程时，一旦视频帧读取结束则无法处理后面的帧，导致显示卡死。这里引入的第三方库moodycamel::ConcurrentQueue是一个用C++11实现的多生产者、多消费者无锁队列。和V2比较，V3的改动不大，仅增加在视频播放完成时发出信号调用清除界面显示的功能。V4

通过mmpretrain 导出swin-transformer的onnx文件非常容易，注意需设置 opset_version=12这里是一个坑，刚开始设置的opset_version=11后续转换trtengine的时候会有问题。第三个坑是如果不加上–workspace参数可能会因内存不足报错，LZ的机器有32G内存索性就设了20G的工作空间，可以根据自己的内存大小酌情设置该参数。mmdeploy

qt+opencv实现视频中动态选取ROI使用QLabel显示摄像头得到的图像（视频流），把QLabel提升为MyLabel，通过在MyLabel类中添加新的方法可以实现在图像中动态选取ROI。要想在视频流中动态选取ROI，思路是创建一张全白的图片，使用以上方法先实现在图像中选取ROI，再把摄像头得到的图像（视频流）使用原QLabel的方法添加到QLabel上去即可。...

求极限lim（x→∞）sinx/ximport sympyfrom sympy import oo # 注意无穷符号表示形式为两个小写字母 ox=sympy.Symbol('x') # 注意 Symbol 第一字母大写f=sympy.sin(x)/xprint (sympy.limit(f,x,oo))求极限lim（x→∞）sinx/(3x+x³)import sympyx=sympy.Symbo

PyTorch动手学深度学习 目录。

产生正态随机变量：from scipy.stats import norm# draw a single sampleprint(norm.rvs(), end="\n\n") #产生1个标准正态分布的随机值# draw 10 samplesprint(norm.rvs(size=10), end="\n\n") #产生10个标准正态分布的随机值# adjust mean ('loc') and

文章摘要：该代码实现了一个基于扩散策略的机器人动作生成模型，主要修改了src/lerobot/policies/diffusion/modeling_diffusion.py文件。核心功能包括： 实现Diffusion Policy算法，通过动作扩散学习视觉运动策略 包含输入/输出数据的归一化和反归一化处理 使用队列缓存历史观测数据和动作轨迹 提供动作预测方法predict_action_chun

摘要 本文介绍了Action Chunking Transformer (ACT)模型的关键实现细节，该模型用于细粒度双手机器人操作。主要修改包括： 在src/lerobot/policies/act/modeling_act.py文件中实现了ACTPolicy类，继承自PreTrainedPolicy 提供了模型初始化、优化参数获取、动作选择等功能 实现了reset()方法用于环境重置时清除动作

产生正态随机变量：from scipy.stats import norm# draw a single sampleprint(norm.rvs(), end="\n\n") #产生1个标准正态分布的随机值# draw 10 samplesprint(norm.rvs(size=10), end="\n\n") #产生10个标准正态分布的随机值# adjust mean ('loc') and

在 main 函数中，前两行定义主机和设备的变量。在 main 函数中调用 gpuAdd，其中1和4 是两个输人变量，d_c是一个作为输出指针变量的设备显存指针。如果 gpuAdd 的结果需要在主机上使用，那么它必须从设备的内存复制到主机的内存中，这是由 cudaMemcpy函数完成的。从程序中释放设备上使用的所有内存是非常重要的，否则，你可能在某个时候耗尽内存。如你所见，gpuAdd 是通过使用