conda安装官网下载conda官网下载进入安装包所在目录，打开终端，输入下述安装指令shAnaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh然后一路回车，直到出现让填yes和no的，如下图输入yes后，会提示Anaconda的安装路径（这里记录一下它的默认路径，按回车继续。）等待安装完之后，会询问是否把anaconda的bin添加到用户的环境变量中这里有个warning，是因为笔记本有了一个python2.7版本（通过python--version可以查到），这里警告说已经由python环境存在，建议使用anaconda3管理全部python版本，不管就ok。输入yes将con
1.机械臂驱动安装（用于驱动真实机械臂）UR机械臂版本驱动选择version≤3.9ur_modern_driverversion≥3.9ur_robot_driver这里机器人开机示教器会显示版本，我的机器人版本号是3.15.3#创建工作空间mkdir-p~/ur5_ws/src&&cdur5_ws/src#下载机器人驱动包gitclonehttps://github.com/UniversalRobots/Universal_Robots_ROS_Driver.gitsrc/Universal_Robots_ROS_Drivergitclone-bcalibration_develhttp
最近因为做融合定位，需要对IMU进行标定所以了解了下标定的程序。但是网上的教程基本上都或多或少有点问题没法，在我自己把坑趟完后，做个总结给后来者一个方便。1.1安装依赖项sudoapt-getinstalllibdw-dev1.2安装ceres 如果说没有安装过那直接去搜索ceres的安装方法全局安装即可，若是自定义装那么对于cmakelist.txt，则需要注意加入#由于我ceres版本较高所以需要C++17set(CMAKE_CXX_FLAGS"-std=c++17")set(THIRD_PATH_HOME_PATH/usr/local/third_party)#定义你的路径#find_p
偶然机缘，我接触到了另外一个AI绘画平台：Leonardo.AI它是一个新的AI图像平台，其输出质量可与目前最火的Midjourney相媲美，当然差距还是有的。其链接是https://leonardo.ai/，界面如下图。我填写了电邮地址，申请试用的资格，后来，就没有下文了，呵呵…然后，使用谷歌账号，居然马上通过了，取得了试用的资格。Leonardo.AI的使用页面我尝试输入：Portraitofanoldviking,dramaticlighting（一个老维京人的肖像，戏剧性的灯光）25秒后输出了四张1024X1024的图片，图像很有质感提示词：Portraitofbeautifullad
目前我正在运行Ubuntu16.04，Linux内核版本为4.16。我编写了一个虚拟程序，将其调度程序更改为SCHED_DEADLINE。但是当我试图编译它时，它找不到SCHED_DEADLINE所需的结构和宏的定义。大部分代码片段取自here(第24页)。下面是测试程序:#define_GNU_SOURCE#include#include#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){structsched_attrattr;attr.size=sizeof(attr);attr.sched_policy=SCHED_DEAD
目前我正在运行Ubuntu16.04，Linux内核版本为4.16。我编写了一个虚拟程序，将其调度程序更改为SCHED_DEADLINE。但是当我试图编译它时，它找不到SCHED_DEADLINE所需的结构和宏的定义。大部分代码片段取自here(第24页)。下面是测试程序:#define_GNU_SOURCE#include#include#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){structsched_attrattr;attr.size=sizeof(attr);attr.sched_policy=SCHED_DEAD
1、安装jax1.1、前提条件已经安装好了NVIDIA显卡驱动和CUDA。如果你还没安装，那么你可以参考我的这篇文章。jax是谷歌推出的深度学习框架。这里安装的是GPU版本的jax。1.2、安装源码地址：https://github.com/google/jax官方安装教程更新pip：pipinstall--upgradepip安装jax：cuda11pipinstall--upgrade"jax[cuda11_pip]"-fhttps://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.htmlcuda12pipinstall--u
这个问题在这里已经有了答案:Howdoyousetyourpythonpathinanalready-createdvirtualenv?(6个答案)关闭6年前。在为此苦苦挣扎了几个小时之后，我已经束手无策了。我想将项目中的Python模块包含到PYTHONPATH中，以便Python解释器可以解析它们并使它们可用于import。我的项目文件夹如下所示:my_project/module1/__init__.pymodule1.pymodule2/__init__.pymodule2.py我在/etc/bash.bashrc中导出了PYTHONPATH，如下所示:PYTHONPATH=
这个问题在这里已经有了答案:Howdoyousetyourpythonpathinanalready-createdvirtualenv?(6个答案)关闭6年前。在为此苦苦挣扎了几个小时之后，我已经束手无策了。我想将项目中的Python模块包含到PYTHONPATH中，以便Python解释器可以解析它们并使它们可用于import。我的项目文件夹如下所示:my_project/module1/__init__.pymodule1.pymodule2/__init__.pymodule2.py我在/etc/bash.bashrc中导出了PYTHONPATH，如下所示:PYTHONPATH=
在机器人的控制中，ros的现有组件完全够我们把机器人控制的活灵活现，但是要想实现一些自己独特的功能，那就要下一些功夫了，比如在moveit中自定义自己的轨迹规划算法。为了实现这个功能，环境搭建就花费了我两天的时间，把过程分享给大家，希望能帮大家减少一些弯路把。整个过程以官网的教程为基础，由加入了一些自己遇到的问题以及解决方式。1.使用如下指令卸载系统原来安装的moveit，因为这不是以源码的方式安装的，系统内只有相关算法的.h文件，没有给我们预留自定义算法的发挥空间sudoapt-getremoveros-kinetic-moveit-*2.继续按照官网的教程执行以下命令，目的就是将当前
