原创 【Python】安裝配置gym
gym是python中的一個強化學習環境，想要完整配置並跑起來坑還是比較多的。 下面記錄一下Windows完整安裝過程，Linux下過程基本類似。 1. 執行pip install gym直接安裝的是0.26.2版本，網上常見的代碼無法兼容
2024-04-20 14:12:21
原创 matlab練習程序（Pure Pursuit路徑跟蹤）
當時寫stanley就實現了，貼上來記錄一下。 方法示意圖： 控制率公式： 其中L爲軸距，e爲橫向誤差，v爲車輛速度，lambda和c爲控制參數。 算法步驟如下： 1. 根據當前定位結果找到路徑最鄰近點。 2. 計算該點與定位結果橫向誤
2024-04-06 14:11:42
原创 深度學習（單機多gpu訓練）
如果一個機器上有多個gpu，可以使用多gpu訓練。 一般數據量和模型比較大的時候訓練速度會有明顯的提升，模型和數據比較小的時候反而可能因爲數據通信原因導致性能下降。 下面是一個簡單的例子： import time import torch
2024-04-01 14:15:05
原创 【Python】可視化Python庫的依賴關係
這裏主要用了兩個庫：pipdeptree和pyecharts。 pipdeptree用來解析所有庫的依賴關係。 pyecharts用來顯示依賴的網絡關係。 通常的方法應該是通過輸入下面命令： pipdeptree --json-tree
2024-03-25 14:20:22
原创 深度學習（混合精度訓練）
混合精度訓練通常會結合使用單精度浮點數（float32）和半精度浮點數（float16），以提高訓練效率和減少內存佔用。 代碼中關鍵在於兩個地方： 1. 在with autocast():下，模型的前向傳播和損失計算放在自動混合精度加速環境
2024-03-16 14:12:31
原创 解決nvidia-smi報錯：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver
昨天一切正常，今天ubuntu啓動突然卡住了，一直停在黑屏光標界面。 在網上看到原因可能和nvidia驅動有關。 輸入nvidia-smi報出題目中的錯誤。 一般這種錯誤都是在剛安裝nvidia驅動後第一次啓動可能出現，見我這篇文章。 不過
2024-02-25 14:12:13
原创 matlab練習程序（Schur補）
Schur 補是一種矩陣分解方法，通過將一個大的矩陣分解爲幾個較小的矩陣來簡化計算，通常能夠提高矩陣求逆的速度。 對於形如下面的矩陣： 可以把矩陣劃分爲左上、右上、左下、右下四個分塊矩陣。 得到矩陣： 根據A和D的奇異性，可以分兩種情況
2024-02-17 14:10:57
原创 【Python】強化學習Q-Learning走迷宮
Q-Learning是一種基於值函數的強化學習算法，這裏用該算法解決走迷宮問題。 算法步驟如下： 1. 初始化 Q 表：每個表格對應狀態動作的 Q 值。這裏就是一個H*W*4的表，4代表上下左右四個動作。 2. 選擇動作： 根據 Q 表格選
2024-02-15 14:11:11
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原创 解決編譯報錯——Command ‘[‘ninja‘, ‘-v‘]‘ returned non-zero exit status 1
編譯有些python庫時可能會報這個錯。 解決方法是： 將setup.py中的“cmdclass={'build_ext': BuildExtension}”改爲“cmdclass={'build_ext': BuildExtension.
2024-02-07 14:12:40
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原创 解決編譯報錯——too few arguments for template template parameter “Tuple“detected
一般出現這種問題都是cuda、pytorch或vs版本沒配對上。 這裏出現問題的文件爲torch中的cast.h。 我看網上很多給的解決方法是修改下面代碼： template <template <typename...> class T
2024-02-07 14:12:40
原创 處理c++中isnan無效
可能是編譯指令加入了下面三個其中一個： -Ofast -ffast-math -ffinite-math-only 去掉上面的指令或者單獨加入下面的指令均可使isnan生效。 -fno-finite-math-only 注意這個要加
2024-02-02 14:12:41
原创 Linux保存進程狀態
下面這個命令： ps -e | grep gsd | awk '{print $1}' | xargs -I{} sh -c 'cat /proc/{}/status && echo "--------------------------
2024-02-02 14:12:41
原创 matlab練習程序（Bundle Adjustment）
BA作爲視覺SLAM中後端優化的一個核心點還是比較重要的。 BA根據優化量的不同可以分爲三種形式。 Full BA：觀測點和位姿同時優化，一般是視覺SLAM後端的核心。 Motion BA：已知觀測點，優化位姿，一般用來定位。之前的文章中有
2024-01-14 14:14:07
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原创 matlab練習程序（正交分解）
正交分解可以將多個向量分解爲互相正交的多個向量。 可以用QR分解方法或施密特正交化方法，施密特正交化方法一般數值不穩定。 假設有{V1...Vn}向量組，施密特正交化算法原理如下： 結果中{β1...βn}爲一組正交基，{η1...ηn}
2024-01-13 14:14:13
原创 matlab練習程序（DLT）
在計算位姿的時候，一般我們有一些觀測量，這些觀測量有些是三維的、有些是二維的，因此需要用到不同的方法。 如果是3D-3D的位姿計算，一般可以用這幾種方法（【1】,【2】,【3】,【4】）。 如果是3D-2D的位姿計算，一般可以用PnP-BA
2023-12-03 15:05:48