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在做机械臂时用ROS2 需要Ubuntu 的环境，而自己的机器时LMDE，好在现在VSCode 支持DevContainer，可以直接在docker 镜像中做开发，省去了环境配置中的各种坑，救了老命了。

看到雅可比矩阵就像到了大学的噩梦，慢慢多看几次反而觉得还可以理解。毕竟用到了，不会也得会。

本文尚不成熟，属于学习中的偶尔尝试，效果尚可。暂时不会整理。

在D-H 参数表的建立 中，记录了建立D-H 表的一般步骤。现在将通过sympy 来计算机械臂运动学的正逆过程。

看过Vector Map Builder 在线绘制lanlet2 地图，可以加载PCD 点云、并支持2D/3D 视角切换。感觉挺有意思的。仅以这篇笔记作为2025 最后的礼物。

通过迁移学习，可以利用别人预训练好的模型和权重来快速达到想要的效果。仍然以图片旋转角度学习为例。

RotNet 是一个可以判断图片旋转角度的CNN 网络，作者有着非常详细的文章解释，用来理解CNN 以及如何复用现有的申请网络模型都非常有好处。这里先记录下如何通过MNIST 数据集训练识别手写数字的方向。

简单记录Zotero 配置坚果云WebDAV 同步数据。

记录下机械臂D-H建模的基本过程，基本不牵扯公式推导，只记录直观解释。「还不是特别清晰」

大学时说switch 是逐个比较，害我一直记到现在。

我信你奶奶个腿儿！