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RSS订阅原创 CoppeliaSim深度强化学习（六）：马尔可夫决策过程
在时间步 t+1 时，环境的反馈仅取决于上一时间步 t 的状态 s 和动作 a，与时间步 t-1 以及步 t-1 之前的时间步都没有关联性。PSt1∣StPSt1∣S1StPSt1∣StPSt1∣S1...St原本的马尔科夫过程加上奖励值之后就变成了马尔科夫奖励过程，其中 R 就是奖励，γ\gammaγ是折扣因子。
2025-09-16 17:49:05
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原创 CoppeliaSim深度强化学习（三）：创建gym环境
本文介绍了Gymnasium库的安装、使用和自定义环境创建方法。首先详细说明了Gymnasium及其扩展的安装命令和依赖库版本。接着展示了基本测试代码，演示了如何创建环境、获取观测值、执行随机动作等核心功能。然后介绍了Gymnasium的关键API接口，包括step、reset等方法，以及action_space、observation_space等重要属性。文章还概述了Gymnasium支持的各种空间类型。最后，通过实例演示了如何创建和注册自定义环境，包括使用copier模板创建项目目录、设置代理、安装环
2025-09-10 10:59:10
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原创 CoppeliaSim深度强化学习（二）：远程API函数
simx_opmode_blocking：发送命令作为一个整体。回复也将作为一个整体返回。等待回复（_REPLY_WAIT_TIMEOUT_IN_MS 为超时时间）.，第一个参数为客户端ID,第二个参数为关节轴句柄，第三个参数为话题模式，当前函数返回结果（成功标识、弧度）。simx_opmode_oneshot：发送命令为一个整体。回复也将作为一个整体返回。在本节自带的资源中，可以看见参数详情，相比较python，文档中省略了第一个参数客户端ID。其它函数详情，请参考文档。
2025-09-01 23:06:12
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原创 CoppeliaSim深度强化学习（一）：python的api连接
使用Pycharm新建python项目，将 sim.py、simConst.py、 simpleTest.py、 remoteApi.dll都复制到该项目下。添加 simRemoteApi.start(19999)代码。
2025-08-25 21:36:32
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原创 YOLO11 class网络pt模型转onnx模型精度损失问题解决
第二步则是对(320, 382)进行中心提取，图像尺寸转为(320,320)。注：博主本来是在c++上进行onnx模型部署，但是c++代码上onnx模型错误率很高，为了方便调试，也为了检测python和c++加载模型会有什么变化，所以在以下python代码中进行了测试，测试结果与c++代码的结果一样。因此，从模型导出的参数设置，到onnx模型cv2.dnn.blobFromImage方法加载的参数设置，都进行了改变，对错误率的减少基本没有作用，因此怀疑是pt模型的图像预处理与onnx的图像预处理存在不同。
2025-07-16 19:39:32
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原创 YOLOV11-obb模型基于opencv的onnx部署
c++代码也可加载YOLOV8/YOLOV5的模型，本文是针对obb模型，如果不是obb模型，按照模型实际输出进行修改。
2025-06-19 10:52:00
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原创 YOLOV11 obb模型训练
1.2、安装torch2、ultralytics2.1、yolov11n_obb下载yolov11代码下载页，页面下拉，属于Models/Oriented Bounding Boxes (DOTAv1)下按照以下步骤进行转换过程：第一步：原始XML文件 ——————> DOTA格式的XML文件（ 原始XML文件格式 ：cx，cy，w，h，angle—> DOTA格式的XML文件格式 ：x0，y0，x1，y1，x2，y2，x3，y3 ）第二步：DOTA格式的XML文件 ——————> D
2025-06-18 16:24:01
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原创 CoppeliaSim深度强化学习（五）：贝叶斯定理
先要从条件概率讲起，条件概率，一般记作P(A|B)，意思是当B事件发生时，A事件发生的概率。其定义为PA∣BPBPA∩B其中 P(A∩B) 意思是A和B共同发生的概率，称为联合概率。也可以写作 P(A,B) 或 P(AB)。注意，定义中。
2025-06-13 17:57:16
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原创 川崎BX200L在Solidwords中按照DH参数导出数据
1. step模型下载2. DH参数获取2.1 roboDH软件下载模型2.2 DH参数获取3. solidworks软件stl格式保存设置4. 坐标系建立与保存5. python展示
2024-12-09 16:54:29
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原创 机器人正运动学DH参数详解
连杆长度a：两轴之间公垂线的长度连杆转角α：假设作一个平面，并使该平面与两关节轴之间的公垂线垂直，然后把关节轴i-1和关节轴i投影到该平面上，在平面内轴i-1按照右手法则绕a转向轴i。
2024-08-09 11:35:48
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原创 WIN10+VS2019+CUDA11.8 使用TensorRT部署 yolov5-5.0
将下载的《yolov5加速包》中所有文件，复制粘贴到已下载《tensorrtx-yolov5》解压tensorrtx-yolov5-v5.0\yolov5目录下，其中的CMakeLists.txt选择替换原有文件。将《tensorrtx-yolov5》文件下的gen_wts.py文件复制到《yolov5-5.0》目录下，按照下图操作。将转出的wts模型，复制到3.3所生成的yolov5.exe同级目录下。编译过程中出现如下图的错误是可以不用管的。TensorRT配置成功。
2024-06-27 11:11:37
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空空如也
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