LIO_SAM加入自己的机器人模型

经过这几天的学习与调试，终于在STM32F103VCT6+W5500(SPI1)+Freemodbus 平台上，实现Modbus-TCP协议的功能。其实很简单，只要熟悉Modbus-RTU通讯，明白Modbus帧的结构等，Modbus-TCP只是在原来的帧结构上加个头，去个尾，然后用TCP传输即可。 关键的内容就是怎样获取W5500新接收的数据包，并发送给Modbus事件状态机驱动协议的执行，数据的处理。 主要参考Freemodbus demo里的Modbus-TCP协议实现的思路，获取缓存区的读写与发送响应。

国家/地区：国家/地区信息应用

centos7安装oracle报错，需要这个glibc-static-2.17-55.el7.x86_64.rpm

全志F1C600芯片的F1C600_Datasheet、F1C600_User_Manual。

# Deep Reinforcement Learning for Keras [](https://travis-ci.org/matthiasplappert/keras-rl) [](http://keras-rl.readthedocs.io/) [](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl/blob/master/LICENSE) [](https://gitter.im/keras-rl/Lobby) ## What is it? `keras-rl` implements some state-of-the art deep reinforcement learning algorithms in Python and seamlessly integrates with the deep learning library [Keras](http://keras.io). Just like Keras, it works with either [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/) or [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/), which means that you can train your algorithm efficiently either on CPU or GPU. Furthermore, `keras-rl` works with [OpenAI Gym](https://gym.openai.com/) out of the box. This means that evaluating and playing around with different algorithms is easy. Of course you can extend `keras-rl` according to your own needs. You can use built-in Keras callbacks and metrics or define your own. Even more so, it is easy to implement your own environments and even algorithms by simply extending some simple abstract classes. In a nutshell: `keras-rl` makes it really easy to run state-of-the-art deep reinforcement learning algorithms, uses Keras and thus Theano or TensorFlow and was built with OpenAI Gym in mind. ## What is included? As of today, the following algorithms have been implemented: - Deep Q Learning (DQN) [[1]](http://arxiv.org/abs/1312.5602), [[2]](http://home.uchicago.edu/~arij/journalclub/papers/2015_Mnih_et_al.pdf) - Double DQN [[3]](http://arxiv.org/abs/1509.06461) - Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) [[4]](http://arxiv.org/abs/1509.02971) - Continuous DQN (CDQN or NAF) [[6]](http://arxiv.org/abs/1603.00748) - Cross-Entropy Method (CEM) [[7]](http://learning.mpi-sws.org/mlss2016/slides/2016-MLSS-RL.pdf), [[8]](http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.81.6579&rep=rep1&type=pdf) - Dueling network DQN (Dueling DQN) [[9]](https://arxiv.org/abs/1511.06581) - Deep SARSA [[10]](http://people.inf.elte.hu/lorincz/Files/RL_2006/SuttonBook.pdf) You can find more information on each agent in the [wiki](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl/wiki/Agent-Overview). I'm currently working on the following algorithms, which can be found on the `experimental` branch: - Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) [[5]](http://arxiv.org/abs/1602.01783) Notice that these are **only experimental** and might currently not even run. ## How do I install it and how do I get started? Installing `keras-rl` is easy. Just run the following commands and you should be good to go: ```bash pip install keras-rl ``` This will install `keras-rl` and all necessary dependencies. If you want to run the examples, you'll also have to install `gym` by OpenAI. Please refer to [their installation instructions](https://github.com/openai/gym#installation). It's quite easy and works nicely on Ubuntu and Mac OS X. You'll also need the `h5py` package to load and save model weights, which can be installed using the following command: ```bash pip install h5py ``` Once you have installed everything, you can try out a simple example: ```bash python examples/dqn_cartpole.py ``` This is a very simple example and it should converge relatively quickly, so it's a great way to get started! It also visualizes the game during training, so you can watch it learn. How cool is that? Unfortunately, the documentation of `keras-rl` is currently almost non-existent. However, you can find a couple of more examples that illustrate the usage of both DQN (for tasks with discrete actions) as well as for DDPG (for tasks with continuous actions). While these examples are not replacement for a proper documentation, they should be enough to get started quickly and to see the magic of reinforcement learning yourself. I also encourage you to play around with other environments (OpenAI Gym has plenty) and maybe even try to find better hyperparameters for the existing ones. If you have questions or problems, please file an issue or, even better, fix the problem yourself and submit a pull request! ## Do I have to train the models myself? Training times can be very long depending on the complexity of the environment. [This repo](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl-weights) provides some weights that were obtained by running (at least some) of the examples that are included in `keras-rl`. You can load the weights using the `load_weights` method on the respective agents. ## Requirements - Python 2.7 - [Keras](http://keras.io) >= 1.0.7 That's it. However, if you want to run the examples, you'll also need the following dependencies: - [OpenAI Gym](https://github.com/openai/gym) - [h5py](https://pypi.python.org/pypi/h5py) `keras-rl` also works with [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/). To find out how to use TensorFlow instead of [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), please refer to the [Keras documentation](http://keras.io/#switching-from-theano-to-tensorflow). ## Documentation We are currently in the process of getting a proper documentation going. [The latest version of the documentation is available online](http://keras-rl.readthedocs.org). All contributions to the documentation are greatly appreciated! ## Support You can ask questions and join the development discussion: - On the [Keras-RL Google group](https://groups.google.com/forum/#!forum/keras-rl-users). - On the [Keras-RL Gitter channel](https://gitter.im/keras-rl/Lobby). You can also post **bug reports and feature requests** (only!) in [Github issues](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl/issues). ## Running the Tests To run the tests locally, you'll first have to install the following dependencies: ```bash pip install pytest pytest-xdist pep8 pytest-pep8 pytest-cov python-coveralls ``` You can then run all tests using this command: ```bash py.test tests/. ``` If you want to check if the files conform to the PEP8 style guidelines, run the following command: ```bash py.test --pep8 ``` ## Citing If you use `keras-rl` in your research, you can cite it as follows: ```bibtex @misc{plappert2016kerasrl, author = {Matthias Plappert}, title = {keras-rl}, year = {2016}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/matthiasplappert/keras-rl}}, } ``` ## Acknowledgments The foundation for this library was developed during my work at the [High Performance Humanoid Technologies (H²T)](https://h2t.anthropomatik.kit.edu/) lab at the [Karlsruhe Institute of Technology (KIT)](https://kit.edu). It has since been adapted to become a general-purpose library. ## References 1. *Playing Atari with Deep Reinforcement Learning*, Mnih et al., 2013 2. *Human-level control through deep reinforcement learning*, Mnih et al., 2015 3. *Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning*, van Hasselt et al., 2015 4. *Continuous control with deep reinforcement learning*, Lillicrap et al., 2015 5. *Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning*, Mnih et al., 2016 6. *Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration*, Gu et al., 2016 7. *Learning Tetris Using the Noisy Cross-Entropy Method*, Szita et al., 2006 8. *Deep Reinforcement Learning (MLSS lecture notes)*, Schulman, 2016 9. *Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning*, Wang et al., 2016 10. *Reinforcement learning: An introduction*, Sutton and Barto, 2011 ## Todos - Documentation: Work on the documentation has begun but not everything is documented in code yet. Additionally, it would be super nice to have guides for each agents that describe the basic ideas behind it. - TRPO, priority-based memory, A3C, async DQN, ...

<项目说明> 本项目为个人在学习阶段完成的课程实践内容，代码经过验证可正常执行，所有功能均通过测试后才进行发布，整体评估成绩为94.5分，具有较高可靠性，可放心获取与使用。该项目适用于计算机类专业学生、教师及从业人员进行技术学习与研究，同时也适合初学者作为入门练习，或作为毕业设计、课程作业及项目开发的参考案例。若具备一定基础，可在此基础上进行功能扩展或优化，适用于多种教学与实践场景。获取后建议优先查阅项目中的说明文档（如README.md），仅供研究与学习用途，禁止用于商业目的。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

《使用C进行动手网络编程》是一本由Lewis Van Winkle编写的书籍，由Packt出版，专注于教授读者如何使用C语言编写网络程序。在这本书中，作者不仅向读者介绍了C语言中套接字编程的基础知识，还深入探讨了如何开发安全且优化的网络代码。以下是从书籍标题、描述和标签中提取出的关键知识点： 1. C语言网络编程基础 - 套接字编程是网络通信的核心技术，它允许计算机之间通过网络传输数据。 - 在C语言中使用套接字API编写网络程序是一项高级技能，需要对网络协议和操作系统API有深入的理解。 - 学习套接字编程可以帮助开发者构建客户端和服务器端的网络应用。 2. 跨平台套接字编程API - 跨平台编程是软件开发中的重要概念，意味着编写的应用能够在多种操作系统上运行。 - 套接字API在不同的操作系统中存在差异，但也有共通之处，作者可能会介绍如何编写适应多个操作系统的网络代码。 3. 支持IPv4和IPv6技术的实现 - IPv4和IPv6是互联网上使用的两种主要网络层协议。 - 随着IPv6的推广，网络程序需要能够同时支持这两种协议，实现无缝通信。 4. TCP和UDP连接的工作原理 - 传输控制协议（TCP）和用户数据报协议（UDP）是两种常用的传输层协议。 - TCP提供可靠的、面向连接的通信服务，而UDP提供不可靠的、无连接的数据传输服务。 - 本书可能涉及如何在C语言中使用TCP和UDP实现网络应用。 5. 主机名解析和DNS工作机制 - 域名系统（DNS）用于将域名解析为IP地址，这是互联网通信的关键部分。 - 主机名解析是网络程序中常见需求，了解DNS的工作原理对于网络开发来说至关重要。 6. 使用HTTP和HTTPS与Web API进行接口 - 超文本传输协议（HTTP）和安全超文本传输协议（HTTPS）是互联网上应用最广泛的协议之一。 - 学习如何使用HTTP和HTTPS可以让开发者与Web API进行交互，开发出能够访问网络资源的应用程序。 7. 通过SMTP进行电子邮件协议的实践 - 简单邮件传输协议（SMTP）用于发送电子邮件。 - 掌握SMTP协议能够使开发者实现发送邮件的功能，这对于许多网络应用来说是一个有用的特性。 8. 物联网（IoT）的新方法 - 物联网指的是将各种日常物品通过网络连接起来的设备或系统。 - C语言是物联网开发中常用的编程语言之一，因其性能高效且对资源的要求低。 - 探索物联网的新方法可能包括对嵌入式系统编程的介绍，以及如何在受限设备上实现网络通信。 总结来说，这本书是一本针对有志于深入学习C语言网络编程的开发者或学生编写的实用性教材。通过阅读本书，读者不仅可以学习到网络编程的基础知识，还能够掌握如何开发出稳定、高效的网络应用，并了解网络技术的最新发展，特别是物联网方面的应用。书中内容的组织结构和实例代码可以帮助读者将理论知识转化为实践经验，对于希望扩展自己网络编程技能的初学者和专业人士来说，是一本宝贵的参考资料。

# 摘要 本文系统探讨了阻塞与非阻塞任务提交机制在并发编程中的核心作用，从基本概念出发，剖析同步与异步、阻塞与非阻塞的本质区别及其在线程行为和执行模型中的体现。文章深入研究任务调度的关键性能指标及并发模型的支持机制，结合线程池、Future/Promise、Reactor与Actor等技术，分析阻塞与非阻塞在Java线程池、Spring异步注解和Netty框架中的具体实现。通过对比不同任

### 安装 Zsh Shell Zsh（Z Shell）是一个功能强大的 Unix shell，相比传统的 Bash，它提供了更丰富的功能和更好的交互体验。以下是针对 Linux 和 macOS 系统安装 Zsh 的详细步骤。 #### 在 Linux 上安装 Zsh Linux 系统通常可以通过包管理器安装 Zsh。常见的发行版如 CentOS、Ubuntu、Debian 等均支持通过以下方式安装： - **CentOS / RHEL 系统**： 使用 `yum` 安装 Zsh： ```bash sudo yum install zsh ``` 如果使用的是较新

标题中提到的“urlscan-py”是一个Python语言编写的包装器程序，专为urlscan.io的API服务。这表明它是一个开发工具，使得在Python中调用urlscan.io的API变得更加容易，从而实现对URL的扫描功能。 描述部分详细介绍了如何使用urlscan-py。首先，提供了通过Docker使用urlscan-py的方法，即使用“docker pull heywoodlh/urlscan-py”命令来下载Docker镜像。接着，提到可以通过PyPI（Python Package Index）安装urlscan-py，使用“pip3 install --user urlscan-py”命令进行安装。这样，Python开发者就可以在本地环境中使用urlscan-py。 安装后，用户需要保存API密钥。这一步是与urlscan.io服务交互所必需的，API密钥类似于一个访问令牌，用于在调用API时验证用户身份和授权。API密钥应保存在默认的数据库中，该数据库还会记录所有启动的扫描结果。在Linux系统中，默认数据库文件的位置通常为“~/.urlscan/urlscan.db”，在Windows系统中位置可能有所不同。 如果API密钥输入错误，或者在使用过程中发生其他错误导致数据库中的API密钥值不正确，用户可以通过执行“urlscan init --api xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx”命令来重新初始化API密钥并保存到本地数据库。这个命令中的“--api”参数后面应该跟随实际的API密钥。如果需要修改或覆盖已经存在的错误密钥，可以重复执行上述命令。 在描述中还暗示了urlscan-py的一些潜在功能，例如启动URL扫描和记录结果。尽管没有详细说明，但通常此类包装器会提供诸如启动扫描、获取扫描状态、查看扫描结果等接口或命令，用户可以通过这些接口或命令与urlscan.io的API进行交互。 关于“【标签】: Python”，这指的是urlscan-py程序使用Python语言编写。Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁易读的语法、强大的标准库以及在科学计算、网络开发、数据科学等领域的广泛应用而知名。由于Python的易用性和灵活性，它常常被用来快速开发各种工具和应用程序。 最后，“【压缩包子文件的文件名称列表】: urlscan-py-master”提示了该文件所在的具体位置或版本库的名称。在软件开发中，文件名称列表通常用来标识包含特定代码或资源的文件夹或压缩包。此处的“urlscan-py-master”可能指的是包含urlscan-py源代码的主分支（master branch），或者是包含该程序所有资源的压缩包名称。用户可能需要通过下载或克隆这个名称所指向的资源来进行安装或者开发工作。 综上所述，urlscan-py是一个为urlscan.io API提供Python语言接口的工具，它可以简化对特定URL的扫描工作。开发者可通过Docker或PyPI的方式安装urlscan-py，并通过命令行操作来初始化和管理API密钥。此外，urlscan-py的源代码可能位于名为“urlscan-py-master”的资源库中。

# 摘要 线程同步是多线程编程中保障数据一致性和程序正确性的核心机制，而pthread_mutex_t与pthread_cond_t是POSIX线程库中实现同步的关键工具。本文系统阐述了线程同步的基础概念与典型问题，深入剖析互斥锁的类型、机制及其正确使用模式，并揭示了因加锁顺序不当或异常路径导致的死锁成因。结合条件变量的工作原理，重点探讨虚假唤醒的本质及循环验证谓词的必要性。进一步提出锁层级排序、

在 Ubuntu 系统上更新 Firefox 浏览器可以通过多种方式进行，包括使用系统自带的软件更新工具、通过官方 PPA 添加最新版本，或者手动下载并安装 Firefox 的 tar.gz 包。以下是几种常见的更新方法： ### 使用 APT 更新 Firefox Ubuntu 默认的软件包管理工具 APT 可以用于更新 Firefox。首先确保系统软件包索引是最新的，然后执行升级命令： ```bash sudo apt update sudo apt upgrade firefox ``` 这种方法适用于大多数用户，能够确保 Firefox 更新到官方仓库提供的最新版本[^1]。 ##

标题《Aurora Engine在NEAR协议上实现以太坊虚拟机（EVM）-Rust开发》所涉及的知识点主要集中在区块链技术领域，特别是与智能合约开发、多链互操作性、以及Rust编程语言的相关技术细节。以下是对标题和描述中提到的内容进行详细解释。 ### 区块链互操作性与Aurora Engine Aurora Engine是一种重要的区块链技术，它的出现解决了不同区块链协议之间的互操作性问题。互操作性是区块链技术发展中的关键挑战之一，因为它能够允许跨不同区块链的资产、数据和功能进行交互。在本例中，Aurora Engine被用来在NEAR协议上实现以太坊虚拟机（EVM），这意味着NEAR协议能够运行以太坊智能合约，这对于以太坊的开发者和用户来说是一个巨大的便利。 ### NEAR协议与以太坊虚拟机（EVM） NEAR协议是一个开源的云计算平台，支持智能合约的运行，并且着重于高性能、高可扩展性和易用性。NEAR支持的智能合约是用Rust语言编写的，提供了安全、高效的方式来处理交易和状态的变更。通过实现EVM，NEAR协议能够提供一个与以太坊兼容的环境，这样原本为以太坊开发的智能合约和去中心化应用（dApp）就可以不需要做大量的修改直接移植到NEAR协议上。 ### 部署网络与链ID状态 描述中提到了部署网络和链ID状态，这通常指的是在不同环境（如主网、测试网、本地开发网等）中智能合约部署的具体配置。在区块链领域，主网（MainNet）是指正式上线并用于生产环境的网络，而测试网（如BetaNet或TestNet）是为了测试目的而存在的网络，本地开发网（Local）则是开发者在本地机器上搭建的，用于本地开发和测试的网络。链ID是一个独特的标识符，用于区分不同的区块链网络。 ### WebAssembly工具链 WebAssembly（Wasm）是一种执行字节码的轻量级虚拟机，它在区块链领域的智能合约开发中扮演着重要角色。WebAssembly支持多语言编程，特别是Rust语言，因此它被广泛用于区块链智能合约的开发中。GNU Make是一个构建自动化工具，用于在编程中自动化编译过程。描述中提到的“每晚构建”可能是指在开发过程中定期自动执行构建过程，以便进行持续集成和测试。 ### Rust开发环境的构建 Rust是一种系统编程语言，它专注于速度、内存安全和并发性。描述中提及了部署Aurora Engine时必须满足的Rust开发环境配置，这包括安装Rust的nightly版本（即开发版），并添加wasm32-unknown-unknown目标，这个目标支持将Rust编译为WebAssembly格式。rustup是一个用于管理Rust版本的工具，它可以安装不同版本的Rust编译器并更新工具链。 ### 标签：Rust与加密货币 标签中的“Rust”指出了这个项目与Rust编程语言的紧密关联。由于Rust的设计目标与区块链的需求高度契合，它已经成为区块链领域中非常流行的编程语言。标签中的“Cryptocurrencies”表明Aurora Engine与加密货币和区块链技术直接相关，特别是它在兼容EVM方面的作用。 ### 压缩包子文件的文件名称列表 文件名称列表“aurora-engine-master”表示当前讨论的项目可能是一个开源项目，它包含一个名为“master”的主分支，通常是指项目的主要代码分支。在这种情况下，开发者可以获取该代码库，并在本地环境中进行测试、修改和部署。通常这类代码库中会包含编译脚本、合约源代码、智能合约的接口定义等。 总结而言，这个文件中提到的知识点涵盖了区块链智能合约开发的多个方面，特别是关于跨链互操作性和Rust编程语言在区块链生态中的应用。这不仅对于区块链开发者来说是一个重要的参考，同时也为对区块链技术感兴趣的读者提供了一个深入理解EVM兼容性和智能合约开发的窗口。

# 摘要 本文系统探讨了基于函数指针与void*参数的通用回调机制的核心原理及其在工业级软件中的应用与风险。文章首先解析函数指针的调用约定与void*的类型擦除特性，进而提出通用回调接口的抽象建模方法，并深入剖析类型不匹配、生命周期失控及线程安全等三大经典陷阱。结合防御式编程理念，本文提出了封装结构体、编译期类型检查与运行时校验相结合的防护策略，并通过构建高可靠事件注册系统展示实践

RagFlow 使用 Elasticsearch 作为其核心数据存储组件之一，主要用于高效检索文档片段，并结合生成模型输出高质量的回答。Elasticsearch 的结构设计在 RagFlow 中扮演着重要角色，尤其是在处理大规模非结构化或半结构化文档时，其倒排索引机制能够显著提升检索效率。 在 RagFlow 的整体架构中，Elasticsearch 主要用于存储经过解析和向量化处理的文档块（chunks），这些文档块通常包含文本内容及其对应的嵌入向量（embeddings）。每个文档块在进入 Elasticsearch 之前会经过多个处理阶段，包括文本清洗、分段、语义解析以及向量化。这一