ROS是最流行的机器人操作系统，但官方 Introduction 写的很一般，这篇把系统各要点和如何组合起来的介绍得通俗易懂。
在群里，经常遇到有开发者说手里有好几块NVIDIA Jetson的板子，看能否将这几块板子“连起来”用。
2020年3月31日(太平洋时间)Node软件的测试版上线此，版本号0.015。写下这篇文章时，版本号已更新至0.3.8。 Pi节点的安装设置过程稍复杂，在此做个总结。
在很长一段时间里，我对于在树莓派上搭建Kubernetes集群极为感兴趣。在网络上找到一些教程并且跟着实操，我已经能够将Kubernetes安装在树莓派上，并在三个Pi集群中工作。然而，在master节点上对于RAM和CPU的要求已经超过了我的树莓派所能提供的，因此在执行Kubernetes任务时性能并不优异。这也使得就地升级Kubernetes成为不可能。
直接挂载镜像开机即可，本地虚拟网卡ip地址改为192.168.6.1/24 网关改为192.168.6.2
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
- `吸附` 选为 **面** 选中 **投影到自身** 和 **项目的独立元素**
很多使用ROS的用户都在用Gazebo仿真，不过我个人感觉Virtual Robot Experimentation Platform（V-Rep）也非常不错的，如下：
在学习到第2讲ROS基础的分布式通信时，一直卡在这里，主机开启小海龟后，从机虽然可以通过
首先安装并打开猿如意 其次打开蓝桥云课ROS并加入课程 在猿如意输入问题得到答案 在蓝桥云课ROS验证 ---- 📷 如何通过turtlesim入门ROS机器人 您可以通过以下步骤入门ROS机器人： 安装ROS：您需要安装ROS，可以在ROS官网上找到安装指南。 安装turtlesim：turtlesim是ROS中的一个仿真器，可以帮助您学习ROS的基础知识。您可以在终端中输入以下命令安装turtlesim： sudo apt-get install ros-<distro>-tur
机器之心编译 机器之心编辑部 撸代码、写博客、动手做点好玩的东西是一个码农常见的进阶方式。很多大牛都有写博客的习惯，动手能力更是不在话下。今天介绍的这位机器学习爱好者 WILL HO 也喜欢写博客，他不仅自己注册了一个博客网站，还搭了一个 28 核的树莓派集群来实现自托管。在此过程中，他学到了 Linux、Docker、Docker Swarm、Kubernetes、DNS、TLS 和网络拓扑等很多方面的技能。 在最新的一篇博客中，WILL HO 介绍了自己搭建的 28 核树莓派集群。这个集群名叫 Kra
这篇文章是我通过学习了Spark官网上的一些内容，参考了许多博客和文章，也尝试进行了一些初级的Spark编程后写的关于Spark的简要的说明，希望能讲明白Spark这个框架的一些原理，提供一个基础的入门教程。
全部资料幻灯片和示例代码：http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9772491
本教程就是跟大家一起去挖掘二代测序结果的数据，从你什么也不会开始，到最后得到Figure。其实关键节点在于怎样获取二代测序的数据，得到了数据框结合其他平台的挖掘教程，为大家发高效发文章加油！
散列表通常使用顺序表来存储集合元素，集合元素以一种很分散的分布方式存储在顺序表中。
找到了一份种群基因组学数据分析的教程，原文用的数据是2015年发表在science上的一篇论文Genomic islands of speciation separate cichlid ecomorphs in an East African crater lake。这份教程利用这篇文章的数据分析了部分内容。
SceneKit_入门01_旋转人物 SceneKit_入门02_如何创建工程 SceneKit_入门03_节点 SceneKit_入门04_灯光 SceneKit_入门05_照相机 SceneKit_入门06_行为动画 SceneKit_入门07_几何体 SceneKit_入门08_材质 SceneKit_入门09_物理身体 SceneKit_入门10_物理世界 SceneKit_入门11_粒子系统 SceneKit_入门12_物理行为 SceneKit_入门13_骨骼动画 SceneKit_中级01_模型之间的过渡动画 SceneKit_中级02_SCNView 详细讲解 SceneKit_中级03_切换照相机视角 SceneKit_中级04_约束的使用 SceneKit_中级05_力的使用 SceneKit_中级06_场景的切换 SceneKit_中级07_动态修改属性 SceneKit_中级08_阴影详解 SceneKit_中级09_碰撞检测 SceneKit_中级10_滤镜效果制作 SceneKit_中级11_动画事件 SceneKit_高级01_GLSL SceneKit_高级02_粒子系统深入研究 SceneKit_高级03_自定义力 SceneKit_高级04_自定义场景过渡效果 SceneKit_高级05 检测手势点击到节点 SceneKit_高级06_加载顶点、纹理、法线坐标 SceneKit_高级07_SCNProgram用法探究 SceneKit_高级08_天空盒子制作 SceneKit_高级09_雾效果 SceneKit_大神01_掉落的文字 SceneKit_大神02_弹幕来袭 SceneKit_大神03_navigationbar上的3D文字
Node-RED是一种编程工具，通过在浏览器中拖拽的方式将硬件设备、API和在线服务连接在一起，构成数据流，使用户可以快速的创建出自己的Web应用。
树莓派是最著名的单板计算机。最初，树莓派项目的范围旨在促进学校和发展中国家的计算机基础科学的教学。
Python中存在着很多算法，本篇要为大家介绍一种新的算法，蒙特卡洛算法。下面就这种算法带来简单的介绍和实例。
Priority Inheritance，优先级继承，是解决优先级反转的一种办法。 一个经典的例子：A/B/C三个实时进程，优先级A>B>C。C持有a锁，而A等待a锁被挂起。原本C释放a锁之后，A进程就可以继续执行的，但是偏偏有个比C优先级高的B进程存在，导致C得不到运行，也就没法释放a锁，从而导致A进程一直挂起。从整体上看，进程B虽然比A优先级低，但它却成功的抢占掉了A。这就是所谓的优先级反转。 一种解决办法是优先级继承，C在持有a锁期间临时继承等待者A的优先级，那么B进程就无法从中捣乱了。
ROCK Pi 4 是瑞莎生产的一款基于国产芯片厂家瑞芯微RK3399的单板计算机。它可以运行Android和Linux系统。ROCK Pi 4拥有一个64位6核处理器（A72*2+A53*4），64位双通道3200Mb/s的LPDDR4内存，HDMI最高输出4K@60帧，另外还有CSI摄像头和DSI屏接口，双频ACWiFi和蓝牙5.0，四个USB接口，千兆以太网，40PIN扩展GPIO接口。ROCK Pi 4采用USB type C接口供电，支持USB PD协议和高通QC协议。
递归解决：先比较根节点和两个子节点的val，如果不相等就返回false，相等就返回true，然后递归比较左子树和右子树。
计算树的节点数: 函数TreeSize用于递归地计算二叉树中的节点数。如果树为空（即根节点为NULL），则返回0。否则，返回左子树的节点数、右子树的节点数和1（表示当前节点）的总和。
预计在不久后的将来，人脸识别和身份认证技术将在我们的日常生活中扮演一个非常重要的角色。这项技术为我们开辟了一个全新的世界，它几乎适用于我们生活的方方面面。面部识别/身份认证的使用案例包括安全系统、认证系统、个性化智能家居和家庭护理助理等。
现在我们已经完成了正确运行ARKit项目的所有基本设置，我们希望我们的设备能够坐在水平表面上。这是飞机检测。在本节中，我们将学习如何激活平面检测。我们将熟悉锚点以及如何使用它们将对象放置在锚点上。此外，我们将能够在现实生活中看到我们发现的飞机锚。从现在开始，我们将更多地投入到代码中。
本文介绍了如何利用IDEA查看和修改spark源码，通过下载源码、编译并运行SparkPi，了解SparkPi的代码实现，并通过修改源码实现Pi的计算。
preorderTraversal函数调用TreeSize函数获取节点个数，创建结果数组a，调用preorder函数进行先序遍历，并返回遍历结果数组。
由于我的工作与安全软件设计以及政府合规性密切相关，我会不断地告诉自己：“如果它不安全，你最终会被黑客攻击”。但实际上，被黑客攻击是怎样一种情况？如果我设置一个服务器，并且不使自己成为一个明显易受攻击的目标（即不会出现在常见的 shodan.io 搜索中），这样，会发生什么事呢？
【项目团队】Team MakerGram: Salman Faris, Muhammad Swalah A A, suhail jr
字段宽度是转换后的值保留的最小字符个数，精度是数字转换结果中应该包含的小数位数或字符串转换后的值所能包含的最大字符个数。
此教程适用于大部分Linux系统，比如Centos、Ubuntu、Debian、Redhat、Deepin等。
折线走势图是所有文章必不可少的数据分析直观展现方式，本文以上图为例，以小见大来说明如何用Matlab画出SCI投稿专用单栏图片：线形、标记点、线宽、坐标、图例、字体、画幅、600dpi高清。
头文件Tree.h，这里封装了树的接口，需要时直接#include"Tree.h"。
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，它的目标是提供一个简单易用的计算机视觉基础设施，帮助人们快速构建复杂的应用程序。它包含 500 多项功能，涵盖许多视觉领域，包括工厂产品检测、医学成像、安全、用户界面、相机校准、立体视觉和机器人技术。
题目：给你一个二叉树的根节点 root ，计算并返回 整个树 的坡度 。 一个树的 节点的坡度 定义即为，该节点左子树的节点之和和右子树节点之和的 差的绝对值 。如果没有左子树的话，左子树的节点之和为 0 ；没有右子树的话也是一样。空结点的坡度是 0 。 整个树 的坡度就是其所有节点的坡度之和。
range语法：range（start，end，step=1）返回一个包含所有k的列表，start<=k<end，k每次递增。
图神经网络 (GNN) 通过基于用户和商品的历史交互来表征用户和商品，在推荐系统中取得了显着的成功。然而，很少有人注意到 GNN 对暴露偏差的脆弱性：用户暴露于有限数量的商品，因此系统只能学习用户偏好的有偏的喜好，从而导致推荐质量次优。虽然逆倾向加权已知可以识别和减轻曝光偏差，但它通常适用于模型输出的最终目标，而 GNN 在邻居聚合期间也可能存在偏差。本文提出了一种简单但有效的方法，即通过 GNN 的逆倾向 (Navip) 进行邻居聚合。具体来说，给定一个用户-商品二分图，首先得出图中每个用户-商品交互的倾向得分。然后，将具有拉普拉斯归一化的倾向得分的倒数应用于去偏邻聚合。
层序遍历： 除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外，还可以对二叉树进行层序遍历。设二叉树的根节点所在层数为1，层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发，首先访问第一层的树根节点，然后从左到右访问第2层上的节点，接着是第三层的节点，以此类推，自上而下，自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历。 可以参考下图：
树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
在下面的教程中，我将向您展示如何使用Swift和ARKit制作有趣的Domino游戏。
前一阵子入手了一台树莓派，价格200多点，但是加上买充电器，无线网卡，内存卡等等，算起来少说也有300; 买的树莓派2代B，配置上比之前的好了些。 由于是新手，所以一开始并没有买全东西（没买内存卡），后来又花了40买了一张16G金士顿内存卡（小卡，就是手机内存卡，并没有用相机内用的大卡），最好买同时买一个读卡器，我就是一开始不知道跑了好几趟。 这些都买好以后，首先就是要装系统，刚到手的树莓派应该是没有装系统的。先到树莓派官网上找树莓派系统镜像包，下载下来，然后用一个叫做win32diskImager的lin
技巧：在递归过程中，我们想要有一个变量记录全过程（该题中的prev），第一种方法就是设置成全局变量，第二种方法就是传引用。
去年的这个时候收了一台树莓派 4B，到手之后宝塔建站一把梭之后就放在那里吃灰（没办法，技术太菜玩不了别的）。最近迷上了 PVE，想想手头也没有什么可以实践的物理设备，百般寻找之后便把目光锁定在了吃灰中的树莓派。 Proxmox 论坛的 https://forum.proxmox.com/threads/how-to-run-pve-7-on-a-raspberry-pi.95658/ 帖子讲的是在有线网络接入 (eth0) 时的安装过程，目前我手里没有网线，所以只能修修改改踩踩坑探索一下 WLAN 接入网络 (wlan0) 时的安装和配置。
【AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架，也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮，不过光跑例子怎能脱颖而出？本文是数据科学公司（Silicon Valley Data Science）的数据工程师 Matt Rubashkin 的一篇实战派文章，介绍了他如何创造性的将深度学习与物联网结合起来解决一个实际问题的思路和过程，非常具有启发性。 SVDS（Silicon Valley Data Science）曾使用过实时、公开的数据来优化
维特比算法是安德鲁.维特比(Andrew Viterbi)于1967年为解决通信领域中的解码问题而提出的，它同样广泛用于解决自然语言处理中的解码问题，隐马尔可夫模型的解码是其中典型的代表。无论是通信中的解码问题还是自然语言处理中的解码问题，本质上都是要在一个篱笆网络中寻找得到一条最优路径。 所谓篱笆网络，指的是单向无环图，呈层级连接，各层节点数可以不同。如图是一个篱笆网络，连线上的数字是节点间概念上的距离（如间距、代价、概率等），现要找到一条从起始点到终点的最优路径。
本教程演示的数据来源于发表在2017年10月的NC文章：Differentiation dynamics of mammary epithelial cells revealed by single-cell RNA sequencing 用10X单细胞转录组测序来探索小鼠的乳腺发育情况，包括了4个发育阶段： nulliparous (NP) 未怀孕时期 day 14.5 gestation (G) 妊娠期第14.5天 day 6 lactation (L) 哺乳期第6天 11 days post nat
在学习二叉树的基本操作前，需先要创建一棵二叉树，然后才能学习其相关的基本操作。由于现在大家对二叉树结构掌握还不够深入，为了降低大家学习成本，此处手动快速创建一棵简单的二叉树，快速进入二叉树操作学习，等二叉树结构了解的差不多时，我们反过头再来研究二叉树真正的创建方式。
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