ROS(2)图(ROS(2) graph)是一个同时处理数据的基于ROS2元素的网络,它包含了所有的可执行文件以及它们之间的连接.图中的基本元素包括:节点(nodes).话题(topics).服务(services).参数(parameters)以及动作(actions).下面对ROS2中的节点进行介绍.ROS中的每个节点应具有一个单独的模块化用途(例如,一个节点用于控制电机,一个节点用于控制激光雷达等).每个节点都可以通过话题.服务.动作或参数向其他节点发送和接收数据. 一个完整的机器人系统应

git学习练习总资源链接: https://try.github.io/ (练习已通,有document) 本沙盒游戏教学:https://learngitbranching.js.org/?demo 自由沙盒模拟网页 : http://git-school.github.io/visualizing-git/ 好的译文: https://github.com/geeeeeeeeek/git-recipes/wiki 什么是git? 一个分布式的源代码库.管理Linux内核源代码. git已快照

networkX tutorial 绘制基本网络图 用matplotlib绘制网络图 基本流程: 1. 导入networkx,matplotlib包 2. 建立网络 3. 绘制网络 nx.draw() 4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用 最基本画图程序 import networkx as nx #导入networkx包 import matplotlib.pyplot as plt G = nx.random_graphs.barabasi_albert_gr

可能有些人不明白什么是过度绘制,简单言,我们app一个页面所显示的效果是由像素一帧一帧绘制而成.过度绘制就是意味着这一帧被绘制多次.如果是静态的布局,可能影响不是很大,如果是动态的,比如ListView,GridView,ViewPager等在性能上就会差一点,常见的比如listView上下滑动,过度绘制的情况下,就会出现卡顿,或者跳跃感很明显. 当然过度绘制肯定无法避免,我们只能减少不必要的绘制,那么如何看的出来,一个页面是否过度绘制呢? 下面我们来看一下,下面说的这个工具只有Android

链接分析算法之:SALSA算法 SALSA算法的初衷希望能够结合PageRank和HITS算法两者的主要特点,既可以利用HITS算法与查询相关的特点,也可以采纳PageRank的“随机游走模型”,这是SALSA算法提出的背景.由此可见,SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想,从实际效果来说,很多实验数据表明,SALSA的搜索效果也都优于前两个算法,是目前效果最好的链接分析算法之一. 从整体计算流程来说,可以将SALSA划分为两个大的阶段:首先是确定计算对象集合的阶段,这一阶

机器视觉在计算机时代已经越来越流行,摄像头价格越来越低廉,部分集成深度传感器的混合型传感器也逐渐在研究领域普及,例如微软推出的Kinect,而且与之配套的软件功能十分强大,为开发带来了极大的便利.ROS集成了Kinect的的驱动包OpenNI,而且使用OpenCV库可以进行多种多样的图像处理. 注:本章内容及代码均参考<ROS by Example>书中的第十章. 一.图像显示         我们从最基础的开始,想办法显示Kinect的图像数据. 1.安装驱动包        安装步骤很简单

1.性能测试的几个指标:       2.性能测试环境准备: 3.启动时间 3.1,监控值的获取方法 启动分为冷启动和热启动,冷启动:应用程序首次启动,进程首次创建并加载资源的过程:热启动:应用程序启动后点"back"键."Home"键,应用程序退到后台,并未被完全"杀死"的状态,再次启动: 3.1.1,冷启动 启动App命令:adb shell am start -W -n package/activity       停止App命令:adb

机器视觉在计算机时代已经越来越流行,摄像头价格越来越低廉,部分集成深度传感器的混合型传感器也逐渐在研究领域普及,例如微软推出的Kinect,而且与之配套的软件功能十分强大,为开发带来了极大的便利.ROS集成了Kinect的的驱动包OpenNI,而且使用OpenCV库可以进行多种多样的图像处理. 注:本章内容及代码均参考<ROS by Example>书中的第十章. 一.图像显示         我们从最基础的开始,想办法显示Kinect的图像数据. 1.安装驱动包        安装步骤很简单

一. 引言:    TreeView控件适合于表示具有多层次关系的数据.它以简洁的界面,表现形式清晰.形象,操作简单而深受用户喜爱.而且用它可以实现ListView.ListBox所无法实现的很多功能,因而受到广大程序员的青睐.    树形结构在Windows环境中被普遍应用,但在数据库开发中面对层次多.结构复杂的数据,如何快速构造树形目录并实现导航呢?    二. 实现关键技术:    在Delphi提供的控件中包含了TreeView控件,但树的具体形成还需要用户编写代码.即它的列表项要在程序

[编者按]本文作者为 Bill Bejeck,主要介绍如何有效利用新的 Apache Kafka 客户端来满足数据处理需求.文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现,以下为正文. 如果你使用的系统需要传输大量数据,就算你没用过 Kafka,很有可能已经听说过它了.从较高层面来说,Kafka 是一个对错误零容忍.分布式的发布订阅信息系统,设计目的是提供高速服务及处理成千上万信息的能力.Kafka 提供多种应用,其中一种是实时处理.实时处理通常包括读取主题(源)的数据进行分析或转换工作

Unity2018 Shader Graph 实验室 Shader Shader Graph Unity  Tips: -- 在shader forge和amplyfy Shader节点图形化shader编程的诱惑下,unity官方终于在2018版本也推出了而自己shader节点可视化编程工具Shaderr Graph.本篇文章是对Shader Graph一些效果的尝试,建议学习shader的朋友也尝试下这些工具,对shader的理解会更加直观 -- 效果中自发光光晕是使用的PostProces

<孙子兵法·谋攻篇>:"上兵伐谋,其次伐交,其次伐兵,其下攻城:攻城之法为不得已." 任何发生在自己国土上的战争,即便胜利,也饱含屈辱. ----~~~~----Gazebo 8 使用ROS / Gazebo版本的组合 gazebo_ros_pkgs 年7月12日,由Harry JE Day发表 所以你写了最终的ROS程序:经过数千行代码,你的机器人终将达到感觉,带来奇点! 一个接一个地启动你的节点.每一个使启示录越来越近.你输入最后一个命令.和.而且什么也没有.什么地方出

ubuntu git clone 默认在当前文件夹 caffe 基础了解:https://www.zhihu.com/question/27982282/answer/39350629 当然,官网才是大牛:http://caffe.berkeleyvision.org/  Caffe支持三种数据格式输入网络,包括Image(.jpg, .png等),leveldb,lmdb,根据自己需要选择不同输入吧. 深度学习结构剖析(错误纠正,(2)代表一个滤波器多个参数<->一个滤波器一个参数)  ht

2．8．可用的节点类型 本章对每个可用的节点类型提供一个概要的描述,包括其功能.用途以及最关心的参数.另外,对于每个节点在GenICam标准的XML格式文件中的layout,会有一个正式的说明.这个格式文件可以用大多数XML编辑器来读,并且提供了语法检查和上下文相关的帮助,可以大大简化创建相机描述文件的工作. 本文档中的GenApiSchema_Version_1_0.xsd指的是GenApi schema version 1.0.注意,随着标准版本的增长,可能会加入新的节点类型,元素和属性,不

很久没写博客了,最近在项目刚部署到测试服,需要进行压测,老大相当专业的用了行为树来组织压测机器人的代码,这段时间陆陆续续在网上看了不少关于行为树的文章,其中有一篇我觉得写得非常到位,它原文是英文,链接将在下面给出,在这之前看了很多国内的文章都是写的糊里糊涂,后来看过这篇文章后,总算是对行为树的概念入了门.在这里我会把它的大致意思给翻译出来(注:由于原文有不少啰嗦的地方,所以没有逐句的翻译),以它的行为结构为标准,并会在译文中穿插一些自己的理解来谈谈我眼中的行为树,如果有什么不对的地方,欢迎大家指

参考:https://www.baidu.com/link?url=5oU-O_YQV8DdSTtRkgzsQ_vuwjJHyUOxqeAKhq98ZA5XtvKW8PNQwXgSlr5GpESRqhsMinCYR8O7nVh2zY125a&wd=&eqid=a487a7b100077ce3000000065d9eae75 图是信息的最佳表示方式.在一个图中,有通过边(谓之"关系")连接起来的节点(谓之"实体").想一想,你的Facebook社交网络

如果你想先看看最终效果再决定看不看文章 -> bilibili 示例代码下载 第二篇:一步一步教你实现iOS音频频谱动画(二) 基于篇幅考虑,本次教程分为两篇文章,本篇文章主要讲述音频播放和频谱数据的获取,下篇将讲述数据处理和动画绘制. 前言 很久以前在电脑上听音乐的时候,经常会调出播放器的一个小工具,里面的柱状图会随着音乐节奏而跳动,就感觉自己好专业,尽管后来才知道这个是音频信号在频域下的表现. 热身知识 动手写代码之前,让我们先了解几个基础概念吧 音频数字化 采样: 总所周知,声音是一种压力

图是信息的最佳表示方式.在一个图中,有通过边(谓之“关系”)连接起来的节点(谓之“实体”).想一想,你的Facebook社交网络是个什么样子的:以你为中心连接上你的朋友们,他们又以不同的方式相互联系.在表格中表示这些信息的方式是有些随意(或者不好的),社交关系并不是像一排排规矩的摆在桌子上的东西,而是像下图这样的: Facebook 社交网络:金色的边你的社交关系:灰色的边是你的朋友之间的关系 预测节点属性 现在我们得到了Facebook社交网络的最佳表示,那么如何去更好的预测你朋友们的喜好呢?

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郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 以下是对本文关键部分的摘抄翻译,详情请参见原文. ASPLOS 2019 Abstract 最近的研究表明,在机器学习的背景下,去中心化算法比中心化算法能提供更好的性能.这两种方法的主要区别在于它们不同的通信模式,它们都容易在异构环境中性能下降.尽管人们一直致力于支持中心化算法来对抗异构性,但在去中心化算法中很少有人涉及到这个问题. 本文提出了第一个考虑异构的去中心化训练协议Hop.基于我们所发现的去中心化训练的一个独特特性,即迭代间

目录 15.1 本篇概述 15.1.1 本篇内容 15.1.2 XR概念 15.1.2.1 VR 15.1.2.2 AR 15.1.2.3 MR 15.1.2.4 XR 15.1.3 XR综述 15.1.4 XR生态 15.1.5 XR应用 15.2 XR技术 15.2.1 XR技术综述 15.2.1.1 软件架构 15.2.1.2 Quest 2开发 15.2.1.3 OpenXR 15.2.2 光学和成像 15.2.3 延迟和滞后 15.2.3.1 Prediction 15.2.3.2 T