，并且其机器人产品 UBR-1 已经面世，最快今年秋天就能向客户发货。 Willow Garage 成立于 2006 年，是一家致力于推广开源机器人的公司。他们开发了世界上第一个开源机器人操作系统平台

聊、声音通知、未收到消息的电子邮件通知，以及虚拟表情等。 最重要的一点，zulip还提供了聊天机器人接口。 一、我们用Zulip来做什么 在日常工作中，对于一些非技术的小伙伴们，由于需要查询某

象从没被能够飞行的机器人或地面机器 人重复。主要有两个原因，首先是没人能开发出具有相同敏捷性和速度的机器人。即使解决了敏捷性问题，仍有第二个原因，即没有简单的方法来控制这样一群机器 人。 第一个原

是为了控制这个机器人。而这个所谓的机器的主要功能都集中在客户端上，我们可以在手机上通过BLE（蓝牙低功耗）来控制这个机器人。 所以，我们的目的其实很简单——自己写APP来控制这个机器人。而APP的

简单的用的微信的公众平台api实现的问答机器人 测试环境 apache2.22 + mysql5.5 + php5.4 采用codeigniter框架,后台使用了@chekun 的巨作di

Cylon.js 是一个 JavaScript 框架，使用 Node.js 来进行机器人开发和物理计算。Cylon.js 提供一个简单强大的方法来解决同一时间合并不同设备的问题。 支持的平台有： Ardrone

智能无人探测机器人 一、概述 设计特点 该机器人采用分布式控制系统设计，由以ARM9为核心的cpu构成主控系统，辅助以图像采集系统，机械臂系统，壁障、测距系统，GPS全球定位系统，电机伺服系统，无线

Packer是一个开源工具，用于从单一配置来源为多平台创建相同的机器映像。目前支持的平台包括Amazon EC2、DigitalOcean、OpenStack、VirtualBox和VMware。

WeRoBot是一个微信机器人框架，采用MIT协议发布。 Hello World 最简单的Hello World， 会给收到的每一条信息回复 Hello World import werobot robot

Artoo是一个使用Rub开发的机器人微框架。Artoo为机器人和物理计算提供了一个简单，但功能强大的领域特定语言（DSL）。 示例： Basic Arduino with an LED and

using System; using System.Management; namespace Soyee.Comm { /// <summary> /// Computer Information /// </summary> public class Computer { public string CpuID; public string MacAddress; public string

import java.io.IOException; import java.io.PrintWriter; import java.util.Date; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.http.HttpServlet; import javax.servlet.http.HttpServletReques

令人惊讶的速度，机器语言翻译现在正在高速发展到各个平台上，其中开源软件扮演着重要的角色。十年前，未来学家如Ray Kurzweil 就预测我们使用的设备在翻译语言上将变得更快更高效，现在正在成为现实。如果你还没有用尝试过在Google

在把人和物体都虚拟化之后，会反过来把虚拟的东西通过一个实体呈现出来，智能硬件和机器人就是在顺应这个趋势。 腾讯的机器人项目叫 Qrobot，从 2010 年开始立项，目前有三款产品，小Q、Q影、小

com/cn/news/2015/06/Hubot-GitHub-chatting Hubot 是GitHub的开源聊天机器人，前身主要用来在该公司的在线聊天室里完成一些自动的任务，随着自动任务的不断增多，Hubot在Gi

运行Linux系统。 Rethink Robotics推出的Baxter是一款很可爱的协作机器人，它的出现降低了工厂自动化的门槛。它运行ROS和Linux操作系统。得益于先进的路径规划技术和新

 EXTJS学习文档 目录 1 什么是ExtJS 3 它的功能 3 Ajax主流框架与ExtJS 3 Extjs基本概念： 4 组件—component 4 类—class 4 方法—method 5

JSON学习总结 JSON基础 JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非常适合于服务器与 JavaScript 的交互。本文将快速讲解 JSON

6398.html 深度学习及TensorFlow简介 深度学习目前已经被应用到图像识别，语音识别，自然语言处理，机器翻译等场景并取得了很好的行业应用效果。至今已有数种深度学习框架，如TensorFl

了。 因此，我重新设计一个可以帮助我们ORACLE工程师学习DB2的路径。整个学习路径包括三部分： 1、 首先通过对比oracle数据库来学习和理解db2的体系架构和一些概念。其中，安全、XML、表分