参考：在Jetson Nano (TX1/TX2)上使用Anaconda与PyTorch 1.1.0Anaconda没有aarch64的架构的package。但github上有一个叫做“Archiconda”的项目。其目的就是将conda移植到aarch64平台上。尤其是它包括了conda这个命令工具！...

接上篇etson AGX Xavier避坑指南(三)——环境搭建1.(python3、pip、virtualenv、ros)1.安装universal_robot功能包在受支持的Linux发行版（Ubuntu，最高16.04（Xenial），i386和amd64）上，可以采用：sudo apt-get install ros-kinetic-universal-robots 直接安装。jet...

邱锡鹏《神经网络与深度学习》学习笔记。神经网络与深度学习（五）—— 循环神经网络1.循环神经网络1.1 简单循环神经网络1.1.1 循环神经网络：给网络增加记忆能力1.1.2 简单循环网络1.2 应用到机器学习1.2.1 序列到类别模式1.2.2 同步的序列到序列模式1.2.3 异步的序列到序列模型1.3 参数学习1.3.1 梯度下降1.3.2 随时间反向传播算法1.3.3 实时循环学习算法1.4

神经网络模型应用到机器学习的难点主要分为两个大类：1. 优化问题深度神经网络优化十分困难，主要表现为：神经网络的损失函数是非凸函数，找到全局最优解比较困难。（简单粗暴的结论辅助理解：凸函数的局部最优解必然是全局最优解）深度神经网络的参数非常多，训练数据也比较多，因此无法使用计算代价很高的二阶优化方法，而一阶优化方法的训练效率通常比较低。深度神经网络存在梯度消失或爆炸问题。2. 泛化问题深度神经网络

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1. ros 简介1.1 catkin工作空间与编译系统创建工作空间mkdir -p ~/catkin_ws/srccd ~/catkin_ws/catkin_make编译cd ~/catkin_ws# 回到工作空间catkin_makesource ~/catkin_ws/devel/setup.bash1.2 package 的文件组成package：ros 软件的基本组成形式，catkin

参考：在Jetson Nano (TX1/TX2)上使用Anaconda与PyTorch 1.1.0Anaconda没有aarch64的架构的package。但github上有一个叫做“Archiconda”的项目。其目的就是将conda移植到aarch64平台上。尤其是它包括了conda这个命令工具！...

1.安装pybullet进入已经创建好的conda环境 gymlabconda activate gymlab注：gymlab环境 通过命令 conda create -n gymlab 创建采用官网命令 pip install pybullet 直接安装pybullet，发现不能在gymlab环境中使用。pip list 命令显示存在pybullet包，conda l...

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深度强化学习译 Deep Reinforcement Learning综述1 简介合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入