特别推荐
Linux内核开发之编译和运行
在本篇文章中，读者可以跟着我们的一步一步的教程最终学会如何搭建Linux内核开发环境，并最终能成功运行自己编译的内核，本文主要是针对arm架构来编译Linux内核，因此读者不仅可以学习到如果编译内核，还将学会如何使用QEMU搭建arm仿真环境。 本文将介绍两种Linux内核编译方法 第一种为不借助任何编译系统的原始编译方法，相对较为复杂 第二种则借助BuildRoot编译系统实现了一键编译，相对比较简单 编译Linux内核需要在Linux系统中运行，推荐使用Ubuntu，并安装 build-essentials 包，本
阅读更多
全部文章
Python原生小技巧 – lambda 函数
lambda 函数 也称为匿名函数，在一行中实现，具有方便快捷，即用即删，通常可以作为其他函数的回调或者参数输入进去，当然，你也可以完全把它当成普通函数来使用。 小例子
阅读更多
Python原生小技巧 – *args 和 **kwargs
*args和**kwargs是两种用来给函数定义可变数量参数的的方法，其中： *args用于定义无关键字的参数（即无指定参数名），在函数体内args是一个tuple **kwagrs用于定义关键字参数（即参数具有参数名），在函数体内kwargs是一个dict 听起来很抽象，看两个例子的话，其实很简单
阅读更多
Carla自动驾驶仿真环境 2 – 用Python跟仿真环境交互
我们将在这篇文章中介绍如何使用Python库来创建Carla客户端，并使用客户端跟仿真环境进行交互，我们将会创建一台白色的特斯拉Model 3，让它在仿真环境中运动。 如果你还不知道Carla是什么，或者不清楚如何安装Carla服务器和Python库，请阅读 Carla自动驾驶仿真环境 1 – 基本概念 1.
阅读更多
Carla自动驾驶仿真环境 1 – 基本概念
随着5G和车联网的发展，不仅能够将智能交通变为现实，也使自动驾驶成为了可能，而近几年，自动驾驶发展的尤为迅速，不管你是主动的还是被动的，总能在科技新闻上看到它的身影，而从事自动驾驶相关软，硬件研究的公司也越来越多，这里边既有传统的汽车巨头，也有新兴的电动车巨鳄，既有从互联网巨头，也有这种初创企业，自动驾驶可谓是风口是上的风口。 自动驾驶需要基于大量的试验，使用大量的数据对模型进行训练，同时又需要完成大量的不同驾驶环境的验证，这样大量的训练数据和环境验证如果全部使用实车测试的话并不是很现实，这里边有是成本问题，周期问题，更重要的是很多场景我们在现实环境中并不能够实现，例如一个简单的例子，前边的车辆突然失控。 所以跟很多其他技术产品的研发一样，我们需要一个能够用计算机进行仿真的环境。幸好，科学家和从业人员已经花了很多的精力在这一技术上边，并且有一些非常好的项目，在这一系列的文章中，我们将介绍其中一个，它的名字叫Carla ，是一个主要由英特尔实验室和巴塞罗那的计算机视觉中心开发的开源项目。
阅读更多
训练机器人走迷宫2 – 强化学习之Q Learning
这是训练机器人走迷宫系列文章的第二篇也是最后一篇，在这篇文章中我们将讲解gym库的使用，并讲解我们实现的使用Q Learning成功学会100%走出8X8迷宫的机器人代码。 如果读者有需要了解项目的基本信息和Q Learning的概念和算法，可以从下边的链接进入系列文章的第一篇：
阅读更多
训练机器人走迷宫1 – 强化学习之Q Learning
本系列文章的目的是要实现一个可以自动寻找迷宫路径的机器人，我们将会使用强化学习的方法训练一个机器人，它最终能够在一个迷宫中找到正确的路径，最终到达出口，而不会掉到坑里。我们要使用到的强化学习方法为Q Learning，它是最简单的一种强化学习方法。本系列将包含两篇文章。 在这第一篇文章中，我们将首先针对要实现的项目进行一个描述，来提出我们的问题，然后针对Q Learning做一个详细的解释，而在第二篇文章，我们将实际操练起来，实现Q Learning算法，从而训练出一个可以自动寻路的机器人。
阅读更多