墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
200+累计阅读
275平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
是这样的，通过RoboWare建立工作空间，创建功能包，然后使用RoboWare进行编译，之后按照以往方式，将/devel/setup.bash添加到~/.bashrc里面
source /catkin_ws/devel/setup.bash
按照以往这样的流程之后，任意打开终端，都可以调用功能包
但这次出现问题就是，找不到功能包
经过排查发现，通过RoboWare建立工作空间并编译之后，最好时删掉RoboWare生成的那些文件，仅保留src，然后老老实实用catkin_make编译，这样source这样流程才正常
我这里说我的经验，或许我也没真正搞明白，有清楚的可以交流
我在RoboWare里面右键，直接运行.py文件，我导入自定义消息也是按标准来的，但是它报错
ImportError: No module ×××.msg
很奇怪
不要直接右键运行，还是老老实实用rosrun，这样他就不会报错
Roboware的安装与使用
Ctrl+/ #批量注释和取消注释 1 为支持Python调试功能，需要安装pylint sudo apt-get install python-pip sudo python -m pip install pylint 2 为了获得更好的代码补全体验，需要安装Clang。 sudo apt-get install clang-format-3.8 下载地址 cd ~/...
RoboWare Studio 安装教程与可能问题解决
一、下载RoboWare源码 途径1：官方GitHub连接：https://github.com/TonyRobotics/RoboWare 途径2：RoboWare官网：http://www.roboware.me/#/home （我选择了途径1） 下载完后解压，我们可以看到文件夹\RoboWare-master\Studio有如下内容： 在其他博主的帖子里我看到同样是ubuntu18.04版本的系统，他们选择了红框内的roboware版本，因此我选择了红框内的版本。 只需要将红框内.
【个人学习记录】RoboWare Studio安装使用
记录个人学习情况
ROS学习笔记 --RoboWare的安装和使用
RoboWare是一款直观、简单，并且易于操作的ROS集成开发环 境，可进行ROS工作空间及包的管理、代码编辑、构建及调试。
roboware studio教程_RoboWare-Studio
RoboWare Studio 开发指南开发者可参照本文档进行所需功能的开发。RoboWare Studio 基于 Visual Studio Code 的源代码进行二次开发，最新版本是 RoboWare Studio 1.2.0 基于 vscode 1.15.1。由于 RoboWare Studio 与 ROS 功能紧密结合，所以它只有 Linux deb 版本的，只能在 ubuntu 14.0...
ROS学习（15）RoboWare Studio的安装使用
RoboWareStudio是一个ROS集成开发环境.使ROS开发更加直观、简单，并且易于操作.可进行ROS工作空间及包的管理，代码编辑、构建及调试。可惜的是，目前已经停更。。。右键点击learning_topic功能包，新建Msg文件夹右键点击生成的msg文件夹，新建msg文件，命名为Person.msguint8sexuint8age如上所述，我们分别新建person_publisher.cpp和person_subscriber.cpp文件。rosrosros。...
roboware的使用
安装 roboware相当于一个专门适配ROS的vscode，功能性十分强大，几乎所有与ROS相关的操作都可以在IDE中完成。目前官网已经挂掉，可以选择百度云安装： https://pan.baidu.com/s/1D169dFyf2OD3SFBZVZy3pQ 密码：3iuk 或者去github上下载安装。 安装参考教程。 值得注意的是，我在进行安装包解压的时候遇到了问题：安装依赖有问题。 解决方法： 安装完成效果： ...
ROS笔记（4） RoboWare Studio 的安装
RoboWare Studio的下载、安装、开启、打开工作区
RoboWare安装
文章目录写在前面的话RoboWare 的介绍RoboWare 的安装和使用 写在前面的话 文档没有任何商业因素，本着共享的精神进行分享，如有素材侵权，请给我留言; 文档都是自己平时看书或工作中的笔记，观点错误的地方欢迎留言； RoboWare 的介绍 RoboWare 是基于 VS Code 专门用于开发 ROS 的集成开发环境，可以进行 ROS 工作空间以及包的管理、代码编辑、构建及调...
Lakes.AERMOD.View.v8.9.0 1CD大气扩散模型软件包
Lakes.AERMOD.View.v8.9.0 1CD大气扩散模型软件包 Lakes Environmental ARTM View v1.4.2 1CD放射物扩散模拟模型 Aermod View是一套完整的、功能强大的大气扩散模型软件包，并将美国EPA指定的大气扩散模型（如下）完美的集成成为一个综合的操作平 台: - AERMOD 电话TEL：18980583122 客服 QQ：11
保姆级教程：手把手教你用记事本修改DNF私服PVF，打造毕业级自定义装备
本文提供了一份详细的DNF私服PVF文件修改教程，教你如何使用记事本轻松打造毕业级自定义装备。从PVF文件结构解析到基础属性修改，再到高级特效设置，手把手教你实现装备属性的全方位定制，无需编程基础即可完成。
Roboware主题配置教程
Roboware主题配置教程初衷第一步第二步第三步第四步第五步 初衷 roboware是一款非常好的ROS开发IDE，但是主题就那几个，是不是很烦，这么丑的主题谁喜欢～ 第一步 下载安装vs code 和 Roboware (不用写教程了吧……） 第二步 进入vs code的扩展中，搜索安装你喜欢的theme～ 第三步 在home中找到.vscode（这个不难吧～，找不到试试Ctrl+H，是不...
实战解析：如何用Python逆向破解FastMoss的TikTok数据加密签名（附完整代码）
本文详细解析了如何用Python逆向破解FastMoss平台的TikTok数据加密签名机制，包括MD5加密算法和JS逆向分析。通过完整的Python代码示例，帮助开发者理解签名生成原理并实现自动化请求，提升数据获取能力。
ROS IDE - RoboWare Studio 安装与使用教程
1. 安装： 去官网 http://www.roboware.me/#/ 下载安装包后正常安装即可。 2. 使用 2.1.1 基础教程 1. 安装后打开roboware,选择新建工作区或打开原有的工作区，因系统内已有之前建立的工作空间，且已配置好环境，故此处直接打开catkin_ws即可，打开后如下图所示，可见，使用IDE相比直接在终端下编程，文件的组织结构一目了然，并且可以免去编译时
UE5音效系统全解析：从Sound Cue到MetaSounds的实战指南
在游戏开发中，音频系统是构建沉浸式体验的关键技术之一。其核心原理在于通过数字信号处理（DSP）和空间音频渲染，模拟真实世界的听觉感知。传统音频管线通常基于静态资源播放与混合，而现代引擎则引入了程序化音频生成与动态调制技术，这极大地提升了音频的互动性与表现力，使其能够实时响应游戏状态变化。这一技术革新对于开发开放世界、VR及3A级游戏尤为重要，它能实现风吹草动皆有不同声响、音效随环境动态变化的细腻效果。本文聚焦虚幻引擎5（UE5）的音效系统，深入剖析其新旧两套核心架构：稳定高效的Sound Cue、Sound
[QDS]从零开始，写第一个Qt Design Studio到程序调用的项目
最近在使用Qt Design Studio进行开发，但是简中网上要不就是只搜得到Qt Designer(Qt Creator内部库)，要不就只搜得到一点营销号不知道从哪里搬来的账号，鉴于Qt Design Studio是一个这么强大的软件，自然是需要来进行一下小小的实践的。所以开了这篇文章，方便没有使用过Qt Design Studio 和 QML的开发者也可以快速上手QDS(Qt Design Studio)。在本文中，你将学会如何使用QDS开发一个简单的QML程序，与你的C++后端代码进行交流。
RoboWare studio的安装与使用
1、安装 官网不能直接下载，此处提供一种下载方式。 链接: https://pan.baidu.com/s/1p9sMXriqDEq-9b6S77MvfA 提取码: 7kpc 2、简单使用 2.1 用RoboWare Studio写个小程序 打开RoboWare Studio，进入下面的界面，点击新建工作区； 进入下面的界面，输入工作区的名称和存储地址； ...
Multisim14.0仿真应用设计（三十九）74LS183 高速全加器应用仿真
74LS183是一种高速全加器，可以同时执行四位二进制数的加法运算。它的输入端包括两个4位二进制数和一个进位信号，输出端则为一个4位二进制数和一个进位信号。
RoboWare Studio 下载
http://www.roboware.me，官网进不去了。 找到了可以下载deb的地址： https://github.com/TonyRobotics/RoboWare/tree/master/Studio
从 VL02N 拣配到 ABAP 自动化，读懂 SD_DELIVERY_UPDATE_PICKING 的位置和风险
文章摘要：SAP SD模块中，SD_DELIVERY_UPDATE_PICKING函数模块用于处理出库交货单的拣配确认，更新交货项目的拣配数量。该函数适用于未启用WM/EWM的传统SD流程，能确保拣配状态与标准交货处理逻辑同步，比直接修改数据库更安全。但在S/4HANA Cloud等新环境中，应优先使用API_OUTBOUND_DELIVERY_SRV等公开发布接口。使用该函数时需注意参数完整性和按交货单整体处理的原则，避免逐项提交导致的数据不一致问题。（149字）
DCDC电路断电时放电波形发生震荡和电压跳变问题，如何解决？
DCDC电路断电时放电波形发生震荡和电压跳变问题： 做的一个项目需要用单片机ADC采集电压，要让单片机感应到电压降到3.1V开始往FLASH里存数据，单片机2.4V基本上就工作不了，（根据单片机手册的，擦写的时间在40mS在左右）所以3.1V降到2.4V的时间必须要大于40mS岁以上，在单片机VCC处加了一个100nF的电容，理论仿真下来150mS左右发现存不进去，用示波器抓了一下波形，发现放电时震荡很严重，实际3.1V到2.4V时间只有10ms左右，这个肯定存不进去； 请教师傅说是应该时前级DCDC开关电
Roboware插件扩展配置进阶版
Roboware扩展配置进阶版1. 说明2. 插件扩展下载3.插件扩展配置 1. 说明 之前再博客上也有写Roboware的主题配置的教程，但是这只是主题配置，要知道微软爸爸出的IDEs强大的不要不要的，VS code之所以强大根本不在于这个编辑器好不好看，重点在于微软官方以及很多大神们为这个编辑器配备了很多很多可玩性高、提升效率的插件扩展，以至于我现在都不愿意称之为编辑器，而称之为IDE了～ 在...
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")
ubuntu20.04+noetic Roboware 安装问题
ubuntu20.04 Roboware安装遇到的问题 在安装Roboware时，找到一篇教程，但是部分命令存在问题，此篇博客主要是记录解决的办法。 首先将教程链接放在这：[https://zhuanlan.zhihu.com/p/163844770] 主要是在最初的几条指令： sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install python-pip sudo python -m pip install pylint sudo apt-get
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
RoboWare官方使用手册
链接如下，请自行下载： https://github.com/TonyRobotics/RoboWare/blob/master/Studio/RoboWare%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%89%8B%E5%86%8Cv0.7.2.pdf
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
Roboware-studio使用笔记
官网http://www.roboware.me/#/home右上角中文页面http://cn.roboware.me/#/home兼容indigo、jade、kinetic选择Studio页面 下载64位deb和pdf使用手册拷贝至虚拟机右键-用软件中心打开安装终端输入RoboWare-Studio运行...
RoboWare Studio入门教程（一）
部分参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41450811/article/details/80305846 应该从ROS的通信机制开始说起，话题通信机制和服务通信机制，还有一种参数管理机制本次不予展开。 本次先以服务通信机制为例子。 服务（Service）是节点之间同步通信的一种方式，允许客户端（Client）节点发布请求（Request），由服务端（Server）节点处...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
9128
扫一扫
