2024开悟智能体比赛（海选赛）
已结束的全部比赛代码：GitHub - 海选赛全部代码，GitHub - 学习期全部代码 下文主要介绍了本次比赛对源码的学习，由于是第一次参赛，对整个框架比较陌生，所以简单介绍下我通过学习源码对分布式框架逻辑的理解，以及如何在此基础上完成一个PPO算法。 重返秘境 该比赛排名第6（1380.17分，尽管在自己测试300局中平均得分为1383分），第一名1381.83分，失败的主要原因是30次评
2025开悟比赛初赛
这里记录一下本次初赛的训练记录以及相对去年的一些改动, 分布式逻辑介绍放在去年的blog中2024开悟智能体比赛（海选赛）, 开源代码继续放在kaiwu_taichu的2025分支中. 题目变化 今年同时报名了两个赛道: 王者高级赛道, 具身赛道, 两个赛道的初赛除了地图不一样外, 还有以下一些不同. 相比去年8个固定位置的随机宝箱，视野范围51x51，今年难度明显提升，将8个宝箱、buff、起
从零配置Ubuntu全过程
UPDATE: 2024.6.12.加入星火商店安装程序 UPDATE: 2024.11.16.加入Ubuntu24.04相关内容 UPDATE: 2025.7.9.加入内核切换和手动安装Nvidia驱动 UPDATE: 2025.9.11.加入自启动配置简化, Clash for Windows图标下载地址, Firefox的apt版重装 UPDATE: 2025.10.10.加入Nvidia
实现Linux无头模式下硬件加速的屏幕共享
本文章分为两个部分，第一部分为有可视化界面的机载电脑（使用AMD, Intel集显参考此方法），如何在局域网下不连接显示屏来可视化界面，第二部分为服务器或Nvidia Jetson中，如何直接可视化界面（需要sudo权限，使用Nvidia显卡渲染参考此方法） 局域网屏幕共享 简单记录下局域网下，Linux的X11界面如何共享到其他设备使用，并配置开机自动启动功能。 如果是从外网连接，直接用ToD
PPO (Proximal Policy Optimization) 算法
参考文献：(1). Proximal Policy Optimization Algorithms - OpenAI, (2). Trust Region Policy Optimization - Berkeley，(3). Generalized Advantage Estimation - Berkeley 理论推导 基础定义 与概率论中记法一致，用大写字母表示随机变量，小写字母表
MID-360 + ROS2 + FAST LIO2建图
软硬件型号 Ubuntu(24.04) + Docker Docker - ROS2 Humble: Docker镜像下载 Livox mid-360 + 三分数据线(DC电源线, 网线, 多功能数据线) 9~27V DC电源 + (接线端子/直接焊DC电源线和TX接口) 带有网口的主机 Livox SDK2 + ROS2驱动安装 参考CSDN - 大疆Livox MID-360/
Hexo Fluid 显示视频文件
参考easyliu-ly - hexo插入音频和视频，进入到博客根目录下，安装hexo-tag-dplayer cnpm install hexo-tag-dplayer # 如果安装了cnpm的话，用镜像源下载 npm install hexo-tag-dplayer # 或者直接用npm安装 必须到根目录下安装，因为会对package.json文件进行修改 将视频文件放到[blog根
git常用命令
git作为最流行代码版本管理软件，使我们可以方便的查看每次代码的更新内容，不用害怕修改代码时出现错误回退不到之前的版本，还可以将代码开源到GitHub，Gitee上，向更多人分享我们的成果，我使用了好久的git，但还是对整个处理逻辑理解不充分，容易导致误操作，因此简单总结下git的使用方法 下图是一个总结的不错的git常用指令速查表，在本文最后也有命令小结，对实战操作中涉及的所有命令进行了总结