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RSS订阅原创 ZED2i 双目相机+ GraspNet 端到端抓取点估计
本文介绍了一套基于ZED2i双目相机和GraspNet的端到端抓取系统。该系统利用YOLO11-seg实现实时实例分割，并通过GraspNet预测6-DoF抓取位姿。核心组件包括：yolo11_seg_svo.py实现RGB图像分割与深度图可视化，grasp_phone_gui.py整合分割和抓取位姿估计功能。系统优势在于端到端处理能力、真实尺度3D输入以及通过实例分割降低误抓风险，可直接为机械臂提供可执行的运动规划数据，适用于不规则物体的智能抓取场景。
2026-06-12 18:21:48
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原创 机械臂：GraspNet 端到端抓取点估计
摘要： GraspNet-1Billion为机械臂抓取任务提供了大规模基准数据集（11亿6-DoF抓取标注）与评估系统，支持三维抓取姿态预测与端到端训练。环境配置需安装CUDA Toolkit（12.4）、TensorFlow等依赖，编译PointNet++模块，并通过修改graspnetAPI的setup.py适配scikit-learn。测试时需下载预训练模型（如Kinect/RealSense数据训练的checkpoint-kn.tar），调整路径后运行demo脚本，可视化结果中平行线代表夹爪开合方向
2026-06-11 13:38:53
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原创 基于 ROS2 + Nav2 + YOLOv8 的管道巡检机器人仿真系统
本文提出了一种基于ROS2的管道巡检机器人仿真系统，针对城市地下管网巡检中的技术瓶颈，构建了从建模到感知的全流程解决方案。系统采用Gazebo搭建DN400管道仿真环境，通过Xacro模块化设计四轮差速机器人模型，集成slam_toolbox实现无GPS环境下的SLAM建图，并利用Nav2导航栈完成管道内的自主路径规划。在感知层面，部署YOLOv8目标检测算法实现障碍物识别与深度测距，最终形成建图-导航-检测的完整功能闭环。该系统验证了自主巡检机器人在狭窄管道环境中的技术可行性，为实际工程应用提供了低成本、
2026-05-28 17:09:01
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原创 7.2 自定义导航规划器和控制器
本文介绍了如何在Nav2导航系统中通过pluginlib机制开发自定义插件。主要内容包括：1. 插件架构解析：Nav2通过planner_server和controller_server节点加载插件，分别实现路径规划和速度控制功能。2. 开发流程详解：从创建ROS2包、实现接口（继承nav2_core基类）、注册插件（XML+CMake配置）到YAML参数配置的完整步骤。3. 关键技术点：包括直线插值路径规划算法、两阶段控制策略（先转向再前进）、角度归一化处理等。4. 实践指南：提供从零开始创建规划器和控制
2026-05-17 20:59:38
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原创 7.1 ROS2 pluginlib 插件系统入门示例
ROS2 pluginlib插件开发指南摘要 pluginlib是ROS2提供的动态插件加载框架，允许程序运行时加载不同实现类而无需重新编译主程序。本文通过一个运动控制系统示例详细演示了pluginlib开发全流程： 核心概念 采用USB接口设计模式：定义基类接口（MotionController），实现具体插件（SpinMotionController） 通过PLUGINLIB_EXPORT_CLASS宏将类注册为插件 使用ClassLoader动态加载插件 开发步骤 定义抽象基类（含纯虚函数和虚析构）
2026-05-16 22:05:17
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原创 VsCode远程连接服务器后安装Github Copilot无法使用
文章摘要：针对SSH/WSL远程开发时VSCode的Copilot无法使用问题，解决方案是在settings.json中添加remote.extensionKind配置项。通过设置"GitHub.copilot"和"GitHub.copilot-chat"扩展的值为["ui"]，可强制这些扩展在本地客户端而非远程服务器运行。该配置专门用于控制扩展在远程环境（SSH/容器/WSL）中的运行位置，其中"ui"表示本地运行，"
2026-05-15 14:02:23
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原创 6.1 ROS2 机器人导航实践教程
本文介绍了一个完整的ROS2机器人导航系统实现流程。系统分为SLAM建图和导航两大阶段，使用slam_toolbox进行环境地图构建，基于静态地图通过AMCL、NavFn和DWB实现定位、路径规划与避障控制。项目包含五个核心功能包：fishbot_description负责机器人仿真，fishbot_navigation2处理地图与导航参数，fishbot_application提供导航脚本，autopatrol_interfaces定义语音接口，autopatrol_robot实现自动巡逻应用。系统支持从
2026-05-13 18:58:22
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原创 5.2 ROS2 建模与仿真实践教程
本文介绍了使用ROS2和Gazebo进行机器人建模与仿真的完整流程。主要内容包括： 环境准备：Ubuntu 22.04、ROS2 Humble、Gazebo Classic 11等基础环境配置 机器人建模： 使用URDF/Xacro描述机器人结构 创建底盘、IMU、激光雷达、相机等部件 添加主动轮和从动轮 为各部件添加碰撞属性、质量和惯性 仿真实现： 在Gazebo中构建仿真世界 加载机器人模型 使用传统Gazebo差速插件控制机器人 通过ros2_control框架实现控制 关节状态发布控制器 力控制器
2026-05-11 10:40:53
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原创 5.1，仿真-使用URDF创建机器人，并在RViz种显示机器人
本文详细介绍了ROS2机器人URDF模型的开发与可视化流程。首先搭建工作空间和功能包结构，创建fishbot_description包用于存放机器人描述文件。重点讲解了URDF模型的编写方法，包含底盘base_link和IMU传感器imu_link的建模，并通过urdf_to_graphviz工具验证模型结构。随后配置ROS2依赖包和参数化Launch文件，支持动态指定模型路径和RViz配置。通过CMakeLists.txt实现资源文件的自动安装，最后使用robot_state_publisher和RViz
2026-05-07 13:49:51
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原创 4，ROS 2 TF 坐标变换实践教程（Python + C++）—— 手眼坐标变换（Hand-Eye）完整示例 + 调试工具 + 数据记录
摘要：本文介绍了在ROS2中实现手眼坐标变换的完整流程。通过Python和C++两种方式，分别演示了静态TF（base_link→camera_link）和动态TF（camera_link→bottle_link）的发布与监听。系统利用TF树自动计算base_link→bottle_link的位姿变换，为机械臂抓取提供目标位置信息。文章详细展示了功能包创建、代码实现（包括坐标变换发布、欧拉角与四元数转换）、编译运行步骤，并介绍了TF调试工具（view_frames、rviz2、rqt_tf_tree）的使用
2026-05-05 22:00:23
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原创 3.2 ROS 2 C++ 服务通信与参数动态修改实战教程：海龟自主巡逻
本教程实现了一个基于ROS2的海龟自主巡逻机器人系统。项目包含三个核心组件：服务端节点负责接收目标点并控制海龟移动，客户端节点定时发送随机巡逻请求，以及turtlesim仿真环境。系统采用P比例控制算法，支持运行时动态调整比例系数k和最大速度max_speed参数。关键技术点包括：自定义服务接口Patrol.srv定义通信协议；参数服务器实现动态配置；Launch文件统一管理多节点启动。项目完整展示了ROS2的服务通信、参数管理和节点协同工作机制，通过随机目标点巡逻任务验证了系统的可靠性。
2026-05-04 22:07:46
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原创 3.1 ROS2服务案例实践：人脸检测服务
本文介绍了ROS2中服务（Service）通信机制及其在机器人系统中的应用。主要内容包括： ROS2服务的特点：同步请求-响应模式，适用于需要明确结果的场景（如查询数据、执行任务等），与异步的话题通信形成对比。 实现人脸检测服务的完整流程： 创建接口包定义服务消息格式（.srv文件） 开发服务端节点处理检测请求 实现客户端节点调用服务并可视化结果 关键技术点： 参数动态配置（支持hog/cnn模型切换） 图像消息转换（ROS Image与OpenCV互转） 两种检测模式对比（速度与精度权衡） 该方案展示了R
2026-05-03 12:37:55
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原创 2.5 ROS 2 话题(Topic)通信：系统状态监控
本文介绍了使用ROS2构建跨语言系统状态监控项目的完整流程。项目采用Python采集系统数据并通过C++界面接收显示，主要步骤包括：1)创建工作空间；2)创建自定义消息接口包定义通信协议；3)开发Python发布节点采集CPU、内存等系统数据；4)开发C++接收节点结合Qt实现可视化显示。文章详细说明了各模块的实现方法、依赖配置和构建命令，最终实现了一个实时监控系统性能的跨语言解决方案。项目充分利用了ROS2的跨语言特性和Qt的界面优势，为类似系统开发提供了参考范例。
2026-04-30 17:07:29
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原创 2.4 订阅pose实现闭环控制（以小海龟为例）
这篇文章介绍了如何使用ROS2实现海龟模拟器(turtlesim)的闭环控制。主要内容包括： 前期准备工作：查询turtlesim的节点和话题信息，了解Pose和cmd_vel消息结构。 创建功能包并添加必要依赖(rclcpp、geometry_msgs、turtlesim)。 编写控制节点代码，实现： 订阅海龟实时位姿(/turtle1/pose) 计算当前位置与目标点(10.0,10.0)的距离和角度误差 采用比例控制算法发布速度指令(/turtle1/cmd_vel) 配置CMakeLists.txt
2026-04-29 18:49:01
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原创 2.3 ROS2 实践：订阅网络小说文本并实时语音合成
ROS2异步通信实践：小说订阅与语音播报系统 本项目基于ROS2的发布-订阅模式，构建了一个小说下载与语音播报系统。发布节点从HTTP服务器获取小说文本，按行定时发布到/novel话题；订阅节点通过独立线程和队列机制处理语音合成（使用espeak-ng），避免阻塞ROS2主循环。 技术亮点： 异步通信：利用Queue缓存数据，结合定时器实现节奏控制。 线程分离：语音合成在独立线程中运行，提升响应性。 完整工具链：涵盖功能包创建、依赖配置、节点调试及语音集成。 扩展方向：支持动态参数调整、多TTS引擎切换及可
2026-04-29 16:18:23
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原创 2.2 通过话题（Topic）发布小说 —— ROS2 实践
本文介绍如何创建一个ROS2 Python节点，实现从HTTP服务器下载小说并逐行发布到ROS2话题。主要内容包括：1) 创建功能包并配置依赖；2) 编写发布节点，使用Queue缓存数据并通过Timer定时发布；3) 设置HTTP服务器提供小说文本；4) 构建运行节点，并使用ros2topic命令调试。该示例完整展示了ROS2 Publisher节点的开发流程，涵盖定时发布、HTTP数据源集成等关键技术点，帮助开发者掌握ROS2话题通信机制。
2026-04-29 13:19:32
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原创 2.1 ROS 2 话题（Topic）通信机制详解 —— 以 turtlesim 为例
摘要： ROS2中的话题（Topic）采用发布-订阅模型实现节点间异步通信，适用于传感器数据和控制指令传输。以turtlesim仿真器为例，演示了话题通信流程：启动节点后，通过ros2 node/topic info查看话题信息，使用ros2 topic pub发布geometry_msgs/Twist消息控制海龟运动（线速度/角速度）。消息需以YAML格式指定，支持单次（-1）或周期（-r）发布。实验验证了话题通信的异步性、松耦合（多对多）、严格消息类型及实时性特点，体现ROS2解耦设计的核心优势。
2026-04-29 11:07:25
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原创 1.3，多功能包的最佳实践workspace
本文介绍了ROS2工作空间的构建流程与技巧。首先说明标准工作空间初始化方法，强调功能包必须放在src目录下。重点讲解了构建前的关键准备工作：清理历史构建文件、退出冲突环境，并详细解释了选择性构建(--package-select)和依赖管理机制。通过修改package.xml声明依赖关系，构建系统会自动处理包构建顺序。最后给出测试单个包的指令，包括环境设置和节点运行方法。全文提供了从初始化到测试的完整ROS2构建指南。
2026-04-28 11:22:50
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原创 1.2，使用功能包组织C++节点
本文介绍了创建和构建ROS2 C++功能包的完整流程。首先使用ros2 pkg create命令创建ament_cmake类型的C++功能包，编写简单的C++节点源码后，重点讲解了CMakeLists.txt的配置方法，包括添加可执行文件声明和使用ament_target_dependencies链接依赖。特别强调了必须添加install()指令将可执行文件安装到正确位置，否则会出现"ros2 run找不到节点"的问题。最后提供了使用colcon构建和运行节点的完整命令序列，并指出在co
2026-04-27 19:20:33
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原创 1.1，使用功能包组织python节点
本文介绍了ROS2中Python功能包的开发全流程，主要包括五个关键步骤：1. 使用ros2 pkg create命令创建Python功能包模板；2. 编写Python节点代码，包含初始化、日志输出和事件循环等核心功能；3. 配置package.xml声明依赖关系和setup.py注册可执行节点；4. 使用colcon build编译工作区并通过source配置环境变量；5. 最后用ros2 run命令运行节点。文章详细解析了每个步骤的具体操作方法和注意事项，特别是对文件结构、配置参数和运行机制进行了深入说
2026-04-27 17:42:47
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原创 Ubuntu22.04安装ROS2教程
ROS2与Ubuntu版本匹配及安装指南 搭建ROS2开发环境时，需严格匹配Ubuntu与ROS2的LTS版本： Ubuntu 22.04 → ROS2 Humble（支持至2027年） Ubuntu 24.04 → ROS2 Jazzy（支持至2029年） 安装步骤： 换源（推荐清华源以加速下载） 添加ROS2仓库并安装核心组件（如ros-humble-desktop） 配置环境变量（自动加载至.bashrc） 验证安装： 运行小海龟仿真测试（turtlesim_node + turtle_teleop_
2026-04-26 18:20:22
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原创 2.1.1 RK3576 OpenCV 从解压到测试完整教程（避免 Qt 依赖问题，强制使用 GTK3 窗口后端）
本文介绍了在RK3576开发板上编译OpenCV 4.10.0并解决Qt依赖问题的完整流程。主要内容包括：1) 下载OpenCV主库和扩展库源码包；2) 安装编译依赖项（重点关闭Qt、启用GTK3）；3) 配置CMake参数（WITH_QT=OFF/WITH_GTK=ON）；4) 编译安装OpenCV；5) 编写测试程序验证窗口显示功能；6) 提供环境变量永久配置方案。教程特别针对RK3576板子的Qt环境问题，通过强制使用GTK3后端确保imshow()等GUI功能正常工作，并给出了编译错误和运行时问题的
2026-04-15 18:14:17
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原创 2.1，RK3576+WSL(win)+SSH(vscode)远程，采集、标注、训练、部署YOLOv8模型(C++版本)
本文档详细介绍了在RK3576开发板上原生编译部署YOLOv8模型的完整流程。主要内容包括：1) 环境准备，需确认NPU驱动版本(≥0.9.6)并安装gcc/g++/cmake等编译工具；2) 代码适配，修改类别数为4并更新标签文件；3) 编译部署，通过CMake配置SOC型号(rk3576)，完成编译安装；4) 运行测试，需设置动态库路径并指定模型和测试图像路径。文档特别强调了板端原生编译与交叉编译的区别，提供了解决编译环境报错的实用方法，并详细说明了关键配置文件的修改要点，确保4分类模型能正确部署运行。
2026-04-13 17:59:14
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原创 2，RK3576+WSL(win)+SSH(vscode)远程，采集、标注、训练、部署YOLOv8模型（Python版本）
本文详细介绍了YOLOv8模型在RK3576开发板上的完整部署流程。主要内容包括：1) 环境准备（WSL、Miniforge、RKNN-Toolkit2安装）；2) 数据采集与标注（视频分帧、X-AnyLabeling标注、数据集划分）；3) YOLOv8模型训练与验证；4) 模型转换（PT→ONNX→RKNN），包括FP16和INT8量化对比；5) RK3576开发板部署，测试了不同量化模型和分辨率下的推理性能。实验结果表明，INT8量化相比FP16提速约1倍且精度相当，降低分辨率可显著减少前处理耗时。该
2026-04-11 16:24:58
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原创 1，RK3568+WSL(win)+SSH(vscode)远程部署YOLOv8
这里不能直接使用 python .\ultralytics\engine\exporter.py 会报错！发板是 ARM 架构（RK3568 / ARM64） 和之前WSL安装的不一样！在满足 ./requirements.txt 的环境要求后，执行以下语句导出模型。分类分支：预测类别置信度 → 维度 80（COCO 80 类）：batch size（一次处理 16 张图片）第一层：大目标检测（80×80 特征图）第二层：中目标检测（40×40 特征图）第三层：小目标检测（20×20 特征图）
2026-04-02 13:24:01
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原创 6，win11 上WSL2全新安装ubuntu系统到非系统盘和通过导出/导入方式将其迁移到非系统盘
本文介绍了WSL系统迁移至非系统盘的两种方法：全新安装和已有系统迁移。全新安装部分包含下载Ubuntu22.04根文件系统、导入指定位置及设置默认用户三个步骤。迁移已有系统则需完成停止WSL、导出系统、注销原系统、重新导入和设置默认用户五个关键操作。最后提供了验证方法，通过检查目标盘文件和新位置数据清空情况确认迁移成功。所有操作均通过PowerShell命令实现，重点强调了设置默认用户的重要性。
2026-03-28 16:11:56
465
原创 两台电脑通过网线连接通信
两台电脑通过网线直连需手动配置IP地址：1）打开网络适配器设置（Win+R输入ncpa.cpl）；2）禁用无线网络；3）设置固定IP（如192.168.1.1/192.168.1.2）；4）关闭防火墙；5）禁用手机网络连接。测试时需确保使用有线连接并正确配置IP地址。
2025-12-06 16:54:39
287
原创 Visual Studio 2022下C++项目打包发布教程（以PCL1.11.1为例）
本文介绍了如何将一个PCL点云处理项目打包为可执行安装程序的具体流程。主要包括：1)测试项目正常运行并获取依赖库清单；2)使用Dependencies工具分析依赖关系；3)通过Visual Studio创建Setup项目，自动收集所有依赖项；4)创建快捷方式并设置图标；5)生成安装包后的测试验证；6)针对缺失DLL的解决方案。最后建议将所有DLL文件一并打包以确保兼容性，文中提供了完整的操作步骤和注意事项。
2025-10-11 16:28:37
294
原创 VSCode配置PCL1.11.1（CMakeLists.txt）
本文介绍了在Windows11系统下配置PCL(点云库)1.11.1的开发环境，主要包括四个部分：1)环境配置，包括安装PCL、设置环境变量；2)CMake生成器配置；3)测试文件编写，包含一个完整的点云生成、半径搜索和可视化的示例程序；4)扩展部分说明如何在VisualStudio中构建项目。文章详细说明了CMakeLists.txt的配置要点，并提供了两种构建方式：命令行方式和VisualStudio方式。最后展示了如何运行生成的可执行文件进行点云可视化。
2025-10-10 17:35:53
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原创 PCL1.11.1配置项目属性表（.props）
本文详细介绍了PCL1.11.1在Visual Studio中的配置步骤。首先需要设置Debug和Release模式的通用属性，包括环境变量路径、SDL检查和符合模式。然后创建项目属性表，添加PCL及其第三方库（Boost、Eigen、FLANN等）的包含目录和库目录。同时配置预定义宏和附加依赖项，分别给出了Debug和Release版本所需的大量PCL和VTK库文件列表。通过系统化的配置，确保项目能够正确链接和使用PCL1.11.1点云库及其相关组件。
2025-09-18 17:14:14
210
原创 ADB 安装教程：如何在 Windows、 Linux 上安装 Android Debug Bridge
本文介绍了在Windows和Linux系统上安装ADB（Android调试桥）的方法。对于Windows系统：1）从官网下载ADB工具并解压；2）通过命令提示符验证安装；3）配置环境变量以实现全局使用；4）再次验证全局ADB功能。Linux系统可通过包管理器直接安装（如Ubuntu使用apt，Fedora使用dnf），安装后同样需验证版本信息确认成功。两种系统安装完成后，都能通过"adb version"命令检查安装状态。
2025-08-26 17:42:37
438
原创 0，Docker 架构
Docker采用客户端-服务器架构，核心组件包括Docker客户端(CLI)、守护进程(dockerd)、容器、镜像和仓库。客户端通过REST API与守护进程交互，执行构建、运行和管理容器的操作。镜像是只读模板，容器基于镜像运行，具有独立隔离的运行环境。仓库(DockerHub等)用于存储和分发镜像。工作流程包括构建镜像、推送/拉取镜像、运行容器及管理网络存储。Docker的架构设计实现了应用及其依赖的轻量级封装，确保跨环境一致性运行。
2025-08-22 09:42:31
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原创 Python与C++通信教程：C++打包dll，供Python调用（1）
本文介绍了如何将C++代码编译为DLL并用Python调用。首先创建一个包含数学运算和字符串反转功能的C++工程(math_functions.cpp)，支持独立运行和DLL编译。重点说明了两种编译方式：静态链接生成独立可移植的DLL，动态链接则依赖MinGW运行库。示例采用静态链接方式，通过g++命令生成MathFunctions.dll。最后提供了Python调用示例(test_dll.py)，使用ctypes模块加载DLL并测试数学运算、字符串处理和性能，展示了C++与Python的互操作性。
2025-08-04 09:55:27
335
原创 5，Docker运行最新ultralytics-main教程
摘要：本文介绍了在Windows11环境下通过Docker配置GPU加速运行Ultralytics项目的完整流程。主要内容包括：1）获取Ultralytics项目源码；2）安装配置Docker环境；3）启用WSL2后端并配置GPU加速；4）解析Dockerfile关键配置项；5）构建Docker镜像时的注意事项（如国内源配置、非必要功能注释等）；6）两种运行容器的方式（交互式Shell和直接执行命令）。重点解决了GPU加速配置、国内下载速度优化等实际问题，提供了完整的容器化部署方案。
2025-07-30 18:31:23
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原创 4，Docker运行python代码
本文介绍了使用Docker部署YOLOv8目标检测模型的完整流程。主要内容包括：1）项目文件结构说明（predict.py预测脚本、Dockerfile构建文件和requirements.txt依赖文件）；2）Docker镜像构建与运行的详细步骤，重点讲解了两种运行方式（直接运行和挂载目录运行）；3）常用Docker命令速查表，涵盖镜像管理、容器操作、日志查看等核心功能。通过挂载本地目录的方式，可实现代码修改后即时生效，无需重复构建镜像，提高开发效率。
2025-07-28 14:57:36
408
原创 3，Windows11安装docker保姆级教程
本文详细介绍了在Windows系统上配置Hyper-V虚拟化环境并安装Docker的完整流程。主要内容包括：1）通过不同方法启用Hyper-V（专业版通过功能/命令启用，家庭版通过批处理脚本强制安装）；2）BIOS中开启虚拟化支持；3）安装配置WSL 2；4）Docker的安装步骤（特别注意安装路径设置）；5）配置国内镜像源加速；6）通过Nginx镜像测试Docker功能，包括容器启停、端口映射等基本操作。文章提供了详细的命令行操作指南和常见问题的解决方案，适用于Windows各版本用户搭建容器化开发环境。
2025-07-27 21:37:39
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原创 2，Docker 架构
Docker是一种容器化技术，其核心组件包括客户端、守护进程、镜像、容器和仓库。镜像作为只读模板用于创建容器，容器则是轻量级的运行实例。工作流程涉及构建镜像、推送到仓库、拉取镜像和运行容器。Docker提供网络和卷管理功能确保容器间通信和数据持久化。Docker Compose支持多容器应用定义，而Docker Swarm实现集群管理。通过RESTful API与守护进程交互，用户可以灵活管理容器生命周期。Docker架构实现了应用程序的快速部署和环境一致性。
2025-07-27 14:37:37
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原创 1，Docker的基本概念
本文介绍了容器化技术及其核心Docker的架构与概念。首先对比传统部署痛点（环境不一致、依赖复杂等）与容器化解决方案（标准化、轻量级、快速部署）。重点解析Docker三大核心：镜像（只读模板）、容器（运行实例）和仓库（镜像存储），并对比容器与虚拟机的架构差异及适用场景。最后阐述Docker架构组件，包括Client、Daemon、Engine和Registry的协作机制，展示了Docker如何实现高效的应用打包与分发。全文系统梳理了容器化技术的核心原理与实践价值。
2025-07-27 14:02:55
453
原创 VScode配置基础C/C++
本文详细介绍了在VSCode中配置C/C++开发环境的完整流程。主要内容包括：1)安装MinGW和VSCode插件；2)配置tasks.json、launch.json和c_cpp_properties.json三个关键文件；3)实现多文件编译的两种方法（终端直接编译和VSCode环境运行）；4)解决子文件夹多文件编译问题，提供独立配置和统一配置两种方案。文章特别强调了项目目录结构管理的重要性，指出每个子文件夹应视为独立项目进行配置。最后还比较了调试、运行和直接运行三种方式的区别，并提供了常见错误的解决方案
2025-07-20 17:48:10
455
原创 gcc 和 g++ 的区别
GCC与G++是GNU工具链中的兄弟编译器，核心区别在于默认语言处理：GCC专为C语言优化，G++则面向C++并自动链接标准库。关键差异体现在：1）编译C++时G++自动链接libstdc++库；2）混合编译需用G++统一链接；3）纯C项目建议使用GCC避免额外开销。常见误区包括认为GCC不能编译C++（实际需手动链接库）及误认两者输出不同（实际相同配置下结果一致）。选择原则：C++项目优先G++，纯C项目选用GCC。
2025-07-20 14:30:30
1080
YOLOv5 6.0版本YOLOv5s.onnx
2024-08-17
YOLOv8钢缆分割pt文件
2024-08-17
YOLOv5版本 螺母pt文件 ，可用于尺寸测量
2024-08-17
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