要闻一览:

  1. ROS 2新版
  2. 开源机器人论文集征稿
  3. 机器人导航新功能
  4. 适用18.04+16.04的ROS QT 4.8
  5. 行为树

发布ROS版本号命名

Existing ROS 2 names and codenames:

  • Ardent Apalone - ardent
  • Bouncy Bolson - bouncy
  • Crystal Clemmys - crystal
  • Dashing Diademata - Dashing

Existing ROS 1 names and codenames:

  • Boxturtle - boxturtle
  • C Turtle - cturtle
  • Diamondback - diamondback
  • Electric Emys - electric
  • Fuerte - fuerte
  • Groovy Galapagos - groovy
  • Hydro Medusa - hydro
  • Indigo Igloo - indigo
  • Jade Turtle - jade
  • Kinetic Kame - kinetic
  • Lunar Loggerhead - lunar
  • Melodic Morenia - melodic
  • Noetic Ninjemys - noetic

ROS 2 Crystal Clemmys发布

查看我们的安装说明和教程,并试一试!

我们很高兴听到您的反馈和此版本将启用的应用程序!

我们的ROS 2发行版,他们成长得如此之快。随着Crystal Clemmys的发布,我们也告别了Ardent Apalone,它将退出191个包装,而Crystal正在推出近300个(精确到297个)!

要了解此版本中的内容,请务必阅读Crystal版本页面。

我们希望在此版本中强调一些功能和改进:

  • C / C ++中的操作(服务器 / 客户端示例)
  • gazebo_ros_pkgs
  • image_transport
  • navigation2
  • rosbag2
  • RQT
  • 改进内存管理
  • 关于节点的自省信息
  • 启动系统改进
  • 参数
  • 嵌套的启动文件
  • 条件
  • 将params传递给节点
  • 为基于文件的日志记录和/ rosout发布奠定了基础
  • Python中的时间和持续时间API
  • 参数适用于Python节点

Crystal Clemmys是第三个ROS 2版本,将支持错误修复和平台更新(特别是关于滚动依赖关系,如Windows和MacOS)一年,支持在2019年12月结束。虽然我们的目标是尽可能保持API稳定,我们不能保证版本之间的100%API兼容性。检查功能页面和ROS 2路线图,以评估ROS 2是否已准备好用于您的应用程序,或者您是否可以从ROS 1切换到ROS 2,因为它将取决于您的用例的确切功能集和要求。

与往常一样,我们邀请您试用新软件,提供反馈,报告错误和建议功能(并提供代码!):https://index.ros.org/doc/ros2/Contact

我们还邀请您在Crystal中发布您的ROS 2包!这是一个教程。非常感谢那些已经参与我们的预发布测试和包装工作的人。

我们还想宣布计划于2019年6月发布的下一个ROS 2的名称:

Dashing Diademata

友好的ROS 2团队


开源机器人专题论文集

来自ROS Discourse General

亲爱的ROS社区,

ROS社区的一些成员正在出版一期题为“ 开源机器人 ” 的国际高级机器人系统杂志(IJARS,IF:0.952)。我希望这对我们社区的许多人特别感兴趣。

开源机器人专题集

焦点:
目前,我们正在进行机器人技术革命,这与开源软件和硬件的使用密切相关。围绕Robotics感兴趣的领域创建社区提供了一种促进技术传播和标准化的发展模式。这些标准的建立提供了一种有效且方便的方法来传播算法和模型的实现,否则这些算法和模型的实现无法实现,这允许在机器人技术中复制和比较结果,推进技术和科学。这种自由知识的理念正在从行业采用的学术环境中出现,作为优化其发展和商业模式的一种方式。社区制造商的出现,3D打印,ROS或YARP等开源标准的出现,

欢迎涉及开源机器人的所有方面的新颖理论方法或实际应用。贡献应有助于理解开源方法的价值。

主题:

机器人技术的开源中间件和框架
教育领域的开源
开源项目
机器人开放标准
开源工业方法的描述
打开硬件
基于开源的开发模型

客座编辑:

FranciscoMartínRico先生 - 西班牙Rey Juan Carlos大学(francisco.rico@urjc.es)
Carlos Hernandez Corbato博士 - 荷兰TU Delft机器人研究所(chcorbato@tudelft.nl)
硕士 ijs van der Hoorn - 荷兰TU Delft机器人研究所(GAvanderHoorn@tudelft.nl)
硕士 Sam Pfeiffer - 澳大利亚悉尼科技大学(sammypfeiffer@gmail.com)
JuanGonzálezGómez博士 - 西班牙Rey Juan Carlos大学(juan.gonzalez.gomez@urjc.es)
提交截止日期:2019年2月28日

链接:

特刊:https://journals.sagepub.com/page/arx/open-special-issues/open-source-robotics
期刊:https://journals.sagepub.com/home/arx
提交:https://mc.manuscriptcentral.com/arx


3M主办的第一届RIA机器人研磨和整理会议的观察来自ROS Industrial
最近的一次会议聚集了最终用户,解决方案提供商,OEM和研究人员,讨论有关磨削和表面处理的最新机器人应用(https://www.robotics.org/robotic-grinding-and-finishing-conference)。这是一次令人瞩目的活动,也是第一次专注于这些类型流程的自动化。虽然有很多关于自动化的会议,但表面磨削和精加工的主题很少成为主题领域的首要问题。该事件还强调了该领域的专家很少。

第1天
第一个小组讨论了是否自动化这些操作以及如何理解攻击通常被认为是手工工作的好处。这种方法有很多假设,但我们很快就了解到了很多人的兴趣,因为这是一个历史上与传统方法和硬件在自动化这些操作和流程方面挣扎的受众。

会议的两个要点是:尽可能自动化,例如免费流程(通过自动化投资获取更多工作),了解您的流程和负担,并了解如何以某种方式手动执行此操作这意味着这将是机器人执行过程的最佳方式。

力量控制是下一个引起很多关注的小组。显然,在许多区域中的力/扭矩感测已成为传统自动化应用中对机器人有兴趣的领域,并且当然可应用于表面处理。有关于力量控制类型的介绍性对话,例如被动与主动的利弊。提出了一些利用主动力控制的引人注目的应用。ATI,PushCorp和FerRobotics都提供满足各种客户需求和应用的方法。

接近一天结束时,另外一个围绕DIY整合的面板,令人难以置信的眼睛开放,并产生了很多对话。小组成员 - 来自Kohler的Brandon Berth,来自Marshalltown的Matt Morrison和来自MetalQuest的Scott Harms--分享了有关通过反复试验在自动化过程中取得进展并开发自己的内部技能来管理部署的有趣故事。这些故事依赖于承诺和过程; 从小做起,发展技能,逐步转向更复杂的应用。

第2天
第二天,Kuka开始介绍如何让中小型企业开展磨削应用开发。他们展示的关键工具是他们的模拟生态系统能够凭经验模拟砂磨过程并突出路径和计划的表面接触以及随后的材料去除。这为磨削过程提供了非常引人注目的视觉评估,因为它是在离线环境中开发的。

接下来的两个演讲非常有趣,因为他们展示了该领域的两个主管集成商。即使他们的核心专业知识各不相同,显而易见的是,他们非常依赖教学挂件和熟练的在线程序员来真正将过程带到终点线上。与先前的演示或DIY人员的演示非常相似,我们再次依靠熟练的技术人员和工业机器人程序员来完成自动化的实施。由于部署的性质,变异管理的级别有限。此外,对于这些应用中的一些,由于广泛的复杂表面处理应用令人印象深刻,因此实现过多的灵活性可能并不现实。

我有机会谈论ROS-Industrial以及使用感知和高级路径规划和流程规划技术进行表面处理的工作。这个空间谈到了路径规划者(Trajopt!)和应用程序(机器人混合,A5和使用这些工具的本科生),所以我不会在这里详细介绍这些细节,但有两件事是显而易见的。如果我们想真正攻击这些类型的应用程序,则需要改变我们处理这些过程的方式。我们不能依靠熟练的机器人技术人员掌握教学挂件。并非每家公司都能在内部发展这种专业知识多年。即使他们这样做,他们如何扩展到核心设施之外?

我被问及混合和A5视频的功能以及他们准备好进入任何人的工厂。这是一个很好的问题,我也会问,如果我在那个席位,就像我在工业方面那样。我们正在努力,因此我们与ARM研究所一起参与了表面处理主题调用的所有兴趣,并继续开发A5,以及机器人混合即将推出的又一个里程碑。这就是为什么有一个ROS-I联盟和一个ROSIN 欧盟的倡议。我们将继续使模块更加健壮,并构建可以利用并模塑为最终用户功能的应用程序示例。与此同时,我们希望吸引集成商和解决方案提供商与我们的OEM合作伙伴一起采用基于ROS的软件方法。如果我们一起工作,我们可以在这个极度缺乏服务的领域内构建满足这种需求的可重用组件。令人兴奋的部分是我们可以做很多事情,而且它没有那么遥远!很高兴看到3M,我们的主持人,展示了基于ROS的演示,并尽其所能介绍概念以及如何在解决方案开发方面提供帮助。我们很高兴能够让3M成为这样的合作伙伴,并希望我们能够共同发展开源工具革命!#GoROS


Robot_navigation功能包集发布

来自ROS Discourse General

查看https://github.com/locusrobotics/robot_navigation

问候ROS-Users!
我想宣布robot_navigation堆栈的最新版本。这包括我在ROSCon2018 Talk [幻灯片]中谈到的所有内容。这包括

新的nav_core2界面
DWB Local Planner(去年推出)
Dlux全球规划师
Locomotor - 要替换​​的路径规划协调引擎 move_base
适用于nav_core接口的向后兼容适配器
该堆栈的总体目标是创建“经典” 导航堆栈的新版本,但具有更清晰的界面,使开发人员可以更轻松地创建适合其各自上下文的自定义2.5D导航算法。

我感到自豪的其他事情:

数学解释的在navfn黑暗魔法数字
最后了解move_base状态机
模块化网格迭代器库
记录如何使用OccupancyGrid的特性
在不久的将来(对于near的一些定义),我们将发布实现分层costmap和map服务器的新重构包,此时我们将能够探索将整个堆栈转换为ROS2。

源代码可在此处获取:https://github.com/locusrobotics/robot_navigation
二进制将在下一次同步时用于Indigo,Kinetic,Lunar和Melodic。
主要文档在Github READMEs中,但您也可以查看wiki和Code API


在Xenial和Bionic上发布ROS Qt Creator 4.8 RC的新版本

来自ROS Industrial
我们很高兴地宣布在Xenial和Bionic上发布用于Qt Creator 4.8 RC的ROS Qt Creator插件。ROS Qt Creator插件为ROS工具创建了一个集中位置,以提高效率并简化任务。

强调:

Qt Creator 4.8引入了几项新的丰富功能并改进了现有功能。
通用编程语言支持(Python支持!)
要使用此功能,您必须启用语言支持插件
C ++
编译数据库项目!
基于Clang格式的缩进!
Cppcheck诊断!
同时调试一个或多个可执行文件!
ROS插件介绍了一些新功能和错误修复
升级到Qt Creator 4.8
添加了catkin_test_results运行步骤
添加了ROS设置页面以配置默认设置
Bug修复
如果在未加载ROS项目时使用,问题#284程序包向导会导致Qt Creator崩溃。
问题#289单击“帮助”导致Qt Creator崩溃


呼吁为第一届SciRoc挑战提供TIAGo赞助  来自PAL Robotics博客
PAL机器人是一个开放的呼叫贷款6 蒂亚戈钢4个蒂亚戈铁机器人谁想要参加球队1 ERL SciRoc挑战。作为SciRoc白金赞助商,我们提供贷款TIAGo的可能性,使团队更容易参与这个新的和具有挑战性的机器人竞赛。

爆炸新闻!展示出杰出专业知识和创新发展的团队将有机会免费获得TIAGo Steel和TIAGo Iron机器人之一。申请截止日期为12 月20日星期四欧洲中部时间20:00。

在此处查找完整的TIAGo贷款条件和申请程序。

SciRoc挑战赛:机器人协助智能城市
第一个SciRoc挑战合并了机器人必须在不同的ERL联赛中完成的任务:消费者,专业人员和紧急情况。这些选定的任务被集成到智能购物中心,TIAGo等服务机器人可以帮助客户并创造创新的购物体验。事实上,强烈建议SciRoc参赛队伍参加ERL消费者锦标赛作为之前的培训。第一届SciRoc挑战赛将于2019年9月16日至9月22日在米尔顿凯恩斯(英国)举行。

在这里阅读有关SciRoc挑战的更多信息!

蒂亚戈 - 铁 - 钢 -  SCIROC挑战,机器人竞赛,机器人世界杯
TIAGo Iron和TIAGo Steel是两个用于借入SciRoc Challenge的机器人平台。

TIAGo用于机器人竞赛
TIAGo在多个国际比赛中证明了其稳健性和可靠性- 参见RoboCup @ Home,ERL-SR,WRS和MMH。它的模块化和扩展机会是团队在竞赛中高度重视的两个特征。

除了板载传感器和设备之外,团队还可以通过连接设备来破解TIAGo,从而将额外的麦克风扩展到AI设备或额外的摄像头。通过这种方式,团队可以根据自己的具体需求和目标调整TIAGo的技能。TIAGo 基于100%基于ROS:请记住,它具有在线公共模拟模型以及一套全面的教程,即使您没有机器人也可以尝试这些教程。

TIAGo钢铁模型的主要区别在于它是否具有7-DoF臂。TIAGo Iron提供导航,感知和人机交互技能。Steel模型将不同高度的抓握和操控技能添加到该列表中 - 它甚至可以到达地板。

参与的步骤
团队可以适用于TIAGo Steel和Iron两种类型,但最终只能获得一种。申请的第一步是完成一系列要求,并发送电子邮件至tiago@pal-robotics.com,包括以下文件:

团队领导的联系方式。大学团队还必须提供学术主管的联系方式。
一页一页的应用程序执行摘要。
团队应用背后的动机。
团队成员的一页简历。
详细描述了团队的专业知识和专业知识,以及过去的研究和其他成就(限于两页)。
过去成就的视频(使用真实的机器人或模拟器)。
SciRoc挑战的目标剧集列表(剧集越多,应用程序的潜在价值就越大)。
详细描述团队计划如何使用TIAGo完成每个选定剧集中的任务。
如有需要,可能会要求团队提供进一步的文件。
到1月10日,将公布获奖团队,然后将进行以下步骤。 在此处查看申请程序的完整详细信息。

我们强烈鼓励团队参与并申请参加TIAGo竞赛!参加SciRoc Challenge或ERL等机器人赛将触发知识,加强团队之间的协作,并增强整个机器人领域。祝所有候选人好运!

后呼叫蒂亚戈贷款为第1 SciRoc挑战赛第一次出现在PAL机器人博客。


宣布推出PhysX SDK 4.0,一个开源物理引擎来自ROS Discourse General

NVIDIA开发者新闻中心 - 12月3日

宣布PhysX SDK 4.0,开源物理引擎 - NVIDIA开发者新闻......
NVIDIA很自豪地宣布推出PhysX SDK 4.0,于2018年12月20日上市。该引擎已经升级,可在游戏模拟性能方面提供工业级仿真质量。此外,PhysX SDK已经开源,从今天开始......


开放式机器人技术符合开放之路。” - 解码显示S3E01来自ROS Discourse General

我们通过宝马和SwRI了解工厂的机器人技术,ROS-Industrial的策展人是一个开源机器人项目。我们的旅程始于德克萨斯州圣安东尼奥市,在那里我们与来自SwRI的Matt Robinson会面,并观察研究实验室的机器人。然后,当我们前往德国观看宝马如何在其生产设施中使用智能运输机器人进行物流创新时,开源将走向开阔的道路。
Matri Robinson设计 - 在SwRI工作的ROS-Industrial
ROS-工业
ROS-工业
ROS-Industrial是一个开源机器人软件项目,它将ROS的高级功能扩展到新的制造应用程序。由ROS-I Consortium提供支持,由SwRI,Fraunhofer IPA和ARTC领导。
https://www.swri.org/
Martin Bauer - 特色团队负责人 - BMWGroup的ATS 
https://www.bmwgroup.com/


与微软和宝马的ROS-Industrial合作来自ROS Industrial
ROS-Industrial最近有机会与微软,宝马和Open Robotics合作开发自动化解决方案,该解决方案在YouTube上的Decoded节目的第3季中有所体现。这使得ROS-I联盟能够实现团队愿景的可持续发展,从而提高装配厂物流和材料管理挑战的效率和可视性。

宝马已经提出了一个愿景,即通过与不断增加的高混合装配操作的大量手动操作相互作用,打破历史自动化范例与挑战之间的障碍。从历史上看,材料被运送到生产线供人类操作员使用,并且精确的数量和状态在该消费点处丢失。我们的想法是利用智能自动操作来提供更好的可视性,同时利用云技术创建更紧密的循环并连接到订单交付系统。目标是在工作流程中实现更精简的操作缓冲,减少携带的库存并提高效率。

这就是微软的目标,他们的Azure解决方案和客户支持团队可以进行快速开发冲刺,以实现SAP工作订单环境与“待部署”自动机器人车队之间更紧密的耦合。

宝马已经建造了一个本土的起始运输机器人,它使用与他们生产的i3车型相同的电池运行。但是,随着平台能力的提高,需要在长期内协调这些资产,并提供更丰富的仿真环境。这是微软团队的目标。

最初,西南研究所(SwRI)ROS-I团队的支持是在支持许多移动机器人的制造环境中对Gazebo的导航和评估。很明显,随着微软团队开始工作,Gazebo不会支持在一个实例中启动多个移动机器人。事实上,由于Gazebo的结构,即使是少数几个机器人也会让Gazebo处理成为一种爬行。这导致了Argos的实施 ,一个开源模拟器,也有能力包括物理宝马感兴趣的规模。开发了一个容器策略,最后,ROS-I团队最终从微软团队学到了很多东西。在SwRI的校园里进行为期一周的开发攻击。这个开发周真正促进了对更丰富的模拟能力的理解,包括物理学,它支持ROS-I对更严格的过程性能和规划周期内非刚体的管理的愿景。

随着德国的发展,正如Decoded的剧集所示,微软团队与宝马的ROS和制造执行系统(MES)开发人员紧密合作,将SAP功能与车队管理和导航调整功能紧密结合在一起。 Argos实施。最终,这为宝马团队带来了功能性(如果不是可持续的)解决方案,因为他们不断改进特定基于ROS的机器人的性能,利用Azure环境确保SAP模拟,以及Azure内的机器人操作平台。

我们希望那些观看此Decoded节目的人同意这表明,微软等盈利性实体与SwRI,Open Robotics和Fraunhofer IPA等非盈利组织以及ROS-I等开源项目之间的合作可以实现宝马等最终用户可以创建自己的可持续,高性能解决方案。我们相信开源贡献将使其他人能够利用开发并希望扩展能力。如果我们要在我们需要的规模上提高运营效率,那么这种能够实现互操作性和灵活性而不会产生孤岛的竞争前基础的想法是关键。

正如我们在最近几个月看到的那样,机器人开发和IT正在进入一个新的阶段,更多的团队和个人可以掌握自己的命运,ROS-Industrial很高兴能够成为这一旅程的一部分!

感谢Microsoft和BMW以及Decoded团队使该项目成为可能。


JetBrains发布了关于如何使ROS和CLion协同工作的指南来自ROS Discourse General

https://www.jetbrains.com/help/clion/2018.3/ros-setup-tutorial.html

根据我的经验,我强烈推荐CLion(https://www.jetbrains.com/clion/download/#section=linux)作为开发人员梦寐以求的C / C ++ / Python IDE。它非常方便,可以大大提高您的工作效率。


用于Mozilla DeepSpeech语音识别的ROS节点来自ROS Discourse General

大家好,

我和我的学生想在我们的一些机器人上使用Mozilla的DeepSpeech模型,所以我们编写了一个简单的节点来使模型在ROS中可用:

GitHub上

RichardKelley / unr_deepspeech
ROS节点在机器人上使用Mozilla的DeepSpeech。通过在GitHub上创建一个帐户,为RichardKelley / unr_deepspeech开发做出贡献。

目前功能相当有限,但我们对目前的测试感到满意,并认为该系统对于寻找离线运行的简单语音识别解决方案的其他人来说非常有用。

我们目前正在计划此套餐的下一次迭代,如果您尝试一下,我们很乐意听到您的想法。

谢谢,
理查德


AWS RoboMaker来自ROS Discourse General

大家好,

我是亚马逊的工程师,我们一直致力于推出名为AWS RoboMaker的新服务,该服务于昨晚在AWS re:Invent Midnight Madness上宣布。

该服务可帮助您开发,模拟,测试和部署ROS应用程序。我很想听听您对该服务的反馈意见。

AWS RoboMaker - 开发,测试,部署和管理智能机器人应用程序| ...
我想建立一个机器人几十年,现在我有机会!对我而言,最大的挑战始终是需要连接和互操作的大量不同部件。复杂的硬件,软件,传感器,通信系统和......


引入BehaviorTrees.CPP(谁还需要有限状态机?)

来自ROS Discourse General

亲爱的机器人专家,

我想与您分享我们的新库,它们可以帮助您改善机器人行为。
行为树类似于分层有限状态机,但它们更直观和可维护。

BehaviorTree.CPP是一个用于开发反应行为树的C ++库。
它可以嵌入到您自己的节点中,并且创建Bt Executer只需要几行代码。
树可以在运行时加载而无需重新编译应用程序,因为它们的定义以用户友好且易于阅读的XML格式存储。

阅读这里的介绍和教程。

此外,您可以开始使用Groot的初步版本,即可以创建的图形用户界面。编辑,监视和重放BehaviorTrees的执行。


这两种工具都是独立于设计的中间件,即它们不依赖于ROS。

另一方面,使用主题,服务和操作将它们与ROS一起使用是微不足道的。

我们很快将发布ROS特定示例。

干杯

Davide Faconti

承认
该软件是作为MOOD2Be项目的一部分创建的 ,它是在Eurecat开发的。

MOOD2Be是从RobMoSys首次公开呼叫中选出的六个综合技术项目( ITP)之一。它获得了RobMoSys项目下欧盟“地平线2020研究与创新计划”的资助。


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