摘要：CoreAPI是NVIDIA Isaac Sim的核心编程接口，通过Python封装USD操作实现机器人仿真控制。核心组件包括管理场景的World、控制机器人的Articulation和获取数据的Sensors。工作流程包含初始化场景、导入资产、添加控制逻辑和循环执行。示例演示了如何通过代码创建动态场景（如添加蓝色立方体），并实时获取物体位姿和速度信息。最后介绍了将示例转为独立应用程序的方法

本文介绍了ROS2中TF2坐标系管理和URDF机器人建模方法。TF2部分包括：1)TF2简介，用于管理机器人坐标系；2)命令行测试方法；3)静态TF广播实现；4)TF监听机制。URDF部分包含：1)URDF简介，用于机器人建模；2)语法说明，包括连杆(link)和关节(joint)的描述方法；3)创建简单机器人模型的实践步骤。文章提供了详细的代码示例和操作流程，涵盖了从坐标系管理到机器人建模的关键

本文介绍了ORB-SLAM2中局部建图线程(LocalMapping)的核心功能与运行逻辑。该线程持续处理跟踪线程(Tracking)插入的新关键帧，主要完成以下工作：1)将关键帧插入地图并更新局部结构；2)通过三角化生成新地图点；3)执行局部BA优化；4)清理冗余地图点和关键帧。文章详细解析了线程的主循环流程，包括关键帧处理、地图点筛选、邻近关键帧搜索融合等关键步骤的实现细节，并说明其与闭环检测

华硕飞行堡垒FX95安装Ubuntu 20.04指南：1.准备工作：下载Ubuntu镜像，使用UltraISO制作16GB U盘启动盘；2.磁盘规划：确认GPT格式，压缩200GB空间给Linux；3.BIOS设置：调整启动顺序，关闭RST和Secure Boot；4.安装过程：分配50GB给根目录，8GB交换分区，142GB给/home；5.软件安装：通过.deb包安装微信。完整图文教程可私信获

本文介绍了基于Ubuntu20.04和PyTorch的深度学习通用训练框架。主要内容包括：1)完整的训练流程框架，涵盖数据加载、模型构建、参数初始化等核心环节；2)硬件配置部分，详细说明了GPU驱动的安装过程（推荐nvidia-driver-570版本）和验证方法；3)PyTorch中GPU调用的具体实现，包括设备检测、张量运算和神经网络部署。文中提供了可直接运行的代码示例，实现了从数据准备到模型

视觉SLAM中的相机模型与图像处理实践本文系统介绍了视觉SLAM中相机模型的理论基础和实践应用。首先详细阐述了针孔相机模型及其投影原理，包括相机内参和外参的数学表达，以及径向畸变和切向畸变的矫正方法。接着讲解了双目相机和RGB-D相机的深度测量原理。在实践环节，展示了使用OpenCV进行图像处理的基本操作，包括图像读取、像素遍历和去畸变处理。最后通过两个3D视觉实践案例：利用双目相机生成视差图和点

摘要：本文系统介绍了全连接层和卷积层的基本概念及差异。全连接层将输入图像所有像素与输出相连，而卷积层通过局部连接实现平移不变性和局部性特征提取。详细阐述了二维交叉相关运算和卷积运算的区别，并给出数学表达式。在实现部分，展示了基于PyTorch的二维卷积运算代码实现，以及边缘检测的实例应用。通过构建特定卷积核检测图像垂直边缘，并演示了使用梯度下降学习卷积核参数的过程。最后通过实验验证了卷积层在图像特

本文详细介绍了Softmax回归在图像分类任务中的应用，主要包括：1) 理论回顾部分解释Softmax操作将输出转化为概率分布的过程；2) 实现步骤包含参数初始化、模型定义、交叉熵损失函数构建和分类精度评估；3) 使用Fashion-MNIST数据集进行训练和预测的完整流程。文章提供了完整的PyTorch实现代码，包括数据预处理、模型训练和评估方法。通过Softmax回归可将线性模型输出转化为多类

本文介绍了视觉里程计和SLAM系统的工程实现框架。系统采用前后端分离的线程架构：前端负责实时图像特征匹配和初始定位，后端进行全局优化。工程目录包含核心算法、第三方库和测试文件等模块。系统处理流程包括图像采集、特征提取、三角化计算3D路标点等步骤，通过地图模块协调前后端数据交互。此外还设计了相机参数管理、配置文件读取和可视化等辅助模块。作者在实现过程中因虚拟机性能限制，最终采用Win+Ubuntu双

摘要：本文介绍了卷积神经网络中填充(Padding)和步幅(Strides)的作用及实现方法。Padding通过在输入边缘填充行列来保持特征图尺寸，避免卷积后尺寸过小；Strides通过调整滑动步长来控制输出尺寸和计算量。文中提供了PyTorch实现代码，并讨论了多输入/输出通道的处理方式，包括1×1卷积层的特殊应用。此外，还介绍了计算资源(CPU/GPU)性能的查询方法和卷积层计算复杂度的估算方