Anet Board定义：Arduino IDE支持Anet 3D打印机固件编译

需积分: 9 0 下载量 108 浏览量 更新于2024-11-27 收藏 46KB ZIP 举报
资源摘要信息:"anet-board是一个Arduino IDE的板定义扩展，它允许用户为Anet品牌的3D打印机编译固件。这个定义专门适用于Arduino IDE 1.8.x版本，并且可以用来编译如Marlin这样常用的固件。该板定义在SkyNet3D Marlin发行版中得到应用，同时它也支持用户从源代码独立构建Marlin固件。 为了使用anet-board板定义，用户需要将其文件夹复制到Arduino安装目录下的hardware文件夹中。文件夹名称为'anet'，包含了必要的配置文件和驱动程序，使得Arduino IDE可以识别并为Anet打印机编译固件。 安装anet-board板定义的步骤较为简单。首先，用户需要从Arduino IDE的官方网站下载1.8.x版本的Arduino IDE，并按照默认选项完成安装。安装完成后，用户需要将包含anet-board定义的zip文件下载下来，这个文件可以从项目的GitHub页面通过“克隆或下载”按钮获得。 接下来，对于Windows操作系统，用户需要在资源管理器中定位到Arduino的安装目录下的Documents文件夹，打开并进入hardware子文件夹。如果在hardware文件夹内没有找到anet文件夹，用户需要自行创建。最后，打开下载的anet-board zip文件，并将其中的anet文件夹复制到Arduino\hardware目录下。 需要注意的是，标签"C"可能指代该资源需要具备一定基础的C语言知识。因为Arduino开发通常涉及到C或C++编程，而且Marlin固件本身就是用C++编写的。因此，用户至少需要对C语言有所了解，以便更好地理解和使用这个板定义扩展。 压缩包子文件的名称为anet-board-master，这是GitHub项目上当前活动分支（通常为master或main）的压缩包版本，它包含了最新修订的anet-board板定义文件。"

3d打印机 anet a6/a8 diy 改装成铝合金框架

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YOU WILL NEED: Frame: T-Slot 2020 Aluminium Extrusion Profiles 4 x 420mm 6 x 380mm 6 x 350mm Fixings: 56pcs Aluminium Corner Brackets 112pcs x M5 x 8mm button head screws (for corner brackets) 25pcs x M5 x 10mm button head screws (for plastic parts) 4pcs x M5 x 15mm button head screws (for plastic parts) 141pcs T-Slot M5 hammer nuts Printing parts: 2 x Z_Motor_Support_1 2 x Z_Shaft_Clamp_2 (down) 2 x Z_Shaft_Clamp_3 (up) 1 x Y_Motor_Support_2 4 x Y_Shaft_Clamp_3 1 x Y_Belt_Tensioners_1_2 1 x Y_Belt_Tensioners_2_2 1 x Y_Endstop_Support_2 Print settings: 3 Perimeters 3 top/bottom layers 0.20mm layer height (or better) 50% infill PET-G

Anet_A8_X-belt_holder_GT (1)_STL_

2021-10-01 上传
It is random file to activate my account

Marlin_config_anet:Anet A8的个人马林鱼配置

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Marlin_config_anet Anet A8的个人马林鱼配置

bash: /opt/s2anet-1.7.1-cuda11.0-cudnn8-devel.tar.gz: Permission denied

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通过将S2ANET与Transformer相结合，可以在目标检测任务中获得更好的性能。Transformer的自注意力机制可以帮助模型更好地捕捉目标之间的关系，而S2ANET通过RoI Transformer和FAM模块可以提高目标检测的精度和鲁棒性。

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首先，将`anet_type`替换为`resnet`需要在代码中引入`dlib/dnn.h`头文件和`dlib/dnn/loss.h`头文件。 然后，将网络定义中的`anet_type`替换为`resnet`，并指定所需的深度（在下面的示例中，我们使用深度为18的...

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dlib中 anet_type 已经废弃了 帮我写一段用dlib其他方法实现来替换 用c++

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2023-05-24 上传
dlib的anet_type是一个已经废弃的人脸识别模型。如果要替换成其他实现，可以使用OpenCV的人脸识别模块实现人脸识别。 以下是一个简单的示例代码，使用OpenCV的LBPH算法实现人脸识别。该算法使用局部二值模式直方图...

class PPO(object): def __init__(self): self.sess = tf.Session() self.tfs = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') # critic with tf.variable_scope('critic'): l1 = tf.layers.dense(self.tfs, 100, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(l1, 1) self.tfdc_r = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'discounted_r') self.advantage = self.tfdc_r - self.v self.closs = tf.reduce_mean(tf.square(self.advantage)) self.ctrain_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.closs) # actor pi, pi_params = self._build_anet('pi', trainable=True) oldpi, oldpi_params = self._build_anet('oldpi', trainable=False) with tf.variable_scope('sample_action'): self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0) # choosing action with tf.variable_scope('update_oldpi'): self.update_oldpi_op = [oldp.assign(p) for p, oldp in zip(pi_params, oldpi_params)] self.tfa = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.tfadv = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') with tf.variable_scope('loss'): with tf.variable_scope('surrogate'): # ratio = tf.exp(pi.log_prob(self.tfa) - oldpi.log_prob(self.tfa)) ratio = pi.prob(self.tfa) / (oldpi.prob(self.tfa) + 1e-5) surr = ratio * self.tfadv if METHOD['name'] == 'kl_pen': self.tflam = tf.placeholder(tf.float32, None, 'lambda') kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi, pi) self.kl_mean = tf.reduce_mean(kl) self.aloss = -(tf.reduce_mean(surr - self.tflam * kl)) else: # clipping method, find this is better self.aloss = -tf.reduce_mean(tf.minimum( surr, tf.clip_by_value(ratio, 1.-METHOD['epsilon'], 1.+METHOD['epsilon'])*self.tfadv))

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这段代码是使用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法实现的一个 actor-critic 模型。其中，critic 用来评价当前状态的价值，actor 用来生成在当前状态下采取的动作。在训练过程中，会使用 advantage（优势值）...
张A裕
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