BorisDimitri

摘要： STM32G431 + SIT1042 + CubeMX + FDCAN。目标是让 ESC 通过 CAN 发遥测帧给 PCAN-View。 理论上一小时的事，实际用了 16 小时、12 次 CubeMX 重新生成、60+ 次 GDB 连线、无数次"这不可能"。 "CAN 就是一个串口，波特率对了线接 阅读全文

摘要： 理解 PyTorch、ONNX、RKNN 三种格式的本质差异——从 pickle 到 protobuf 到 NPU 指令。 1. 写在前面 本文是神经网络各层详解的姊妹篇——那篇文章解释了 Conv、Pool、FC、BN 等各层做了什么，本文聚焦这些层的权重和结构以什么格式存储、如何跨框架流转、最终 阅读全文

摘要： 神经网络各层详解 我们用一个极简例子贯穿全文： 输入: 28×28 灰度图 结构: Conv(1→8通道, 3×3核) → ReLU → MaxPool(2×2) → FC(→10类) 输出: 数字 0-9 的识别结果 2. 什么是算子 算子是计算图上的一个节点——确定输入输出形状的计算单元。 输入 阅读全文

摘要： 版本：Isaac Sim 5.1.0-rc.19 | ROS 2 Bridge：isaacsim.ros2.bridge-4.12.4 环境：Ubuntu 24.04 + ROS 2 Jazzy + Python 3.11 (conda) 1. 概览 Isaac Sim 5.10 是 NVIDIA 阅读全文

摘要： 来源：zhaoxuhui.top — Secret Land(秘·境) 编号 标题 日期 链接 笔记1 软件初识与USD文件简介 2022-11-26 https://zhaoxuhui.top/blog/2022/11/26/omniverse-and-isaac-sim-note1-brief- 阅读全文

摘要： 强化学习 (2) —— 马尔科夫决策过程 强化学习中的环境一般就是一个马尔科夫决策过程。 马尔科夫决策过程包含状态信息以及状态之间的转移机制，如果用强化学习去解决一个实际问题，第一步就是把这个问题抽象成一个马尔科夫决策过程。 马尔科夫过程 随机过程： 概率论的动力学部分。传统概率论内容研究的是静态的 阅读全文

摘要： 探索与利用的平衡 \(\epsilon\) 贪心算法 在贪心采取每一时刻奖励估值最大的动作的基础上，加入了一个随机参数 \(\epsilon\) 。 每次以概率 $1-\epsilon $ 选择期望奖励最大的那个动作（利用），以概率 $\epsilon $ 来随机选取一根拉杆（探索）。 如果 $\e 阅读全文

摘要： 在 Buildroot 基础开发工作流 的基础上，部署 AMP（Asymmetric Multi-Processing）——Linux (CPU0) + RT-Thread (CPU2)，通过 RPMSG 跨核通信。 前置条件：已按 basic_blog.md 完成 Docker 环境、Buildr 阅读全文

摘要： 本文涵盖从零搭建 Docker 开发环境、编译 Buildroot 系统、烧录、以太网直连 SSH 的完整流程。阅读本文后你将得到一个可以通过 SSH 登录的 Linux 系统。进阶内容（AMP 多核异构部署）见 AMP 开发记录。 环境 项目 说明 开发板 Luckfox Lyra Plus (R 阅读全文

摘要： 背景 我有一块 FriendlyElec NanoPi M6，搭载 Rockchip RK3588 SoC。目标是搭建一个 Docker 化的交叉编译环境，编译 Buildroot 并启动自制的 Linux 系统。 获取源码 从 FriendlyElec 下载站 下载： 文件 大小 说明 build 阅读全文