Mac OS终端安装zsh和oh my zsh之后,之前安装的Anaconda3无法使用的解决方法

开发Web-APP需要使用python3,将Mac自带bash更新为oh my zsh之后,shell没有重启之前输入python3可以进入python,但是重启shell之后,输入“python3”,shell显示:

zsh: command not found: python3


究其原因,认为是Anaconda的路径没有加入导致。

但事实上,在安装Anaconda时,该路径已经自动加上了。

但作为尝试,手动再次将该路径加入,输入:

echo 'export PATH="/Users/liuhui/anaconda3/bin:$PATH"'>>~/.zshrc #zsh

其中,/Users/liuhui/anaconda3/ 为安装anaconda3的绝对路径。

之后,在shell中输入

source ~/.zshrc #zsh

再次输入python3,可以正常进入而不报错。

### MOKA 开放世界机器人操作概述 MOKA 是一种创新性的框架,旨在使机器人能够在开放环境中执行复杂的操纵任务。该框架利用基于标记的视觉提示技术来指导机器人的动作[^1]。 #### 基于标记的视觉提示机制 为了实现在未知环境下的有效交互,MOKA 使用特定设计的视觉标记作为引导信号。这些标记被放置在目标物体周围或表面上,提供给机器人清晰可见的位置指示和操作指令。当摄像头捕捉到带有编码信息的图像时,算法会解析其中蕴含的数据并转换成具体的运动命令。这种方法不仅提高了识别精度,而且简化了训练模型所需的数据集构建过程。 ```python def parse_visual_prompt(image): """ 解析来自图像中的视觉标记,并返回相应的操作指令。 参数: image (numpy.ndarray): 输入RGB图像 返回: dict: 包含位置和其他必要参数的操作指令字典 """ markers = detect_markers_in_image(image) instructions = {} for marker_id, position in markers.items(): instruction = decode_marker(marker_id) instructions.update({ 'position': position, **instruction }) return instructions ``` #### 实现细节与优势 - **鲁棒性**: 即便是在光照变化较大或者存在遮挡的情况下,精心设计的标记依然能够保持较高的检测成功率; - **灵活性**: 可以轻松调整不同场景下的需求,只需改变所使用的标记样式即可适应新的应用场合; - **效率高**: 减少了对大规模标注数据的需求,在一定程度上降低了开发成本和技术门槛; 通过上述方式,MOKA 成功实现了让机器人理解复杂多变的真实世界的潜力,为自动化领域带来了全新的可能性。
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