ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）是一个为机器人软件开发提供支持的灵活框架。它为机器人软件开发者提供了一套广泛的工具和库，使得他们能够更容易地构建和运行机器人应用。 学习计划学习ROS (Robot Operating System) 在一小时内是非常紧凑的，但你可以通过实践来尽快掌握基础。以下是一个基本的一小时学习计划，以项目实践为目标: 环境设置 安装ROS： 用docker快速安装ROS的基本版本。 设置环境变量。 基本概念 节点 (Nodes)： 创建一个简单的节点。 运行节点，并观察输出。 主题 (Topics)： 创建一个简单的主题发布者和订阅者。 发布和订阅消息。 实践项目 创建一个简单的机器人模拟： 选择一个简单的机器人模型，如一个两轮机器人。 在ROS中加载机器人模型。 使用Gazebo控制机器人移动并监控机器人的状态和位置。 这个计划需要你在一个实际的ROS环境中操作。 环境配置docker快速安装ROS Gazebo DockerDesktop安装 Dockerfile编写（参 ...

学习计划在一小时内基本掌握Gazebo可能是很具挑战的，但可以通过以下步骤尽快上手，尤其是以项目实践为目的： 环境搭建和安装 下载并安装Gazebo 设置基本的环境变量和配置 基本概念和界面熟悉 快速浏览Gazebo的基本概念，如模型、世界、插件等 熟悉Gazebo的用户界面和基本功能 载入和探索现有模型 从Gazebo的模型库中载入一些基本模型 熟悉模型的基本操作和属性设置 创建简单的场景 创建一个简单的Gazebo世界，包括地面、一些障碍物和一个机器人模型 保存和载入你创建的场景 运行基本的仿真 启动仿真，观察场景中的物理交互 使用基本的控制命令，如移动机器人等 以上步骤可能需要适当的预先知识和快速的学习能力。为了确保在短时间内获得最好的学习效果，建议选择具有明确目标和范围的项目实践。在实践过程中，你可能会遇到一些问题，记得利用网络资源如社区论坛和Stack Overflow来寻找解决方案。通过快速实践和解决问题，你将能够在较短的时间内掌握Gazebo的基本应用。 环境搭建 安装docker安装 此处省略 创建Dockerfile123456789101112 ...

模拟Gazebo， Mujoco Lsacc Sim 动力学仿真引擎——RaiSim Lsacc Sim NVIDIA Omniverse™ Isaac Sim是NVIDIA Omniverse™平台的一款机器人仿真工具包。Isaac Sim具备构建虚拟机器人世界和实验的关键功能。它为研究人员和从业人员提供了创建健壮、物理精确仿真和合成数据集所需的工具和工作流程。Isaac Sim通过ROS/ROS2支持导航和操控应用。它可以模拟RGB-D、Lidar和IMU等传感器的传感器数据，用于多种计算机视觉技术，如领域随机化、真值标签、分割和边界框。 实战xiihoo小车Mick小车

demo.py 123456789101112from flask import Flask, request, jsonify, Responsapp = Flask(__name__)@app.route('/hi', methods=['GET', 'POST'])def hello_world(): logger.info('---hi Qiansi Tech SR') return 'Qiansi Tech SR'if __name__ == '__main__': # Rel Server [gunnicor run in 9020] app.run(port=9021) # test in 9021 client 1234567891011121314def request_demo(test_on_server=False): try: # url = 'http://127.0.0.1:{}/cycle/hi'.format(args.port) # url = 'http://carto ...

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Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型，因其适用于并行化计算以及本身模型的复杂程度使其在精度和性能上都要高于之前流行的循环神经网络。 标准的Transformer结构如下图所示，是一个编码器-解码器架构，其编码器和解码器均有一个编码层和若干相同的Transformer模块层堆叠组成。

HuggingFace transformersfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from transformers.generation import GenerationConfig ModelAutoModelForCausalLM 是一个自动模型加载器，主要用于自回归语言建模任务，如GPT系列模型。自回归意味着模型预测下一个词时仅依赖于它之前出现的词，这种特性常用于文本生成任务，比如聊天机器人、文章续写等。当你指定一个预训练模型的名称（如gpt2、gpt-neo、bert-gpt等），该类会自动加载对应的预训练模型及其适配的架构。 123from transformers import AutoModelForCausalLMmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('model_name') Token123456from transformers import AutoTokenizertokenizer = AutoTokenize ...

配置gitea gitlab 需要硬件条件更高 使用 Docker 安装 gitea NextCloud docker-compose安装 Emby docker安装 ES文件访问支持 文件安装 Music (Nivdirome) 导航页 OneNav （PHP + SQLite 3） Flare

Knowledge Graph https://zhuanlan.zhihu.com/p/481982514 12类知识图谱构建与应用开源工具总结:从开放知识库到知识抽取再到推理可视化-智源社区 D3 gallery / D3 | Observable Radial tidy tree / D3 | Observable

1、Flexgenhttps://arxiv.org/abs/2303.06865 Flexgen LLM推理计算环节的量化分析 主要优化点为offload CPU 、CPU和GPU的并行计算、模型量化和多GPU并行 2、DeepSpeedGitHub - microsoft/DeepSpeed: DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training and inference easy, efficient, and effective. GitHub - microsoft/DeepSpeedExamples: Example models using DeepSpeed DeepSpeed 通过系统优化加速大模型推理 针对现有问题： 对大规模模型缺乏多 GPU 支持并满足延迟要求； 在小批量（small batch size）推理时，GPU 内核性能有限； 难以利用量化，既包括量化模型来减少模型大小，以及支持量化模型的高性能推理且无需专门硬件来减少延迟。 提出解决方案 ...