04 2022 档案
摘要：欢迎来到我的友链小屋 展示本站所有友情站点，排列不分先后，均匀打乱算法随机渲染的喔！ 友链信息 博客名称：麋鹿鲁哟博客网址：https://www.cnblogs.com/miluluyo/博客头像：https://pic.cnblogs.com/avatar/1273193/20190806180
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摘要：前哨站中部装甲板击打策略 猜测 前哨站底部小装甲改为旋转式小装甲，现在旋转方式不明。估计应该和小陀螺1差不多，且应该不会太快。 所以我认为前哨站底部小装甲应该是一个缓慢旋转的小陀螺，但击打策略应该与小陀螺不同，有以下几点。 前哨站装甲板旋转应该不会像小陀螺这么快，所以正常小陀螺时旋转速度大于识别速度
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摘要：yolov5中pt转openvino 由于我发现我每次转一次我都要重新google一遍，感觉我贫瘠的大脑无法记下这几条简单的命令，所以记录一下。 pt 转 onnx 在yolov5的路径下使用models/export.py转换，默认会放到和yolov5s.pt同一路径下。 python model
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摘要：强化学习阅读笔记 以前总是对强化学习一窍不通，但看到各种演示视频总觉得非常有趣，于是花3块钱在淘宝上搞了本电子书开始了我的强化学习之旅。为了防止我学完之后什么也不记得，特此写下阅读笔记 I. 导论 1.1 强化学习 强化学习的定义：学习做什么能使数值化的收益信号最大。学习者并不会被告知采取什么动作，
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摘要：Blender使用实录 简介 Blender是一款轻量级的三维建模软件。比起我以前用过的C4D来说，Blender真的很小(只有不到200M)，所以强烈推荐作为入门三维建模软件。 下载 直接steam搜索blender下载即可，不仅免费还自动更新。 界面初始 查看三维模型常用快捷键 鼠标中键 旋转
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摘要：Blender编程指南 什么是Blender blender是一个轻量级的三维建模软件，可以通过steam下载。随着Blender官方的不断更新，其功能不断完善，blender已经受到越来越多人欢迎。 前置知识 Blender图形化操作 Python基础语法 本教程需要你掌握了Blender的大致操
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摘要：Ubuntu18.04录屏并生成gif图片 用kazam录屏ffmpeg转gif 标记一下这篇文章，以免我忘了每次都要去找： https://blog.csdn.net/RedKeyer/article/details/89519984
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摘要：在线文本对比 推荐一个在线快速对比文本区别的网站： https://text-compare.com/ 可能会需要FQ，但还挺好用。 不用下载可以直接对比，发个博客留作记录。
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摘要：ros基本操作 topic 我们都知道话题机制是ros中必不可少的一个机制，那怎样查看我们所发布的话题呢 list命令可以看到我们当前总共有哪些topic rostopic list echo命令可以输出指定topic里的消息的内容 rostopic echo cmd_vel #cmd_vel是一个
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摘要：ROS介绍 前言 这里只是ROS的基础入门的开始，做一个非常简单的讲解。 一般建议直接看官方文档：http://wiki.ros.org/cn/ROS/Tutorials. 强烈建议看英文版：http://wiki.ros.org/en/ROS/Tutorials. 能够培养你阅读外的能力，毕竟大多
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摘要：rosserial进行串口通信 串口通信 基础介绍 用于两个模块之间传输数据，是我们最常用的数据通信方式之一。包括单片机之间的通信，单片机与工控机之间的通信，单片机与外设模块之间的通信等等。 由于 CPU 与接口之间按并行方式传输，接口与外设之间按串行方式传输，因此，在串行接口中，必须要有 " 接收
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摘要：视觉进阶培训1-运动预测 三维弹球，准确的来说有点像气体分子的运动，可以看成空间中有一个小球（无重力），以随机的速度在空间中游动，碰到边缘会反弹，而你要做的就是预测小球一定时间之后的位置。 依赖 numpy 1.20 ros melodic Eigen 快速开始 git clone https://
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摘要：sklearn支持向量机SVM 原理概述 说实话以前用支持向量机都是直接套进去的，不过现在看了看菜菜提供数学原理发现其实挺有意思(是超有意思！！)。此处就不详述了，这原理到处都是。反正这SVM和决策树一样,有支持向量分类(SVC)和支持向量回归(SVR). 代码 下面是一个SVC的案例 导入库 fr
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摘要：sklearn主成分分析PCA 数学原理 给数学基础不是很好的看 PCA主要用于降维，比如一个人有身高，年龄，样貌，性别，智力，耐力，速度，成绩等等很多特征，每种特征便是一个维度。假如你觉得描述一个人的特征太多，你想要用一两个或几个特征就个以描述一个人，并且这几个特征包含之前提到所有特征所包含的信息
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摘要：sklearn随机森林 本文基于菜菜的sklearn教学 @ 随机森林分类器 概述 随机森林是一种集成算法，即运用大量不同的算法，选出最优的一个，主要是基于决策树。 引入包 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.en
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摘要：sklearn聚类算法Kmeans 概述 聚类算法是一种无监督学习算法，也就是说它不需要标签,只需要大量的特征就可以把数据集聚类，然后聚类在自己给他贴标签。 这里Kmeans的具体原理不作详述。 案例 数据生成 通过sklearn自带的make_blobs函数可以生成聚类所需的数据集，注意，所生成的
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摘要：sklearn数据预处理和特征工程 数据预处理 数据的无量纲化 一般来说，当我们将数据导入模型的时候，无量纲化的可以帮我们去除量纲对模型的影响（决策树和随机森林不需要这样做，它可以处理大多数数据） 一般来说线性的无量纲化包括去中心化和缩放处理，中心化就是将原本的数据通过加减一个固定值使他进行平移，缩
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摘要：sklearn决策树 参数表示 决策树中有参数如下： DecisionTreeClassifier(criterion="gini" , splitter="best" , max_depth=None , min_samples_split=2 , min_samples_leaf=1 , min
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摘要：pybind11与cmake的联合使用 github传送门 因为pybind11官方教程我并没有找到与cmake的联合使用，导致我不会写CMakeLists。然后其实也不是很难，发个帖子记录一下. 帮助你在python中使用cmake中的函数,理论上你只需要点进上面的链接就好。下面是README。
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摘要：picx图片上传网络 在用markdown写博客上传网页时常常会涉及本地图片无法在网络显示的问题，这个时候一般的选择是先将图片上传到github/gitee或csdn然后再使用网络链接，但还是不够方便，并且github需要FQ才能看的问题，有个国人大佬就开发了一个名叫picx的东西。 上面这界面就是
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摘要：从神经网络到深度学习 引入 在之前我们已经介绍过了一些优化问题，然而并不是所有优化问题从输入到目标函数之间都有明确的公式。不如说，在生活中大部分时候我们都很难建立一个很准确的数学模型，同时也无法得知需要优化什么参数，特别是对于图片分类来说。例如，给你一张图片，让你分辨是猫还是狗。对于输入来说，我们有
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摘要：livox-mid70激光雷达使用实录 livox-mid70是由大疆发布的面阵激光雷达，是大疆为自动驾驶推出的一款激光雷达，同时也可用于建立三维地图，文物修复，与大疆无人机相结合使用。你可以在x86和arm架构上都可以使用(arm需要交叉编译)。 bilibili上Livox官方发布了大量的视频d
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摘要：KoroFileHeader-Vscode自动注释插件推荐 写代码时注释是十分必要的，一个没有注释的代码几乎没人能看懂==屎山。 但是不得不说写注释是真的麻烦，而且我想写出一个好看一点的注释，让看得人也能赏心悦目，我就在想vscode有没有这么一款插件可以自动添加注释，结果您猜怎么着？还真有。 Ko
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摘要：模式识别阅读笔记 为了不浪费时间，这个笔记我就不写公式了。只提供给一些概念性的知识供回忆。 I 概论 模式识别。什么是模式，模式(pattern),是一种较为抽象的东西。举个例子，比喻猫狗，你为什么能判断猫是猫，狗是狗，一般人们很难说清，这是种难以形容的东西。又比如你怎么判断一个东西是照片还是一副画
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