由 动力老男孩 发表于 2010/01/03 17:38:09 本来我想把这个攻略做成一个NXT开发的教程,把传感器,电机,发声等部分都介绍一遍.不过现在看来有些同学很心急,希望早点看到“核心代码”,所以我提前把解魔方的算法写出来.其实魔方的算法网上有很多,只要你耐心并且有效的使用搜索引擎,会发现上个世纪就已经有人公布算法或源代码了,例如算法:http://www.zunny.com/RUBIK.HTM代码:http://tomas.rokicki.com/cubecontest/ 不过我做第一

前言 可以说,魔方跟我的人生也有一定的联系. 在高中的学校接触到了魔方社,那时候的我虽然也能够还原魔方,可看到大神们总是可以非常快地还原,为此我也走上了学习高级公式CFOP的坑.当初学习的网站是在魔方小站,不过由于公式太多了,那一年主要也就学会了顶层公式PLL和底二层公式F2L,最好的时候大概30s能够复原一个魔方,不过后来还是退坑了. 然后到了大学,参加考核的时候被要求用DirectX9来实现考题规定的游戏,我选择了魔方.然后在仅有12天的时间狂肝Direct3D 9,虽然那时候写的代码还比较

按理说‘高大上’的FPGA,多出现在航天航空(如火星探测器).通信(如基站.数据中心).测试测量等高端应用场景.但麦迪却也发现,近期,在很多创客的作品内部都有FPGA的影子.这或许也从侧面看出,打从总理先生的“双创”态度以来,开发者们踊跃的态度,创客们的智能硬件作品已经不再是小打小闹,更多的向尖端技术靠拢,也更贴近产业化应用. 但毕竟,FPGA在开发者心目中有着‘开发入门难’.‘贵’等等初印象,对于FPGA在创客作品中的开发与应用,麦迪想从两个角度和大家探讨:“何时考虑在自己的设计中应用FPGA

由 动力老男孩 发表于 2009/12/27 16:58:23 Firmware(固件)相当于是机器人的操作系统,乐高NXT出厂时已经内置了一套Firmware,并且配备了非常强大的LabVIEW开发平台.基于这种LabVIEW平台,即使是完全不懂编程的小盆友们,也可以成功的做出一些复杂的功能. LabView软件 对于萝卜头来说,因为解魔方需要用到一些算法和复杂的功能,很难仅用LabView实现.后来据西觅亚的朋友说,LabView也有开发接口,有兴趣的童鞋可以自己研究一下,我买回来直接就升级

x:(整个魔方以R的方向转动),x':(整个魔方以R'的方向转动)  y:(整个魔方以U的方向转动),y':(整个魔方以U'的方向转动)  z:(整个魔方以F的方向转动),z':(整个魔方以F'的方向转动)

由 动力老男孩 发表于 2009/12/27 17:40:49 在远古时代,程序员们通常用写字板来编写Java程序,然后用Javac.exe和Java.exe来编译和执行.对于NXT来说,对应的命令是Nxjc和Nxj.写字板的好处是速度飞快,不用安装.据说直到现在还有一些固执的代码狂人会用写字板开发软件,顺便用CPU来爆玉米花.但是对于大多数开发人员来说,选一个好用的IDE(Integrated Development Environment)是非常重要的. IDE就是传说中的开发环境,比如我们

由 动力老男孩 发表于 2009/12/27 17:16:11 第四步:安装Lejos 登陆 Lejos 主页点击 NXT 图片进入 Lejos 下载页面,点击 NXJ 的下载链接: 下载完成后将下载的压缩包解压到指定文件夹.这里注意你所指定的文件夹路径中不要包含空格:比如 C:\Program Files\legos 这个路径就不正确,因为文件夹“Program Files”中包含了一个空格.在使用 Java 开发的过程中空格总会引起这样或那样的问题,所以为了避免不必要的麻烦保存路径中一定不要

鸽了那么久总算期中过[爆]去[炸]了...该是时候写写大作业了 [总不能丢给他们不会写的来做吧 一.三阶魔方的几个基本定义 ↑就像这样,可以定义面的称呼:上U下D左L右R前F后B UD之间的叫E,LR之间的叫S,FB之间的叫M 这样子棱就可以定义为UF啊UR啊之类的[咦?UR? 角就是用三个面定义:UFR.URB.DBR[按照逆时针来写三个面 然后就是各种旋转,对于一个面有三种旋转方式(以U为例):U,U',U2分别表示上面顺时针旋转90°,逆时针旋转90°,旋转180° 所以各种公式就是一串U

在本系列第一篇介绍过鼠标按键的功能,如下. 左键拖拽 - 旋转魔方 右键拖拽 - 变换视角 滚轮 - 缩放魔方 今天研究一下如何实现后面两个功能,用到的技术主要是Arcball,Arcball是实现Model-View-Camera的重要技术,这里的旋转基于Quaternion(四元数)来实现,当然也可以通过欧拉角来实现,但是欧拉角的旋转不够平滑.先看一下Model-View-Camera的效果,如下,这个gif效果图是用LICEcap录制的,帧率有些慢,略有卡顿现象,大家可以下载文末的可执行文

摘要: 原创博客:转载请表明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/  一.要求: 1.大家已经对ROS的基本概念(进程间通讯topic service 数据类型 msg)有了基本的了解. 2.有基本的C++/python编程技术,有基本的移动机器人技术概念. 3.需要的硬件平台:一个可以与你上位机(运行ROS linux)通过某种硬件总线通信的移动平台.(移动平台需要能接受上位机的速度指令,并且向上位机返回里程计数据,). 4.一个RGBD-camera (k

N * N的方格,从左上到右下画一条线.一个机器人从左上走到右下,只能向右或向下走.并要求只能在这条线的上面或下面走,不能穿越这条线,有多少种不同的走法?由于方法数量可能很大,只需要输出Mod 10007的结果.   Input 输入一个数N(2 <= N <= 10^9). Output 输出走法的数量 Mod 10007. Input示例 4 Output示例 10 明显是一道卡特兰数,推出ans = C(2*n-2,n-1) * 2 / n % MOD先让n--,ans = C(2*n,

对于机器人感知任务而言,经常需要预判物体的运动,保证机器人在物体与自身接触之前进行规避.比如无人机与障碍物的碰撞,足球机器人判断足球的位置.预判的前提是对当前状态进行准确的估计,比如足球的速度,障碍物靠近的速度.一般认为,测量是存在误差的 —— 眼见未必为实. 1.物体的运动学模型 物体的运动学模型使用状态向量来表达.以2维空间的质点运动为例,物体的运动学模型可以表达为 x = [ px py vx vy ]' .其中 px py 表示物体的位置,vx vy 表示物体的速度.如果能够准确估计物体

2015-01-19 14:40:04 金魔方平台是由飞狐交易师原创团队集多年研发经验,依靠和讯财经网强大资源,吸取国际专家思路而推出的十年巨作.目前新出的这个2.0版,这一版在数据存储方面作很大的改进,同等条件的沪深数据,飞狐和大交易师的存储空间要2.4G多,而现在的金魔方只要350M的存储空间,同一个指标选股飞狐大交易师要几十秒钟才有结果,金魔方只要几秒钟就有结果,并且没有数据接收的困扰.金魔方软件是一款具有划时代意义的量化投资平台软件.它强大易用的策略编写平台不但能编写公式指标,更能轻松自

摘要 运动底盘是移动机器人的重要组成部分,不像激光雷达.IMU.麦克风.音响.摄像头这些通用部件可以直接买到,很难买到通用的底盘.一方面是因为底盘的尺寸结构和参数是要与具体机器人匹配的:另一方面是因为底盘包含软硬件整套解决方案,是很多机器人公司的核心技术,一般不会随便公开.出于强烈的求知欲与学习热情,我想自己DIY一整套两轮差分底盘,并且将完整的设计过程公开出去供大家学习.说干就干,本章节主要内容: 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发

前言 (2019/1/9 09:23)上一章我们主要讲述了魔方的旋转,这个旋转真是有毒啊,搞完这个部分搭键鼠操作不到半天应该就可以搭完了吧... (2019/1/9 21:25)啊,真香 有人发这张图片问我写魔方的目的是不是这个...噗 现在光是键鼠相关的代码也搭了400行左右..其中键盘相关的调用真的是毫无技术可言,重点实现基本上都被鼠标给耽搁了. 回来看一眼发现阅读量居然比前面两篇都还高了= =话说之前没看过这个教程的...或许你们应该先看看前面两章讲了什么内容? 本章将魔方应用层的剩余实现

真正掌握一种算法,最实际的方法,完全手写出来. LSTM(Long Short Tem Memory)特殊递归神经网络,神经元保存历史记忆,解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题.用途:word representation(embedding)(词语向量).sequence to sequence learning(输入句子预测句子).机器翻译.语音识别等. 100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器.https://iamtrask.github.

一.SNF软件开发机器人产品白皮书 二.SNF开发机器人教程:链接:https://pan.baidu.com/s/1Qpomg11c_1b1NKY5P7e4Bw 密码:jwc3 三.SNF软件开发机器人平台-发展履历 SNF软件开发机器人从9月份到11月份的更新升级情况如下: 1 表单 表单控件占多列时,宽度默认0,自适应宽度2 excel导出 部分excel导出方法移动到框架中,可通用获取3 生成代码 生成的代码,表格按钮状态单独提出来方法,可以独立进行调用4 生成代码 生成代码,主细表时,

在过去的几个月中,我一直在收集自然语言处理(NLP)以及如何将NLP和深度学习(Deep Learning)应用到聊天机器人(Chatbots)方面的最好的资料. 时不时地我会发现一个出色的资源,因此我很快就开始把这些资源编制成列表. 不久,我就发现自己开始与bot开发人员和bot社区的其他人共享这份清单以及一些非常有用的文章了. 在这个过程中,我的名单变成了一个指南,经过一些好友的敦促和鼓励,我决定和大家分享这个指南,或许是一个精简的版本 - 由于长度的原因. 这个指南主要基于Denny Br

对于移动机器人来说,最吸引人的莫过于SLAM,堪称Moving Robot 皇冠上的明珠.Perception 服务于 SLAM,Motion Plan基于SLAM.SLAM在移动机器人整个问题框架中,起着最为核心的作用.为了专注于Mapping,此章我们假设 Location 是已知的. 1.Metric Map 轨迹规划任务是再Metric Map的基础上完成的.当然,层次最高的是语意图,语意图是未来研究的热点方向.获取Metric Map 的难度最大之处在于:1.传感器噪声(May be

来源商业新知网,原标题:让聊天机器人完美回复 | 基于PaddlePaddle的语义匹配模型DAM 语义匹配 语义匹配是NLP的一项重要应用.无论是问答系统.对话系统还是智能客服,都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题.这些NLP的应用,通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前,目标是通过对话的上下文信息,去匹配最佳的回复. 因而,让聊天机器人完美回复问题,是语义匹配的关键目标.作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队,百度在NLP领域积极创新.锐意进取,在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上,