控制工具PID

const double& kd // D gain ) : uff & other) : uff_(other.uff_), kp_(other.kp_), kd_(other.kd_) {} CustomController* clone() const override ct::core::ControlVector<control_dim>& controlAction) override { controlAction = uff + kd_ * state(1); // add feedback control } private: ct::core::ControlVector<control_dim> uff ; uff << 2.0; std::shared_ptr<CustomController> controller(new CustomController(uff, kp, kd))

TensorRT安装及使用教程「建议收藏」

CUDA，如果不是 9.0 以上，则需要先把 CUDA 版本更新一下 cudnn 版本是 7.3.1，如果不满足要求，按照《Linux之cudnn升级方法》进行升级 需安装有 TensorFlow，uff ,支持tensorflow模型转化 cd TensorRT-5.0.2.6/uff pip install uff-0.5.5-py2.py3-none-any.whl # 安装graphsurgeon uff 的时候需要安装 tensorflow 模块，tensorflow 版本要与 cuda 版本对应，比如 cuda9 要对应 tensorflow1.12 及以下版本，以上版本需要 cuda10， 格式的文件，首先找到 convert_to_uff 文件，看自己用的是哪个版本的 python，如果是 python3，则在 /usr/lib/python3.5/dist-packages/uff/ ，运行以下指令 python3.5 /usr/lib/python3.5/dist-packages/uff/bin/convert_to_uff.py --input_file models/lenet5

vivado多时钟周期约束set_multicycle_path使用

create_clock -name CLKM -period 10 [get_ports CLKM] set_multicycle_path 3 -setup -from [get_pins UFF0 /Q] -to [get_pins UFF1/D] setup检查： 默认情况下，当UFF0/CK作为launch clock时（T=0ns时），在T=10ns时UFF1/CK采集到前一级过来的数据 我们引进了如下约束命令： set_multicycle_path 2 -hold -from [get_pins UFF0/Q] -to [get_pins UFF1/D] 这里面的数字“2 /Q] -to [get_pins UFF1/D] set_multicycle_path N-1 -hold -from [get_pins UFF0/Q] -to [get_pins UFF1/D] 如果只定义了-setup 3 而没有定义-hold时，工具hold check时， 默认的 clock edge为capture edge（setup timing check时）前一个

蓝桥ROS机器人之极简贪吃蛇

\u2018snake_game_over()\u2019\u4e2d\uff1a snakegame2.c:(.text+0x241)\uff1a\u5bf9\u2018endwin\u2019\u672a u4e2d\uff1a snakegame2.c:(.text+0x308)\uff1a\u5bf9\u2018stdscr\u2019\u672a\u5b9a\u4e49\u7684\u5f15\u7528 \uff1a\u5728\u51fd\u6570\u2018snake_move_player(pos)\u2019\u4e2d\uff1a snakegame2.c:(.text+0x3c8)\uff1a )\uff1a\u5bf9\u2018init_pair\u2019\u672a\u5b9a\u4e49\u7684\u5f15\u7528 snakegame2.c:(.text+0x620)\uff1a \u5728\u51fd\u6570\u2018main\u2019\u4e2d\uff1a snakegame2.c:(.text+0x729)\uff1a\u5bf9\u2018stdscr\u2019

ROS域名解析问题记录（蓝桥云课ros.asc）

\u65e0\u6cd5\u9a8c\u8bc1\u4e0b\u5217\u7b7e\u540d\uff1a NO_PUBKEY F42ED6FBAB17C654 \u5df2\u4e0b\u8f7d \u65e0\u6cd5\u9a8c\u8bc1\u4e0b\u5217\u7b7e\u540d\uff1a NO_PUBKEY F42ED6FBAB17C654 \u83b7\u53d6:5 http \u65e0\u6cd5\u9a8c\u8bc1\u4e0b\u5217\u7b7e\u540d\uff1a NO_PUBKEY F42ED6FBAB17C654 \u5df2\u4e0b\u8f7d 9,360 B\uff0c\u8017\u65f6 2\u79d2 (3,868 B/s) \u6b63\u5728\u8bfb\u53d6\u8f6f\u4ef6\u5305\u5217\u8868. 2 \u4e2a\u8f6f\u4ef6\u5305\uff0c\u65b0\u5b89\u88c5\u4e86 0 \u4e2a\u8f6f\u4ef6\u5305\uff0c\u8981\u5378

Kubernetes V1.15管理NVIDIA GPU容器

\u53d7\u4e0d\u4e86\u7f51\u604b\uff09\u8868\u60c5\u5305","code":200,"message":"OK"} # 由于是使用的nodePort \u53d7\u4e0d\u4e86\u7f51\u604b\uff09\u8868\u60c5\u5305","code":200,"message":"OK"} $ curl -H 'Content-Type \u53d7\u4e0d\u4e86\u7f51\u604b\uff09\u8868\u60c5\u5305","code":200,"message":"OK"} $ curl -H 'Content-Type \u53d7\u4e0d\u4e86\u7f51\u604b\uff09\u8868\u60c5\u5305","code":200,"message":"OK"} $ curl -H 'Content-Type \u53d7\u4e0d\u4e86\u7f51\u604b\uff09\u8868\u60c5\u5305","code":200,"message":"OK"}

python 爬取51cto首页

\u4e2a\u76ee\u6807\uff1a\uff081\uff09\u5ef6\u7eed\u4e86Satya\u4e0a\u53f0\u4ee5\u6765', u'typeid': u'1700 \uff09\u7b97\u6cd5\u6765\u5b9e\u73b0\u6570\u636e\u7684\u5206\u533a\u5206\u914d\uff08\u8def\u7531\uff09 \u551d\u6c34\u6876\uff09\u7b97\u6cd5\uff0c\u6bd4\u55bb\u4e3a\u6c34\u6876\u9876\u90e8\u5012\u6c34\uff0c \uff0c×××\uff0c\u5165\u4fb5\u9632\u5fa1\u7cfb\u7edf\uff0c\u5e94\u7528\u63a7\u5236\u7f51', u'typeid':  \u6bd4\u5982cookie\uff0clocalStorage\uff0csessionStorage\uff0c\u6216\u8005\u52a0\u4e0a', u'typeid': u

蓝桥ROS中使用fishros一键安装

\u5230\u95ee\u9898\uff0c\u8bf7\u6253\u5f00\uff1ahttps://fishros.org.cn/forum \u8fdb\u884c\u53cd\u9988 \u4eba\u751f\u82e6\u77ed\uff0c\u4e09\u7701\u543e\u8eab\uff0c\u7701\u65f6\u7701\u529b\u7701\u5fc3! ======= ======\u4e00\u952e\u5b89\u88c5\u5df2\u5f00\u6e90\uff0c\u8bf7\u653e\u5fc3\u4f7f\u7528\uff1ahttps \u4eba\u751f\u82e6\u77ed\uff0c\u4e09\u7701\u543e\u8eab\uff0c\u7701\u65f6\u7701\u529b\u7701\u5fc3! \u4eba\u751f\u82e6\u77ed\uff0c\u4e09\u7701\u543e\u8eab\uff0c\u7701\u65f6\u7701\u529b\u7701\u5fc3!

一个流传广泛的正则匹配所有中文的错误表示

在网上搜索正则表达式匹配中文的时候，通常会得到这样一个正则表达式： \u4e00-\u9fa5 # 常用的标点符号则直接列举出来 \u3002\uff1f\uff01\uff0c\u3001\uff1b \uff1a\u201c\u201d\u2018\u2019\uff08\uff09\u300a\u300b\u3010\u3011\u007e 自己在代码里也一直是这么写的。

SpringBoot集成Druid不支持多条SQL

\u5E94\u7528\u5230\u4E0A\u9762\u6240\u6709\u6570\u636E\u6E90\u4E2D # \u521D\u59CB\u5316\u5927\u5C0F\uFF0C \u68C0\u6D4B\u9700\u8981\u5173\u95ED\u7684\u7A7A\u95F2\u8FDE\u63A5\uFF0C\u5355\u4F4D\u662F\u6BEB\u79D2 # \u914D\u7F6E\u4E00\u4E2A\u8FDE\u63A5\u5728\u6C60\u4E2D\u6700\u5C0F\u751F\u5B58\u7684\u65F6\u95F4\uFF0C \u53BB\u6389\u540E\u76D1\u63A7\u754C\u9762sql\u65E0\u6CD5\u7EDF\u8BA1\uFF0C'wall'\u7528\u4E8E\u9632\u706B =stat,wall,log4j # \u901A\u8FC7connectProperties\u5C5E\u6027\u6765\u6253\u5F00mergeSql\u529F\u80FD\uFF1B

【腾讯云云上实验室-向量数据库】——测试数据集——Embedding——text数据（json序列化）

\u4e0b\u4e00\u8f6e\u63d0\u9ad8\u4f24\u5bb3\uff0c\u5148\u653b\u51fb\u76ee\u6807\uff0c0-100\u7ea7"}, {" \uff0c\u653b\u51fb\u6b21\u6570\u8d8a\u591a\u3002\u4f24\u5bb3\u662f\u666e\u901a\u653b\u51fb\u768445%\uff0c \u76ee\u6807\u6df7\u4e71\uff0c\u547d\u4e2d\u7387\u4f4e\uff0c\u4e0d\u5206\u654c\u6211\u653b\u51fb\u3002 \u5982\u679c\u4e0d\u88ab\u6740\u6b7b\uff0c\u53ef\u4ee5\u6709\u56db\u56de\u5408\uff0c\u6bcf\u56de\u5408 \u975b\u6ca7\u6d77\uff0c\u5de8\u5ca9\u7834\uff0c\u82cd\u832b\u6811\uff0c\u5730\u88c2\u706b\uff0c\u65bd

Django实战-每日笑话接口封装

[ { "key": "5bc69eb56e36f0d9d1fa89d9", "title": "\u6628\u5929\u8fc7\u751f\u65e5\uff0c ", "content": [ "\u6628\u5929\u8fc7\u751f\u65e5\uff0c\u4e00\u5927\u5e2e\u670b\u53cb \u4e00\u8d77\uff0c\u70b9\u8721\u70db\u8bb8\u613f\uff0c\r\n\u5439\u8721\u70db\u7684\u65f6\u5019\u4e00\ u4e2a\u529b\u5ea6\u6ca1\u638c\u63e1\u597d\u628a\u5047\u95e8\u7259\u5439\u6389\u4e86\uff0c\u6389\u5728

奇技淫巧(全) - XSS payload

u003Cscript%u003Eprompt%u0028303%u0029%u003C/script%u003E %253Cscript%253Ealert(1)%253C%252Fscript%253E %uff1cscript %uff1ealert(1);%uff1c/script%uff1e XML Based XSS <! u0066%u0066%u0031%u0063%u002f%u0073%u0063%u0072%u0069%u0070%u0074%u0025%u0075%u0066%u0066%u0031%u0065 %uff1cscript %uff1ealert(1);%uff1c/script%uff1e <dETAILS%0aopen%0aonToGgle%0a=%0aa=prompt,a() x> akamai ghost wafbypass

蓝桥ROS机器人之51单片机C代码编译和下载

\u65e0\u6cd5\u9a8c\u8bc1\u4e0b\u5217\u7b7e\u540d\uff1a NO_PUBKEY F42ED6FBAB17C654 \u83b7\u53d6:13 http \u65e0\u6cd5\u9a8c\u8bc1\u4e0b\u5217\u7b7e\u540d\uff1a NO_PUBKEY F42ED6FBAB17C654 \u5df2\u4e0b\u8f7d 9,129 kB\uff0c\u8017\u65f6 1\u79d2 (5,611 kB/s) \u6b63\u5728\u8bfb\u53d6\u8f6f\u4ef6\ sdcc-libraries \u5347\u7ea7\u4e86 0 \u4e2a\u8f6f\u4ef6\u5305\uff0c\u65b0\u5b89\u88c5\u4e86 6 \u4e2a\ u8f6f\u4ef6\u5305\uff0c\u8981\u5378\u8f7d 0 \u4e2a\u8f6f\u4ef6\u5305\uff0c\u6709 423 \u4e2a\u8f6f\u4ef6

爬虫之urllib包以及request模块和parse模块

\u5973\u5b69; \u59d1\u5a18\uff0c\u672a\u5a5a\u5973\u5b50; \u5973\u804c\u5458\uff0c\u5973\u6f14\u5458; \uff08\u7537\u4eba\u7684\uff09\u5973\u670b\u53cb;"},{"k":"girls","v":"n. \u5973\u5b69; \u5973\u513f( girl\u7684\u540d\u8bcd\u590d\u6570 ); \u5973\u5de5; \uff08\u7537\u4eba\u7684 \uff09\u5973\u670b\u53cb;"},{"k":"girlfriend","v":"n. \u5973\u670b\u53cb\uff0c\uff08\u7537\u4eba\u7684\uff09\u60c5\u4eba; \u5bf9\u8c61;"},{"k":"Girls' Generation

加速深度学习在线部署，TensorRT安装及使用教程

V指令来查看CUDA，如果不是9.0以上，则需要先把CUDA版本更新一下nn cudnn版本是7.3.1，如果不满足要求，按照《Linux之cudnn升级方法》进行升级 需安装有tensorflow，uff 注意：导入uff的时候需要安装tensorflow模块，tensorflow版本要与cuda版本对应，比如cuda9要对应tensorflow1.12及以下版本，以上版本需要cuda10，具体参考官网 会下载数据mnist.npz，并开始训练，完成后在models文件夹下生成lenet5.pb文件，如果自己已经训练得到pb文件，上述过程可以跳过 3.3 格式转化 要将tensorflow的pb文件转化为uff 格式的文件，首先找到convert_to_uff文件，看自己用的是哪个版本的python，如果是python3，则在/usr/lib/python3.5/dist-packages/uff/bin文件夹下 ，如果是python2，则在/usr/lib/python2.7/dist-packages/uff/bin文件夹下 我们在终端中进入end_to_end_tensorflow_mnist，运行以下指令

优化NVIDIA GPU性能，实现高效的模型推理

推理引擎 将TensorFlow模型转换为UFF格式 首先，将SSD MobileNet V2 TensorFlow冻结模型转换为UFF格式，可以使用Graph Surgeon和UFF转换器通过TensorRT 对于一些简单的模型（例如Mobilenet V2，用于图像分类的Inception v4），可以直接使用UFF转换器进行转换。 然后，它将修改后的图形传递给UFF转换器并输出最终的UFF模型。 现在有了UFF模型文件。 # Build TensorRT engine uff_model_path = "ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29/frozen_inference_graph.uff

CVE-2013-3346-Adobe Reader ToolButton 释放重引用漏洞

uFFFF%uBD8D%u040E%u0000%u0C6A%u8059%uC837%uE247%u6AFA%u686C%u746E%u6C64%uFF54%u1456%uF883%u0F00%uD484% %u1056%u0789%u858D%u040E%u0000%u006A%u006A%u036A%u006A%u006A%u006A%uFF50%u0C56%uF883%u0F00%u5C84%u0001% u8900%u6AC7%u6804%u1000%u0000%u0068%u0004%u6A00%uFF00%u0456%uF883%u0F00%u4084%u0001%uC700%u1440%u0125% u3056%u3F81%u5025%u4644%uC575%uC483%u8908%u5DEF%uEF83%u6A04%u6804%u1000%u0000%u6A57%uFF00%u0456%uC931% u51C9%u6A51%u5102%u6851%u0000%u4000%uFF53%u0C56%uEB83%u5308%uC389%uC931%u8951%u51E0%u5750%u5355%u56FF

人大代表数据分析爬取代表数据正则表达式提取需要的数据还可以把上面数据画成饼图民族词云图统计代表姓氏人数姓氏词云

正则表达式提取需要的数据 content = re.findall(u'

([\u2E80-\u9FFF]{2,3})[u"市"u"省"u"特"u"壮"u"回"u"维"u"自"u"人"].{0,6}\uff08 (\d*)\u540d\uff09

【5】JAVA---地址App小软件（DeletePanel.class）（表现层）

jlbName1.setFont(new java.awt.Font("Microsoft YaHei UI", 1, 18)); jlbName1.setText("\u59d3\u540d\uff1a jlbxingbie.setFont(new java.awt.Font("Microsoft YaHei UI", 1, 18)); jlbxingbie.setText("\u6027\u522b\uff1a jlbAge.setFont(new java.awt.Font("Microsoft YaHei UI", 1, 18)); jlbAge.setText("\u5e74\u9f84\uff1a jlbDianhau.setFont(new java.awt.Font("Microsoft YaHei UI", 1, 18)); jlbDianhau.setText("\u7535\u8bdd\uff1a jlbAddress.setFont(new java.awt.Font("Microsoft YaHei UI", 1, 18)); jlbAddress.setText("\u5730\u5740\uff1a