triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小伙伴。什么是tritoninferenceserver？肯定很多人想知道triton干啥的，学习这个有啥用？这里简单解释一下：triton可以充当服务框架去部署你的深度学习模型，其他用户可以通过htt

Introduction本文原本只是自己在拿到mid360后，开始进行开发过程的一些问题和学习的记录。毕竟实物和仿真还是有很多不同，且由于碰到的问题也比较多，READEME也越来越详细，所以就干脆整合起来，做成了一篇使用mid360的搭建入门的导航系统全流程分享。里面用到的都是主流的开源的框架（部分文件做了修改和mid360适配），fast_lio,move_base等等，或许能帮助到第一次开发机器人实物导航的朋友。本文的代码地址：https://github.com/66Lau/NEXTE_Sentry_Nav环境：ros-noeticubuntu20.04你可以跟着下文步骤，逐一对clon

报错：报错关键词：non-fast-forwardyourcurrentbranchisbehindtheremotechanges即：不能快速前进、当前分支滞后、远端改变原因：这个分支下，别人提交了一些代码到远程仓库。对于这个改变，你没有拉取到本地，而你又添加了一下新代码。此时你push到远程仓库，检测到你之前从远程仓库拉取时仓库的状态，和现在仓库的状态不一样了。为了安全起见，push被拒绝。报错中其实已经说明逻辑：theremotechanges⇒yourcurrentbranchisbehind⇒non-fast-forward⇒pushrejected解决：抓取这个分支在远程仓库的更新

1.引言关于有限域的基础知识，可参考：RISCZero团队2022年11月视频IntrotoFiniteFields:RISCZeroStudyClub有限域几乎是密码学中所有数学的基础。ZKP证明系统中的所有运算都是基于有限域的：使用布尔运算的数字电路：如AND、OR、NOT。使用有限域运算的算术电路：如addition、multiplication、negation。但是，真实的计算机没有有限域电路装置，只有：ADDrax,rbxMULraxSHRrax,CL等等因此，需基于以上运算来构建有限域运算。有限域运算的速度很关键，原因在于：影响ZKP可用性的最大障碍在于证明开销。几乎所有的证明时

目录1安装教程及官方文档1.1pip安装1.2API文档1.3代码仓库2Uplift模型与主要方法介绍2.1发放代金券2.2 多treatment2.3 实验方法3causalml.inference.treemodule3.1 UpliftTreeClassifier3.2 UpliftRandomForestClassifier3.3 CausalRandomForestRegressor4待补充5问题1安装教程及官方文档1.1pip安装pipinstallcausalml1.2API文档https://causalml.readthedocs.io/en/latest/causalml.

「我高兴地在北京市的天安门广场上看红色的国旗升起」快速阅读一下这个句子，大家可能会发现，只需「我在天安门广场看升旗」几个字，就能概述我们需要的信息，也就是说，无需逐字逐句地阅读，抓住重点即可破译全部信息。那么，科学研究是不是也能如此呢？受此启发，研究人员将人工智能(AI)与显微技术结合，训练AI主动识别样本中的关键特征，供研究者分析。不同于传统显微技术中对样本的全点式扫描，AI+显微技术的方法彻底改变了研究人员获取样本数据的方式，显著加快实验进程，实现了微观层面的「快速阅读」。作者|加零编辑|雪菜、三羊显微镜的原理是通过扫描样品产生空间分辨信号，收集信号进行分析，从而形成样品图像。随着仪器仪表

如果您需要一个计数变量，那么您的整数肯定必须有一个上限和下限。那么为什么不通过选择适当的(u)int_fastxx_t数据类型来指定这些限制呢？ 最佳答案 最简单的原因是人们更习惯于int，而不是C++11中引入的附加类型，并且它是语言的“默认”整数类型(C++有一个)；该标准在[basic.fundamental/2]中规定:Plainintshavethenaturalsizesuggestedbythearchitectureoftheexecutionenvironment46;theothersignedintegerty

目标检测算法（R-CNN，fastR-CNN，fasterR-CNN，yolo，SSD，yoloV2，yoloV3，yoloV4,yoloV5,yoloV6，yoloV7）1.引言深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。为了完成这两个任务，目标检测模型分为两类。一类是two-stage，将物体识别和物体定位分为两个步骤，分别完成，这一类的典型代表是R-CNN,fastR-CNN,faster-RCNN家族。他们识别错误率低，漏识别

一、gitpush到gitlab提示，大概意思是本地库和远程库没有同步导致无法提交合并，冲突导致无法push。![rejected]master->master(non-fast-forward)error:failedtopushsomerefsto'git@172.16.1.13:Software/xxxxxxxxxxxxxxxxxx.git'hint:Updateswererejectedbecausethetipofyourcurrentbranchisbehind二、解决方案gitbranch--set-upstream-to=origin/mastergitpulloriginma

目录目录目录声明前言相关资源论文与代码链接：论文解读算法仿真1.下载源码2.安装库与相关包3.编译过程问题解答 3.1.1使用catkin_make指令编译3.1.2采用catkinbuild编译3.2运行程序时可能发生的问题算法真机测试1.编译问题2.程序话题修改（以比赛为例子）2.1修改订阅话题2.2修改发布话题3.程序启动步骤4.无人机真机展示总结参考文章授权说明声明本文为小陈同学原创，本人为路径规划方向的研狗一枚，曾拜读了Fast-Planner算法论文并在Ubuntu20.04+Rosnoetic的环境下配置了Fast-Planner的仿真环境、JetsonXavierNX中配置了真