GRASP不是平时说的GoF(Gang of Four)的23种设计模式。GRASP设计模式描述的是在OO设计中为互相协作的类分配职责的原则或者建议，而GoF的设计模式则是在更高的层次上描述一个OO系统或者其局部系统的行为以及结构上的抽象。GRASP与GoF最大的区别是它描述的是互相协作的多个类间职责分配的原则或者建议。
GRASP：General Responsibility Assignment Software Patterns 通用职责分配软件模式。
GRASP（General Responsibility Assignment Software Patterns）通用职责分配软件模式是一组用于面向对象设计的指导原则，旨在帮助设计者确定系统中各个类的职责和交互方式，以实现松耦合、高内聚的设计。
一、GRASP模式(通用责任分配软件模式)概述 1.1、理解责任 1）什么是责任 责任是类间的一种合约或义务,也可以理解成一个业务功能,包括行为、数据、对象的创建等 知道责任——表示知道什么 行为责任——表示做什么 责任＝知道责任＋行为责任 2）知道责任与行为责任 知道责任: 了解私有封装数据 了解关联的对象 了解能够派生或计算的事物 行为责任:
GRASP，职责分配软件模式，General Responsibility Assignment Software Patterns，】，是面向对象设计和职责分配中的九个基本原则，最早是在克雷·拉蒙1997年的Applying UML and Patterns书中提到。
本文提出了一种新的深度卷积网络结构，该结构通过引入新的丢失量，利用抓取质量评价来改进抓取回归。除此之外发布了Jacquard+，它是Jacquard数据集的一个扩展，允许在一个可变装饰上放置多个对象的模拟场景中评估抓取检测模型。Jacquard+通过物理模拟创建的，允许在完全可复制的条件下进行测试。实验结果表明，所提出的抓取检测方法无论在Jacquard数据集还是Jacquard+上都明显优于现有的抓取检测方法；
android中的Observer模式，是继承自java的实现，使用Observable类和Observer实现。
我应该也算是机器人算法工程师了，我所在实验室就叫学习算法与系统实验室(LASA, Learning Algorithm and System Lab,Learning Algorithms and Systems Laboratory (LASA)那些说没有这个职位的就不要闹了， robot software and algorithm engineer是一个很大的市场空缺 简单的说， 最深的体验就是：You have to take someone's shit. (受虐，无处不在)你需要懂的东西很多，需
管家婆软件辉煌版本从13.3开始可以支持sql2016数据库和sql2012数据库，登录配置以及创建账套可以参考下面的说明，如果是主机服务器是部署在本地电脑的，目前还是建议使用下sql2000或者是sql2008r2的数据库。
最近读了一些关于机器人抓取相关内容的文章，觉得甚是不错，针对一些方法和知识点，做下总结。本文综述了基于视觉的机器人抓取技术，总结了机器人抓取过程中的四个关键任务：目标定位、姿态估计、抓取检测和运动规划。具体来说，目标定位包括目标检测和分割方法，姿态估计包括基于RGB和RGBD的方法，抓取检测包括传统方法和基于深度学习的方法，运动规划包括分析方法、模拟学习方法和强化学习方法。此外，许多方法共同完成了一些任务，如目标检测结合6D位姿估计、无位姿估计的抓取检测、端到端抓取检测、端到端运动规划等。本文对这些方法进行了详细的综述，此外，还对相关数据集进行了总结，并对每项任务的最新方法进行了比较。提出了机器人抓取面临的挑战，并指出了今后解决这些挑战的方向。
大数据文摘转载自机器人大讲堂 如果让你用手头的东西做一个机器人，你能想到什么？ 树枝行不行？当然没问题。 漂亮国的一个博士小哥随便捡几支树枝，做成了一个会走路又会抓握的机器人，也许这就是科（shou）学（yi）家（ren）的最高境界吧。 这个机器人人如其名，叫做StickBot，看起来真的很粗糙，谁能想到它竟然还能通过APP来控制运动！ 除了树枝外，它由电路、执行器、微控制器和电机驱动器组成，共有两种模式：在“爬行模式”中，树枝就是机器人的腿，可以旋转着向前爬行： 在“抓握模式”下，树枝又成为了手臂
AI科技评论按：伯克利AI实验室最新发文公布了用于机器人抓取的Dexterity Network (Dex-Net) 2.0数据集，这些数据集可以用来训练根据实际机器人的点云做抓取规划的神经网络。 本
上周，北京低温跌破21世纪最低纪录，达到零下20度。泼水成冰不只是东北的独有景观，北京的小伙伴也体验了一把快乐。
现在的机器人仍然很笨拙，对于人类来说非常简单的触摸和抓握东西，但对机器人来说却几乎是个不可能完成的任务。为此，赫尔辛基大学心理学家兼首席研究员Jukka Häkkinen博士和博士后研究员Jussi Hakala开发了一种可以测量人体触觉的成像方法，希望教会机器人怎么拿东西。
谷歌希望使AI系统至少在对象识别和感知方面，能像儿童那样思考。在论文“Grasp2Vec: Learning Object Representations from Self-Supervised Grasping”和随附的博客文章中，谷歌机器人部门的软件工程师Eric Jang和伯克利大学的博士生Coline Devin描述了一种算法，名为Grasp2Vec，可以通过观察和操纵物体来“学习”物体特征。
在一个房间内有一只猴子(可把这只猴子看做一个机器人)、一个箱子和一束香蕉。香蕉挂在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。那么这只猴子怎样才能摘到香蕉呢？图2.1.1
“一眼就能学会动作”，或许对人而言，这样的要求有点过高，然而，在机器人的身上，这个想法正在逐步实现中。马斯克（Elon Musk）创立的人工智能公司Open AI研究通过One-Shot Imitation Learning算法(一眼模仿学习)，让机器人能够复制人类行为。现阶段理想化的目标是人类教机器人一个任务，经过人类演示一次后，机器人可以自学完成指定任务。机器人学习的过程，与人类的学习具有相通之处，但是需要机器人能够理解任务的动作方式和动作意图，并且将其转化为机器人自身的控制运动上。
本文主要探讨了微服务架构的优缺点，以及作者在使用微服务架构过程中遇到的问题。作者通过分析微服务的定义、发展历程、以及其与SOA之间的关系，使读者对微服务有一个初步的了解。同时，文章也探讨了微服务的几个典型架构，以及在使用微服务过程中可能遇到的问题。最后，作者提出了微服务的几个设计原则，以及在使用微服务架构时需要注意的一些问题。
神经系统是一个极其复杂的结构。人体内有超过十万公里的神经与脊髓和大脑相连。这种「网格」传输控制每一个运动的电脉冲。每一个指令都从大脑发出，大脑是一个更加神奇的神经元结构，通过电激活信号进行通信。理解和解释大脑的电模式是神经科学家和神经生物学家的研究热点之一，但事实证明这是一项极具挑战性的任务。
高驰涛 (Neeke Gao)，PHP/PECL开发组成员，掌握近10种开发语言，9年架构师经验，6年研发管理经验。云智慧AIOps社区PMC，同时也是PECL/SeasLog、PECL/JsonNet、GoCrab等多项开源软件的作者。2014年加入云智慧，致力于APM与大数据产品的架构研发，崇尚敏捷、高效。
原文链接：https://index.ros.org/doc/ros2/Related-Projects/Intel-ROS2-Projects/
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根据文章内容总结的摘要
最先进的深度神经网络 (DNN) 剪枝技术在训练开始前一次性应用，借助剪枝分数的单一标准评估稀疏架构。基于单独分数的剪枝权重对于某些架构和修剪率很有效，但对于其他架构和剪枝率也可能失败。作为剪枝分数的通用基线，有研究者引入了广义synaptic score（GSS）的概念。
论文 《Learning Hand-Eye Coordination for Robotic Grasping with Deep Learning and Large-Scale Data Collection》 last revised 28 Aug 2016 (this version, v4))
一个房间里，天花板上挂有一串香蕉，有一只猴子可在房间里任意活动（到处走动，推移箱子，攀登箱子等）。设房间里还有一只可被猴子移动的箱子，且猴子登上箱子时才能摘到香蕉，问猴子在某一状态下（设猴子位置为A，香蕉位置在B，箱子位置为C），如何行动可摘取到香蕉
设计模式大集合 设计模式的定义和结构 软件设计模式是：在软件设计中，一个通用的，可重用的解决方案，用于解决给定上下文中的一个常见问题。 设计模式的描述 下面定义了一个标准描述设计模式的结构。 模式名称和分类 一个描述性和惟一的名称，有助于识别和引用模式。 意图 描述模式背后的目标和使用它的原因。 别名 模式的其他名称。 动机 由问题和可使用该模式的上下文组成的场景。 适用性 这种模式可用的情况;模式的上下文。 结构 模式的图形表示。类图和交互图可以用于此目的。 参与者 模式中使用的类和对象的列
机器之心报道 机器之心编辑部 在刚刚落幕的CoRL 2022大会中，本科曾就读于上海交通大学的Kun Huang获得了最佳论文奖。 自 2017 年首次举办以来，CoRL 已经成为了机器人学与机器学习交叉领域的全球顶级学术会议之一。CoRL 是面向机器人学习研究的 single-track 会议，涵盖机器人学、机器学习和控制等多个主题，包括理论与应用。 2022年的CoRL大会于12月14日至18日在新西兰奥克兰举行。 本届大会共收到504篇投稿，最终接收34篇Oral论文、163篇Poster论文，接收
从很小的时候开始，人类就能够识别最喜欢的物品，并将它们捡起来，尽管从未有人明确教过他们这样做。认知发展研究表明，与周围物体互动的能力在培养物体感知和操纵能力（例如有目的的抓取）的过程中起着至关重要的作用。通过与周围的环境互动，人类能够以自我监督的方式学习：我们知道自己作出的动作，并会从结果中学习。在机器人领域，人们正在积极研究这种自我监督学习，因为这使机器人系统能够在不需要大量训练数据或人工监督的情况下进行学习。
面向对象基础知识，只是给了我们一个概念，如何更好的设计出良好的面向对象代码，需要有设计原则作为支持。设计原则是核心指导思想，在这些原则的基础上，经过不断的实践，抽象，提炼逐步产生了针对特定问题的设计模式。因此，学好设计模式的基础是掌握基本的设计原则。本文将介绍面向对象常用的设计原则。（某些原则，也可以用在系统级，模块级等类型的设计中应用）
这两天刚好看到这个算法，然后就写一写吧。贪心随机自适应搜索虽然算是一个比较简单的启发式，但是效果也非常不错的。
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