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我也要
cmake有的缓存机制，如果编译之后无法找到，可以尝试删除build和devel，然后重新编译
需要特别注意的是，编译后的包是和在bashrc文件中source的之前的包关联起来的。例如，在bashrc文件中source了A包，然后在当前环境下编译了B包，那么A和B就关联在一起了，如果从文件中去掉source A，那么B包也会找不到，如果只source B，那么A包也会连带着被source进去，想要改变这种情况，可以将两个包的build和devel文件删除之后重新编译
ROS动作编程练习
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42451251/article/details/104664926。存放工程开发相关文件的文件夹，其中主要包括src，build，devel，install文件夹。2.向ROS Master注册节点信息，包括发布的话题名和话题中的消息类型。打开callBackYuan.cpp文件，输入如下代码。4.在回调函数中完成服务功能的处理，并反馈应答数据。1.设置需要编译的代码和生成的可执行文件。1.设置需要编译的代码和生成的可执行文件。
ROS多工作空间覆盖导致部分工作空间环境变量不生效问题
这个问题其实挺早就遇到过了，只是没有进行记录，这次在虚拟机中重新搭建环境再次遇到，于是记录下 参考资料： 添加链接描述 1，问题描述 明明在~/.bashrc文件下source了工作空间目录了，但是却在环境变量中找不到相关得包，甚至有时候catkin_make命令都找不到 2，unset ros包环境 通常情况下ROS包环境以及被污染，处理前需要在终端执行： unset ROS_PACKAGE_P...
ROS入门基础-编程实例
ROS入门基础-分为三部分来写博客吧，第一步是ROS系统介绍，第二部分是ROS基础，第三部分是ROS编程实例;，本博客为ROS编程实例 目录 ROS开发创建一般步骤： 例1 话题编程 例2 服务编程 ROS开发创建一般步骤： 1.创建ROS工作空间： $mkdir -p ~/catkin_ws/src $cd ~/catkin_ws/src $...
Ubuntu&ros#解决已经在.bashrc中添加了source但新打开终端时运行roslaunch指令提示：找不到包[xxx]
这个问题很折腾了。新建了一个工作区new，工作包和launch文件名如下图，本来以为添加了source指令之后就一切正常，结果roslaunch提示找不到launch文件。 source语句如下： source /opt/ros/kinetic/setup.bash source ~/A/src/xxx1devel/setup.bash source ~/new/src/xxx3/deve...
作业：ROS通信编程
经过本次的学习，我了解到了ROS的话题、服务模式和动作编程，并通过练习，初步使用这些知识，让我对ROS的技能更加深刻。### 编译运行程序**进入工作空间**cd ~/ros**编译程序****运行程序**## 总结经过本次的学习，我了解到了ROS的话题、服务模式和动作编程，并通过练习，初步使用这些知识，让我对ROS的技能更加深刻。
ROS编程基础
本文主要内容为关于机器人操作系统（Robot Operation System)编程基础内容，以简单概念讲述加上实例操作结合，适合初学者入门学习。
ros找不到包的两种原因
目前遇到的找不到包的两种情况是 没有设置环境变量而找不到包 解决方法1，当前终端输入source 加包所在工作空间的devel/set.bash的绝对路径或相对命令行的路径 解决方法2，打开用户目录(～)的.bashrc文件，在末尾添加source 加包所在工作空间的devel/set.bash的绝对路径 从外部直接拷贝包到src工作空间下而找不到包 终端运行catkin_find_pkg 包名，然后就能找到包名了（希望知道为什么的大神指点指点） ...
从Live2D到Unreal Engine：2D与3D虚拟数字人核心技术实现路径解析
本文深入解析了从Live2D到Unreal Engine的2D与3D虚拟数字人核心技术实现路径，涵盖技术选型、制作流程与优化技巧。通过对比2D骨骼动画与3D建模渲染的差异，结合实战案例，帮助开发者根据项目需求选择合适方案，提升虚拟数字人的交互体验与视觉效果。
ROS：找不到程序包
上次成功地写了hello ROS程序，但是今天我想再次打开这个结点时，显示cannot find the package这个问题的解决办法一：每次打开命令窗都使用一次source ~/ros_ws/devel/setup.bash解决方法二：在住文件夹的图形界面使用快捷键Ctrl+H，可以看到很多原先不显示的隐藏文件，打开".bashrc"文件，在最后一行加上source ~/ros_ws/dev...
CentOS7下通过YUM源高效部署Zabbix7 Agent指南
本文详细指导在已结束生命周期的CentOS7系统上，通过更换YUM源（如阿里云镜像）并添加Zabbix官方仓库，高效部署Zabbix7 Agent。文章涵盖从源配置、软件安装、关键参数修改到服务启动与防火墙设置的全流程，帮助用户解决依赖错误，快速建立服务器监控。
Fritzing0.9.10下载安装和简单使用
Fritzing 作为一款电子设计自动化软件，其画图用于导入到论文和文档，清晰好看，能解决用相机拍实物照片杜邦线很乱的痛点。
ROS通信模式编程
addexecutable(numberclient src/numberclient.cpp)，src/numberclient.cpp是指的前面编写代码的文件，numberclient是设置src/numberclient.cpp编译后形成的可执行文件的名字。在工作空间catkin_ws/src内learning_communication功能包内创建文件夹srv，并在srv内创建文件number.srv文件，在把上面的文件内容复制进文件。ROS_INFO("两个数的和：sum = %d", sum)
宏基因组分析|完整分析流程梳理
今天先从最基础的全流程框架说起，无论是刚接触的萌新，还是想查漏补缺的同行，都能找到有用的信息。
ROS机器人编程常见问题解决方案
ROS机器人编程常见问题解决方案 项目基础介绍 ROS（Robot Operating System）是一个用于编写机器人软件的开源框架，广泛应用于机器人领域。osrf/rosbook项目是与《Programming Robots with ROS》一书配套的示例代码库，旨在帮助读者通过实际代码学习ROS编程。该项目主要使用Python进行开发，同时也包含一些C++、CMake、EmberScri...
coze+飞书多维表格，批量分析小红书笔记，关键还能获取图片（附保姆级教程）
通过coze工作流，一键同步小红书账号和笔记链接到飞书多维表格，效率飞升~
QT6与QT5安装全攻略：从下载到环境配置一站式指南
本文提供了一份详尽的QT6与QT5安装教程，涵盖从版本选择、在线安装器使用到环境变量配置的全过程。针对新手常见痛点，重点对比了QT6与QT5的安装差异，并给出了MinGW与MSVC编译器的选择建议，旨在帮助开发者快速搭建稳定可用的QT开发环境，避免常见错误。
ROS通信编程
需要用键盘Ctrl+C 强制中断程序，非常不友好。3.语句：waitKey(30) ，中的参数单位是 ms 毫秒，也就是每一帧间隔 30ms，该语句时不能删除的，否则会执行错误，无法播放视频或录制视频。客户端需要做的时给服务端提供任务的目标，告诉服务端终点的位置，并且接收服务端的反馈信息并显示到bash中。2.while循环体中的 Mat 数据结构其实是一个点阵，对应图像上的每一个点，点的集合形成了一帧图像。存放工程开发相关文件的文件夹，其中主要包括src，build，devel，install文件夹。
手把手教你学SOC芯片架构--NoC（片上网络，Network on Chip）全方位解析
、。
ROS通信编程+OpenCV
其中的---是上面是请求数据，下面是响应数据。ros根据这个符号解析数据。package.xml文件中加上：编译时需要message_generation依赖，运行时需要message_runtime依赖。作用是把msg、srv文件转化成c++,py格式可编译执行。ROS自带的消息结构CMakeLists.txt文件中使用find_package（）查找包catkin的所有依赖项。添加运行时的依赖message_runtime添加自定义的文件。
Python + Playwright：集成 Applitools 进行视觉回归测试（快速入门）
Applitools是一款基于人工智能的视觉验证测试工具，专门用于自动化和验证应用程序的用户界面（UI）；Applitools使用视觉回归测试来检测应用程序界面的变化，确保 UI 在不同版本之间的一致性；Applitools的核心功能是通过视觉比较，检测 UI 元素的差异，而无需手动编写复杂的界面检查代码；通过集成Applitools，测试人员可以轻松捕捉和验证界面中的视觉差异，无论是在Web移动端或桌面应用的测试环境；
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
ROS path问题解决方案
1.问题描述 1.1. 在Roboware里面直接右键运行launch文件会出现如下错误 ResourceNotFound: hector_gazebo_worlds ROS path [0]=/opt/ros/kinetic/share/ros ROS path [1]=/opt/ros/kinetic/share 1.2. 在命令框中输入source devel/setup.bash后,再使用roslaunch命令运行launch文件可以正常运行 1.3. 每次运行自己编写的ROS包都需要先运
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
ROS问题及解决方案——依赖包安装以及无法修正错误
1. 问题描述 在ROS编译过程中经常会遇到找不到ROS包的情况，如下所示 CMake Error at /opt/ros/kinetic/share/catkin/cmake/catkinConfig.cmake:83 (find_package ): Could not find a package configuration file provided by "gazebo_plugins" with any of the following names: gazebo_plugins
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
记录个人在安装ROS时出现的问题及解决方案
记录个人在安装ROS时出现的问题及解决方案
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到【灌水乐园】发言
2003
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