Stuomasi_xiaoxin的博客

摘要： ROS2是对ROS1架构的彻底重构，旨在从科研原型升级为工业级机器人操作系统。ROS1的中心化Master节点、非实时通信及安全性缺陷限制了其工业应用。ROS2引入DDS中间件，实现去中心化通信，支持多机器人协同与实时控制，并通过QoS策略优化网络性能。同时，ROS2增强了跨平台兼容性、生命周期节点管理和安全性（SROS2）。工具链升级包括Python Launch系统、Colcon构建工具及Micro-ROS嵌入式支持。尽管迁移面临学习曲线，ROS2的确定性、可靠性和安全性使其成为机器人开发的未来

本文汇总了Linux系统资源监控的核心命令清单：1）CPU负载查看（uptime/loadavg）；2）实时监控工具（top/htop/atop）；3）内存检查（free/meminfo）；4）磁盘分析（df/du/iotop）；5）网络监控（nload/iftop）；6）综合工具（vmstat/pidstat/glances）。这些命令覆盖CPU、内存、磁盘、网络等关键指标，建议收藏作为排查系统性能问题的快速参考指南。其中mpstat、top按P排序、free -h、df -h和iotop是最常用的基础命

YOLOv13汉化优化版是基于最新YOLOv13目标检测框架的本地化版本，针对中文用户进行了全面优化。项目重点包括超图增强自适应视觉感知技术(HyperACE)、全流程聚合-分发范式(FullPAD)等创新特性，在MS COCO基准测试中展现出优于YOLOv8/v10/v12的性能表现。项目提供一键式环境配置、训练推理脚本、模型导出等功能，并针对国内用户优化了镜像源和依赖管理。通过引入超图计算技术，该版本实现了高阶视觉关联建模，在保持轻量化的同时提升检测精度，为中文开发者提供了更便捷高效的目标检测解决方案。

摘要：本文介绍了两种免费使用Claude4 AI模型的官方途径。一是通过AmazonQ插件，支持主流编程工具如VSCode等；二是通过亚马逊新一代AI编程环境Kiro（基于VSCode二次开发），目前公开预览版可免费使用Claude4。文章详细对比了Kiro与AmazonQ、Cursor等工具的差异，指出Kiro采用"规范驱动"开发模式，定位为更专业的代理式IDE。同时也提到Kiro当前存在响应速度慢、服务器过载等问题。最后透露Kiro未来将采用分层付费模式，并可能被纳入AmazonQ

YOLOv13 突破性引入超图视觉与全流程协同机制，重新定义实时目标检测性能天花板。该模型由多所高校联合研发，核心创新包括：1）HyperACE 超图高阶建模，通过自适应超边生成和两阶段消息传递捕捉跨物体关联；2）FullPAD 全网络聚合-分发范式，构建三通道信息高速网络；3）DS-C3k 轻量化架构，深度可分离卷积实现参数减少18-25%。实验显示，YOLOv13-N仅用6.4G FLOPs即达41.6 mAP，X版本更以54.8 mAP刷新SOTA。模型已开源并支持多平台部署，为边缘智能和复杂场景检测

还在网页上与 AI 聊天？你OUT了！本文将带你一步步将 Google 强大的 Gemini 模型集成到你的命令行终端中。无论你是开发者、运维工程师，还是仅仅是一个热爱折腾的极客，gemini-cli 都将成为你手中无往不利的神器。本文是保姆级教程，从环境配置到实战技巧，并深入剖析了国内用户可能遇到的网络问题等常见“坑”，助你轻松玩转终端 AI。

摘要：本文提供了一份Docker从入门到实战的完整指南。首先解释了Docker的核心概念（镜像、容器、仓库）及其解决环境一致性的价值。通过5分钟部署Nginx网站的实战案例，详细演示了从搜索镜像到删除容器的完整流程。最后附上超全面的Docker命令手册，涵盖镜像管理、容器操作等常见场景。文章采用"保姆式"教学风格，帮助开发者快速掌握这一现代化部署技术，解决"在我机器上能运行"的经典问题。

本教程详细介绍了如何在Windows系统上安装和配置FFmpeg，并提供了基本的使用示例。FFmpeg是一款功能强大的开源多媒体处理工具，支持音视频的编码、解码、转码等多种操作。安装步骤包括下载、解压、配置环境变量和验证安装。基本使用示例包括查看媒体文件信息、格式转换、提取音频和视频、改变分辨率、截取片段、压缩视频和合并文件。此外，还介绍了进阶使用提示，如查看支持的格式和编解码器、使用滤镜和硬件加速。通过本教程，用户可以快速掌握FFmpeg的基本操作，并逐步探索其更多功能。

使用免费GPU服务器的必要性在于其显著降低深度学习、科学计算等高算力任务的门槛，帮助个人开发者、学生及初创企业节省硬件成本 。

以下是在本地部署运行 ORB-SLAM3 的详细步骤，基于官方 README.md 和最佳实践整理，适用于 Ubuntu 16.04/18.04/20.04/22.04 系统：

ubuntu 22.04系统安装ros 2详细步骤流程。

随着深度学习模型规模的不断扩大，单个GPU的内存和计算能力已经难以满足训练需求。例如，使用8块GPU进行训练，理论上可以将训练时间缩短到原来的1/8（实际效果受通信开销影响）。通过分布式训练，可以将模型分割到多个GPU上进行训练。模型在每个GPU上复制一份，每个GPU计算其数据子集的梯度，然后通过。模型并行是将模型的不同部分分配到不同的GPU上。在训练过程中，每个GPU独立计算梯度，然后通过AllReduce操作汇总梯度并更新模型参数。结合数据并行和模型并行，既分割数据又分割模型，充分利用两者的优势。

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的模型格式，旨在解决不同框架之间的模型转换问题。跨框架兼容：支持TensorFlow、PyTorch、MXNet等多种框架。标准化表示：通过Protobuf定义模型结构和权重。性能优化：支持推理引擎（如ONNX Runtime）的高效推理。

这篇文章主要讲解英伟达驱动安装，以及cuda Toolkit安装教程，cudnn安装详细教程，以及如何检验安装环境生效。话不多说，上干货！

Windows PowerShell 版权所有（C） Microsoft Corporation。保留所有权利。安装最新的 PowerShell，了解新功能和改进！新装的conda 以及pycharm未能正确初始化，或conda环境变量配置错误问题解决！！！

Deepseek本地部署详细教程!

PyTorch 由 Facebook 人工智能研究实验室（FAIR）开发，于 2017 年开源。它基于 Torch 框架，借助 Python 语言的优势，迅速在深度学习社区中传播开来。随着不断的更新迭代，PyTorch 功能日益丰富，社区也越发活跃，成为了深度学习领域的重要框架之一。在实际应用中，可能需要自定义一些特殊的层或模块。本文全面介绍了 PyTorch 深度学习框架，从基础概念到实际操作，再到进阶应用和其丰富的生态圈。通过实际案例，读者可以更直观地理解和掌握 PyTorch 的使用方法。

TensorFlow 最初由 Google Brain 团队开发，于 2015 年开源。经过多年的发展，它已经成为了一个高度灵活且功能丰富的深度学习框架，广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。TensorFlow 作为一款功能强大的深度学习框架，为开发者提供了丰富的工具和灵活的编程模型，无论是初学者快速上手深度学习，还是研究人员进行复杂模型的开发，都能从中受益。通过本文的介绍和操作示例，希望你能对 TensorFlow 有更深入的理解，并在实际项目中灵活运用。