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RSS订阅原创 10 基于ROS2的综合应用
全面介绍ROS（Robot Operating System）的使用，包括基础概念、安装配置、编程技巧以及在机器人开发中的实际应用。通过本课程的学习，学生将掌握基于ROS的机器人软件开发能力，并能够利用ROS进行机器人的感知、决策和控制。
2025-03-09 01:31:55
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原创 9 ROS2的机械臂应用
全面介绍ROS（Robot Operating System）的使用，包括基础概念、安装配置、编程技巧以及在机器人开发中的实际应用。通过本课程的学习，学生将掌握基于ROS的机器人软件开发能力，并能够利用ROS进行机器人的感知、决策和控制。
2025-03-09 01:29:09
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原创 8 ROS2的三维视觉应用
全面介绍ROS（Robot Operating System）的使用，包括基础概念、安装配置、编程技巧以及在机器人开发中的实际应用。通过本课程的学习，学生将掌握基于ROS的机器人软件开发能力，并能够利用ROS进行机器人的感知、决策和控制。
2025-03-09 01:26:26
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原创 7 ROS2中的图像视觉应用
全面介绍ROS（Robot Operating System）的使用，包括基础概念、安装配置、编程技巧以及在机器人开发中的实际应用。通过本课程的学习，学生将掌握基于ROS的机器人软件开发能力，并能够利用ROS进行机器人的感知、决策和控制。
2025-03-09 01:24:30
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原创 6 ROS2中的NAV2自主导航
全面介绍ROS（Robot Operating System）的使用，包括基础概念、安装配置、编程技巧以及在机器人开发中的实际应用。通过本课程的学习，学生将掌握基于ROS的机器人软件开发能力，并能够利用ROS进行机器人的感知、决策和控制。
2025-03-09 01:18:25
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原创 5 ROS2中的SLAM环境建图
全面介绍ROS（Robot Operating System）的使用，包括基础概念、安装配置、编程技巧以及在机器人开发中的实际应用。通过本课程的学习，学生将掌握基于ROS的机器人软件开发能力，并能够利用ROS进行机器人的感知、决策和控制。
2025-03-09 01:13:30
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原创 4 IMU在ROS2中的使用
全面介绍ROS（Robot Operating System）的使用，包括基础概念、安装配置、编程技巧以及在机器人开发中的实际应用。通过本课程的学习，学生将掌握基于ROS的机器人软件开发能力，并能够利用ROS进行机器人的感知、决策和控制。
2025-03-09 01:10:25
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原创 3 激光雷达在ROS2中的使用
全面介绍ROS（Robot Operating System）的使用，包括基础概念、安装配置、编程技巧以及在机器人开发中的实际应用。通过本课程的学习，学生将掌握基于ROS的机器人软件开发能力，并能够利用ROS进行机器人的感知、决策和控制。
2025-03-09 01:04:02
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原创 2 ROS2机器人运动控制
全面介绍ROS（Robot Operating System）的使用，包括基础概念、安装配置、编程技巧以及在机器人开发中的实际应用。通过本课程的学习，学生将掌握基于ROS的机器人软件开发能力，并能够利用ROS进行机器人的感知、决策和控制。
2025-03-09 00:59:28
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原创 1 ROS2编程基础
全面介绍ROS（Robot Operating System）的使用，包括基础概念、安装配置、编程技巧以及在机器人开发中的实际应用。掌握基于ROS的机器人软件开发能力，并能够利用ROS进行机器人的感知、决策和控制。
2025-03-09 00:57:01
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原创 自然语言处理-情感分析
情感分析（Sentiment Analysis）又称为意见挖据、倾向性分析等，对情感倾向性（喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等）的文本进行分析、处理、归钠和推理，生成评论摘要，抽取情感标签等。自2000年年初以来，情感分析成为自然语言处理中最活跃的研究领城之一。情感评论的文本往往具有以下特点。（1）文本短，很多评论就是一句话。（2）情感倾向明显，如“好”“可以”“漂亮”。（3）语言不规范，会出现网路用同、符号、数字等，如“666“神器”。（4）重复性大，一句话中出现多次词语重复，如“很好，很好，很好”
2024-02-29 20:58:34
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原创 自然语言处理-信息提取
目前常用的模型成方法包括隐马尔可大模型、语言模型、最大熵模型、支特向量机、决策树和条件随机场等，其中，条件随机场（Conditional Random Field,CRP）是由McCallum等人在2003年发明，与基于字的汉语分词方法的原理一样，就是把命名实体识别过程看作个序列标注问题，将给定文本首先进行分词处理，然后对人名、简单地名和简单的组织机构名进行识别，最后识别复合地名和复合组织机构名。已知4匹马分别是{a,b,c,d}，其获胜概率分别为{1/2,1/4,1/8,1/8}。掌握正则表达式的应用；
2024-02-29 20:55:45
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原创 自然语言处理-评价指标
信息分类的评价指标一般有以下几个：混淆矩阵、准确率、精准率、召回率、F1 Score值、ROC曲线、AUC面积和分类评估报告。重点介绍了Sklearn的分类评价指标的函数和方法。讲解了中文分词的指标以及未登录词和登录词召回率。
2024-02-21 10:44:53
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原创 自然语言处理-文本聚类
文本聚类是指将相似度较大的文档分成一类，通过将自然语言文字信息转换成数学信息，以高维空间点的形式展现出来，通过计算点的距离远近进行聚类，簇内点的距离尽量近，但簇与簇之间的点要尽量远。实验介绍了K-Means聚类算法的原理和步骤，主成分分析方法用于数据降维，并介绍了K-Means的ARI和轮廓系数两个评估指标。最后给出英文文本聚类实例。
2024-02-21 10:39:33
1376
原创 自然语言处理-文本分类
本实验重点介绍了朴素贝叶斯和支持向量机两种机器学习方法。关于朴素贝叶斯，介绍了贝叶斯定理、三种贝叶斯分类方法，使用朴素贝叶斯进行新闻分类。关于支持向量机，介绍支持向量机的原理，了解三种核函数一线性核函数、多项式核函数和高斯核函数。使用支持向量机对鸢尾花的分类。最后介绍了垃圾邮件的文本分类的两种实现方式。
2024-02-21 10:35:57
873
原创 自然语言处理-中文分词
语料是指一批文本（句子、文章摘要、段落或者整篇文章）的集合。由于文本处理的最小单位是词语，需要对语料进行分词处理。分词是指将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。在英文中，单词之间是以空格作为自然分界符，而中文只有明显的逗号，句号等分界符进行句段划界，词与词之间没有明显的界限标志，因此分词是汉语文本分析处理中的首要问题，也是机器翻译、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等中文信息处理的基础。当基于jieba词库的分词结果不符合需求时，可以通过自定义的词典实现。自定义具有如下两种方式。
2023-12-26 08:55:05
1611
原创 自然语言处理-特征工程
特征是指区分事物的属性。特征工程是指通过规范化、标准化、鲁棒化和正则化等方法将数据转换成符合算法要求的数据。重点介绍词袋模型和词向量，特别是独热编码和TF-IDF。
2023-12-22 14:54:07
1012
原创 自然语言处理-语料清洗
语料清洗是自然语言处理的第一步，对最终结果起到决定性作用。要实验重点讲解了语料的清洗策略，填充缺失值、消除异常值和平滑噪声数据等清洗方法。介绍数据替换、数据映射、数据合并和数据补充等数据转换功能，missingno库用于数据分析前的数据检查，查看数据集完整性。词云用于可视化地显示数据相关信息。
2023-12-22 09:33:53
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原创 Sklearn和NLTK
Sklearn（Scikit-learn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，具有分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理六大模块。（1）分类：识别某个对象属于哪个类别，常用的算法有SVM（支持向量机）、KNN（最近邻）、Random Forest（随机森林）。（2）回归：预测与对象相关联的连续值属性，常见的算法有SVR（支持向量机）、Ridge Regression（岭回归）。（3）聚类：将相似对象自动归类分组，常用的算法有K-Means（K均值聚类算法）。
2023-12-22 09:19:01
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原创 Python数据科学
本实验重点介绍了数据科学模块NumPy和SciPy，数据可视化Matplotlib和Seaborn，以及统计与分析模块Pandas。其中，NumPy负责数值计算、矩阵操作等；Matplotlib和Seaborn负责数据可视化；Pandas用于数据清洗等。SciPy负责常见的数学算法、插值、拟合等。
2023-12-21 10:22:19
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原创 Python流程控制
1 实验介绍1.1 关于本实验本实验主要介绍三种基本结构：（1）顺序结构是程序按照代码出现的先后次序执行。（2）选择结构是用来实现逻辑判断功能的重要手段。（3）循环结构是指程序有规律地反复执行某一操作块的现象，介绍了Python语言的while循环和for循环，while循环常用于多次重复运算，而for循环用于遍历序列型数据，最后，介绍了break、continue和pass等辅助语句。1.2 实验目的掌握程序的三种基本结构；掌握顺序结构程序设计；熟练掌握Python语言中输入输出格式的规则和
2023-12-21 10:09:33
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原创 Python函数
复杂的问题通常采用“分而治之”的思想解决，把大任务分解为多个小的任务，解决每个小的容易的子任务，从而解决较大的复杂任务。主要介绍函数的声明和调用、返回值及函数的四种参数，以及两类特殊的函数等相关知识。
2023-12-20 11:56:35
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空空如也
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