在创建一个mwRobot_description程序包那一节中,我们添加了依赖roscpp  rospy std_msgs 和 urdf , 现在我们再添加一个xacro依赖. 如何添加依赖? 打开程序包中的package.xml文件,添加以下内容: <build_depend>xacro</build_depend> <build_export_depend>xacro</build_export_depend> <exec_depend>xa…

你是否有过这样的经历?当你在亚马逊商城浏览一些书籍,或者购买过一些书籍后,你的偏好就会被系统学到,系统会基于一些假设为你推荐相关书目.为什么系统会知道,在这背后又藏着哪些秘密呢? 荐系统可以从百万甚至上亿的内容或商品中把有用的东西高效地显示给用户,这样可以为用户节省很多自行查询的时间,也可以提示用户可能忽略的内容或商品,使用户更有黏性,更愿意花时间待在网站上,从而使商家赚取更多的利润,即使流量本身也会使商家从广告中受益. 那么推荐系统背后的魔术是什么呢?其实任何推荐系统本质上都是在做排序. 你可…

为已经存在的表建立模型:参考https://blog.csdn.net/opera95/article/details/78200024 为已经存在的表建立模型1.python manage.py inspectdb > 1.py2.打开1.py找到需要的表的模型类,把元选项meta中的 值改为True3.把改好的模型类复制到models.py中,注意如果定义有管理器,需要再向模型类中添加.4.现在就可以访问了. 延伸:将有django模型类的数据表中的数据导出为json数据 python ma…

利用pytorch来构建网络模型,常用的有如下三种方式 前向传播网络具有如下结构: 卷积层-->Relu层-->池化层-->全连接层-->Relu层 对各Conv2d和Linear的解释如下 Conv2d的解释如下 """ Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels(int…

参考编写你的第一个 Django 应用,第 2 部分 创建项目后,首先用中文命名应用: $ python3 manage.py startapp 投票 之后在models.py建立模型,其他各种相关配置略去,详细请见末尾源码库: import datetime from django.db import models from django.utils import timezone class 问题(models.Model): 内容 = models.CharField(max_length…

ARC 全称:Automatic Reference Counting 使用ARC 只需要在建立一个新的项目的时候把 下面的√打上 Xcode5以后都会默认建议开发者使用ARC机制 新的项目中如果有部分文件不想使用ARC就 在Build Phases中找到那个文件 后面修改成-fno-objc-arc 就得项目中如果有部分文件想使用ARC就 Build Phases中找到那个文件 后面修改成-f-objc-arc 在使用了ARC开发程序中不能再出现release或者autorelease 否则就…

entity framework是微软官方免费提供给大家的一套ORM(Object Relational Mapping对象关系映射)解决方案.它不仅可以帮助我们解决数据缓存的问题,还能在最小的开销下实现完全的OO(Object Oriented面向对象)编程.实乃中小项目中敏捷开发的一大福祉.博主作为一只刚入本行的菜鸟,有幸参加开发了几个使用entity framework(以下简称EF)的项目,虽然在这些项目开发的过程中,走了许多的弯路,网上的资料也不甚齐全.在摸爬滚打了一年之后,也算有了一…

1. 在控制器属性的(questions)set方法中完成字典转模型的操作 - (NSArray *)questions { if (nil == _questions) { //1.加载plist文件 NSArray *dictArray = [NSArray arrayWithContentsOfFile:[[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"questions" ofType:@"plist"]]; //2.字典转模…

建立神经网络模型,下面要建立的模型如下: (上图来源:训练网络时,打开tensorboard即可观察网络结构,在下一节模型训练的时候会讲到) 下面为具体步骤: Step 0:导入相关库 import tensorflow as tf Step 1:定义网络结构 def inference(images, batch_size, n_classes): '''Build the model Args: images: image batch, 4D tensor, tf.float32, [bat…

新建功能包mbot_description 在功能包下新建文件config,launch,meshes,urdf. 在launch文件夹下新建文件display_mbot_base_urdf.launch <launch> <param name = "robot_description" textfile = "$(find mbot_description)/urdf/mbot_base.urdf"/> <!-- 设置GUI参数,显…

import numpy as np import pylab as pl from sklearn import svm # we create 40 separable points #np.random.seed(0) X = np.r_[np.random.randn(100, 2) - [2, 2], np.random.randn(100, 2) + [2, 2]] Y = [0]*100 +[1]*100 clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit…

Conference业务简介 Conference是这样一个系统,它提供了一个在线创建会议以及预订会议座位的平台.这个系统的用户有两类: 1:客户,可以创建和管理会议. 2:会议座位预定者,可以预订会议座位. 具体的关键业务描述如下: 1.客户登陆系统,客户可以创建一个会议,并录入会议的基本信息,比如名称.时间段.地点,参会人数等. 2.客户定义某个会议的座位类型,可以定义多个,每个座位类型包含的信息有:名称.座位价格.座位数量 ,根据座位类型自动生成座位编号. 3.客户发布或取消发布某个会议,…

视觉标签:visual <visual> <origin xyz="0.0 0.0 0.0" /> <geometry> <box size="0.06 0.04 0.02" /> </geometry> <material name="orange" /> </visual> 形状标签: <!--长方体--> <geometry> <…

如果完成了前两步,那么其实我们已经可以去连接我们的现实中的机器人了. 但是,做机器人所需要的材料还没有到,所以我们这里先在电脑平台上仿真一下.这里我们用到的就算gazebo物理仿真环境,他能很好的和ROS结合来帮助我们学习. 如果您安装的是ROS完整版并使用的是ubuntu 桌面版的话,gazebo其实已经安装到电脑中了. 什么是Gazebo? Gazebo是一款优秀的开源仿真平台,可以实现动力学仿真.传感器仿真等.它能够模拟复杂和现实的环境中关节型机器人,能为机器人模型添加现实世界的物理性质.…

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 学习笔记类似提纲,具体细节参照上文链接 一些前置的基础 随机数 tf.random uniform(shape()) 两个元素零向量 tf.zeros(shape=(2)) 2x2常量 tf.constant([1,2],[3,4]) 查看形状.类型.值 A.shape A.dtype A.numpy() 矩阵相加 tf.add(A,B) 矩阵相乘 tf.matmul(A,B) 自动求导机制  tf.G…

一.ROS系统的MoveIt模块简介 机器人操作系统ROS目前最受关注的两个模块是导航(Navigation)和机械臂控制(MoveIt!),其中,机械臂控制模块(后面简称MoveIt)可以让用户快速建立机械臂模型并实现机械臂的控制(包括建模.运动学求解.运动规划.避障等),后续我将分几篇博客分别介绍如何一步步使用MoveIt控制自己的机械臂,算是对以前的学习内容的记录和分享. 关于MoveIt最全面的讲解可以参考MoveIt官方网站,推荐大家多参考官方文档和例程,这里的博文系列权当简介和入门.…

安装SolidWorks to URDF exporter插件 下载SolidWorks to URDF Exporter插件后按照网站上的步骤进行安装(目前该插件已经在Win 7 64位系统+Solidworks 2017上验证过.So far this add-in has been tested only on Windows 7 64bit with SolidWorks 2017 64bit. It currently does not install on 32bit machine…

Learning ROS 学习ROS Depending on your learning style and preferences, you can take two approaches to learning ROS: 根据你的学习风格和喜好,你可以采取两种方法来学习ROS: Start the Tutorials - Dive in right away and start working with ROS.  一种是直接开始上手操作ROS (教程:http://wiki.ros.or…

<孙子兵法·谋攻篇>:"上兵伐谋,其次伐交,其次伐兵,其下攻城:攻城之法为不得已." 任何发生在自己国土上的战争,即便胜利,也饱含屈辱. ----~~~~----Gazebo 8 使用ROS / Gazebo版本的组合 gazebo_ros_pkgs 年7月12日,由Harry JE Day发表 所以你写了最终的ROS程序:经过数千行代码,你的机器人终将达到感觉,带来奇点! 一个接一个地启动你的节点.每一个使启示录越来越近.你输入最后一个命令.和.而且什么也没有.什么地方出…

1．Node http://blog.exbot.net/archives/1412 (摘自老王说ros) node干的什么活?callback queue里的活.这个callback queue里的callback是哪里来的呢?常见的是subscriber的callback,当然还有其他的,包括publisher的,service的.那这些callback是什么时候被调用的呢.那就是spin()或者spinonce().spin调用在queue 里所有的availiable的callback,…

距离发布上一篇ROS的博客已经过去两年了,才发现原来自己已经这么久可没有写过关于ROS的文章,想来很是惭愧.这两年时间,自己怀着程序员的梦想,研究过RTOS,探索过Linux,编写过Android应用,玩过web站点,但是回想起来,也并没有比ROS让我更加记忆深刻.两年时间,我也从来没有离开过ROS,使用ROS做过一些项目,也对ROS有了更加深刻的认识.这三天的假期时间,我认真拜读了国内开发者近年来写的许多关于ROS的技术博客,也浏览了最新出版的几本中英文书籍,猛然间发现ROS的发展确实迅猛,国…

摘要 ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行,依托代码开源和模块间协作等特性,给机器人开发者带来了很大的方便.我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发,所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解,给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用.本章节主要内容: 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的servic…

ROS的3D模型建立:http://blog.csdn.net/sujun3304/article/details/18962719 ubuntu14 ROS安装:http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/53046625 WIFI驱动:https://forum.ubuntu.com.cn/viewtopic.php?t=476291 sudo add-apt-repository ppa:hanipouspilot/rtlwifi sudo a…

1 wiki: http://wiki.ros.org/  2 code: https://github.com/ ---- 1 基础教程 https://github.com/ros/ros_tutorials/tree/indigo-devel 在ROS wiki http://wiki.ros.org/ros_tutorials上发现的教程中使用的代码 240 提交 11个 分支 58 发行 14个 贡献者 C ++ 55.0% Python 39.7% CMake 5.3% C ++Py…

想要在ROS系统中对我们的机器人进行仿真,需要使用gazebo. gazebo是一种适用于复杂室内多机器人和室外环境的仿真环境.它能够在三维环境中对多个机器人.传感器及物体进行仿真,产生实际传感器反馈和物体之间的物理响应. 在本文中,你会学习如何使用之前创建的机器人模型,如何加载一个激光雷达传感器和摄像头,并使机器人模型像真的机器人一样移动. 一.在 gazebo 中使用 URDF 3D 模型 在 gazebo 工作前,我们需要安装ROS功能包与 gazebo 交互: $ sudo apt-ge…

一,机器人建模的ROS软件包 *urdf : 机器人建模最重要的ros软件包是urdf软件包.这个软件包包含一个用于统一机器人描述格式(URDF)的C++解析器,它是一个表示机器人模型的XML文件,还有一些其他不同的组件来组成urdf: *urdf_parser_plugin : 这个软件包实现了写入URDF数据结构的方法: *urdfdom_headers : 此组件提供了使用urdf解析器的核心数据结构头文件: *collada_parser : 这个软件包通过解析Collada文件来填充数…

以下的内容和之后的几篇博客只是比较初级的介绍,想要深入学习的话建议自己钻研<TCP/IP详解 卷1:协议> 1.ISO/OSI七层模型    下四层是为数据传输服务的,物理层是真正的传输数据的,数据链路层.网络层.传输层主要是写入对应数据的传输信息的        物理层:比特            设备之间的比特流的传输.物理接口.电气特性        数据链路层:帧            保存的最主要的信息是网卡的 mac 地址,mac 地址负责局域网通信的,发件人和收件人的mac 地址…

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概…

转自 雪晴网 [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型.本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法,文中还包括各个算法的 R 语言代码,你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中. 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集.你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算法,我称这个过程为 spot checking.我们所遇到的问题不是我应该采用哪个算法来处理我的数…

http://www.matlabsky.com/thread-38774-1-1.html 本文转载于MathWorks中国高级工程师董淑成的帖子内容.为了方便阅读,对原文进行了重新整理编辑. 之前有网友引发了一些讨论,为了方便大家进一步讨论,专门开贴,讨论基于模型的设计.题目有点大,以我的个人经历,我只能说说基于模型的嵌入式软件设计,我先抛砖引玉吧. 先胡乱问几个大问题: 什么叫基于模型的设计? 为什么要基于模型的设计? 基于模型的设计过程中,需要做什么事情? 再问几个小问题: 模型验证是否…