机器学习漫游指南 最完整的入门书单(外文版)

机器学习漫游指南 最完整的入门书单(外文版)
本文转自雷锋网,原文《机器学习漫游指南 最完整的入门书单(外文版)》文章转载已获授权。原文链接 作者: 三川 编者注:澳大利亚机器学习专家、畅销书作者  Jason Brownlee,对机器学习领域的各类优质书籍进行了盘点,汇总成这份阅读指南。在雷锋网所筛选的学习资源中,这堪称是迄今为止最全面、最完整、权威性比较高的一份 ML 书单,涵盖了最值得学习者、从业者、开发者认真研读的精品书目。这份...

如何做好自动驾驶智能车控制决策系统开发? | 硬创公开课

如何做好自动驾驶智能车控制决策系统开发? | 硬创公开课
本文转自雷锋网,原文《【干货】如何做好自动驾驶智能车控制决策系统开发? | 硬创公开课》文章转载已获授权。原文链接 作者: 易建成 雷锋网按:本文内容来自智行者科技 CEO 张德兆在硬创公开课的分享,由雷锋网旗下栏目“新智驾(微信号:AI-Drive)”整理。 张德兆,清华大学汽车工程系学士、博士。曾任北京智华驭新汽车电子技术开发有限公司(简称「智华」)CTO,总经理,负责前装车道偏离预警系...

为什么我选择并且推崇用ROS开发机器人?---贾子枫

为什么我选择并且推崇用ROS开发机器人?---贾子枫
导语:如果我们现在想研发一款机器人,应该选择哪一个操作系统呢? 本文来自知乎,作者贾子枫,已获授权。 机器人创业公司CTO 星火计划讲师   如果我们现在想研发一款机器人,应该选择哪一个操作系统呢?其实我们大家平常接触到的操作系统寥寥无几,Windows,MacOS,Linux,iOS,Andoird。ROS虽然全名是Robot Operating System,但本质上不是操作系统,是Linux发行版Ubuntu下的一个用来开...

Ubuntu 16.04 + ROS Kinetic 学习镜像

Ubuntu 16.04 + ROS Kinetic 学习镜像
版权声明:本文为zhangrelay原创文章, 转载请注明,谢谢...     Ubuntu 16.04 + ROS Kinetic 镜像分享与使用安装说明 内容概要:1 网盘文件介绍  2 镜像制作  3 系统使用与安装 ---- 祝ROS爱好者和开发者新年快乐:-) ---- 镜像iso约1.7GB,更多功能在网盘中查找即可。 1 网盘文件介绍 kinetic网址:http://pan.baidu.com/s/1kVe8u6F indigo经典版:http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/detail...

机器人程序设计——之如何正确入门ROS | 硬创公开课(附视频/PPT)

机器人程序设计——之如何正确入门ROS | 硬创公开课(附视频/PPT)
导语:本期公开课面向想入手ROS却又不知从何下手的小伙伴,为大家梳理好学习思路。 ROS和Android一样是开源的,功能上也是相差无几,它可以提供硬件抽象,底层设备控制,常用功能实现,进程间消息以及数据包管理。其独特之处在于,能够支持多种语言,如C++、Python、Octave和LISP,甚至支持多种语言混合使用,这可以简化开发者的工作。因为它是基于Linux的系统,其可靠性也会更高,体积可以做到更...

快速了解 Robot Operating System(ROS) 机器人操作系统

快速了解 Robot Operating System(ROS) 机器人操作系统
版权声明:本文为zhangrelay原创文章,转载请注明    http://www.ros.org/ 关于ROS About ROS http://www.ros.org/about-ros/ 机器人操作系统(ROS)是用于编写机器人软件的灵活框架。目的在简化多种机器人平台之间创建复杂和鲁棒的机器人行为的任务量,它是工具、库和约定的集合。 为什么这么做?因为创建真正可靠和通用的机器人软件是很困难的。从机器人角度而言,任务和环境的多样性是问题的关键。...

ROS和ROS2.0现在到底该学习哪个呢?

ROS和ROS2.0现在到底该学习哪个呢?
作者:Top Liu 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24391444 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权。 很多朋友经常问ROS1.0(下文简称ROS)和ROS2.0我到底该学习/使用哪个呢? (声明:欢迎拍砖讨论,但若是因此对您的项目或产品造成了损失,本人不负任何责任!) 我先给出个人的观点,再说明其中原因。 对于大众学习者、普通开发者、机器人算法开发者,在2017年仍推荐使用RO...

深度强化学习2017年世界顶级大学春季课程预告

深度强化学习2017年世界顶级大学春季课程预告
深度强化学习可以说是人工智能领域现在最热门的方向,吸引了众多该领域优秀的科学家去发掘其能力极限。而深度强化学习本身也由于其通用性备受各个应用领域推崇,从左到右依次为Deep Q learning玩雅达利(Atari)电子游戏、AlphaGo下围棋,PR2机器人玩乐高,仿真的四腿羚羊复杂地形运动控制。 也可阅读科普文《深度强化学习导引》见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21498750   国外顶级大学在2017年也及...
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