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原创 Yolov5进阶之四训练自己的数据集
在前面的准备里，做了环境测试，而且使用labelimg建立了训练集。首先把训练集的图片和标签分别放入 images 和labels文件夹放在什么位置主要为了使用 train.py命令时方便下面配置 yaml文件存为 A.yaml 我直接放在根目录了这样就完成了所有准备，可以执行可以看出，还是使用 yolov5s权重来进行训练。yaml文件的路径注意对应。我训练了10张柯南照片， cpu训练较慢，时间大概为40分钟。......
2022-06-21 22:34:17
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原创 STM32 USB虚拟串口移植（RCT6、C8T6）
近期开发了一套小型龙门移液注射系统，控制系统采用STM32，开始应用RCT6，后来又将程序移植到C8T6。移植过程中发现，部分RCT6和C8T6只有USB通讯口（USB+CAN）但是没有串口通讯的USB座。使得串口控制的设备还要插杜邦线，非常不方便，于是想利用USB进行数据传输，最后选择了虚拟串口这个比较简单的方式完成了USB的串口通讯过程。现将调试过程做如下整理：1）选择STM32 RCT6/C8T6 开发板。我很喜欢这两种板子，颜值比较高，还带调试端口，程序下载方便，价格也亲民。2）寻找
2020-08-01 12:29:46
5563
原创 ESP32 C3 开发板使用教程 03-定时器中断与模拟量采集
摘要：本文介绍了基于ESP32的模拟量采集与WiFi传输系统实现。通过配置定时器中断（1秒周期）控制LED闪烁，同时采集两路模拟量（AD1、AD2）并转换为电压值。系统采用U8g2库驱动OLED显示屏，建立WiFi热点（SSID:CCTV3），将采集数据通过网页服务器输出。核心功能包括：定时中断处理、模拟量采集转换(12位ADC)、数据显示（支持中文）及网络传输。程序实现了传感器数据的实时显示（精确到3位小数）和网络传输功能，验证了ESP32多任务处理能力。
2025-08-18 00:30:23
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原创 ESP32 C3 开发板使用教程 02-测试wifi
本文介绍了ESP32C3作为WiFi服务器的实现方法。首先通过WiFi.softAP()创建AP热点"CCTV3"，并配置IP地址为192.168.4.1。然后测试TCP服务器功能，使用网络助手验证连接和数据交互。第二部分扩展了OLED屏幕显示功能，使用U8g2库在0.96寸OLED上显示连接状态和服务器运行信息。代码实现了基本的TCP服务器功能，当客户端连接并发送数据时，服务器会回复"Everything is OK"。该方案适用于需要本地WiFi通信的物联网应用，
2025-08-17 13:32:23
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原创 ESP32 C3 开发板使用教程 01-测试显示屏
摘要：本文介绍基于ESP32-C3和0.42寸OLED的开发过程，通过Type-C端口进行程序下载。首先测试Blink程序验证基本功能，然后实现OLED显示，包括英文和中文内容显示（使用U8g2库），并调整坐标位置。最后实现动态数据显示功能，将传感器数值实时显示在屏幕上，并计划后续通过WiFi传输传感器数据。开发中注意GPIO引脚定义和不同字库选择对显示效果的影响。
2025-08-16 19:44:02
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原创 2025暑期—10ROS系统实现-计算图
ROS采用节点(node)架构，主要使用发布/订阅话题模型，同时支持请求/应答的服务模型，这与微机原理相似。以相机节点为例，初始化等指令交互采用服务模型，而正常工作状态则通过话题模型通信。实验环境为VM1.6虚拟机搭载ROS 1.14.5版本。两种通信模式各司其职，共同实现ROS系统的灵活交互。
2025-08-16 10:15:56
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原创 USB Device(VID_1f3a_PID_efe8) 驱动叹号
宏基笔记本安装系统后出现USBDevice(VID_1f3a_PID_efe8)驱动异常问题。解决方法：下载全志芯片驱动（可在驱动天空获取），安装后进入设备管理器，卸载带叹号的USB设备并删除驱动，最后重新扫描硬件改动即可解决驱动异常问题。
2025-08-02 21:36:17
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原创 2025暑期—11ROS-话题编程2
本文介绍了ROS节点操作的基本操作流程：1）修改CMakeLists.txt文件配置节点可执行文件；2）使用catkin_make编译；3）启动turtlesim节点显示乌龟；4）运行pose_subscriber节点；5）设置ROS环境变量；6）启动键盘控制节点。特别提醒：若出现文件找不到问题，需执行source devel/setup.bash刷新环境。整个流程展示了ROS基于节点的分布式通信机制和文件系统特性。
2025-07-26 11:49:42
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原创 2025暑期—11ROS-话题编程
本文介绍了在ROS中创建功能包并实现发布者的完整流程。首先使用catkin_create_pkg命令创建learning_service功能包，添加必要依赖。然后详细说明了实现发布者的四个步骤：初始化节点、创建Publisher、构造消息和循环发布。重点讲解了如何创建velocity_publisher.cpp文件并配置CMakeLists.txt进行编译，包括设置可执行文件和链接库。最后说明了运行流程：先启动roscore，再启动turtlesim_node节点和velocity_publisher节点，
2025-07-26 10:47:17
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原创 2025暑期—10具身智能-概述
使用深度强化学习，构建统一网络，输入一副图片（感知），输出的就是最终的行为，包括路径规划、底层控制等。Affordance 提取。门是从外向里开的，茶壶是手握着的。机器人1 无人机2-3 机器狗3-4 人形 5-6 难度。主动选择你想看的东西。event Camera 事件相机 Slam 应用。ALOHA 低成本开源硬件系统 双手操作。吃午餐，煎个蛋，送过来把盘子洗了...但是这些只能掌握在少数大厂商手中。SLAM 激光 视觉、惯性。行为智能没有固定“范式”
2025-07-25 16:34:15
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原创 2025暑期—07YOLO-YOLOV11
本文介绍了YOLOv11及相关深度学习环境的安装配置过程。首先使用conda创建Python3.10环境，安装PyTorch 2.3.0、TorchVision 0.18.0等基础组件，并配置CUDA 12.1支持。详细说明了YOLOv11调试包的获取方式，以及D2L、Clip 1.0等扩展库的安装要点。文章还列出了完整的依赖包清单，包括OpenCV 4.12、numpy 2.2.6等关键组件。最后补充了PyCharm开发环境配置建议，强调需匹配CUDA 12.4的PyTorch 2.4.1版本
2025-07-25 11:14:06
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原创 2025暑期—9视觉大模型应用-图像分割
DeepSeek 可以部署7B的版本，4块显卡，显卡显存不小于96 正常大于128G，总投入10万元以下。京东卖AMD AMX395+内存显存配到128G，机器1万6。苹果MAC mini CPU M3 Ultral M4 128G内存，比AMX395大一倍。GAN的训练比较难，失败。三类提示 要检测什么缺陷，什么是缺陷，什么不是缺陷（语言表达）等。英伟达有工具使用，车漆缺陷。可以用英伟达造样本工具，造划痕等。使用腾讯元宝可以按语义生成图片，可以按图片计算求解等。例如第一张是正常图片，第二张有没有缺陷。
2025-07-25 10:43:11
244
原创 2025暑期—08视觉大模型-Transformer
摘要： CLIP等大模型训练分为无监督预训练、有监督微调和强化学习三阶段。无监督阶段利用自编码技术（如Vision Transformer）处理文本或图像；有监督阶段通过标注数据微调模型；强化学习阶段优化奖励机制。Transformer的核心优势在于长序列处理能力，通过词嵌入（如Word2Vec）和位置编码（正弦函数）捕捉语义关联。注意力机制则通过上下文词加权实现语义理解，嵌入层通过填充/剪切统一输入长度，维度压缩由预训练矩阵完成。模型输出概率与词汇表无关，但依赖嵌入阶段的字典映射。
2025-07-24 15:45:47
173
原创 2025暑期—07深度学习应用-YOLO
本文简要介绍了图像分类与定位问题，重点分析了YOLO算法。YOLO算法同时处理分类（分类问题）和位置回归（中心坐标和边界框）任务。文章提到YOLOv11是某公司开发的应用型版本，5811是其主线版本，同时提及了Ultralytics相关技术。内容涵盖了目标检测中的关键概念，包括分类与回归任务的区分，以及YOLO系列算法的实际应用情况。
2025-07-24 14:05:03
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原创 2025暑期—07深度学习应用-总结
怎么调试权值，核心是自适应调节，反向传播。卷积层系数调节，3X3滤波器，+通道数，例如VGG。现在基本用ResNet改型。非线性作用函数，Sigmoid由于梯度消失使用Relu。卷积神经网络的卷积核是未知的，自适应的。其中的权重是不断变化的，就是卷积核是不断变化的。卷积模糊了，池化又清楚了，冗余信息没有了，卷积后又大量冗余信息，池化有可能损失信息，也可能基本没损失。神经网络训练90%不收敛。看到的用到的都是好用的结构或模型。人有自动选取卷积核的能力，传统的图像处理不能自动选取卷积核。先又数据集，再调算法。
2025-07-24 09:45:25
227
原创 2025暑期—06神经网络-常见网络3
64个卷积核做两次卷积，填充后编程224X224X64 pooling 两次卷 pooling 三次卷...所有卷积核都是3x3, 所有的pooling 都是2x2。分辨率降低一半，通道数增加1倍。每一层的块都有越层的连接。
2025-07-23 16:54:00
277
原创 2025暑期—06神经网络-常见网络2
AlexNet采用11x11x3卷积核，步长4，首层输出55x55x96特征图。网络包含5层卷积和3层池化，通道数递增而空间维度递减。特征提取过程呈现层次化：从基础边缘纹理（首层35K参数），到部件组合（如6x6x256=9216特征），最终形成高级语义（如汽车概念）。典型的"卷积-池化"堆叠结构实现了从局部到全局的特征抽象，符合"边缘→部件→整体"的视觉认知规律。网络通过多层非线性变换逐步构建对复杂物体的层次化表征。
2025-07-23 15:31:16
214
原创 2025暑期—06神经网络-常见网络
本文介绍了卷积神经网络的基本结构和工作原理。网络采用5×5卷积核从28×28的输入图像中提取特征，通过6个滤波核产生特征图，共形成122304个连接。随后进行参数池化操作，将特征图下采样至14×14。第二层卷积使用16个通道处理6通道输入，采用3D卷积运算。网络结构包含交替的卷积和池化层，最后通过全连接层和SoftMax分类器输出结果。整个架构通过卷积和池化的组合不断提取特征，为最终的分类任务服务。
2025-07-23 14:41:58
227
原创 2025暑期—05神经网络-卷积神经网络
DropOut，工厂干活时10个人一定出现分化，反映到神经网络，某些神经元会不停调正权值，非常积极，会产生振荡，还有神经元不被激活，不参与任何训练。每一天都随机选择5个人上班，因为人多，工作时间长，所以被选中国内的概率都是一致的，每一个神经元都会随机参与。过拟合就是训练误差低，测试误差高，结果泛化及处理未知数据能力不强。池化层和卷积层反向传播问题，对于池化层，使用最大池化可以使大多数神经元置零，减少反向传播神经元参数。欠拟合的原因主要是网络深度不够，一般采用扩大网络规模和深度，或改进方法。
2025-07-23 12:00:41
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原创 2025暑期—04环境设置-D2L+Jupyter
本文介绍了在PyCharm环境中使用D2L库的简便方法。对于已配置好PyTorch环境的用户，只需在PyCharm终端执行"pip install d2l"命令安装D2L库。安装完成后，将D2L测试文件放入工作目录，通过PyCharm终端运行"jupyter notebook"命令，即可打开D2L源码并分段执行代码。这种方法避免了使用conda+jupyter的额外配置，直接在已有PyCharm环境中实现D2L库的使用。
2025-07-23 10:45:10
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原创 2025暑期—05神经网络-BP网络
摘要：误差反向传播(BP)算法通过梯度下降优化多层前馈网络，利用链式求导更新权重矩阵。其核心是沿负梯度方向逐步调整参数，使损失函数J(W)递减。前向传播计算神经元输出，反向传播则逐层计算等效误差并更新权值，体现了Hebb学习规则的生物学特性。Sigmoid激活函数的导数特性简化了计算过程，而局部梯度信息通过delta值从输出层反向传播至输入层，完成网络参数的迭代优化，这是深度学习的基础原理。
2025-07-23 10:03:08
218
原创 2025暑期—03图像特征描述-多视与三维
摘要：平行双目视觉通过视差计算深度，其精度与基线距离b成正比。特征点匹配和极线几何是三维重构的关键，本质矩阵反映相机运动关系。SVD分解可求解平移和旋转矩阵，但存在尺度不确定性（scale系数k）。多视点图像需满足非共面条件（至少9个点）才能获得线性解，相同物体的不同尺度图像无法恢复准确本质矩阵。三维重构的绝对位置存在尺度模糊，仅能恢复相对姿态。
2025-07-22 12:03:07
202
原创 2025暑期—03图像特征描述-阈值分隔
该摘要介绍了两种角点检测算法：Harris和SIFT。Harris算法通过窗口灰度累加和椭圆参数判断角点，适用于标定场景而非自然特征。ORB算法基于灰度检测角点。SIFT算法能检测旋转和缩放后的角点，通过构建尺度空间并比较26个邻域像素来定位极值点。其特征提取包括边缘强度和方向统计，使用直方图确定主方向，其中光照影响强度但方向更稳定。代码实现中通常按45度分8个方向进行统计，向量长度表示角度统计值和强度。
2025-07-22 10:35:50
174
原创 2025暑期—03图像特征描述-简单描述符
本文总结了图像特征提取中的关键概念：1）形状描述参数（面积、重心、圆形性等）及其计算方法；2）目标包围方法（最小矩形、椭圆/多边形拟合）及其在目标检测中的应用；3）归一化中心距和Hu不变矩对几何变换的稳定性；4）Blob分析及深度学习对传统"特征提取+机器学习"流程的整合。这些方法从不同角度刻画目标的几何、形状特征，其中深度学习实现了特征学习与分类的端到端优化。
2025-07-22 09:49:15
231
原创 2025暑期—02卷积与滤波-边缘检测
本文介绍了三种边缘检测算子：Prewitt算子通过微分检测边缘但会放大噪声；Sobel算子结合高斯平滑与差分处理；Canny算子则采用多步骤处理，包括高斯平滑微分、梯度计算确定边缘方向、非极大值抑制和边缘连接。其中Canny算子通过比较梯度值并连接强弱边缘，有效解决了噪声、断裂和虚检问题。这些方法通过不同方式平衡了边缘检测的精度与抗噪性能。
2025-07-21 15:36:59
170
原创 2025暑期—02卷积与滤波-原理
卷积核（又称滤波核、毛玻璃）是图像处理中的基本工具，通过矩阵运算实现滤波效果。不同卷积核能产生模糊、锐化等效果，运算后图像尺寸通常会减小。可视化网站"Image Kernels explained visually"支持在线调试滤波器，便于理解其工作原理。实际应用中需根据需求设计特定卷积核，具体滤波器设计方法较为多样，可参考数字图像与机器视觉教程。
2025-07-21 15:12:45
108
原创 2025暑期—01快速引导-照明与颜色模型
本文介绍了照明与颜色处理的关键概念。在照明方面，重点说明了流明、勒克斯等功率单位，以及LED光源、前/背光源在不同检测场景（如印刷字、缺陷监测）的应用技巧（300勒克斯以上）。颜色处理部分阐释了三原色原理（基于人眼细胞感知）、不同生物的颜色辨别能力差异，以及农业/工业检测中紫外至伽马射线的应用。同时对比了RGB与CMYK色彩模型的特点，指出印刷行业因吸收特性多采用补色模型（如喷墨打印机的CMYB四色系统），并提及HSI色彩空间在极端亮度下的视觉局限性。
2025-07-21 14:13:17
172
原创 2025暑期—01快速引导-Pytorch安装
torchaudio==2.4.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124，为了防止超时，加入了timeout=100.之前已经确定了cuda支持的版本，根据Python 和Pytorch 和Cuda 版本选择安装包。大概一个半小时安装完成2.5G，CUDA12.4 版本，联网自动安装 torchaudio。Pytorch 的安装版本和python 关系网上很容易搜到。环境安装完成后进行以下测试。
2025-07-21 14:01:43
179
原创 2025暑期—01快速引导—HelloLena程序
摘要：在配置好的OpenCV环境中调试HelloLena程序，需先按规范创建项目文件夹结构，将测试图像Lena复制到指定目录。程序通过相对路径访问该图片，确保路径设置正确即可运行。这个基础操作验证了OpenCV环境的可用性和图像读取功能。
2025-07-21 11:19:41
200
原创 2025暑期—01快速引导-OpenCV安装
使用PyCharm在win10 安装OpenCV比较方便，可以在Pycharm建立新工程包含3.9 或3.10 Python版本，建立好虚拟环境后，直接在Terminal命令提示符 pip install opencv-python 直接安装即可。如果遇到超时错误，可以添加超时控制 pip --default-timeout=100 install......
2025-07-21 10:43:22
202
原创 2025暑期—01快速引导-CUDA版本查看
如果你的驱动版本太低，比如显示CUDA 版本10.0，可以直接官网升级驱动，我升级了2025年初的版本，已经显示12.8版本。也可以通过Nvidia控制。使用Nvidia-smi。首先确定本机Cuda。
2025-07-21 10:16:47
125
原创 数字地与模拟地隔离
数字地和模拟地的隔离通常采用单点接地方式。设计时让AGND和DGND先经过0欧姆电阻或磁珠连接，模拟信号参考AGND，数字信号参考DGND，最后通过单点实现共地连接。这种接法能有效减少数字噪声对模拟信号的干扰，同时保证系统参考电位的一致性。0欧电阻在低频时阻抗小，高频时呈现一定感抗，起到隔离作用。 (149字) 摘要要点： 说明隔离方法：单点接地 指出关键元件：0欧电阻/磁珠 解释接地方案：AGND和DGND分别参考 强调隔离原理：低频导通高频隔离 保持摘要的专业性和完整性
2025-07-18 09:41:09
317
原创 光电开关使用方法
国内外光电开关有两种形式，一种是双二极管形式，光触发导通，一种是三极管，光触发基极。先查看手册，看类型，然后看二极管发光端和三极管发射端的限流，一般30mA以下，首先给二极管端供电，串联限流电阻，我用可调电源串联800欧姆电阻，电流限制在30mA以下，长时间电阻发热。另一段也是三极管这边，3 4两根线，将线4发射端工地，3和电源之前接910k欧上拉电阻，其触发时电压可达3.3v，满足单片机触发条件。如此可形成5v电源的电路完成集成单片机完成限位设计。
2025-05-19 11:12:03
226
原创 盗梦空间真实案例复现
然后我在我姥姥家，还有我老姨，表弟，老舅，我们有说有笑，这些人都特别真实，没有什么那种某些梦中灵异的或奇怪的现象。后面，我姥姥颤颤巍巍在那儿准备东西，我另外一个表弟进来聊天，我还在这儿给他们演示我近期研究的一些科学装置。我看到我姥爷的脸转过来的那一刻，我就嚷起来了，我说，我现在在梦里，你们都是我记忆中的演员。然后都我说，我哭了，我使劲嚷，你们都是我记忆中的演员。这时我第一次主动在梦中叫醒自己，当然我这个梦不一定是别人设计和侵入的，但我确实体会到主动西在梦里存在的感觉，就是我知道在做梦，我能随时把自己叫醒。
2025-04-28 17:47:24
230
原创 乒乓日常烧拍日记之五在吐槽中找缺陷
后来买了两个外置碳，说是外置碳，实际上也非常软，而且是整体软，5.4的板厚，变形非常大，我发现我近台拍不上了，弧线变长了，我就改打中台直板两面弧圈，质量不是很高，但是我发现我竟然能站住了，正反手中台随便发力，也不去抢上升点，杀板少了，但是失误更少。所以每次吐槽，无论是对器材还是对对手都可以更好的认清自己。比如说的掉球，脱板块容易掉球，就需要触球是速度和吃球更深，如果本身喜欢拉薄皮，那一定会对脱板速度有很好的要求，原来我击打比较多，我都嫌脱板太慢，现在拉弧圈，感觉脱板块就要挥拍加速和制动，开始锻炼小臂。
2025-02-06 22:04:34
234
原创 乒乓球日常烧拍日记之四海绵支撑
这个体会是我拼dd买的随机纯木球拍里随到一个淋巴面材阿尤丝力材，桐木大芯的软五夹，开始我认为这个拍没法用，后来正手上了橙海绵729gs,反手贴郗恩庭红海绵10块那个，效果出奇的好，反而我再用淋巴，云杉，阿尤丝的板子总感觉不舒服，及时是碳纤维的，也会有发力收不住的感觉。底板套胶的搭配实际上是底板海绵的搭配更重要，我开始想换颗粒，你可以想一想，十几元的板子打薄海绵的颗粒有没可能，有，就是永远不要发力，只控制。开始我认为是球拍结构，后来再买都是标准常用结构，但是也感觉到力不从心，其实是由于球拍支撑不足导致的。
2025-01-26 08:38:52
291
原创 STM32-F1_RS232通讯测试
在做电子天平通讯实验时，使用232通讯线进行通讯，STM32开发板采用的串口不统一，有的是USART2 有的是 UART4，总之前四个串口接在那个上面都行，然后电平转换一下发出和接收。前期先用USB-232调通，Keil编写程序分析电子秤ASCII，然后PID电机调试，注意Keil工程不能放在太深的目录下，否则会出现很多叹号，切记。其中使用RS232线的时候，淘宝买的10元以下232-USB的要注意使用2014年之前的CH340驱动芯片。，如果这个链接无效了，可以去我空间下载。
2025-01-09 10:28:59
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原创 乒乓球烧拍日记之三蝴蝶蓝芳碳
朋友给了我个蝴蝶成品拍，要更换胶皮，底板是蓝芳碳磕碰很严重，木材都没了，没法补。淋巴面材，成品拍胶水很牢固非常难去除。底板偏重，适合传统左推右攻打法。正手狂飚3，反手palio cj8000弧圈版，其实这个朋友没有横打，两面都是正手。正手neo狂飚有一层无机底胶，我认为不用上无机了，但是因为是给别人粘不要出差错，涂了一遍。把蓝芳碳纤维去除下毛边，然后用乳胶胶水填补缺失部分。贴完后总共187g我认为这是一个非常舒服的重量了。贴上护边交付，等待实战消息吧。涂抹三到四遍可以补平。
2024-11-02 17:50:41
298
ckpt.t7 deepsort 3.0文件
2022-07-02
yolo+deepsort补充文件 osnet_x0_75_imagenet
2022-06-30
空空如也
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