杂记

总记

主要记录一下乱七八糟的东西,以防以后满Internet找,麻烦。
1. 一句话安装tensorflow
2. 安装opencv(python的)
3. AttributeError: module ‘pandas’ has no attribute ‘computation’

一句话安装各种版本的tensorflow

虽然官网有4种安装方式,并且推荐用anaconda的方式,但是有时候我们需要指定版本的tensorflow,而pip可以做到。

比如我装的是anaconda3.6.0,我根据代码,我只需要用下面。

pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.2.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

稍微改改,主要是1.2.1改成0.1.12啊,1.0.0之类的。你看你代码要求的版本就ok。然后就是
python3.5: cp36-cp36m改成 cp35-cp35m;
python3.4: cp34-cp34m;
python2.7: cp27-none

安装opencv(python)

对于Anaconda3来说,就是一句话。

conda install -c menpo opencv3=3.1.0

或是

conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv3

当然你如果直接pip install opencv,是很老的OpenCV。

AttributeError: module ‘pandas’ has no attribute ‘computation’

更新一下dask

conda update dask

快速删除大量文件

当一个文件夹里面有几十万小文件时,直接删除是很慢很慢的。即使是rm也是一样,rm当文件特别多时会甚至不可用。
首先建立一个空文件夹,比如 blankFolder, 而test文件夹中有大量的文件。

rsync --a --delete blankFolder/ test/

这个意思是,会删除 test文件夹中那些在“blankFolder”没有的文件。所以会把test文件夹的文件全部删了。

Ubuntu14.04更新gcc4.8到更高级版本

用这个靠谱,https://www.cnblogs.com/BlackStorm/p/5183490.html
最关键是最后更新链接。最好先到切到root用户

sudo su

然后再复制粘贴即可。

version GLIBCXX_3.4.21 not defined in file libstdc++.so.6 with link time reference

这个问题其实很常见. 一般可以尝试这个方法:
https://stackoverflow.com/questions/36816570/glibcxx-3-4-21-not-defined-in-file-libstdc-so-6-with-link-time-reference
但是这里说的是,在 import scipy时,出现的下面错误:

bash 
/home/xxx/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/scipy/spatial/ckdtree.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so: symbol _ZTINSt8ios_base7failureB5cxx11E, version GLIBCXX_3.4.21 not defined in file libstdc++.so.6 with link time reference 

解决方案:

bash 
conda update libgcc # 至少升级到5.2以上 
pip uninstall scipy 
pip install scipy #没错, 都是pip 不是 conda install 
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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