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@danren-aa120
2021-08-19T09:47:59.000000Z
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47
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146
socket通信
通信
http://c.biancheng.net/view/2123.html
内容目录
Anaconda
1
关于Anaconda
C++
4
C++的重载操作符(operator)
Linux下生成动态链接库
GNU, Linux,ubuntu,GCC,gcc,g++, make, makefile, Cmake之间的关系
静态链接库和动态链接库的区别
Python
12
12 列表、元组、字典、字符串等高级数据类型的公共方法
11 字符串--包括转义字符、切片
10 字典
9 元组--包括元组和列表的转换
8 列表:操作方法、列表遍历以及关键字、函数和方法的区别
7函数
6 程序的流程结构—— 循环——while——break,continue——while循环嵌套
5 程序的流程结构—— 选择——if判断(分支)、elif判断(多分支)语句、if嵌套\比较运算符\逻辑运算符\import导入模块
4 变量--包含格式化字符串
3 Python中的算术运算符、赋值运算符、比较运算符、逻辑运算符
2 Python程序的注释和缩进,字符串中的转义字符
1Python基本概念以及PyCharm
ROS
32
ROS的move_base发布的话题
ROS知识(1)----如何编译时自动链接同一个工作空间的其他包的头文件(包含message,srv,action自动生成的头文件)
激光雷达点云运动畸变补偿
多源传感器融合时的时钟源一致、时间对齐或者时间同步问题
动态参数配置、增加一个全局规划插件
关于 LiDAR
ROS史话
costmap_2d代码解析之三:体素层VoxelLayer和膨胀层InflationLayer插件
costmap_2d代码解析之二:静态层StaticLayer和障碍层ObstacleLayer插件
costmap_2d代码解析之一:Costmap2DROS类、layerdCostmap类、lLayer类和Costmap2D类、CostmapLayer类
在ROS 中新添加msg ,但在引用消息msg.h 时编译报错无法找到头文件
param参数服务器
ROS中的坐标系
nav_core::RecoveryBehavior----3 MoveSlowAndClear
nav_core::RecoveryBehavior----2 ClearCostmapRecovery
nav_core::RecoveryBehavior-1 RotateRecovery(有NodeHandle,new的内容)
base_local_planner代码解析之二:trajectory_planner_ros.cpp
base_local_planner代码解析之一:trajectory_planner.cpp
move_base参数设置
16线velodyne激光雷达仿真机器人结合move_base操作
dwa_planner代码解析
base_local_planner vs. dwa_planner
ROS中欧拉角,四元数,角度,弧度换算
ros中基于OSM和io2d的global_plan功能包换电脑安装
move_base功能包中的话题和服务
global_planner
move_base.h和move_base.cpp
move_base入门
四元数与欧拉角/编译导航包navigation遇到的问题/ROS创建、编译、运行流程
ROS中的各种文件
生成一个GAZEBO中的新模板(放在.gazebo里面的models文件夹中),并且通过激光雷达机器人模型扫描
ROS入门笔记
SLAM
1
《激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法》笔记(二)
linux
1
GNU, Linux,ubuntu,GCC,gcc,g++, make, makefile, Cmake之间的关系
pcl
2
《点云库PCL从入门到精通》常见的编译错误
PCL中的KDTree
ubuntu
1
ubuntu安装的坑
地图
3
ubuntu中java环境配置及JOSM安装
OSMxn
OpenDrive地图杂记
地面站
1
QT
无人仿真平台
1
无人驾驶仿真平台汇总
无人驾驶第一课:从Apollo起步
6
第7课 控制
第6课 路径-速度解耦规划
第5课 移动物体路径预测
第4课 感知
第3课 定位
第2课 高精度地图
最优化方法
2
机器学习中的最优化方法(二)-牛顿法
机器学习中的最优化方法(一)——梯度下降法
机器学习
5
线性回归与逻辑回归(二分类,多分类)
关于Anaconda
机器学习中的最优化方法(二)-牛顿法
机器学习——入门——工具、数据、学习任务分类、算法分类、学习方式和学习对象等
机器学习中的最优化方法(一)——梯度下降法
梯度下降法
1
机器学习中的最优化方法(一)——梯度下降法
模糊控制
2
模糊集合论基础(二)--《模糊控制理论与工程应用》干货
模糊集合论基础(一)--《模糊控制理论与工程应用》干货
深度学习
1
基本概念、以前的软件安装和环境配置、现在流行的Pytorch
牛顿法
1
机器学习中的最优化方法(二)-牛顿法
通信
2
socket通信
ROS中的串口通信
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