手册引见了安川机器人配套控制柜DX200的以太网/串行接口通讯功能，可搭配DX200的使用说明书一起学习

洛克机器人LockeBot：使用和数据库实现基本问答机器人的演示。
这是什么？它是一款可以通过终端，电子邮件，或回答简单问题的机器人在经过实例训练后，它（一定程度上）能够概括问题并以类似的方式回答问题。
这些问题将转换为意图和实体，然后将其用于构造查询以针对数据库运行以提供答案。
这是RoyBot版本的演示:crown:（这是训练有素/编码回答一系列关于英语和英国君主不同的问题），当程序运行时，您可以访问它生活在FacebookMessenger的这个项目源于我使用RasaNLU在Python中构建机器人的实验。
我应该事先意识到，这不一定是使用它的完美方法，并且可能有许多事情可以用更Python化的方式来完成，但是我的目的是通过共享它，其他人将能够获得一些东西基本的工作原理，否则他们会在另一个项目中将其用作灵感。
RasaNLU具有极大的优势，可以让您在本地处理NLU模型，从而不将数据移交给第三方。
我并不是从理论上反对使用第三方NLU工具，但是在了解可能的情况时，不需要外部参与非常有用，我怀疑其他人也可能处于这种位置。
这个项目的一个有趣的选择是在上

真实头像打包9000个新注册用户，随机头像用，真实头像数据超级真实可用于微信微博QQ等机器人注册或许网站随机头像

机器人的视觉相当于机器人的眼睛，机器人视觉系统是当下研究热点。
本文次要研究基于视觉信息的机器人系统，通过对获得的图像信息的处理来实现对机器人的控制。
详细讨论了摄像机标定、图像处理等方面的设计，实现了对机器人控制系统的设计。

摘要：超声波测距是一种典型的非接触测量方式,应用非常广泛。
本文提出了一种基于STM32单片机的高精度超声波测距方案。
与传统单片机相比,STM32的主频和定时器的频率可以通过PLL倍频高达72MHz,高分辨率的定时器为高精度的测量提供了保证。
超声波的发射使用定时器的PWM功能来驱动,回波信号的接收使用定时器的输入捕获功能,开始测距时,定时器的开启将同时启动PWM和输入捕获,完全消除了启动发射和启动计时之间的偏差,提高了测量精度。
为使回波信号趋于稳定,设计了时间增益补偿电路(TGC),在等待回波的过程中随着时间的推移需要将放大器的增益值不断增大,通过实验获取不同距离需要设置的增益值,对应不同时间需要设置数字电位器的增量,并将该参数固化在单片机的FALSH中,在测距过程中,根据时间查询电位器增量表改变电位器阻值,实现回波信号的时间补偿,提高了测量的精度。
为了在减小盲区的同时而不减小测量范围,设计了双比较器整形电路分别处理近、远距离的回波信号,近距离比较器可以有效屏蔽超声波衍射信号从而减小了测量盲区。
传统的峰值检测方法大多通过硬件电路实现,设计较复杂,稳定性差。
本文通过软件算法对回波信号进行峰值时间检测。
不只简化了电路,降低了成本,而且提高了系统的稳定度。
经研究表明,该系统测量精度达到了lmm,盲区低至3cm,量程可达500cm。
本系统在近距离测试时,系统的精度较理想,可作为停车时的倒车雷达使用,也可以用于液面检测(油箱液位),还可以用于自动门感应,机器人视觉识别等。
如果多使用几个测距仪,将这些集成一个大系统,那么整个大系统可用于定位避障。

您的GitHub学习实验室存储库，用于使用Markdown进行通信欢迎你的资料库为您的GitHub学习实验室课程。
我将指导您完成各种活动，以使用此存储库。
哦!我还没有自我介绍...我是GitHubLearningLab机器人，我在这里可以协助指导您学习和掌握本课程涵盖的各个主题。
我将使用“问题”和“拉取请求”注释与您交流。
实际上，我已经添加了一个问题供您结帐。
我将在那儿见你，等不及要开始！该存储库已获得（c）2019GitHub，Inc.的许可。

无人车辆轨迹跟踪入门必备本书主要引见模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制方面的基础应用技术。
由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。
本书详细引见了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合路径规划与跟踪实例给出了Matlab仿真代码和详细仿真步骤，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
本书一方面可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究资料，同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。
本书主要引见模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。
由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。
本书详细引见了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。
所有代码都详细提供了详尽的注解，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。

本项目是一个聊天机器人的小例子，运用图灵提供的聊天api。

官方地址：http://user.qzone.qq.com/1101494290/blog/1419918687最好先看看教程使运用，3分钟教程演示，学会运用此软件

该项目现已存档。
进行这项工作很有趣，但现在是我继续前进的时候了。
感谢您在过去几年中提供的所有支持和反馈。
如果有人有兴味取得所有权，那就让我们讨论一下。
:victory_hand_selector:BetaGo因此，您不能在GoogleDeepMind工作，也无法访问Nature。
您来对地方了。
BetaGo将保持Beta版！我们是99％！我们是李·塞多尔！BetaGo使您可以运行自己的Go引擎。
它为您下载Go游戏，对其进行预处理，在数据上训练模型，例如使用keras的神经网络，并将训练后的模型提供给HTML前端，您可以将其与自己的Gobot对抗。
入门通过运行以下命令来测试BetaGo。
它应该在您的浏览器中启动一个可播放的演示！该机器人起着合理的作用，但仍然很弱。
先决条件Ubuntu/Debian的sudoapt-getinstall-ypython-devpython-pippython-virtualenvgfortranlibhdf5-devpkg-configliblapack-devlibblas-dev

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。