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一起自学SLAM算法：8.1 Gmapping算法
连载文章，长期更新，欢迎关注：下面将从原理分析、源码解读和安装与运行这3个方面展开讲解Gmapping 算法。首先要知道，Gmapping是一种基于粒子滤波的算法。在7.7.2节中已经提到过用RBPF（Rao-Blackwellization Particle Filter）这种粒子滤波器来求解SL
路径规划 | 图解动态A*(D*)算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
D*算法是一种增量式路径规划算法，可以同时兼容静态环境和存在未知动态变化的场景。本文图解D*算法原理，并提供ROS C++、Python、Matlab三种仿真环境的实验代码
【Novel AI】基于Koishi的QQ群配置AI绘图机器人方法
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超详细的激光点云地面分割（可行驶区域提取）方案
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【NLP开发】Python实现聊天机器人（Selenium、七嘴八舌）
WebDriver 允许你通过模拟用户交互来自动执行 Microsoft Edge。WebDriver 可以使用在浏览器中运行的 JavaScript 不可使用的功能和信息。WebDriver 比 JavaScript 单元测试更准确地模拟用户事件或 OS 级事件。WebDriver 管理单个测试会
ROS点云类型sensor_msgs::PointCloud2与PCL的PointCloud＜T＞点云类型转换
ROS中sensor_msgs::PointCloud2类型定义；与PCL的PointCloud点云数据类型转换；moveFromROSMsg()函数解析；点云格式转换中的注意事项。
ChatGPT 的工作原理：机器人背后的模型
在将人类反馈集成到系统之前，GPT 模型进化的最大进步是由计算效率的成就推动的，这使得 GPT-3 能够接受比 GPT-2 多得多的数据训练，从而赋予它更多样化的知识库和执行更广泛任务的能力。下一个改进以训练奖励模型的形式出现，其中模型输入是一系列提示和响应，输出是一个缩放值，称为奖励。这篇对支持
当我尝试问了chatGPT几个问题之后，我感到了危机......
组件内部的状态更新不及时：由于Vue3使用Proxy来实现响应式，在某些情况下，组件内部的状态更新不及时，导致组件的渲染出现问题。组件内部的数据更新不及时：由于Vue3使用Proxy来实现响应式，在某些情况下，组件内部的数据更新不及时，导致组件的渲染出现问题。组件内部的事件处理不及时：由于Vue3使
63.Isaac教程--Flatsim
ISAAC教程合集地址: https://blog.csdn.net/kunhe0512/category_12163211.htmlflatsim 代表平面世界模拟，是一个小型模拟应用程序，可让您运行几乎完整的 Isaac 导航堆栈。 flatsim 应用程序通过在给定的占用网格图中投射光线来模
最新==＞青龙面板拉库命令更新＜==【2022/12/14】收藏不走丢
一直有朋友问技术问题，刚刚创建了个技术交流群，欢迎大家来讨论，qq群 996878840免费上车机器人🤖️：379919271ck获取方法：使用alook浏览器开发者工具，详细教程请给机器人发送alook命令或者参考下方面板地址里的教程。
【基于ChatGPT+Python】快速打造前后端分离的OpenAI人工智能聊天机器人
ChatGPT是一款基于GPT-3模型的聊天机器人，它可以模拟人类的聊天方式，让用户可以与聊天机器人进行自然的聊天对话。ChatGPT使用GPT-3模型来生成聊天响应，它可以根据用户输入的上下文来生成准确的聊天响应，并且可以记忆用户的话语，以便更准确地理解用户的话语。ChatGPT还可以学习用户的语
OpenAI ChatGPT 人工智能机器人注册使用，能以中文对答如流的机器人
Open GhatGPT简介，马斯克与ChatGPT，中国大陆如何使用ChatGPT以及注册方法，ChatGPT是否通过了图灵测试，使用ChatGPT过程中的错误以及解决办法
【利用pycharm快速安装ChatGPT聊天机器人！】
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寒假本科创新学习——机器学习（一）
机器学习的概念、基本术语
ChatGPT：构建与人类聊天一样自然的机器人
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gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM
最近想搭建一个机器人移动平台，但是设备还没完全到齐，在设备全部到齐之前，我们先在gazebo中做一个仿真，进行相关的算法和功能包的部署。在这个仿真中机器人在一个移动底盘上搭载了16线激光雷达、IMU、RGB-D相机，并在最后跑了一个LIO-SAM，建图效果还不错。整个过程遇到了一些问题，都一一解决了
基于Windows微信实现实时收发微信消息App
基于windows微信，hook收发微信消息、联系人数据，实现一套与微信消息互通的IM App。
【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战（附源码、数据集和演示 超详细）
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ROS的基本介绍及基本实践操作案例
包括硬件抽象描述、底层驱动程序管理、共用功能的执行、程序间的消息传递、程序发行包管理，可以极大简化繁杂多样的机器人平台下的复杂任务创建与稳定行为控制。设置与启动深度相机功能包，并且可以使⽤rviz可视化工具查看彩⾊图、深度图、 稠密点云图等等。3、fixed frame选择camera_link,
