eRCaGuy_dotfiles 项目教程
1. 项目介绍
eRCaGuy_dotfiles 是一个由 Gabriel Staples 维护的 Linux Ubuntu 配置文件和常用脚本的集合。这个项目包含了作者多年来积累的各种参考脚本、文件、快捷方式、Linux 技巧、Eclipse 文档等。项目内容丰富,涵盖了从终端提示符配置到 Git 操作、Eclipse 设置、Arduino 配置等多个方面。
项目的主要特点包括:
- 包含
.bashrc文件和终端提示符配置,显示当前 Git 分支。 - 提供 Arduino 和 Eclipse 的设置脚本。
- 包含 Git 操作的增强功能,如
git diff显示行号。 - 提供一系列有助于提高 Linux 生产力的脚本和工具。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目
首先,克隆 eRCaGuy_dotfiles 项目到本地:
git clone https://github.com/ElectricRCAircraftGuy/eRCaGuy_dotfiles.git
cd eRCaGuy_dotfiles
2.2 安装依赖
根据项目文档,安装所需的依赖包:
sudo apt install python-rosbag # 适用于 Python2(已弃用)
sudo apt install python3-rosbag # 适用于 Python3
如果上述命令无法安装,可以尝试使用 pip 安装:
pip install bagpy
pip3 install bagpy # 适用于 Python3
2.3 创建符号链接
为了方便在任何地方运行项目中的脚本,创建符号链接:
mkdir -p ~/bin
ln -si "$(pwd)/ros_readbagfile.py" ~/bin/gs_ros_readbagfile
ln -si "$(pwd)/ros_readbagfile.py" ~/bin/ros_readbagfile
2.4 更新环境变量
如果这是第一次创建 ~/bin 目录,需要重新登录或重新加载 ~/.profile 文件:
source ~/.profile
3. 应用案例和最佳实践
3.1 使用 ros_readbagfile.py 读取 ROS Bag 文件
ros_readbagfile.py 是一个用于读取 ROS Bag 文件并打印消息的脚本。以下是一个使用示例:
gs_ros_readbagfile mybagfile.bag /speed /vel /dist | tee output.yaml
这个命令会读取 mybagfile.bag 文件中 /speed、/vel 和 /dist 主题的消息,并将输出保存到 output.yaml 文件中。
3.2 配置 .bashrc 文件
项目中提供了 .bashrc 文件的示例,可以将其内容复制到用户主目录下的 .bashrc 文件中,以获得增强的终端提示符和 Git 分支显示功能。
cp .bashrc ~/.bashrc
source ~/.bashrc
4. 典型生态项目
4.1 ROS (Robot Operating System)
eRCaGuy_dotfiles 项目中的 ros_readbagfile.py 脚本是一个与 ROS 生态系统紧密相关的工具。ROS 是一个用于构建机器人应用程序的开源框架,而 ROS Bag 文件是用于记录和回放 ROS 消息的文件格式。
4.2 Eclipse IDE
项目中包含了 Eclipse 的设置脚本和文档,适合那些使用 Eclipse 进行开发的开发者。Eclipse 是一个广泛使用的集成开发环境,支持多种编程语言和平台。
4.3 Arduino
项目中还提供了 Arduino 的设置脚本,适合那些使用 Arduino 进行硬件开发的开发者。Arduino 是一个开源的电子原型平台,广泛应用于物联网和嵌入式系统开发。
通过这些生态项目的结合,eRCaGuy_dotfiles 项目为开发者提供了一个全面的工具集,帮助他们在不同的开发环境中提高效率。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00