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RSS订阅原创 class type costmap_2d::Layer does not exist
class type costmap_2d::Layer does not exist
2023-01-03 20:53:15
466
原创 undefined reference to symbol ‘pthread_create@@GLIBC_2.2.5‘
undefined reference to symbol 'pthread_create@@GLIBC_2.2.5'
2022-09-19 15:36:55
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原创 error: invalid use of incomplete type ‘class ceres::LocalParameterization’
error: invalid use of incomplete type ‘class ceres::LocalParameterization’
2022-09-08 14:51:01
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原创 Eigen::Isometry3d入门
本文为入门笔记，详细请看大佬文章，写的非常具体。欧式变换也称为等距变换(Isometry Transform)，可以看作是维持任意两点距离不变的仿射变换。(ab)\left(a \\ b \right)(ab)初始化共两种方法，第一种使用较为频繁。 //设置旋转向量V Eigen::AngleAxisd V(M_PI / 4, Eigen::Vector3d(1, 0, 1)); //设置平移向量 Eigen::Vector3d translation(1, 3, 4); //将T初始
2022-05-06 21:02:23
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原创 wps在Ubuntu不能使用中文
首先请确保您的系统中有中文输入法vim /usr/bin/wps#在“#!/bin/bash"后，在“gOpt="前添加以下内容。本人使用的是ibus框架，fcitx框架将ibus改为fcitx即可。export XMODIFIERS="@im=ibus"export QT_IM_MODULE=“ibus”#强制保存:w !sudo tee %#退出:q!...
2022-05-01 17:12:31
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原创 Ubuntu 18.04 OpenCV3.4安装
0.安装依赖项sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-devsudo apt-get install libtiff5-dev libswscale-devsudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"sudo apt updatesudo
2022-04-28 18:12:24
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原创 ORB_SLAM2安装5大坑
系统：Ubuntu 18.04 (安装系统后一定要换成国内的清华源和阿里源)欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；在创作中心设置你喜爱的代码高
2022-04-28 01:58:05
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原创 CUDA文件中无法打开源文件＜stdio.h＞
问题注意！！！是在创建CUDA的文件中显示无法打开源文件<stdio.h>CUDA 版本：10.1VS 版本：2017解决方案方案1.按照从新设置包含目录的方法，成功。附上网上大神链接方案2.无视错误试着运行一下，竟然可以运行。说明此种问题很有可能是内部某些设置为刷新缘故，那就简单了！1.打开项目属性2.随便找一个能选择 “是\否” 的项目，将 “是” 改为 “否” 或者将 “否” 改成 “是” ，点击右下角 “应用” -> ”确定” 。3.这时能看到一切已经正
2022-03-18 02:43:32
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转载 递归、迭代与循环
感谢知乎大佬CyrusCao的回答：原文链接递归：自己调用自己，每次旨在缩小问题规模。迭代：自己执行很多次，每次旨在更接近目标。循环：侧重于描述每次操作和上一次操作相同之处。迭代：侧重于描述每次操作和上一次操作的不同之处。例： for 循环，其中的逻辑每次执行都相同，我们可以说它是一个循环。但 for 循环中定义的局部变量 i（每次循环自增的那个），每次执行都会有新的值代替旧的值，我们可以说它是在迭代。...
2021-10-27 21:50:40
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原创 函数递归简单理解
0.简单理解0.1.生成一个函数的执行栈，将本次参数和未执行的函数（一般是归来过程）压入栈中，后调用的函数先返回值（有时候也会没有返回值，没有返回值时，用该层的参数执行未完成的函数，然后返回下一层）。0.2.一般情况下if后写终止条件。1.应用递归定义的数学函数：（1）阶乘函数。（2）2阶Fibonacci数列。具有递归特性的数据结构：（1）二叉树。（2）广义表。可递归求解的问题：（1）迷宫问题。（2）Hanoi塔问题。2.解决问题方式在递去过程中解决。（把递归函数前所有函数执行完
2021-10-27 17:06:41
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原创 python括号使用
详细detail类型作用小括号 ’ ( ) ’元组：是一种不可变序列中括号 ’ [ ] ’list：可变化的序列大括号 ’ { } ’dict字典：由 key 和 value 联系起来
2021-10-16 19:40:53
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原创 卷积核的理解
0.注意内容不同的卷积核就是不同的特征提取器。tf.Conv2D()中的第一个参数filiter指的是输出卷积特征层维度大小，数据输出想升维降维都从此处控制。千万注意：该参数与卷积核通道数无关。卷积核的通道数（深度）自动与输入数据通道数相等。（例：红圈处的特征层为128，则作用在此特征层的卷积核深度也为128。）1.在程序中如何起作用卷积核的值可以看成全连接层的w1，w2。。。。利用反向传播将其推算出。例1：输入为多通道条件：输入的channel为16，但此时要输出一个channel为
2021-10-16 15:12:44
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原创 NOTE_北大Tensorflow概述
0.OverviewChapterContent1神经网路——计算过程：搭建第一个神经网络模型。2神经网络——优化方法：学习率、激活函数、损失函数、正则化，自写 5 种反向传播优化器（SGD / Momentum / Adagrad / RMSProp / Adam）3神经网络——搭建八股：“六步法”编写手写数字识别训练模型。4神经网络——八股扩展：增加 6 项扩展功能：自制数据集、数据增强、断点续训、参数提取和 acc / loss 可视化，实现给图识物。
2021-10-13 20:11:53
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原创 读取np.array行数和列数
# 将图像转化为数组img_array = np.array(img)# 返回数组行数img_array.shape[0]# 返回数组列数img_array.shape[1]
2021-10-13 19:15:28
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原创 python图像——简易读取及处理
0.用到的模块# 读图、保存from PIL import Image# 图像处理import numpy as np1.用到的函数# 1.图像读取img = Image.open('C:/Users/Saved Pictures/1.jpg')# 2.图像转换img.convert('L')# 3.图像转二维数组img_array = np.array(img)# 4.数组转图像img = Image.fromarray(img_array)# 5.图像显示img.
2021-10-13 19:09:16
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原创 plt.legend的用法
legend 传奇、图例。plt.legend()的作用：在plt.plot() 定义后plt.legend() 会显示该 label 的内容，否则会报error: No handles with labels found to put in legend.plt.plot(result_price, color = 'red', label = 'Training Loss') legend作用位置：下图红圈处。...
2021-10-13 07:33:03
60214
原创 python列表中冒号：的作用
简要单冒号 ’ : ’ ：冒号左侧——在列表或数组中的起始位置，冒号右侧——在列表或数组中的终止位置。（左侧为空默认为起始位置的index，左侧为负则为倒数第几个元素（此处注意：是第几个元素，不是索引！）。右侧为空默认为终止位置的index，右侧为负则为倒数第几个元素（此处注意：是第几个元素，不是索引！）。）双冒号 ’ :: ’ ：左侧——起始位置，中间——终止位置，右侧——执行步长。（步长为负则为倒序）举例单冒号a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]#range 代表从 4
2021-10-02 13:43:11
2989
原创 model.compile中metrics的参数accuracy
知乎大佬链接model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.01), loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits = False), metrics = ['categorical_accuracy'])1.简述IndexParameterLabel Feature1accura
2021-09-29 15:01:22
9847
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原创 NOTE_北大Tensorflow_Chapter6
输入至RNN时，x_train为3D数组。简记：维度从前向后依次为，每个圈输入几次数据，有几个圈，每个圈几个数据。
2021-09-28 16:27:07
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原创 python_for 的特殊用法
基本用法可以参考以下两个方向：iterator methodloop keyword本文讲述一种不常用的方式：可以理解为 for 本质有些类似 C++ 中的 iterater，每次返回一个值 ’a’ 传递给前面的字典，字典对该值进行解析，直到 for 遍历完成，输出所有解析值。例：id_to_onehot = {0: [1., 0., 0., 0., 0.], 1: [0., 1., 0., 0., 0.], 2: [0., 0., 1., 0., 0.], 3: [0., 0., 0., 1
2021-09-26 19:35:40
263
原创 AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘dtype‘
大佬链接北大曹健老师的课程，在class6一直报错。TensorFlow2.1GPU版本，于是将Numpy版本修改为1.18.5，问题解决。之前版本：Version 1.20.3操作步骤：1.pip uninstall numpy2.pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade numpy==1.18.5...
2021-09-24 20:55:20
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原创 tensorflow和CUDA对应的版本
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
2021-09-23 21:29:52
17573
原创 np.reshape()
np.reshape(5, 6)生成二维数组，内涵5个一维数组，每个数组6个元素。np.reshape(4, 3, 2)生成三维数组， 内涵4个二维数组，每个二维数组3行2列。import numpy as npimport tensorflow as tfa = np.arange(30).reshape(5, 6)b = np.arange(24).reshape(4, 3, 2)print(a)print(b)[[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8
2021-09-23 17:02:18
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原创 tf.newaxis()
tf.newaxis的主要用途是增加一个维度，位置不同，增加的维度是第几维也相对不一样，可以解决用训练好的神经网络模型进行预测时的维度不匹配问题。img_arr = np.array(img.convert('L'))print("img_arr:", img_arr.shape)x_predict = img_arr[tf.newaxis, ...]#在原数组前加1个维度print("x_predict:", x_predict.shape)y = img_arr[..., tf.newax
2021-09-09 10:51:55
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原创 NOTE_北大tensorflow_Chapter 4
文件：2，2，2原则确定文件路径字符串总体两个部分：1.train。2.validation每个部分两个功能：1.加载（1.数据集路径。2.标签txt路径。）。2.保存（1.数据集’.npy’。2.标签集’.npy‘
2021-08-31 22:24:22
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原创 NOTE_python_usage for ‘super‘
本文为精简笔记参考链接：https://www.cnblogs.com/chenhuabin/p/10058594.htmlsuper 是一个类，实例化后得到的是一个代理的对象，而不是得到父类，并且我们使用这个对象来调用父类和兄弟类的方法。原理用法super()super(type , obj)super(type_1 , type_2)super(type, obj)！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！极为重要！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！type：指出用继承顺序中的哪
2021-08-28 14:04:14
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原创 NOTE_北大tensorflow_Chapter3
一、六步法搭建八股1.模块2.数据并shuffle3.结构顺序4.编译5.使参数合适6.总结
2021-08-27 20:06:24
121
原创 NOTE_北大Tensorflow_Chapter1
Created with Raphaël 2.3.0开始导入模块导入数据及相关变量赋值训练训练集更新参数测试测试集满足所有epoch？绘制图表结束yesno
2021-08-24 18:17:45
208
原创 NOTE_python中绘制图表
1.导入模块from matplotlib import pyplot as plt2.图表标题plt.title('loss function curve')3.x、y轴变量名plt.xlabel('epoch')plt.ylabel('loss')4.将数组train_loss_results逐点画出并连线，连线图标是"losslossloss"plt.plot(train_loss_results, label = "$loss$")5.画出曲线图标，也就是：label =
2021-08-24 14:02:53
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原创 NOTE_numpy np.ravel()
NOTE_numpy np.ravel()ravel将数组展开(deploy)后生成的是列向量c_表示(expression)按行(row) combiner_表示(expression)按列(column) combineimport numpy as npa = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 9]])print(a.ravel())b = np.r_[a.ravel(), np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])]print(b)c = np.
2021-08-17 11:01:27
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空空如也
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