所有的内存查看特定目录的磁盘使用情况 df -h /home
种类：有向图和无向图 稠密图和稀疏图表示：G={V, E}，其中 V={v1, ... , vN}，E= {e1, ... , eM}。（也就是说，V是节点的集合，即所谓的点集，E是连接两点的线即两点间关系的集合，即所谓的边集） 无向图G，其点集V(G)
连接Linux服务器有多种方法，以下列举了几种常见的方法：SSH连接：SSH（Secure Shell）是一种使用加密技术来保护远程登录会话的网络协议。通过使用SSH客户端程序，可以安全地远程连接到Linux服务器。在本地终端或命令行中，输入以下命令来连接服务器：ssh username@serverIP ssh lihua@192.168.22.22(类似这样）其中，username是你在服
1：查看版本lsb_release -auname -acat /etc/os-release2：ros的简单测试重新打开一个终端，输入roscore再打开一个终端，输入：rosrun turtlesim turtlesim_node继续新打开一个终端，输入rosrun turtlesim turtle_teleop_keycd pcl mkdir build cd build cmake -D
1：神经网络每个神经元接收输入、进行加权求和并经过非线性激活函数转换后输出到下一层或作为最终输出。2：构建神经网络组件 定义两个关键类：Dense（全连接层）和Activation（激活函数）。Dense Layer (Dense类): 负责线性变换，包括权重初始化、前向传播及反向传播更新权重。Activation Function (Activation类): 引入非线性，这里以Sigmoid函
线性层，也被称为全连接层（Fully Connected Layer）或密集层（Dense Layer），是神经网络中最基本的层之一。其主要功能和特点包括：功能：线性层的主要作用是对输入数据进行线性变换。它通过矩阵乘法将输入数据与权重矩阵相乘，并加上偏置项，从而得到输出数据。组成：线性层主要由权重矩阵（W）和偏置向量（b）组成。权重矩阵用于实现输入数据到输出数据的线性映射，而偏置向量则用于调整输出
ROS探索总结（一）——ROS简介1：来源2010年Willow Garage公司发布了开源机器人操作系统ROS（robot operating system），OS系统是起源于2007年斯坦福大学人工智能实验室的项目与机器人技术公司Willow Garage的个人机器人项目（Personal Robots Program）之间的合作，PR2现主要用于研究。PR2有两条手臂，每条手臂七个关节，手臂
android studio 的各个版本2020.3.1.26下载安装包地址：D:\Android studio下载地址：D:\app\Android studioSDK下载地址：D:\Android studio\SDK项目的目录：D:\app\projectsGradle和Maven都是用于Java项目的自动化构建工具，
以下是一些在TurtleBot3上实现自定义避障算法的方式：1. ROS节点实现创建一个独立的ROS节点，处理传感器数据并控制小车运动。2. 修改现有算法直接修改TurtleBot3使用的现有避障算法，如move_base包中的局部规划器。3. 行为树使用行为树框架组织避障逻辑，允许更复杂的决策流程。4. 深度学习利用深度学习模型（如卷积神经网络）进行避障策略的训练和实现。5. 强化学习应用强化学
1. 定义路径规划算法：主要任务是为机器人或自动驾驶车辆找到从起始位置到目标位置的最优路径。路径规划考虑的因素包括地图、障碍物、目标位置和起始位置等，通常是在静态或已知环境中进行计算。示例算法：A* 算法、Dijkstra 算法、RRT（快速扩展随机树）等。避障算法：主要任务是实时处理障碍物并调整机器人的运动，以避免碰撞。避障算法通常是在动态环境中进行的，实时响应传感器反馈（如激光雷达、摄像头等）
git clone <repo> <directory>需要克隆到指定的目录repo:Git 仓库。directory:本地目录。git config --list查看 当前的配置信息git config --global user.name "runoob" git config --global user.email test@runoob.com设置提交代码时的用户信
ROS学习：turtlebot3机器人的Gazebo仿真ubuntu18.04，所以安装的是melodic版本的turtlebo3安装sudo apt-get install ros-melodic-turtlebot3* 启动使用前先设置环境变量model，决定要启动的类型。 在终端执行export设置环境变量export TURTLEBOT3_MODEL=burger TurtleBot3 有
要使用 TurtleBot3 实现避障算法，可以按照以下步骤进行：1. 设置开发环境安装 ROS：确保已安装 ROS（如 ROS Noetic 或 ROS 2）。安装 TurtleBot3 包：sudo apt-get install ros-noetic-turtlebot3 sudo apt-get install ros-noetic-turtlebot3-simulations2. 配置环
turtlebot 4代和turtlebot 3代比较外观3代，比较迷你，模块化，乐高化，搭建容易容易4代，比较规矩，类似2代，单或双层结构，集成化高，无需搭建。硬件3代，旧版基于树莓派3b+，新版基于树莓派4b2g版，只配雷达，可扩展支架，可扩展摄像头，可扩展传感器。驱动板软硬件开源4代，基于树莓派4b2g版，硬件较丰富，配雷达和相机，可扩展支架，可扩展摄像头，自带不少传感器，也可扩展传感器，驱
原文链接-源机器人操作系统ROS支持的机器人介绍ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）是一个用于机器人软件开发的框架，它提供了一套丰富的工具和库，帮助软件开发者创建机器人应用程序。ROS 支持多种机器人系统，包括工业机器人、服务机器人、自动驾驶汽车等。一、工业机器人 1. UR机器人 UR机器人（Universal Robots）是一家丹麦的工业机器人制造商，专注于
本章预期的学习目标如下:能够独立使用URDF创建机器人模型，并在Rviz和Gazebo中分别显示；能够使用Gazebo搭建仿真环境；能够使用机器人模型中的传感器(雷达、摄像头、编码器...)获取仿真环境数据。大目标：先介绍 URDF 与 Rviz 集成使用，在 Rviz 中只是显示机器人模型，主要用于学习 URDF 语法再介绍 URDF 与 Gazebo 集成，主要学习 URDF 仿真相关语法以及
ROS集成：Gazebo与ROS紧密集成，可以通过ROS框架进行控制和通信，方便与其他ROS节点进行数据交换和协同工作。使用roslaunch启动gazebo要使用roslaunch启动Gazebo，您可以按照以下步骤进行操作：创建一个launch文件：在终端中使用文本编辑器创建一个新的launch文件，例如gazebo.launch。编辑launch文件：在launch文件中添加必要的节点和参数
岛屿的最大面积题目描述 给定一个由 1（陆地）和 0（水）组成的矩阵，计算岛屿的最大面积。岛屿面积的计算方式为组成岛屿的陆地的总数。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成，并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。 输入描述 第一行包含两个整数 N, M，表示矩阵的行数和列数。后续 N 行，每行包含 M 个数字，数字为 1 或者 0，表
题目描述： 给定一个由 1（陆地）和 0（水）组成的矩阵，你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成，并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。 输入描述： 第一行包含两个整数 N, M，表示矩阵的行数和列数。 后续 N 行，每行包含 M 个数字，数字为 1 或者 0。 输出描述： 输出一个整数，表示岛屿的数量。如果不存在岛屿，则输出 0。 输入示例：4 5 1 1 0
两者大概的区别： dfs是可一个方向去搜，不到黄河不回头，直到遇到绝境了，搜不下去了，再换方向（换方向的过程就涉及到了回溯）。 bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍，走到下一个节点的时候，再把连接节点的所有节点遍历一遍，搜索方向更像是广度，四面八方的搜索过程。就地递归函数的下面，例如如下代码： void dfs(参数) { 处理节点 dfs(图，选择的节点); // 递归
主要过程就是一圈一圈容器需要能保存所遍历过的元素：队列 ， 栈 ，数组队列：操作受限制的线性表，先进先出，一般应用的问题：速度不匹配，多用户竞争资源。顺序存储：头指针 front 指向对头元素，尾指针 rear 指向队尾元素的下一个位置。队列顺序存储的顺序存储类型的描述：#define MaxSize 50 //定义队列中元素的最大个数 typedef struct{ ElemType d
vector是向量类型，可以容纳许多类型的数据，所以称之为容器，是C++里面STL(标准模板库）的重要成员，vector<int>nums;//创建一个空的vectorvector（int n);//创建一个元素数为n的vectorvector<int>nums(10,0);//10个元素，初始化为0vector<int>v4(v3);//复制构造函数vecto
迭代：定义：通过循环（如 for 或 while 循环）重复执行一段代码，直到满足某个条件。 特点：使用一个或多个变量来跟踪状态并更新它们，直到满足终止条件。 示例：计算数组中所有元素的总和。def sum_iterative(arr): total = 0 for num in arr: total += num return total递归： 定义：函数
tanngentbugbug1/2
如果你现在的显示效果是有滚动条的，就说明你的选项目前是Toggle Scrolling。 “Cell —> All Outputs —> Toggle”：会把所有cell的输出都设这为Toggle。 “Cell —> Current Outputs —> Toggle”：仅把当前cell的输出都设这为Toggle。
BUG1算法的基本思想是在没有障碍物时，沿着直线向目标运动可以得到最短的路线。当遇到障碍物时，机器人绕行障碍物直到能够继续沿直线项目标运动。即BUG1算法在不断的执行两个行为:向目标直行和绕着障碍物的边界走，直至到达目标点或发现无可行路径。算法的基本流程是机器人从起点出发，沿着从起点到目标点的直线运动，直至遇到障碍物停止直行行为，开始绕行行为，机器人会沿着障碍物的边界绕行一圈，直至回到开始绕行的位
终端启动jupyter notebookShift-Enter : 运行本单元，选中下个单元Ctrl-Enter : 运行本单元Alt-Enter : 运行本单元，在其下插入新单元参考文献：Anaconda自带Python编译器Jupyter Notebook显示代码行数及常用快捷键一文弄懂Jupyter的配置与使用(呕心沥血版)
一：包围盒检测包围盒检测是计算机视觉和图形学中常用的一种技术，用于确定物体在图像或三维空间中的位置和大小。常见的包围盒检测方法包括以下几种：轴对齐包围盒（Axis-Aligned Bounding Box, AABB）：定义：AABB是一个平行于坐标轴的长方体，它完全包含了一个物体。应用：常用于碰撞检测和场景分割，因为其计算简单且高效。优点：计算容易，性能高。缺点：可能不够紧凑，对于旋转物体的检测
梯度下降法通过计算损失函数的梯度，并将这个梯度反馈给 最优化函数 来更新权重以最小化损失函数。反向传播算法(Backpropagation，简称BP算法)是“误差反向传播”的简称机器学习笔记丨神经网络的反向传播原理及过程（图文并茂+浅显易懂）_神经网络反向传播原理-CSDN博客待补充
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