把rgb摄像头的数据转换为laser的时候使用了Nodelet. pluginlib(插件库) 在ros中有一个plugin的包,下面是一个ROS Plugin Registration的例子 上面包含一个polygon_interface多边形接口,它包含了两个插件,第一个插件是rectangle_plugin(矩形),第二个插件是triangle_plugin(三角形),他们都是通过class list export导出到Polygon_interface中,然后在Polygon plugi…

原文链接:Kali Linux Web渗透测试视频教程—第十九课-metasploit基础 文/玄魂 目录 Kali Linux Web 渗透测试视频教程—第十九课-metasploit基础...................... 1 metasploit..................................................................................................... 1 基本体系结构..........…

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第三十九课:物理模拟 物理模拟简介: 还记得高中的物理吧,直线运动,自由落体运动,弹簧.在这一课里,我们将创造这一切.   物理模拟介绍 如果你很熟悉物理规律,并且想实现它,这篇文章很适合你. 在这篇教程里,你会创建一个非常简单的物…

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第二十九课:Blt函数 Blitter 函数: 类似于DirectDraw的blit函数,过时的技术,我们有实现了它.它非常的简单,就是把一块纹理贴到另一块纹理上. 这篇文章是有Andreas Lffler所写的,它写了一份原始的教…

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自定义函数:实现文件复制操作有形参(2个) 没有返回值相似版(不用) def copyFile(src,dest): #1.打开两个文件:1个关联读操作,1个关联写操作 fr=open(src,'rb') fw=open(dest,'wb') #读和写操作 content=fr.read() fw.write(content) #关闭两个文件 fw.close() fr.close() def copyFile01(src,dest): #1.打开两个文件:1个关联读操作.1个关联写操作 fr=…

演示:读取中文字符 结论: 1).如果不设置encoding,默认使用gbk进行编解码 2).如果编码和解码不一致,最终导致报错,但是一旦设置了errors='ingore',那么就不会报错,而采取乱码现象显示 3).tell():返回的是文件描述符的字节位 4).对于读操作,必须保证路径中的文件一定是真实存在的,否则报错:FileNotFoundError #打开文件: f2=open(r'F:\PyCharm\多味红豆\python第二十九课——文件读写\a.txt','r',encodin…

19.1  总结和致谢 欢迎来到<机器学习>课的最后一段视频.我们已经一起学习很长一段时间了.在最后视频中,我想快速地回顾一下这门课的主要内容,然后简单说几句想说的话. 作为这门课的结束时间,那么我们学到了些什么呢?在这门课中,我们花了大量的时间介绍了诸如线性回归.逻辑回归.神经网络.支持向量机等等一些监督学习算法,这类算法 具有带标签的数据和样本,比如 x(i).y(i). 然后我们也花了很多时间介绍无监督学习.例如 K-均值聚类.用于降维的主成分分析, 以及当你只有一系列无标签数据 x(i…

大家知道javascript中有多少方法能够实现异步处理吗?setTimeout(),setInterval()是最常用的两个.XMLHttpRequest对象,进行ajax请求时.postMessage()进行跨域操作时.WebWorker创建新的线程时.setImmediate方法(新的setTimeout方法).requestAnimationFrame进行动画操作时.这些东西都有一个共同的特点,就是拥有一个回调函数.有的异步API还提供了相对应的中断API,比如:clearTimeout…

19.1  总结和致谢 欢迎来到<机器学习>课的最后一段视频.我们已经一起学习很长一段时间了.在最后视频中,我想快速地回顾一下这门课的主要内容,然后简单说几句想说的话. 作为这门课的结束时间,那么我们学到了些什么呢?在这门课中,我们花了大量的时间介绍了诸如线性回归.逻辑回归.神经网络.支持向量机等等一些监督学习算法,这类算法具有带标签的数据和样本,比如 x(i).y(i). 然后我们也花了很多时间介绍无监督学习.例如 K-均值聚类.用于降维的主成分分析(PCA), 以及当你只有一系列无标签数据…