ROS 是一个适用于机器人的开源操作系统。它提供了操作系统应有的服务，包括硬件抽象、底层设备控制、常用函数实现、进程间消息传递和包管理。它也提供用于获取、编译、编写和跨计算机运行代码所需的工具和库函数。ROS11. ROS工作空间2. ROS 文件系统2.1 rospack 获取有关包的信息2.2 roscd 和 rosls3. 创建 ROS 包3.1创建3.2 构建一个 catkin 工作区并获

使用cutlass实现多种精度的GEMM，附有完整代码与cmakelist

无监督学习如果可以建立一种通用的无监督模型，经过海量无标签数据的学习后，可以习得一个强大的特征提取器，在面对新的任务，尤其是医疗影像等小样本任务时，也能提取到较好的特征。这就是无监督学习的意义。对比学习对比学习的概念很早就有了，它是无监督学习的一种方法，但真正成为热门方向是在2020年的2月份，Hinton组的Ting Chen提出了SimCLR，用该框架训练出的表示以7%的提升刷爆了之前的SOT

1. 下载model库下载https://github.com/osrf/gazebo_models，解压重命名为models。移动到~/.gazebo文件夹中2. world模型https://github.com/KalanaRatnayake/Multi-robot-mapping/tree/c7dfc4e2d8d809e49038b3792b7c045429c039e03. rossour

安装ros noetic安装kobuki双目相机建图安装ros noeticsudo sh -c '. /etc/lsb-release && echo "deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ros/ubuntu/ $DISTRIB_CODENAME main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-lates

虽然non-matmul FLOPs仅占总FLOPs的一小部分，但它们的执行时间较长，这是因为GPU有专用的矩阵乘法计算单元，其吞吐量高达非矩阵乘法吞吐量的16倍。这个过程使用更多的flop，由于减少HBM访问，重新计算也加快了反向传播的速度。，为了减少对HBM的读写，FlashAttention将参与计算的矩阵进行分块送进SRAM，减少了HBM访存，来提高整体读写速度。，将QK划分成块后，只能计

应用级别日志记录库glog

torch.multiprocessing是具有额外功能的multiprocessing，其 API 与multiprocessing完全兼容，因此我们可以将其用作直接替代品。multiprocessing支持 3 种进程启动方法：fork（Unix 上默认）、spawn（Windows 和 MacOS 上默认）和forkserver。要在子进程中使用 CUDA，必须使用forkserver或sp

无监督学习如果可以建立一种通用的无监督模型，经过海量无标签数据的学习后，可以习得一个强大的特征提取器，在面对新的任务，尤其是医疗影像等小样本任务时，也能提取到较好的特征。这就是无监督学习的意义。对比学习对比学习的概念很早就有了，它是无监督学习的一种方法，但真正成为热门方向是在2020年的2月份，Hinton组的Ting Chen提出了SimCLR，用该框架训练出的表示以7%的提升刷爆了之前的SOT

move_base全局路径规划局部路径规划move_basemove_base包采用action机制接受导航goal，然后移动机器人底座到达指定的goal。 这个过程中move_base node将同时利用局部规划器和全局规划器来完成导航任务:（1） 全局路径规划（global planner）：根据给定的目标位置进行总体路径的规划；（2） 本地实时规划（local planner）：根据附近的障