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- 来自专栏粽子的深度学习笔记
mmdetectionmmdetection3d多机多卡训练
因为3d检测训练时间太久，所以想要在mmdet3d上开多机，发现加载完标注文件pkl/json之后，卡住了，找到如下报错 其中有个warning ：using best-guess GPU, "| grep v >/dev/null && echo $i ; done; > /dev/null" ) os.environ["NCCL_IB_GID_INDEX"] = "3"
1.6K10编辑于 2022-09-19 - 来自专栏机器人网
一个简单的多机器人编队算法实现--PID
用PID进行领航跟随法机器人编队控制 课题2：多机器人编队控制 研究对象：两轮差动的移动机器人或车式移动机器人 研究内容：平坦地形，编队的保持和避障，以及避障和队形切换算法等；起伏地形，还要考虑地形情况对机器人行驶运动的影响 研究目的：实现多机器人编队控制，源于对自然界群集行为的研究，提高机器人群体协作效率等。 研究方法：领航跟随法等，现在多为几种基础方法的融合。 ://v.youku.com/v_show/id_XMTQ0NTUzMDkxMg 下面介绍一下PID参数作用： 简言之，只有P会有稳态误差，然后I可以减少稳态误差，D可以提高动态性能等，不详细说，以多机器人编队为例 ，期望队形为一字形： 上面的编队控制器，只有P控制的效果， 点击图片可见仿真视频： http://v.youku.com/v_show/id_XMTQ2MTY3MTI2OA ? PI控制，I参数调整不合适，会出现震荡： http://v.youku.com/v_show/id_XMTQ2MTY3MTM0MA ? 多次调整后，比较好的误差曲线，两种参数略有不同： ? ?
2.1K70发布于 2018-04-24 - 来自专栏机器人课程与技术
一个简单的多机器人编队算法实现--PID
用PID进行领航跟随法机器人编队控制 课题2：多机器人编队控制 研究对象：两轮差动的移动机器人或车式移动机器人 研究内容：平坦地形，编队的保持和避障，以及避障和队形切换算法等；起伏地形，还要考虑地形情况对机器人行驶运动的影响 研究目的：实现多机器人编队控制，源于对自然界群集行为的研究，提高机器人群体协作效率等。 研究方法：领航跟随法等，现在多为几种基础方法的融合。 //v.youku.com/v_show/id_XMTQ0NTUzMDkxMg 下面介绍一下PID参数作用： 简言之，只有P会有稳态误差，然后I可以减少稳态误差，D可以提高动态性能等， 不详细说，以多机器人编队为例 ，期望队形为一字形： 上面的编队控制器，只有P控制的效果， 点击图片可见仿真视频： http://v.youku.com/v_show/id_XMTQ2MTY3MTI2OA ? PI控制，I参数调整不合适，会出现震荡： http://v.youku.com/v_show/id_XMTQ2MTY3MTM0MA ? 多次调整后，比较好的误差曲线，两种参数略有不同： ? ?
73150发布于 2019-01-23 - 来自专栏运维小路
DeepSeek-多机多卡集群部署
sources.list.d/nvidia-docker.list apt-get update apt-get install -y nvidia-docker2 systemctl restart docker 3. 8.检查集群状态 #进入主节点容器 docker exec -it node bash 这里显示3个节点，总共6个GPU(下图是我只有5张卡的截图)，显示以后就ray集群启动成功。 然后3台集群6张卡组成了一个小集群。 --model-path /root/.cache/huggingface/ \ --tensor-parallel-size 2 \ --pipeline-parallel-size 3 --pipeline-parallel-size 3 设置流水线并行度为3，模型将被分为三个阶段来执行。简单理解就是有几个机器都选多少。
2.8K12编辑于 2025-03-06 - 来自专栏人工智能
学习多视图立体机
它们的范围从单眼线索，如阴影，线性视角，大小恒常等到双视角，甚至是多视角立体视觉。 在近期工作中，我们尝试统一这些单视和多视三维重建的范例。 学习的立体机器 设计LSMs来解决多视点立体声的任务。 给定一组具有已知摄像机的图像，LSMs为底层场景生成一个3D模型 - 具体来说，在每个输入视图的像素深度图的形式中，要么是一个像素占用网格，要么是一个场景密集点云。 然后通过跨多尺度聚合信息并合并先验的图形（诸如局部平滑度，分段平面度等），过滤/正规化这些匹配成本（通常是嘈杂的）。最终过滤后的成本量被解码为预期的表示形状，如3D体积/表面/视差图。
3K90发布于 2018-02-01 - 来自专栏算法和应用
多机调度的几何
摘要：我们考虑以下一般调度问题：在时间0处有m个相同的机器和n个作业都被释放。每个作业j具有处理时间pj，以及指定j的成本的任意非递减函数fj，对于每个可能的完成时间。目标是找到最低成本的先发制人迁移计划。这模拟了几个自然目标，例如加权完成时间范围，加权延迟等等。
59410发布于 2019-07-18 - 来自专栏乐行僧的博客
多机调度问题（贪心）
样例输入： 6 3 2 5 13 15 16 20 样例输出： 28 贪心策略：优先处理花费时间长的任务，这样可以减少短任务的等待时间 实现： #include <bits/stdc++.h> using
67520编辑于 2022-02-25 - 来自专栏机器人网
2018空中3D立体无人机编队表演再超想象 ？
400架TAKE无人机 整齐排成阵列，蓄势待发 一声令下，振翅齐飞 用高超的技艺带给您又一次视觉震撼 3D立体无人机编队 再超想象 ? 400架TAKE无人机 ? 逐渐加速的螺旋桨 业内先进的定位技术 RTK-GPS载波相位差分定位技术，厘米级的精确定位有效缩短无人机之间的间距，相当于在同样大小编队造型中提高了像素，打造出更细腻逼真的物体形象！ ? 细节满满 勾勒出大礼的豪华 高超的“节奏大师” 精准的时间设计是另一项重要工作，本次无人机编队每一个舞步的时间安排都以毫秒计算，经过反复的运动仿真，精准把握每一个时间节点。 色彩多变的灯光 「联动表演模式」从立体到二维，无人机编队造型延绵流畅，每一刻每个角度都能感受到流动的美感，将美的享受延伸至极。联动编队表演显得更具有艺术性和互动性 ? 高巨创新无人机编队表演以国际先进理念和世界一流的水准，借助先进科技手段和创意灯光影像，打造一场社会文化与科技创新交相辉映的光影盛典，给观众带来一场空前震撼的视觉盛宴。 高巨创新无人机编队表演 ?
79820发布于 2018-07-23 - 来自专栏机器人课程与技术
基于MSRDS机器人仿真平台的多机器人PID编队控制算法
自己调试的编队PID算法，效果也还可以，具体使用教程参考视频链接： http://v.youku.com/v_show/id_XMTUwNjc3NjMyNA 仿真中三个机器人保持编队，做直线运动 仿真结束后，编队数据直接推送的MATLAB中，用于曲线绘制，并分析。 ? ? rob3lrf1=0.0 float rob3lrf2=0.0 float rob3lrf3=0.0 float rob3lrf4=0.0 float rob3lrf5=0.0 float j=0 / , "base", matlabtheta3, matlabt) matlab1.PutFullMatrix("derr3", "base", matlabderr3, matlabt) matlab1 , "base", matlabfx3, matlabt) //// matlab1.PutFullMatrix("fy3", "base", matlabfy3, matlabt) //// matlab1
74520发布于 2019-01-23 - 来自专栏python3
python 利用pexpect进行多机
在安装之前，确认你的机器安装了python,和easy_install.通常python是自动安装的，如果没有安装easy_install，那么wget -q http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py 获取一下
71810发布于 2020-01-09 - 来自专栏机器人课程与技术
起伏地形环境多机器人编队运动控制与路径规划研究_2016年中小结
起伏地形环境多机器人编队运动控制与路径规划研究PPTX下载地址： http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9611426 其中动图视频较多，请用office2010
58250发布于 2019-01-23 - 来自专栏PPV课数据科学社区
抗战阅兵大数据：八大亮点全揭秘！
如新一代预警机、轰炸机、歼击机、舰载机、直升机等多型飞机均为列装后首次参阅。 ③富有时代特色的编队队形新颖震撼。 除了历次受阅编队采用的楔形、三角形、菱形编队等队形，此次阅兵的空中梯队还将首次以纪念字样的编队飞行、大机群密集编队飞行等全新队形参阅。 ④拉烟、空中护旗等呈现方式增强美感。 亮点六：空中编队震撼人心 此次阅兵是我国在国庆之外，首次针对重大纪念日举行的阅兵式。为此，空中梯队在参阅战机队形编排和表现形式上下足功夫，加入抗战元素和时代特色，新颖大气，更为壮观。 据悉，首先出场的空中护旗方队将采取纪念字样编队飞行，突出纪念抗战胜利70周年主题，表达人民军队为实现强国梦、强军梦不懈奋斗的信念决心。 亮点七：女兵打造靓丽风景线 在9月3日纪念抗战胜利70周年阅兵式上，三军仪仗队方队将在11个徒步方队中首个出场，女仪仗队员将首次亮相阅兵场；联合军乐团中，也首次出现女性副指挥和女乐手；此外，女飞行员将驾驶战机飞越天安门
86440发布于 2018-04-20 - 来自专栏终有链响
fiscoBcos运维工具多机搭链
多机搭链 使用generator搭建多机部署的Fisco链 以下是我们要做的实践 我们将从多机两节点部署开始，机构A和机构B，为机构A节点1做落盘加密 为机构A新增节点3并加入群组1 新增机构C节点4 新增群组2并将机构B和机构C拉入群组2 1首先我们要准备两台虚拟机 2为这两台机建立ssh免密连接 登录一号机43.137.0.66 在任意位置下 输入命令： ssh-keygen -t rsa -m 输入命令： cp -r generator/ generator-A 这里我多复制了一个D作为备份，为以后需要做更改做准备 6链证书初始化 一条链只能有一条唯一的链证书ca.crt,我们选择在generator 去到key-manager并创建build文件夹并去到build文件夹内 cd key-manager && mkdir build && cd build 使用cmake3进行构建系统文件 cmake3 /group 将生成出来的创世区块拷贝给机构B的meta中（这里要拷贝至二号机的机构B内） 生成机构C打包传输到二号机并启动 .
48410编辑于 2025-01-15 - 来自专栏飞鸟的专栏
NebulaGraph基于docker安装多机集群
一、背景由于之前学习NebulaGraph安装时发现，官方文档中并未介绍使用docker安装多机集群的方式，加上后续分析内存使用时，我这有缺少相关实验环境，所有鼓捣了一下，如何实现基于docker的多机集群部署 内核参数设置参考，文档2.2、安装过程2.2.1、通过官方文章多机集群部分，分析结构，使用官方docker-compose中的镜像。 --stderrthreshold=3# wether logging files' name contain time stamp. --stderrthreshold=3# Wether logging files' name contain time stamp. 部署使用了docker 的host网络没有使用bridge网络，一方面是多机集群部署，不需要考虑端口冲突问题，另一方面就是host的网络性能会比bride高一点点。
1K21编辑于 2023-12-22 - 来自专栏没事多喝水
多机数据库的实现
多机数据库的实现 复制 启动主从的方式是 SLAVEOF 127.0.0.1 6379（主库地址） 复制功能的实现是怎么实现的？ 复制功能主要是三方面功能， 完整重同步，部分重同步，命令传播。
97420发布于 2020-11-20 - 来自专栏新智元
波音的「忠诚僚机」取名幽灵蝙蝠，马斯克预言的「自主无人机战争」要来了？
2019年3月，美空军研究实验室与克雷托斯无人机公司合作研发的XQ-58A女武神验证机在亚利桑那州尤马试验场完成首飞，也标志着忠诚僚机终于从概念走进现实。 2020年5月，波音公司展示了三种原型机的照片，并宣称将在2025年实现量产。 2021年3月，波音忠诚僚机原型机在澳大利亚皇家空军基地Woomera成功完成首飞测试。 随后，双方签署了价值1.15亿美元的合同，波音公司将为澳大利亚空军再提供3架忠诚僚机，总数为6架。同年11月，第二架原型机也完成试飞。 忠诚僚机目前在软件层面的设计理念是，通过规范并开放人机接口、机机接口，能够支持多类型无人机和有人战机编队协同，而不会对一套软件或算法产生依赖。 2020年，美国空军首次开展了四/五代有人战斗机同无人僚机的编队飞行数据共享测试，这也是忠诚僚机类项目发展过程中的里程碑事件，预示着未来的有人-无人编队飞行作战方式向实战化应用又迈出了重要的一步。
80920编辑于 2022-03-28 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
支持向量机（SVM）--3
上次说到支持向量机处理线性可分的情况，这次让我们一起学习一下支持向量机处理非线性的情况，通过引进核函数将输入空间映射到高维的希尔伯特空间，进而将线性不可分转化为线性可分的情况。 好的，让我们详细的了解一下核函数的前世与今生~~~~~~~~ 特征空间的隐式映射：核函数 已经了解到了支持向量机处理线性可分的情况，而对于非线性的情况，支持向量机的处理方法是选择一个核函数 当然，这要归功于核方法——除了支持向量机之外，任何将计算表示为数据点的内积的方法，都可以使用核方法进行非线性扩展。 我们使用支持向量机进行数据集分类工作的过程首先是同预先选定的一些非线性映射将输入空间映射到高维特征空间。 ? 3.
97650发布于 2018-04-04 - 来自专栏枕边书
Gotorch - 多机定时任务管理系统
CronLine 有 shell 命令、执行 pid、执行时间数组 cl_Time 等属性； 执行时间数组的最大长度根据 “分时日月周” 的最大值确定，将可执行时间点的值置为 true，例如 在每天的 3 点执行则 cl_Hrs[3]=true； 执行方式： cron是一个 while(true) 式的长循环，每次 sleep 到下一分钟的开始。 task.End() bootStrap(true) } }() 小结 gotorch 的开发共花了三个月，每天半小时左右，1~3
2.5K90发布于 2018-01-04 - 来自专栏老男孩成长之路
MySql多机优化---读写分离流程分析
2) slave会一直开着一个I/O线程监视binary log；当该日志发生改变， slave(奴隶)将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)； (3)
50010发布于 2019-12-02 - 来自专栏U3D
Unity HDRP 多摄像机分层渲染
官方文档位置如下： https://docs.unity3d.com/Packages/com.unity.render-pipelines.high-definition@8.2/manual/index.html 基本思路为： 对两个摄像机的Culling Mask属性中各自需要渲染的层进行区分，并使其中一个摄像机打开后处理的开关，另一个摄像机不打开。 以UI层为例，实际上有一些场景中的3D UI并不需要任何的屏幕后效果；如果开全局Bloom，UI的设计效果会受到很大影响，但如果用Local模式，策划就需要每个关卡添加触发器结果可能当场吐血。 为了避免如上惨剧发生，可以建立一个单独渲染场景UI的摄像机与主摄像机进行区分，并将UI摄像机Transform复位后挂载到主摄像机的子节点下。 主摄像机A设置如下： ? UI 摄像机B设置如下： ? Stack为摄像机的渲染栈，栈渲染即不用一个摄像机来渲染所有内容，而使用多个相互堆叠的摄像机来实现层级式帧渲染的方式。
2.8K30发布于 2021-02-04
腾讯云开发者
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