MATLAB机器人仿真(一)

二维空间姿态描述 >> T1 = SE2(1,2,30*pi/180) T1 = 0.8660 -0.5000 1 0.5000 0.8660 2 0 0 1 >> axis([0 5 0 5]) >> trplot2(T1,'frame','1','color','b') >> T2 = SE2(2,1,0) T2 = 1 0 2 0 1 1 0 0 1 >> hold on >> trplot2(T2,'frame','2','color','r') >> T3 = T1 * T2 T3 = 0.8660 -0.5000 2.232 0.5000 0.8660 3.866 0 0 1 >> trplot2(T3,'frame','3','color','g') >>

TinyBenchmark复现记录

undefined symbol: _ZN2at18SparseCUDATensorIdEv ImportError: /data/repos/maskrcnn-benchmark/maskrcnn_benchmark/_C.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN2at18SparseCUDATensorIdEv 参考链接 错误内容 (maskrcnn_benchmark) user_name@server_name: /data/repos/maskrcnn-benchmark$ python tools/train_net.py Traceback (most recent call last): File "train_net.py", line 18, in from maskrcnn_benchmark.engine.inference import inference File "/data/repos/maskrcnn-benchmark/maskrcnn_benchmark/engine/inference.py", line 10, in from maskrcnn_benchmark.data.datasets.evaluation import evaluate File "/data/repos/maskrcnn-benchmark/maskrcnn_benchmark/data/datasets/evaluation/init.py", line 3, in from .coco import coco_evaluation File "/data/repos/maskrcnn-benchmark/maskrcnn_benchmark/data/datasets/evaluation/coco/init.py", line 1, in from .coco_eval import do_coco_evaluation File "/data/repos/maskrcnn-benchmark/maskrcnn_benchmark/data/datasets/evaluation/coco/coco_eval.py", line 10, in from maskrcnn_benchmark.structures.boxlist_ops import

conda安装与使用

Prerequisites To use GUI packages with Linux, you will need to install the following extended dependencies for Qt: Debian apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6 RedHat yum install libXcomposite libXcursor libXi libXtst libXrandr alsa-lib mesa-libEGL libXdamage mesa-libGL libXScrnSaver ArchLinux pacman -Sy libxau libxi libxss libxtst libxcursor libxcomposite libxdamage libxfixes libxrandr libxrender mesa-libgl alsa-lib libglvnd OpenSuse/SLES zypper install libXcomposite1 libXi6 libXext6 libXau6 libX11-6 libXrandr2 libXrender1

Google Colab使用技巧

在 Google colab上使用 conda Step 1 首先,需要确认在 Google Colab 中默认使用的是哪个 Python。 运行以下命令返回默认 Python 可执行文件的绝对路径。 !which python # should return /usr/local/bin/python 现在检

Docker使用方法(二)

Docker 客戶端 docker 客戶端非常簡單 ,我們可以直接輸入 docker 命令來查看到 Docker 客戶端的所有命令選項。 w0x7ce@w0x7ce:~# docker 可以通過命令 docker command –help 更深入的了解指定的 Docker 命令使用方法。 例如