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RSS订阅原创 Ubuntu安装Pyenv+Anaconda2+PyCharm+OpenAI-gym+Cuda+TensorFlow （四）
八. 测试1. 测试Cuda 该部分主要参考南墙已破简书中的cuda测试内容 在/home/gh目录下下载cuda测试集源代码： $ cuda-install-samples-8.0.sh ~ 进入到这个文件夹进行编译： $ cd ~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples $ make 编译完成后运行deviceQuery.py和bandwidthTest
2016-12-29 09:51:33
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原创 Ubuntu安装Pyenv+Anaconda2+PyCharm+OpenAI-gym+Cuda+TensorFlow （三）
六. 安装OpenAI-gym 这一步为了将gym也安装到pyenv环境中anaconda的tensorflow虚拟环境下，还是需要先激活tensorflow这个环境： 然后再按照官网给出的安装方式进行安装。依照官网给出的安装方式，敲入命令： (tensorflow)$ git clone https://github.com/openai/gym (tensorfl
2016-12-28 23:43:13
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原创 Ubuntu安装Pyenv+Anaconda2+PyCharm+OpenAI-gym+Cuda+TensorFlow （二）
四. 安装Cuda 该部分参考自TensorFlow Installation Guide 根据TensorFlow官网的指定，gpu版本对于cuda8.0和cnDNN5.1版本运行效果最好，并且需要gpu的计算性能在3.0以上： 校验gpu计算能力 首先验证下gpu的计算能力，在网址： https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 中找
2016-12-28 19:37:41
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原创 Ubuntu安装Pyenv+Anaconda2+PyCharm+OpenAI-gym+Cuda+TensorFlow （一）
折腾了三天整，终于把想要搞gym的一整套环境弄利索了，这里记录下整套开发环境的搭建和这一过程中遇到的一些问题。一. 安装环境当前系统配置： 1. 系统：ubuntu14.04 LTS 2. CPU：i5 3. 内存：8g 4. 显卡：GT650m（已装官方驱动，装驱动的过程又是一堆坑，网上可以自行百度，这里不再叙述）二. 安装Pyenv打开一个bash界面，分别输入pytho
2016-12-28 18:22:49
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原创 Ubuntu安装显卡驱动
折腾了三天整，终于把想要搞gym的一整套环境弄利索了，这里记录下整套开发环境的搭建和这一过程中遇到的一些问题。一. 安装环境当前系统配置： 1. 系统：ubuntu14.04 LTS 2. CPU：i5 3. 内存：8g 4. 显卡：GT650m（已装官方驱动，装驱动的过程又是一堆坑，网上可以自 行百度，这里不再叙述）二. 安装Pyenv打
2016-08-31 14:35:55
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原创 角速度与旋转矩阵的转换关系及思考
在机器人的控制和轨迹规划等领域，算法结果常常能够得到机器人执行器的速度，如移动机器人的角速度和线速度。在有些仿真情况下，或是其它需要实时更新机器人的运动状态时，我们常常需要根据这些计算出的速度参数（控制率）对机器人的位姿姿态进行更新。这就涉及到了角速度与旋转矩阵之间的对应转换关系。本文将简要给出一种它们之间的转换关系，并在后半部分着重介绍转换出的姿态矩阵在不
2016-04-21 23:36:25
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原创 VVS(Virtual Visual Servoing)在单目位姿估算中的应用
利用单目视觉实现对目标的位姿估算，比较经典的算法有POSIT和正交迭代OI算法。这些算法大多是利用几何特征的先验信息(几何特征点在物体坐标系下的绝对位置)，通过建立这些特征点在物体坐标系下与实际图像上对应特征的映射关系，求解出f(x)的非线性最小二乘解来逼近得到最终的位姿矩阵T。其中，f(x)的目标函数为： E. Marchand于2002年提出了基于虚拟
2016-04-18 22:31:21
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原创 Cuda学习笔记（四）——在vs2010中配置.cpp和.cu文件
由于GPU目前在各行各业的广泛应用，无论是深度学习、大数据、云计算等都离不开GPU的并行加速，前阵子自学了Cuda-c编程，希望将来的研究工作能够用得上。 Cuda系列总共有4篇，这里主要用于记录本人学习过程中的一些问题的思考和总结，及网上汇总摘录的别人的一些总结、看法等，并不适合新手入门。如有错误，欢迎各位指正。...
2016-04-18 20:25:15
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原创 Cuda学习笔记（三）——Cuda编程Tips
由于GPU目前在各行各业的广泛应用，无论是深度学习、大数据、云计算等都离不开GPU的并行加速，前阵子自学了Cuda-c编程，希望将来的研究工作能够用得上。 Cuda系列总共有4篇，这里主要用于记录本人学习过程中的一些问题的思考和总结，及网上汇总摘录的别人的一些总结、看法等，并不适合新手入门。如有错误，欢迎各位指正。
2016-04-10 22:59:52
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原创 Cuda学习笔记（二）——Cuda中对线程块的设置
由于GPU目前在各行各业的广泛应用，无论是深度学习、大数据、云计算等都离不开GPU的并行加速，前阵子自学了Cuda-c编程，希望将来的研究工作能够用得上。 Cuda系列总共有4篇，这里主要用于记录本人学习过程中的一些问题的思考和总结，及网上汇总摘录的别人的一些总结、看法等，并不适合新手入门。如有错误，欢迎各位指正。
2016-04-10 22:54:55
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原创 Cuda学习笔记（一）——sm流处理器簇对blocks的调度策略
由于GPU目前在各行各业的广泛应用，无论是深度学习、大数据、云计算等都离不开GPU的并行加速，前阵子自学了Cuda-c编程，希望将来的研究工作能够用得上。 Cuda系列总共有4篇，这里主要用于记录本人学习过程中的一些问题的思考和总结，及网上汇总摘录的别人的一些总结、看法等，并不适合新手入门。如有错误，欢迎各位指正。
2016-04-10 22:45:57
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原创 Rusu博士论文小记
咦？ 这里为什么要记录rusu博士论文的内容？ PCL处理点云方便吧？ 事实上，PCL也只不过是rusu在博士课题研究期间的附属产物而已，他把一些通用的代码开源出来以方便大家复用。所以嘛~ 研究一下rusu大牛博士期间做了什么也是挺有意思的。 下面废话不多说，简要记录一下他的博士论文框架，有理解不对的地方可以共同交流，有兴趣的同学可以直接去大Google搜文章仔细研读哈！
2016-04-10 21:32:06
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原创 安装带有Kinfu和GPU并行运算版本的PCL
这几天看到kinect fusion 的效果后，对其非常感兴趣，于是也想搭建一个kinect fusion 的框架自己玩玩，无奈PCL中kinfu的开源代码一直是测试版本，并没有release发布版，于是只能默默的卸载之前安装的1.7.1版本换上PCL的测试版本。 Pcl的测试版本同样可以在github主页上下载，只要选中首页的master分支，并download into ZIP即可，kin
2016-04-10 15:43:07
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原创 安装1.7.1版本PCL开源库
最开始安装PCL，是直接利用all-in-one安装的1.6.0版本，但是PCL中有许多区域分割的新功能以及配准方面新出的NDT算法只有1.7以上的版本才能实现，所以从源码编译安装了当时的PCL的最高release版本1.7.1版本，目前PCL已经公开了1.7.2版本和一个测试的master版本。关于PCL公开的源码可以从PCL的github主页上下载。
2016-04-10 14:28:38
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空空如也
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