yaml-cpp是一个yaml配置文件的C++解析库，其下载地址为：https://github.com/jbeder/yaml-cpp 在Windows10中使用VS2017编译yaml-cpp库前，需要去Github上面下载对应的yaml-cpp源代码
通常在程序设计中采用xml、ini、yaml、json等配置文件比较多。在Java的SpringBoot项目中通常采用yaml或者yml文件作为应用的配置项。由于本人在实际项目中采用C++编写控制台程序的过程中使用yaml文件比较多，目前使用比较的多的就是yaml-cpp这个C++ yaml解析库了。之前写过两篇关于在CentOS7下编译yaml-cpp库和Windows10下使用VS2017编译和使用yaml-cpp库的文章。 最近实际项目中换成了最新版的Visual Studio 2019，我使用的Windows系统是Win7和Windows10，所以需要重新编译基于VS2019下的yaml-cpp的Debug和Release版本的Win32的静态lib库，大体步骤和Windows10下使用VS2017编译和使用yaml-cpp库这篇博客描述的一致。
yml文件和yaml文件是目前比较常用的配置文件，Java中的SpringBoot的application.yml配置使用的就是这种格式，另外诸如nodejs和g欧登语法对于yaml文件都有很好的支持。 yaml-cpp是一个yaml配置文件的C++解析库，其下载地址为：https://github.com/jbeder/yaml-cpp 在Windows10中使用VS2017编译yaml-cpp库前，需要去Github上面下载对应的yaml-cpp源代码。目前的yaml-cpp最新版本是yaml-cpp-0.6.0。如下图所示：
YamlCpp #1 环境 macOS 10.15.5 Cmake #2 安装 git clone git@gitee.com:Coxhuang/yaml-cpp.git cd yaml-cpp mkdir build cd build # 二选一 # 静态库 cmake .. # 动态库 cmake .. -D BUILD_SHARED_LIBS=ON make sudo make install 安装后,库文件和头文件路径: 头文件: /usr/local/include/yaml-cpp
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一直用c++操作ini做配置文件，想换成yaml，在全球最大的同性交友网站github上搜索，看有没有开源的库，功夫不负有心人，找到了yaml-cpp，试着解析了一个yaml文件，给个满分。分享一下如何使用他。 先git clone git@github.com:jbeder/yaml-cpp.git下，进行build四件套，把他编译成静态库
Ps: 目前本框架在持续开发中,后续将支持GPU版本.也欢迎有志之士一块维护本框架. 欢迎Star.
项目链接：https://github.com/PRBonn/geometrical_stem_detection
自己总结的一个有关C++的一些第三方库，包括示例和链接，目前已经托管到Github上面：Cplus_libs_wrapper
ROS机器人程序设计（原书第2版）补充资料 教案1 ROS Kinetic系统入门
本文提出了一种双目事件相机的视觉里程计方法.我们的系统遵循并行跟踪和建图的方法,建图模块以概率的方式融合来自多个局部视点(通过时空一致性获得)的深度估计,构建场景的半稠密三维地图.跟踪模块通过解决由于选择的地图和事件数据表示而自然产生的配准问题来恢复双目相机的位姿.在公开数据集和我们自己的记录上的实验证明了该方法在一般6自由度运动的自然场景中的通用性.该系统成功地利用了基于事件的相机的优势,在具有挑战性的照明条件下进行视觉里程计估计,如低光和高动态范围,同时在一个标准的CPU上实时运行.
最近需要将Windows10系统下使用VS2017编译的VC++项目放到CentOS Linux服务器上跑，最简单的当然是使用cmake作为项目编译和管理工具了，这样就不需要写makefile了，使用cmake管理编译项目相对来说比较简单。遇到一个问题就是，由于我在CentOS7服务器上用的是普通用户账号，一些第三方库比如Boost库、yaml-cpp、mariadb、mariadb++、hiredis库放到一个统一的目录下比如/opt/env目录，而不是常见的/usr/、/usr/local等目录，使用cmake进行编译时需要注意头文件和库文件的目录的设置。
首先是重构了配置管理。原来是手写在代码里的，因为原来上层的 libatbus 是不依赖 protobuf 的，现在 既然已经依赖 protobuf 了就转为 protobuf 管理了。同时现在还支持YAML配置，使用 yaml-cpp 来解析YAML文件，这个库也被一些其他知名的大型项目使用了，比如 Envoy proxy 。 原来的conf/ini模式的配置也是支持的，现在加载配置的时候会尝试猜测以下配置文件是yaml还是conf/ini模式。 并且增加了统一的 YAML转protobuf 、 conf/ini转protobuf 和 指定层级配置导出到protobuf 的接口来方便使用。比较特殊的是自定义日志配置后端的接入接口有了一些小变化，问题也不大。
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Milvus 代码库分为了 C++ 和 Go 两个部分，Go 部分负责系统主体架构、分布式系统、存储/查询链路等，C++ 部分负责查询、索引引擎专注于单机场景下的高性能，两者之间通过 cgo 接口调用。
YAML格式使用KV方式<key>: <value>表示，以空格作为缩进，若value存在，在之后的:后面，即value值的前面需要 紧跟一个空格；如：destination: file
YAML（YAML Ain’t Markup Language）是一种简单可读的数据序列化格式。它是一种简洁和易于理解的语言，用于表示数据结构和配置信息。YAML最初是为了在不同编程语言之间交换数据而设计的，但它也被广泛用于配置文件、日志文件以及其他需要结构化数据的地方。
喜欢DEBOT的小伙伴，现在可以仿真玩耍机械臂啦，如果已经购买可以配合一起玩耍起来。
YOLOv5 Lite的输入端采用了和YOLOv5、YOLOv4一样的Mosaic数据增强的方式。其实Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员，不过，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对于小目标的检测效果还是很不错的。
打印 c++ 的虚函数表可以快速的帮助我们了解 c++ 父类与子类的 override 关系。 但是，lldb 目前却只支持常用的变量或者地址打印功能。所以，我们通过自定义 vt 实现打印虚函数表的诉求。
目前 C/C++ 语言的代码格式化和检查工具使用的最为广泛的是 LLVM[1] 项目中的 Clang-Format[2] 和 Clang-Tidy[3]。
你可能会认为，在我们成功将源代码编译成二进制文件之后，作为构建工程师我们的工作就完成了。事实几乎如此——二进制文件包含了 CPU 执行的所有代码，但代码分散在多个文件中，方式非常复杂。链接是一个简化事物并使机器代码整洁、易于消费的过程。
选自Github 机器之心编译 参与：朱乾树、黄小天 PyTorch 中的基本单位是张量（Tensor）。本文的主旨是如何在 PyTorch 中实现 Tensor 的概述，以便用户可从 Python shell 与之交互。本文主要回答以下四个主要问题： 1. PyTorch 如何通过扩展 Python 解释器来定义可以从 Python 代码中调用的 Tensor 类型？ 2. PyTorch 如何封装实际定义 Tensor 属性和方法的 C 的类库？ 3. PyTorch 的 C 类包装器如何生成 Ten
vscode 是微软基于 electron 技术，开发的一款开源文本编辑器。由于出色的跨平台属性和丰富的插件生态，vscode 已成为目前最流行的文本编辑器。
机器人自主探索，主要会遇到两类障碍物，即正障碍物和负障碍物。因为地平面缺失必须作为一个障碍物来检测，所以悬崖被认为是负的障碍物。悬崖检测在自主导航和探索中具有重要意义，可以探测和避开楼梯和凹坑等障碍物。
----ROS Best Practices：https://github.com/ethz-asl/ros_best_practices/wiki----
1 DisplayTypes/Marker：http://wiki.ros.org/rviz/DisplayTypes/Marker
Docker是开源的应用容器引擎。若想简单了解一下，可以参考百度百科词条Docker。好像只支持64位系统。
随着应用程序及其存储库结构的复杂性增加，存储库中.gitlab-ci.yml文件变得难以管理。对于越来越流行的“ monorepo ”模式，此问题尤其重要，在该模式下，团队将用于多个相关服务的代码保存在一个存储库中。当前，当使用这种模式时，开发人员都使用同一.gitlab-ci.yml文件来为不同的应用程序组件触发不同的自动化过程，这可能会导致合并冲突和生产率下降，而团队则在等待管道“其一部分”的运行和完成。
由于我最近在研究 envoy 这个项目，这是个cpp的项目，对于我这种cpp新人来说还是比较有压力的，感觉处处都是坑，开个引导文章记录一下。
XLA (Accelerated Linear Algebra)是一个开源的机器学习编译器，对PyTorch、Tensorflow、JAX等多个深度学习框架都有支持。最初XLA实际上是跟Tensorflow深度结合的，很好地服务了Tensorflow和TPU，而与XLA的结合主要依赖于社区的支持，即torch-xla。
更多版本选择http://mirrors.linuxeye.com/hhvm-repo/7/x86_64/
图1、发布流程图，原理是编包和发布jenkins分开，每次发布的版本都存储在编译的机器上。
这里主要是一些配置问题，书中推荐是kinetic版本，那么测试必然要用indigo啦，
翻译：陈之炎 校对：李海明 本文约2400字，建议阅读5分钟本文为大家介绍了OpenCV使用XML和YAML文件实现的输入输出。 目标 本小节将回答以下问题： 如何使用YAML或XML文件打印和读取文本输入到文件和OpenCV？ 如何对OpenCV数据结构做相同的操作？ 如何为自定义的数据结构做相同的操作？ OpenCV中cv::FileStorage , cv::FileNode 和 cv::FileNodeIterator 的数据结构和使用方法。 源代码 C ++ 可以在原文下载源代码,也可以在
ROS中的参数与各个节点相关。参数用于在启动时（以及运行时）配置节点，而无需更改代码。参数的生存期与节点的生存期相关联（尽管节点可以实现某种持久性以在重新启动后重新加载值）。
BDD100K是最大的开放式驾驶视频数据集之一，其中包含10万个视频和10个任务，目的是方便评估自动驾驶图像识别算法的的进展。每个高分辨率视频一共40秒。该数据集包括超过1000个小时的驾驶数据，总共超过1亿帧。这些视频带有GPU / IMU数据以获取轨迹信息。该数据集具有地理，环境和天气多样性，从而能让模型能够识别多种场景，具备更多的泛化能力。这些丰富的户外场景和复杂的车辆运动使感知任务更具挑战性。该数据集上的任务包括图像标记，车道检测，可驾驶区域分割，道路对象检测，语义分割，实例分割，多对象检测跟踪，多对象分割跟踪，领域自适应和模仿学习。我们可以在BDD100K数据网站上下载数据。
本文记录了 ROS2 中 launch 文件学习过程中我个人觉得重要的 6 个基本问题，和大家分享，希望可以帮到初学者。
安装plug (https://github.com/junegunn/v... curl -fLo ~/.vim/autoload/plug.vim --create-dirs \ https://raw.githubusercontent...
roslaunch full_coverage_path_planner test_full_coverage_path_planner.launch
分别有CLI-launch，Python+XML+YAML对比，launch教程三部分：
小伙伴们好呀，TorchScript 解读系列教程更新啦~在上篇文章中，我们带领大家初步了解了 TorchScript。
在蓝桥云课ROS中测试一下是否可行（kinetic/melodic/noetic）：
博客中大量介绍了将Ubuntu等Linux系统借助机器人操作系统ROS实现机器人控制设计开发和物联网功能案例，并可基于OpenAI等实现人工智能相关训练。
控制逻辑解释：输入的感知信息并产生控制命令（输出）。这个逻辑就是要用FSM实现的。逻辑控制将以20 Hz反复运行。执行频率取决于发布控制命令。
从互联网上下载适用于 Linux 的安装文件。但是文件是 .sh，使用 ubuntu 打开文件时，使用了一些文本编辑器。搜索了 Ubuntu 软件商店，没有应用程序可以打开它。有什么办法可以安装吗？
文中涉及到大量的Pytorch的C++源码，版本为1.4.0a，适合有一定Pytorch源码基础的童鞋观看，同时也涉及到一些python中的C/C++拓展的一些基础知识，其中每一段代码的第一行表明了该代码的文件位置。需要注意有些代码是自动生成的，原始工程中并没有，需要编译。
参考网站：http://wiki.ros.org/cn/ROS/Tutorials
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