TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始，TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络（NN）提供高性能 API。然而，借助于机器学习（ML）社区对它的兴趣以及时间上的优势，这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
导读： 自 2015 年开源以来，TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富，一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一，当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月，TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本，同 TensorFlow 1.x 版本相比，新版本带来了太多的改变，最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲，他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题，该如何去做？ 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验，希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利！
由于缺￥，所有设备都非常老旧，都是其他实验室淘汰或者拼凑出来的设备。机器人控制笔记本是2010年版本。
一直以来，大家最常用的目标检测库是港中文的mmdetection和Facebook的detectron2库，不过这两个库都是基于PyTorch的，PyTorch的模型部署方面还是稍差于TensorFlow，如果想用TensorFlow的目标检测模型，最好的还是选择还是谷歌官方的TF Object Detection库：
之前讲解了如何构建数据集，如何创建TFREC文件，如何构建模型，如何存储模型。这一篇文章主要讲解，TF2中提出的一个eager模式，这个模式大大简化了TF的复杂程度。
本示例中启动了两只小乌龟Turtle1和Turtle2。TF发布器会将Turtle1相对于world坐标系的位置关系和Turtle2相对于world坐标系的位置关系发布出来。为了实现Turtle2跟随Turtle1的效果，程序中获取了Turtle1相对于Turtle2的位置关系并且将其折算成速度控制量。
从本篇文章开始，作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识，希望您喜欢。
绘制 "base_footprint", "detected_obstacle"：
tf2 在时间缓冲的树结构中维护坐标系之间的关系，并让用户在任何所需的时间点在任意两个坐标系之间变换点、向量等。
作者 | Vivek Rathod 和 Jonathan Huang，Google Research
机器人建模和控制必须掌握坐标系和坐标变换等基础知识。机器人在空间中运动主要有两种形式：
Team Fortress 2是一支以团队为基础的第一人称射击游戏，您和其他玩家可以在这里组成团队玩各种游戏模式。从争夺国旗到与你的团队一起对抗机器人部落的战斗等等，有许多游戏模式可供选择。配置个人游戏服务器可让您控制所使用的游戏模式和地图，以及各种其他设置以自定义您的游戏体验。
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TF（坐标系转换）子系统是ROS2机器人框架中的一个重要组件，它的功能是提供坐标系转换服务，使得不同坐标系之间的数据可以转换。比如，机器人的传感器可以产生的数据是基于机器人本体坐标系的，而机器人的末端机械臂可以根据这些数据来控制机械臂的运动，但是机械臂需要的数据是基于机械臂坐标系的，这时候TF子系统就可以把数据从机器人本体坐标系转换成机械臂坐标系，从而实现机械臂的控制。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
Google于去年早些时候发布了TensorFlow 2.0，这是对现有TensorFlow 1.0的重大飞跃。
*此处重点，ROS1成熟，而ROS2还是深度开发中的实验版，LTS长期支持版目前也没有5年，而是3年，此版本不适合初学者学习！
TFs odom → base footprint 和 odom → obstacle
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
发布静态变换对于定义机器人底座与其传感器或非移动部件之间的关系很有用。 例如，最容易推断激光扫描仪中心框架中的激光扫描测量值。
public class Volume extends JFrame implements ActionListener,ItemListener{
验证下是否安装正常, 命令行输入: python3, 然后粘贴以下内容, 看结果是否能正常输出
改进前程序 package main import "fmt" func main() { var p2,progress int //获得武松和鲁达各自的“闭包内层函数” //闭包的作用是保存“各自的内层函数状态” f1 := GetDoTaskFunc() f2 := GetDoTaskFunc() //交错的执行任务 progress = f1("武松",13) p2 = f2("鲁达",12) progress = f1("武松",13) p2 = f2("鲁达",13)
结合定时任务可每十分钟检索运行的docker容器，如果存在挂掉的容器则全部停止，并按顺序重启容器
浏览器缓存在 Nginx 的 HTTP 核心模块中其实只有两个简单的配置，这一块也是 HTTP 的基础知识。之前我们就一直在强调，学习 Nginx 需要的就是各种网络相关的基础知识，其中更重要的就是 HTTP 和 TCP 相关的内容。另外一个 try_files 配置指令也是 Nginx 中非常常用的一个指令，用于找不到指定的路径文件时，可以去按顺序查找备用的一些文件路径，非常实用。
本文主要介绍人工智能、机器学习和深度学习的区别，以及软硬件环境的搭建，包括Tensorflow1.x和Tensorflow2.x在同一台机器上如何共存。在后续的文章中将深入讲解用Tensorflow2.x训练各种模型，以及利用模型完成相关的工作。
链接：https://www.zhihu.com/question/452749603/answer/1826252757
如果显示都成功找到GPU了，还报错，可能是你的显卡太旧了，尝试降低 tf 版本，或者换显卡，也有可能，显存不够，你可以调小点 batch_size
最近在使用英文检索select2（V3.5版本）时发现一个问题：多音字，重庆在有的拼音库里面被翻译成了重(zhong)庆，无奈只有同时支持中文检索，select2如何支持中英文检索呢,下面直接如题，上代码~~~
我们下一步要做的就是确保自己创建的环境可以在gym里使用，那么我建议我们可以选择classic_control文件里的cartpole.py来作为我们的myenv.py，简单方便。
首先，我们要在电脑里装一个tf2.0的虚拟环境（我的电脑是mac，windows和linux类似）。这里使用anaconda的命令：
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率).
今天不知道怎么回事不小心卸载了brotli，然后安装任何库都失败，现在给出解决方案。
近些年无人机编队很火热，大家也热衷于低成本的实现，大家看也在寻求着各种方案，很不幸，这个东西不是普通人可以玩转的东西。当DJI 推出了可以编程的Tello以后大家都觉得看到了希望，大量的人来涌入研究这个东西，但比较遗憾，由于无人机本身在设计上面对场景的不适配，效果不好，听见最多的声音就是定位不准。不过无所谓，它本身已经足够优秀了。
现在各大顶会开源代码没有一丝丝的tensorflow2.x，就连谷歌家自己的论文也是只有torch和jax。零零星星一些tf1的开源代码。
将hugging face的权重下载到本地，然后我们之后称下载到本地的路径为llama_7b_localpath
之前，不管是二维平台，还是三维平台，都是用键盘遥控，对于turtlebot3机器人装配了激光传感器，可以测量周围360度障碍物的距离，这就非常方便使用其进行避开障碍物的自主行驶。
这次来总结下这几天学习tensorflow的心得，包含了一些基本的函数，例如，加减乘除等，下面来一一介绍，并给出具体的例子。 两个小的tips 我的版本：anaconda 4.2 tensorflow 0.12.1 若是你不知道如何在windows下安装tensorflow，可以依照我的博客：http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/54379255 ，遵循上面的顺序来做；若是安装过程中遇到问题，可以在博客下方留言，看到后会及时回答。 数值
如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的错误，这意味着你正在使用的TensorFlow版本与你的代码不兼容。这个错误通常是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中，'placeholder'被移除了。 为了解决这个问题，有几种方法可以尝试：
泰勒图绘制的核心思想是设计一个只有第一象限的极坐标，并将方差，相关系数进行捆绑，通过转化为极坐标系坐标进行绘制。为了实现泰勒图的绘制，设计了两个函数：
[我们已经谈过了如何自动下载网页、如何建立索引、如何衡量网页的质量(Page Rank)。我们今天谈谈如何确定一个网页和某个查询的相关性。了解了这四个方面，一个有一定编程基础的读者应该可以写一个简单的搜索引擎了，比如为您所在的学校或院系建立一个小的搜索引擎。] 我们还是看上回的例子，查找关于“原子能的应用”的网页。我们第一步是在索引中找到包含这三个词的网页（详见关于布尔运算的系列）。现在任何一个搜索引擎都包含几十万甚至是上百万个多少有点关系的网页。那么哪个应该排在前面呢？显然我们应该根据网页和查询“原子
市场需求：主要解决一个管理学生信息的问题，学生学号，班级，成绩之类的问题，旨在为各大高校提供一个开源、自由、免费的简单管理软件。这个问题要求我们提供一个管理学生信息安全的平台，避免学生信息的缺漏。人性化的图形管理界面，加上优美的背景音乐和可爱的开场动画，让管理者可以更加愉悦得对学生信息进行管理。
当执行这些操作时，tf.Variable 的值将会改变，也即被修改，这也是其名称的来源（variable，变量）。
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进行预测，本文结合实际数据，选取了常用的BP神经网络算法，其算法原理，因网上一大堆，所以在此不必一一展示，并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文，运用matlab 2016a,给出了下面的代码，并最终进行了预测
https://download.csdn.net/album/detail/4431
这个错误通常是由于输入数据的形状与定义的模型输入的形状不匹配所导致的。这篇文章将介绍如何解决这个错误，并对问题的背景和解决步骤进行详细说明。
我们在 Meta AI Research 和 FAIR 的团队开发了一个称为 SAM 的分割基础模型，其中包括一个可提示的分割任务、一个分割模型和一个数据引擎。 我们的数据集拥有超过 10 亿个masks和 1100 万张图像。
TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。
如果安装的是GPU版本，在运行的过程中TensorFlow能够自动检测。如果检测到GPU，TensorFlow会尽可能的利用找到的第一个GPU来执行操作。
tensorflow是一个很流行的计算框架，目前主要用来做深度学习。但实际上，tensorflow不仅仅可以做深度学习，理论上说任何算法都可以用tensorflow来描述，就在于它做了计算流图这样的抽象，而tensorflow这个名字实际上很自然流。其实提到计算流图，这样的抽象并不是tensorflow首作，计算模型中经常会有图计算，编译器中离开了这玩意玩不转，乃至我们平时的工程涉及到大的规模乃至需要需求模板化的时候，可能都离不开计算流图或者类似这样的模型。所以，其实它对于我们每个人并不是什么新鲜的玩意。
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