起源

自中学起，就积极学习和掌握互联网相关知识，到如今已经快30年了。

个人也全程经历了从信息时代的互联网（硬）到智能时代的大模型（软）。

整体信息到智能的基础设施，由硬到软，机器人越来越会思考，从身体（硬）到大脑（软）已经完成构建了。

工作时候发现，从事机器人课程相关，学生通常需要不同课程需要安装各种软件。

消耗大量时间，并且很多软件学生其实毫无兴趣，结课之后几乎不用，如何通过一个网页能够实现课程快速部署，这就是2015-2017年思考最多的。

2017年落地了一款免费课程。感谢易科机器人实验室大力支持，感谢朋友们大力支持。

 

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困难

千头万绪，其中最棘手的困难还是云课生态原地踏步。

步履艰难的课程维护→机器人工程←蓝桥ROS1/2云课-CSDN博客

和上面这篇不同，此处简单复盘一点，课程从2017年到如今，没有形成课程生态，虽然初期也是希望如此，但是最终全部以失败告终。

这里，课程生态包括但不限于：

1. 学生贡献一些基于云课的开放教程；
2. 使用云课朋友贡献一些基于该平台的玩耍思路；
3. ……

从2017-2023年，几乎没有啥，毕竟开发这个并不能给参与者带来预期稳定且可观的收益。

如果只是凭兴趣，那么可能也未必一定需要在云课中实践，自己也可以安装在本地电脑中练习、学习和研究。

 

未来课程生态，一定是云端结合的。正如下面文心一言所描述的：

在未来的云计算世界中，蓝桥云课ROS（Robot Operating System）将扮演着重要的角色。ROS是一个为机器人软件开发提供一系列框架和工具的开源平台。通过结合云计算的强大能力，ROS将进一步拓展其在机器人领域的应用，并带来更多的创新和便利。

在智能家居领域，云计算与ROS的结合将为家庭机器人提供更强大的智能化能力。家庭机器人可以通过云计算进行数据处理和分析，实现更精准的行为识别和语音交互。例如，家庭机器人可以通过语音识别技术接收家人的指令，并通过云计算进行自然语言处理，从而理解并执行相应的任务，如打开灯光、播放音乐等。

在无人驾驶领域，云计算与ROS的结合将提升无人驾驶车辆的感知和决策能力。通过云计算的高效能计算和数据处理能力，无人驾驶车辆可以实时接收并处理来自各种传感器的数据，如雷达、激光雷达（LiDAR）和摄像头等。这种结合将加快无人驾驶车辆的反应速度和决策精度，确保其在复杂交通环境中的安全性和可靠性。

虚拟现实是另一个云计算和ROS可以结合的领域。通过云计算的强大渲染和处理能力，虚拟现实应用可以实现更高质量的图像和更流畅的用户体验。同时，ROS可以为虚拟现实提供实时的动作捕捉和交互反馈，使用户能够更加自然地与虚拟环境进行交互。

最后，人工智能是云计算和ROS结合的核心领域之一。云计算提供了大规模的计算资源和存储能力，可以加速深度学习模型的训练和推理。ROS则提供了机器人开发和控制的框架，可以使机器人更加智能化和自主化。结合两者，可以实现更加强大的人工智能应用，如自主导航、物体识别、情感分析等。

蓝桥云课ROS提供的课程将帮助学生深入了解云计算和ROS的结合应用。通过课程学习，学生将掌握使用云计算和ROS进行机器人开发和智能化的基本技能。他们将能够利用云计算的强大能力，结合ROS的开源平台，开发出更加智能、便捷、有趣的机器人应用。这将为未来的云计算世界增添更多的创新和想象力。

但现在只能一点点去积累。 

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五分钟

其实课程本意是严格控制在五分钟之内，这样不仅节省课程制作时间，也同样节省学习复现的时间，但实际可能超出，通常在5-10分钟。

一个知识点，5秒，50秒，很难讲清楚，50分钟又太长，于是取个简洁的时间区间：五分钟。

结合文心一言等智能工具和蓝桥云课，能够在很短的时间内，实践一些编程或项目案例，锻炼思维，不至于浪费大量时间在配置环境上。

五分钟课程设计的理念是在短时间内高效地传递知识点和技能。这种设计不仅适用于编程或项目案例，还可以应用于各种学科和领域。五分钟课程的优点在于：

1. 时间短：在快节奏的生活中，人们很难抽出大量时间来学习。五分钟课程正好满足了人们的碎片化学习时间需求，可以随时随地进行学习。
2. 针对性强：五分钟课程通常只针对一个具体的知识点或技能进行讲解，使得学习者能够在短时间内集中注意力，快速掌握核心内容。
3. 易于消化：由于时间短，学习者更容易保持专注，并且在短时间内完成学习任务，有利于增强学习者的成就感和自信心。
4. 便于复习：五分钟课程的知识点相对独立，学习者可以轻松地回顾和复习，有利于巩固记忆。

当然，五分钟课程也有一些局限性，如可能难以覆盖复杂的知识点或技能。因此，在设计五分钟课程时，需要注意以下几点：

1. 明确目标：在五分钟内，你想要学习者掌握什么知识点或技能？确保课程目标清晰明确。
2. 精选内容：选择最核心、最重要的内容进行讲解，避免冗余和重复。
3. 简洁明了：用简洁明了的语言进行讲解，避免使用复杂的词汇或句子。同时，尽量使用图表、示例等辅助工具来帮助学习者理解。
4. 互动与实践：在课程中设置一些互动环节或实践任务，让学习者在短时间内就能学以致用。

总之，五分钟课程是一种高效、便捷的学习方式，可以满足人们的碎片化学习时间需求。在设计五分钟课程时，需要明确目标、精选内容、简洁明了并注重互动与实践，以确保学习者能够在短时间内真正掌握知识点和技能。

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案例

由于上述对话主要讨论的是课程设计和教学理念，并没有涉及到具体的编程任务或需求，因此这里给出一个简单的C++示例代码，用于演示如何在五分钟内通过一个简单的例子来学习一个知识点。

示例代码：计算斐波那契数列

cpp

#include <iostream>  int main() {  int n;  std::cout << "请输入要计算的斐波那契数列项数: ";  std::cin >> n;  // 计算斐波那契数列  int fibonacci[n];  fibonacci[0] = 0;  fibonacci[1] = 1;  for (int i = 2; i < n; i++) {  fibonacci[i] = fibonacci[i - 1] + fibonacci[i - 2];  }  // 输出斐波那契数列  std::cout << "斐波那契数列前 " << n << " 项为：" << std::endl;  for (int i = 0; i < n; i++) {  std::cout << fibonacci[i] << " ";  }  std::cout << std::endl;  return 0;  
}

	#include <iostream>
	int main() {
	int n;
	std::cout << "请输入要计算的斐波那契数列项数: ";
	std::cin >> n;
	// 计算斐波那契数列
	int fibonacci[n];
	fibonacci[0] = 0;
	fibonacci[1] = 1;
	for (int i = 2; i < n; i++) {
	fibonacci[i] = fibonacci[i - 1] + fibonacci[i - 2];
	}
	// 输出斐波那契数列
	std::cout << "斐波那契数列前 " << n << " 项为：" << std::endl;
	for (int i = 0; i < n; i++) {
	std::cout << fibonacci[i] << " ";
	}
	std::cout << std::endl;
	return 0;
	}

这段代码实现了一个简单的计算斐波那契数列的程序。在五分钟内，学习者可以通过这个例子掌握数组的使用、循环语句的应用以及斐波那契数列的计算方法。代码注释和输出结果可以帮助学习者更好地理解代码逻辑和实现细节。同时，这个例子也可以作为进一步学习C++编程的起点，引导学习者探索更多编程知识和技能。

ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）是一个提供硬件抽象、设备驱动、库函数、可视化工具、消息传递、包管理等功能的框架，它主要用于机器人的开发。然而，计算斐波那契数列这种基础算法任务一般不需要用到ROS，因为它不涉及到机器人硬件的控制、感知、通信等功能。

不过，如果你仍然希望在ROS环境中实现斐波那契数列的计算，你可以把它作为一个ROS节点来实现，通过ROS的消息传递机制来发布斐波那契数列。下面是一个C++的示例：

首先，我们需要在ROS的工作空间中创建一个新的包，包含我们的节点和消息。消息是用于在ROS节点之间传递信息的数据结构，我们将创建一个消息来保存斐波那契数列。

在包的目录中创建一个名为Fibonacci.msg的文件，内容如下：

yaml

int64[] sequence

然后，我们需要在package.xml和CMakeLists.txt中添加消息的定义。

接着，我们创建一个名为fibonacci_publisher.cpp的节点，该节点会计算斐波那契数列并发布：

cpp

#include <ros/ros.h>  
#include <std_msgs/Int64MultiArray.h>  int fib(int n){  if(n<=1)  return n;  else  return(fib(n-1)+fib(n-2));  
}  int main(int argc, char **argv){  ros::init(argc, argv, "fibonacci_publisher");  ros::NodeHandle nh;  ros::Publisher pub = nh.advertise<std_msgs::Int64MultiArray>("fibonacci", 1000);  // 计算斐波那契数列并发布  int n = 10;  // 可以修改为你需要的值  std_msgs::Int64MultiArray msg;  for (int i = 0; i < n; i++) {  msg.data.push_back(fib(i));  }  ros::Rate loop_rate(1); // 设置发布频率  while (ros::ok()) {  pub.publish(msg);  loop_rate.sleep();  }  
}

	#include <ros/ros.h>
	#include <std_msgs/Int64MultiArray.h>
	int fib(int n){
	if(n<=1)
	return n;
	else
	return(fib(n-1)+fib(n-2));
	}
	int main(int argc, char **argv){
	ros::init(argc, argv, "fibonacci_publisher");
	ros::NodeHandle nh;
	ros::Publisher pub = nh.advertise<std_msgs::Int64MultiArray>("fibonacci", 1000);
	// 计算斐波那契数列并发布
	int n = 10; // 可以修改为你需要的值
	std_msgs::Int64MultiArray msg;
	for (int i = 0; i < n; i++) {
	msg.data.push_back(fib(i));
	}
	ros::Rate loop_rate(1); // 设置发布频率
	while (ros::ok()) {
	pub.publish(msg);
	loop_rate.sleep();
	}
	}

上述代码首先定义了一个计算斐波那契数的函数fib，然后在主函数main中初始化ROS节点，创建一个发布者pub，计算斐波那契数列并发布。

注意，这只是一个基本的示例，实际上在ROS中我们会更多地使用服务、动作和其他高级功能。并且在实际使用中，需要考虑计算性能和资源消耗等问题，例如上述示例中的斐波那契计算采用了递归方式，对于较大的n值可能会导致栈溢出或者计算时间过长。

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