07 2020 档案
摘要:台式机有 2 个硬盘,一个固态,一个机械,每次启动 Ubuntu 后要手动从文件管理器里面挂载,并且挂载的权限都是 777,所以按照网上的方法简单配置了下自动挂载,并设置普通的权限,这是挂载一个分区的结果,目录权限设置为 755,文件权限设置为 644: 下面简单介绍下过程,挺简单的,一行命令即可搞
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摘要:一、构建算法的推荐步骤 当我们遇到一个问题,比如预测房价,我们想要用机器学习算法来更好的解决这个问题,推荐的步骤如下: 1.1 实现一个简单的算法 建议先花点时间实现一个简单能用的算法,比如线性回归预测房价,不需要一开始就花很多时间设计复杂的算法(在软件开发中叫避免过早优化),你可以先实现能用的算法
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摘要:项目需要测试建图效果,但是目前我们自己的语义分割训练的效果不是太好,外参矩阵标定的精度也不高,所以打算使用 KITTI 数据集作为测试,为此需要将 KITTI 数据集转为 bag 包方便回放,这里要安装一个 kitti2bag 的工具,记录下安装过程,并不是一步到位。 1. 更新 pip 安装 ki
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摘要:我工作中频繁使用 sublime,目前的版本有点低,看起来很丑,所以简单地升级下,记录下步骤: 1. 卸载旧版本 sudo apt remove sublime-text 2. 安装新版本 wget -qO - https://download.sublimetext.com/sublimehq-p
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摘要:老师给新买了台电脑,但是只有 100G 固态,所以需要给主机加装了一个机械硬盘,但是装好后到 Ubuntu 内不能正确挂载: 网上找了下方法,发现直接用 ntfsfix 工具修复即可,先安装它: sudo apt-get install ntfs-3g 然后修复从挂载报错信息中查看要修复的硬盘分区,
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摘要:新买的电脑装的的英伟达独立显卡,虽然 Ubuntu 上有开源 Nvida 驱动可以用,但是界面总是卡卡的,所以安装了下官方的驱动,瞬间丝滑无比,以下是我的方法,简单粗暴。 Ubuntu 16.04 安装 Nvida 显卡 推荐命令行安装,简单有效,先添加源: sudo add-apt-reposit
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摘要:昨天把一个工作空间的 lidar_camera_fusion 包拷贝到另外一个工作空间编译,但是名字没有改变,导致 source 后系统存在 2 个 lidar_camera_fusion 包,使用的时候总是错误地启动另外一个。 解决方式:把其中一个包的配置信息改变即可,要改变的文件有 CMakeL
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摘要:1. 增加 source 到 bashrc 中 为了不用在小车的 Ubuntu 上每次都 source 自己的工作空间,我把自己的 workspace 加到 ~/.bashrc 文件末尾: 然后重启 shell,之后就会自动 source 我得工作空间,可以使用 roscd 直接进入指定包中: ro
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摘要:在实际的机器人中往往有很多个传感器,比如我们组目前用的小车上就有相机,雷达,IMU 等,为了能够在 TF 系统中找到传感器之间的转换,就需要把每个传感器的坐标系加到系统的 TF 树中,方法很简单,下面一起来学习下。 一、TF 树的注意事项 在实际使用和调试 TF 的时候一定要时刻记住:TF 树中的一
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摘要:上次我们学习了 TF 的基本概念和如何发布静态的 TF 坐标: ROS 机器人技术 - TF 坐标系统基本概念 ROS 机器人技术 - 静态 TF 坐标帧 这次来总结下如何发布一个自定义的 TF 坐标转换,并监听这个变换。 一、编写 TF 广播者 进入上次创建的 learning_tf2 包中: r
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摘要:在图像和点云的融合节点中,做了一个点云格式的转换: ROS 点云 sensor_msgsPointCloud2 → PCL 第一代点云 pclPointCloudpcl::PointXYZ 这里记录下常用的 ROS 和 PCL 之间的转换。 1. sensor_msgsPCLPointCloud2
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摘要:今天跟大家分享下如何诊断一个算法是否存在偏差或者方差的问题,以及如何选择优化算法的方向。 一、如何确定下一步的计划? 当我们设计了一个机器学习算法,比如线性回归或逻辑回归,并且算法已经能够正常工作,只是效果还不是太好,那用什么方法来提高算法的性能或者准确度呢?或者说在想办法提升性能之前,有没有一种方
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摘要:这周主要总结了时间复杂度的学习,跟小伙伴们分享下,欢迎指正。 一、为何需要分析算法复杂度 挺多同学本科都学习过数据结构和算法这门课,但是有没有想过这门课到底是解决什么问题?科学家设计这些数据结构和算法是要干嘛? 其实,最终的目的只有一个:让我们写的代码在计算机上运行的速度更快,使用的内存更省!,可是
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