Carla自动驾驶仿真环境 2 – 用Python跟仿真环境交互
人工智能 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

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训练机器人走迷宫1 – 强化学习之Q Learning
人工智能 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。

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利用Pandas索引和选取数据
数据科学 利用Pandas索引和选取数据

使用Pandas做数据分析的时候,用的最多的功能恐怕就是对于数据集的索引,选组数据子集。Pandas库提供了很多非常实用的方法,了解并熟练使用这些方法而不是用for循环的方法将会事半功倍。在这一篇文章中,我们将着重介绍这些方法。 我们将使用2019年全国新能源汽车的销量数据作为演示数据,数据保存在一个csv文件中,读者可以在GitHub仓库下载到 https://github.com/pythonlibrary/practice-pandas-skills.git 本篇文章中会使用到两个库pandas 和 numpy,确保它们都正确的安装,而工作环境则使用jupyter notebook,如果有需要学习如何搭建环境的,可以阅读 数据科学家的一种工作环境 – virtualenv和Jupyter Notebook。

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听懂汽车的语言 – 使用Python控制CAN总线
工业汽车嵌入式 听懂汽车的语言 – 使用Python控制CAN总线

CAN总线是在汽车和工业领域广泛应用的一种通讯方式,电脑上并没有配备相应的物理硬件,市面上有很多公司提供不同的将CAN转为USB的设备,使用这些设备电脑就能够借由USB通过CAN总线跟汽车或者其他工业设备进行交流,通常来说,这些公司都会针对其对应的硬件设备提供相应的软件,不过因为其专业性,要不软件的价格比较贵的,要不免费的软件功能有限。 虽然是一个比较冷门的应用场景,但使用Python确实也是可以使用这些设备来进行CAN总线通讯的,这都得益于丰富的Python生态,在这一篇文章中,我们将介绍一个能够支持市面上常用的CAN设备的Python库: python-can,这个库做的非常好,一方面可以支持多种不同的CAN设备(像 Vector, Kvaser, PCAN 等等),另一方面对总线的抽象也很好,同时提供了内置的log记录器,可以通过几行简单的代码将总线数据保存为常见的asc,csv,blf,甚至是数据库格式。

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使用pyinstaller打包你的桌面应用 – PyQt5教程后记
桌面应用 使用pyinstaller打包你的桌面应用 – PyQt5教程后记

当你写好一个python应用以后(有可能是命令行,有可能是GUI),你或许希望分享给他人使用,而别人可能并没有python环境,那么我们需要寻找一种方法生成可执行文件(比如Windows上的exe或macOs上的app) 当你有打包你的python应用的需求以后,你可能会像搜索引擎寻求帮助,你或许曾经搜索过“python 转 exe”,“python打包”等等这样的字眼,你或许曾看到过各种各样的相关解决方案,本文介绍的是其中的一种,但是可以负责任的说,这是目前最好的方案,并且是跨平台最好的方案,也就是说使用这个叫pyinstaller的工具,你可以把同样的代码打包在Windows,Linux以及macOs上运行。

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PyQt5教程5 – 最后一环,完善接收功能
桌面应用 PyQt5教程5 – 最后一环,完善接收功能

前边几篇文章中我们已经将发送和界面功能实现, 对于一个文件收发软件,它既可以是主机来发送文件,也可以作为目标机来接收文件,在这一篇文章中,我们将实现剩下所有的功能,即完成接收功能。 为了更直观的给大家展示本节的最终实现目标,我们先把实现结果的视频放在最前边,因为一台电脑不能给自己发送文件,因此,本节的测试需要使用两台电脑,并且这两天电脑需要连接到同一个局域网中。

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