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自中学起#xff0c;就积极学习和掌握互联网相关知识#xff0c;到如今已经快30年了。
个人也全程经历了从信息时代的互联网#xff08;硬#xff09;到智能时代的大模型#xff08;软#xff09;。
整体信息到智能的基础设施#xff0c;由硬到软#xff0c;机…起源
自中学起就积极学习和掌握互联网相关知识到如今已经快30年了。
个人也全程经历了从信息时代的互联网硬到智能时代的大模型软。
整体信息到智能的基础设施由硬到软机器人越来越会思考从身体硬到大脑软已经完成构建了。
工作时候发现从事机器人课程相关学生通常需要不同课程需要安装各种软件。
消耗大量时间并且很多软件学生其实毫无兴趣结课之后几乎不用如何通过一个网页能够实现课程快速部署这就是2015-2017年思考最多的。
2017年落地了一款免费课程。感谢易科机器人实验室大力支持感谢朋友们大力支持。 机器人操作系统云端实践平台设计与使用-实验楼ROS- 困难
千头万绪其中最棘手的困难还是云课生态原地踏步。
步履艰难的课程维护→机器人工程←蓝桥ROS1/2云课-CSDN博客
和上面这篇不同此处简单复盘一点课程从2017年到如今没有形成课程生态虽然初期也是希望如此但是最终全部以失败告终。
这里课程生态包括但不限于
学生贡献一些基于云课的开放教程使用云课朋友贡献一些基于该平台的玩耍思路……
从2017-2023年几乎没有啥毕竟开发这个并不能给参与者带来预期稳定且可观的收益。
如果只是凭兴趣那么可能也未必一定需要在云课中实践自己也可以安装在本地电脑中练习、学习和研究。 云课五分钟-03第一个开源游戏复现-贪吃蛇 未来课程生态一定是云端结合的。正如下面文心一言所描述的 在未来的云计算世界中蓝桥云课ROSRobot Operating System将扮演着重要的角色。ROS是一个为机器人软件开发提供一系列框架和工具的开源平台。通过结合云计算的强大能力ROS将进一步拓展其在机器人领域的应用并带来更多的创新和便利。 在智能家居领域云计算与ROS的结合将为家庭机器人提供更强大的智能化能力。家庭机器人可以通过云计算进行数据处理和分析实现更精准的行为识别和语音交互。例如家庭机器人可以通过语音识别技术接收家人的指令并通过云计算进行自然语言处理从而理解并执行相应的任务如打开灯光、播放音乐等。 在无人驾驶领域云计算与ROS的结合将提升无人驾驶车辆的感知和决策能力。通过云计算的高效能计算和数据处理能力无人驾驶车辆可以实时接收并处理来自各种传感器的数据如雷达、激光雷达LiDAR和摄像头等。这种结合将加快无人驾驶车辆的反应速度和决策精度确保其在复杂交通环境中的安全性和可靠性。 虚拟现实是另一个云计算和ROS可以结合的领域。通过云计算的强大渲染和处理能力虚拟现实应用可以实现更高质量的图像和更流畅的用户体验。同时ROS可以为虚拟现实提供实时的动作捕捉和交互反馈使用户能够更加自然地与虚拟环境进行交互。 最后人工智能是云计算和ROS结合的核心领域之一。云计算提供了大规模的计算资源和存储能力可以加速深度学习模型的训练和推理。ROS则提供了机器人开发和控制的框架可以使机器人更加智能化和自主化。结合两者可以实现更加强大的人工智能应用如自主导航、物体识别、情感分析等。 蓝桥云课ROS提供的课程将帮助学生深入了解云计算和ROS的结合应用。通过课程学习学生将掌握使用云计算和ROS进行机器人开发和智能化的基本技能。他们将能够利用云计算的强大能力结合ROS的开源平台开发出更加智能、便捷、有趣的机器人应用。这将为未来的云计算世界增添更多的创新和想象力。 但现在只能一点点去积累。 五分钟
其实课程本意是严格控制在五分钟之内这样不仅节省课程制作时间也同样节省学习复现的时间但实际可能超出通常在5-10分钟。 一个知识点5秒50秒很难讲清楚50分钟又太长于是取个简洁的时间区间五分钟。
结合文心一言等智能工具和蓝桥云课能够在很短的时间内实践一些编程或项目案例锻炼思维不至于浪费大量时间在配置环境上。
五分钟课程设计的理念是在短时间内高效地传递知识点和技能。这种设计不仅适用于编程或项目案例还可以应用于各种学科和领域。五分钟课程的优点在于
时间短在快节奏的生活中人们很难抽出大量时间来学习。五分钟课程正好满足了人们的碎片化学习时间需求可以随时随地进行学习。针对性强五分钟课程通常只针对一个具体的知识点或技能进行讲解使得学习者能够在短时间内集中注意力快速掌握核心内容。易于消化由于时间短学习者更容易保持专注并且在短时间内完成学习任务有利于增强学习者的成就感和自信心。便于复习五分钟课程的知识点相对独立学习者可以轻松地回顾和复习有利于巩固记忆。
当然五分钟课程也有一些局限性如可能难以覆盖复杂的知识点或技能。因此在设计五分钟课程时需要注意以下几点
明确目标在五分钟内你想要学习者掌握什么知识点或技能确保课程目标清晰明确。精选内容选择最核心、最重要的内容进行讲解避免冗余和重复。简洁明了用简洁明了的语言进行讲解避免使用复杂的词汇或句子。同时尽量使用图表、示例等辅助工具来帮助学习者理解。互动与实践在课程中设置一些互动环节或实践任务让学习者在短时间内就能学以致用。
总之五分钟课程是一种高效、便捷的学习方式可以满足人们的碎片化学习时间需求。在设计五分钟课程时需要明确目标、精选内容、简洁明了并注重互动与实践以确保学习者能够在短时间内真正掌握知识点和技能。 案例 云课五分钟-04一段代码学习-大模型分析C 由于上述对话主要讨论的是课程设计和教学理念并没有涉及到具体的编程任务或需求因此这里给出一个简单的C示例代码用于演示如何在五分钟内通过一个简单的例子来学习一个知识点。
示例代码计算斐波那契数列 cpp
#include iostream int main() { int n; std::cout 请输入要计算的斐波那契数列项数: ; std::cin n; // 计算斐波那契数列 int fibonacci[n]; fibonacci[0] 0; fibonacci[1] 1; for (int i 2; i n; i) { fibonacci[i] fibonacci[i - 1] fibonacci[i - 2]; } // 输出斐波那契数列 std::cout 斐波那契数列前 n 项为 std::endl; for (int i 0; i n; i) { std::cout fibonacci[i] ; } std::cout std::endl; return 0;
}
#include iostream int main() { int n; std::cout 请输入要计算的斐波那契数列项数: ; std::cin n; // 计算斐波那契数列 int fibonacci[n]; fibonacci[0] 0; fibonacci[1] 1; for (int i 2; i n; i) { fibonacci[i] fibonacci[i - 1] fibonacci[i - 2]; } // 输出斐波那契数列 std::cout 斐波那契数列前 n 项为 std::endl; for (int i 0; i n; i) { std::cout fibonacci[i] ; } std::cout std::endl; return 0; }
这段代码实现了一个简单的计算斐波那契数列的程序。在五分钟内学习者可以通过这个例子掌握数组的使用、循环语句的应用以及斐波那契数列的计算方法。代码注释和输出结果可以帮助学习者更好地理解代码逻辑和实现细节。同时这个例子也可以作为进一步学习C编程的起点引导学习者探索更多编程知识和技能。 ROSRobot Operating System机器人操作系统是一个提供硬件抽象、设备驱动、库函数、可视化工具、消息传递、包管理等功能的框架它主要用于机器人的开发。然而计算斐波那契数列这种基础算法任务一般不需要用到ROS因为它不涉及到机器人硬件的控制、感知、通信等功能。
不过如果你仍然希望在ROS环境中实现斐波那契数列的计算你可以把它作为一个ROS节点来实现通过ROS的消息传递机制来发布斐波那契数列。下面是一个C的示例
首先我们需要在ROS的工作空间中创建一个新的包包含我们的节点和消息。消息是用于在ROS节点之间传递信息的数据结构我们将创建一个消息来保存斐波那契数列。
在包的目录中创建一个名为Fibonacci.msg的文件内容如下 yaml
int64[] sequence
然后我们需要在package.xml和CMakeLists.txt中添加消息的定义。
接着我们创建一个名为fibonacci_publisher.cpp的节点该节点会计算斐波那契数列并发布 cpp
#include ros/ros.h
#include std_msgs/Int64MultiArray.h int fib(int n){ if(n1) return n; else return(fib(n-1)fib(n-2));
} int main(int argc, char **argv){ ros::init(argc, argv, fibonacci_publisher); ros::NodeHandle nh; ros::Publisher pub nh.advertisestd_msgs::Int64MultiArray(fibonacci, 1000); // 计算斐波那契数列并发布 int n 10; // 可以修改为你需要的值 std_msgs::Int64MultiArray msg; for (int i 0; i n; i) { msg.data.push_back(fib(i)); } ros::Rate loop_rate(1); // 设置发布频率 while (ros::ok()) { pub.publish(msg); loop_rate.sleep(); }
}
#include ros/ros.h #include std_msgs/Int64MultiArray.h int fib(int n){ if(n1) return n; else return(fib(n-1)fib(n-2)); } int main(int argc, char **argv){ ros::init(argc, argv, fibonacci_publisher); ros::NodeHandle nh; ros::Publisher pub nh.advertisestd_msgs::Int64MultiArray(fibonacci, 1000); // 计算斐波那契数列并发布 int n 10; // 可以修改为你需要的值 std_msgs::Int64MultiArray msg; for (int i 0; i n; i) { msg.data.push_back(fib(i)); } ros::Rate loop_rate(1); // 设置发布频率 while (ros::ok()) { pub.publish(msg); loop_rate.sleep(); } }
上述代码首先定义了一个计算斐波那契数的函数fib然后在主函数main中初始化ROS节点创建一个发布者pub计算斐波那契数列并发布。
注意这只是一个基本的示例实际上在ROS中我们会更多地使用服务、动作和其他高级功能。并且在实际使用中需要考虑计算性能和资源消耗等问题例如上述示例中的斐波那契计算采用了递归方式对于较大的n值可能会导致栈溢出或者计算时间过长。
