GPU、CUDA与深度学习环境配置

摘要：π₀模型通过动作专家模块结合流匹配（Flow Matching）技术，实现高效连续动作生成，优于传统自回归离散化方法。动作专家模块利用预训练视觉语言模型处理多模态输入，流匹配通过噪声扰动和去噪过程直接输出连续动作序列，支持高频（50Hz）精细控制。相比自回归方法，流匹配避免了量化误差，提升了动作精度和生成效率，适用于衣物折叠等复杂任务。实验证明其跨实体兼容性和鲁棒性，成功率近100%。

转自http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法，需要提供一个较好的初值，同时由于算法本身缺陷，最终迭代结果可能会陷入局部最优。本文介绍的是另一种比较好的配准算法，NDT配准。这个配准算法耗时稳定，跟初值相关不大，初值误差大时，也能很好的纠正过来。绪论：采样：3d点云数据在离相机近处点云密度大，远...

GPU、CUDA与深度学习环境配置

我是按照这个博主的教程安装的，博主还有B站上pytorch讲解的视频，言简意赅，值得一看。切换为清华源非常重要，先改源为清华的，否则会下载特别慢！！！参考此处安装pytorch GPU版本后执行报错执行import torch报如下错误，报ctypes.CDLL(dll)找不到指定模块错误因为我的电脑是matebook pro 2019集显版，也是英伟达的显卡，我以为能够安装cuda版本。上述错误

本笔记资料来源于，该笔记来自于，看了忘，忘了看，再看一遍。时间统计：2024.2.29 5个番茄钟，从week1开始，看完了week5反向传播算法。

转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_719a026d0101drk1.html会议分类的方式可说是不胜枚举，这点初步由英文对会议名称的写法，就可看出端倪，像是Assembly，Caucus，Colloquium， Colloquy，Commission，Committee，Conclave，Conference，Congress， Convention， Con..

学ROS大半年了，之前一直没搞明白odom和map，今天重新查资料看博客加自己思考才真正理解了。深深怀疑自己的理解能力。。。此处参考了https://blog.csdn.net/flyinsilence/article/details/51854123，博主的解释一开始我还是没太看明白，看了好几遍才看懂，懂了之后才发现人家写的真的是言简意赅啊！我就详细的把自己的理解以及想到的例子写出来，万...

方法1、恢复文件：vim -r nginx.conf恢复以后把.swap文件删掉，再打开时就不会用提示，注意.swap文件是个隐藏文件。可用：la查看。以.开头的是隐藏文件。方法2、ls -a 查询隐藏文件，删除后缀名为.swp的文件删除rm -f 文件名.swp参考链接：https://blog.csdn.net/oxinliang12/article/details...

7分精力浪费在工具、环境、内容整理、倒腾数据，3分精力真正创造价值。目标是要造飞机，结果造了一堆轮子，或者学了一堆别人的轮子，每天的工作就是面向Google的编程不知道别人工作时是怎样的状态，但这确实是我这段时间的状态，充满了对未知的恐惧。先总结一下遇到的问题docker 使用不熟悉，没有理解明林，IDE远程环境没配好。旋转矩阵公式忘完了Numpy不熟悉，矩阵乘法写成了点乘提取点云和图片，Pyth