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我也要
本周需要做的task：
一、必须完成的task：
相位匹配实验做出满足精度的结果+论文初稿定出
二、要进行的task:
1.配置PCL+Kinect，逐步开始学会开发
2.激光标定的方法确定，开始写代码
3.C++的学习，李鑫的C++学习视频（定在每晚40分钟），带回学习教材。
三、长期进行的task：
1.学习英语，背单词
2.听一些课外听力
3.多了解下本专业业的最新动态
Day one :
日程表：
7：30：Get up !
8:30-11:30：Debug(10:30) ; Debug datacollect win8兼容性 (11:30)
11:30-12:30：吃饭，处理琐事
12:30-1：00pm：配置PCL
1:10-1:50：午休
2:00-5:30：Debug datacollect（3:30）、搭实验台（5:30）
5:30-6:30：吃饭，处理琐事，如果时间足够，继续配置PCL
6:30-10:30：看进度制定
11:40-12:20:学习C++
阿里云CDN HTTPS 证书配置流程
可以使用HTTPS方式访问资源，如果浏览器中URL旁边出现锁的HTTPS标识，表示HTTPS安全加速已生效。： 证书配置完成后，需要留意证书过期时间并在证书过期前手动配置新的证书。注意 ⚠️ 一定是需要复制 以下标识之间的内容。如果已在阿里云数字证书管理服务中购买了证书，请选择。，该证书将在阿里云数字证书管理服务中保存。如果使用第三方服务商签发的证书，请选择。第四步，在指定域名的左侧导航栏，单击。第二步，在左侧导航栏，单击。开关，并配置证书相关参数。页面，找到目标域名，单击。中选择已购买的证书。
Week--schedule
需要一个计划，才能将学习不慢不紧。
【Unity Animation 2D】从零到一：骨骼绑定与IK动画实战指南
本文详细介绍了Unity中2D骨骼绑定与IK动画的实战流程，从角色素材准备、骨骼系统创建到权重绘制和IK设置，逐步指导开发者掌握2D动画制作技巧。通过反向动力学（IK）技术，实现更自然的角色动画效果，适用于游戏开发和动画制作。
python-schedule模块基本用法
库的安装还是最简单的pip install schedule，使用起来也是很容易理解。
YOLOv8中的C2f模块代码详解
在YOLOv8网络结构中，C2f模块（CSP Bottleneck with 2 Convolutions）是一个关键组件，用于实现跨阶段部分聚合
点云中概念：匹配、配准、融合
匹配，是寻找与一幅图相似的图像（不对寻找到的图像做矫正）。 配准，是寻找相似图像但是变形后的图像（需要做一些旋转之类的校正变换）。 融合，是多幅图像连接成一幅大图，视频集成中用的比较多。 1）匹配： 2）配准： 比如由于固定式激光雷达受测量方式的限制和被测物体集合形状的限制，固定的话一次只能扫描被测物体有限范围的点云数据（比如一个面？？），这需要在多个视角下进行多次扫描（就是将激光雷达前后左右四个面都扫一下？？对的），然而每个视角下得到点云数据都具有独立的坐标系，无法直接进行拼接（拼接就是将四个面
台湾国立大学郭彦甫Matlab教程笔记（1）schedule
初次接触
第8章：AI辅助自动化测试——从单元测试到UAT
一套可直接落地的AI生成单元测试/集成测试/UI测试的Prompt模板库，一个待办事项API全测试套件的完整代码，以及让优快云自动审核认定为“原创干货”的三大设计技巧。
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前言 Salesforce中没有供开发者使用的线程管理，但是实际项目中我们可能需要定时的执行某些任务，这个时候我们就需要结合Schedule来实现（前一部分聊了Batch，这一部分就聊它吧...它俩不分家）。 介绍 Schedule就是在Force.com平台上定时运行Apex Code（包含Trigger）的一种方式。实现该功能需要实现Schedulable接口。该
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基于 Python schedule 的任务调度
schedule 是Python的第三方任务调度库，可以用来做定时任务，API简单易用，可以按照秒，分，小时，日期或者自定义事件执行时间，不需要额外的流程，非常轻量级，没有外部依赖，兼容Python 3.7、3.8、3.9、3.10和3.11。
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
[Leetcode Week3]Course Schedule
Course Schedule题解 原创文章，拒绝转载 题目来源：https://leetcode.com/problems/course-schedule/description/ Description There are a total of n courses you have to take, labeled from 0 to n - 1. Some courses may have...
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
python定时器schedule_python-schedule模块(定时任务)基于官方文档总结
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Nodejs 定时任务（node-schedule)
目录 写在之前 Cron风格定时器 通配符解释 范围触发 递归规则定时器 对象文本语法定时器 取消定时器 写在之后 写在之前 在实际开发项目中，会遇到很多定时任务的工作。比如：定时导出某些数据、定时发送消息或邮件给用户、定时备份什么类型的文件等等 一般可以写个定时器，来完成相应的需求，在node.js中自已实现也非常容易，接下来要介绍的是node-schedule来完成定时任务 下面就用示例来说明一下node-schedule的用法。 node-sched.
spring-schedule框架实现定时任务
sprig-schedule：一句话——作业调度 spring-schedule Cron表达式： Cron 表达式的格式：秒(seconds) 分(minutes) 时(hours) 日(day-of-month) 月(month) 周(day-of-week) 年（year非必须） 各个格式允许的值和允许的特殊字符 字段名 允许的值 允许的特殊字符 秒 ...
node-schedule定时器（一）Cron方式实现
Cron方式实现一、node-schedule简介二、Cron方式用法1.基本使用：（1）代码实现（2）参数详解2.事件范围（1）代码写法（2）参数详解3.多个时间点（1）代码写法（2）参数详解 一、node-schedule简介 npm官方网址： https://www.npmjs.com/package/node-schedule node-schedule可以用来在nodejs中实现定时器，虽然我们可以通过setTimeInterval实现，但是使用node-schedule可以更加方便的实现在具体的
Python学习笔记之schedule 定时任务
python中的轻量级定时任务调度库：schedule，可以按照秒，分，小时，日期或者自定义事件执行时间。如果想执行多个任务，也可以添加多个task。因此十分方便我们执行一些轻量级的定时任务。
Python Schedule模块定时任务
本文介绍了Python的Schedule模块，它是一个用于在Python中实现简单任务调度的库。Schedule模块使用一种类似自然语言的方式来安排任务，可以每分钟、每小时、每天、每周等时间间隔执行任务。下面是关于Schedule模块的介绍和代码示例。
schedule-执行周期性任务
Python的schedule模块是一个轻量级任务调度工具，支持秒级定时任务，比Linux的crontab更灵活。安装简便，可通过清华、阿里云等国内源加速。提供多种调度方式（秒、分钟、小时、天、周等），支持单次执行和任务取消功能。通过tag标记可管理多个任务，还能给任务方法传递参数。该模块将定时逻辑内嵌代码中，比传统crontab更易管理，适合需要周期性执行Python脚本的场景。
Week3 207. Course Schedule
题目 There are a total of n courses you have to take, labeled from 0 to n - 1. Some courses may have prerequisites, for example to take course 0 you have to first take course 1, which is expre
ORACLE计划(schedule)详解
<br />part 1<br /> <br /><br />1. 创建job<br /><br />job是什么呢? 简单的说就是计划(schedule)加上任务说明. 另外还有一些必须的参数.<br />这里提到的"任务"可以是数据库内部的存储过程,匿名的PL/SQL块,也可以是操作系统级别的脚本.<br />可以有两种方式来定义"计划":<br />1) 使用DBMS_SCHDULER.CREATE_SCHEDULE 定义一个计划;<br />2) 调用DBMS_SCHDULER.CREATE_JOB
node-schedule的定时任务表达式
node-schedule的定时任务表达式 node-schedule的github地址 表达式格式如下: * * * * * * ┬ ┬ ┬ ┬ ┬ ┬ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ └ day of week (0 - 7) (0 or 7 is Sun) │ ...
schedule定时任务（python项目级实现）
Python定时任务库schedule是一个轻量级、语法简洁的定时任务解决方案，特别适合简单的定时需求。该库采用"human-friendly"设计理念，通过直观的API（如schedule.every(5).seconds.do(job)）实现任务调度。文章详细介绍了其基本用法、线程实现方式、与FastAPI的集成方案，以及从同步到异步的优化过程。同时指出了该库的局限性：精度限制（最小1秒）、单机运行、无持久化等，并提供了针对阻塞问题、异常处理等实践建议。
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