Início Projetos industrial_training
industrial_training

industrial_training

por ros-industrial · GitHub

Material de Treinamento ROS-Industrial

Ver no GitHub
⭐ Estrelas
🍴 Forks
🔥 Tendências
📜 Licença
Uso comercial permitido
📅 Criado
🔄 Último commit
🏷️ Categoria
💻 Linguagem
Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
industrial_training — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
477476
2026-07-202026-07-29
📈 Acompanhe industrial_training

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

Material de Treinamento ROS-Industrial

industrial_training tem 477 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 244 vezes. industrial_training é escrito principalmente em C++. Está em desenvolvimento ativo desde 2013. industrial_training está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: ros, ros-industrial.

Frequently asked questions

O que é industrial_training?

Material de Treinamento ROS-Industrial

industrial_training é de código aberto?

industrial_training é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.

industrial_training é gratuito?

Sim. industrial_training é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está industrial_training?

industrial_training está disponível sob a licença Apache-2.0.

Em que linguagem industrial_training está escrito?

industrial_training é escrito principalmente em C++.

🏅 Mantenedor deste projeto?
olud.ai badge — industrial_training

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=ros-industrial-industrial-training)](https://olud.ai/project/ros-industrial-industrial-training.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com🧬 Ver o mapa de ADN →

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.