fengmaomao1991的专栏

转载 嵌入式如何选择操作系统（以瑞芯微为例）

UI开发非常简单，API丰富，接口通用，除了RKNN、RGA特殊的加速单元以外，其他所有的加速单元均可以通过android自带的API操作。并且还多一个缺点，Ubuntu并不是免费的，如果你要做产品，是需要Ubuntu官方授权的，需要注册和缴纳Ubuntu core的费用。因为他为了保持稳定，所以系统基础库版本是很低的，例如libc目前还停留在gcc4.8时代，所以如果需要用到c++14新特性，都必须用自己的libc库。Ubuntu的前身，社区版操作系统，无版权，操作命令以及包管理几乎和Ubuntu无异。

原创 ubuntu安装google的gflags和glog并使用

哪个文件需要写日志，只需要引用头文件#include “glog/logging.h” 即可。只需要在 main 函数中初始化一次，便可以在该工程中的其他文件中使用！引用头文件#include “gflags/gflags.h”。在CMakeList.txt中加入以下行。

翻译 在Linux/Ubuntu安装给java使用的OpenCV

在Linux/Ubuntu安装给java使用的OpenCV1. 简介2. 下载OpenCV3. 编译生成OpenCV4. 运行示例程序IntelliJ IdeaGradle1. 简介在这篇博客文章中，我们将在ubuntu操作系统中为java应用程序安装和设置OpenCV。OpenCV是一个被广泛使用的大型计算机视觉库。我们还将介绍一些关于Java绑定的教程。2. 下载OpenCV你可以从OpenCV的公共Github库或他们的官方网站https://opencv.org/releases/下载Op

转载 vector 作为dll 接口参数_DLL中传递STL参数，vector对象作为dll参数传递等问题

STL使用模板生成，当我们使用模板的时候，每一个EXE，和DLL都在编译器产生了自己的代码，导致模板所使用的静态成员不同步，所以出现数据传递的各种问题，下面是详细解释。原因分析：一句话-----如果任何STL类使用了静态变量(无论是直接还是间接使用)，那么就不要再写出跨执行单元访问它的代码。 除非你能够确定两个动态库使用的都是同样的STL实现，比如都使用VC同一版本的STL，编译选项也一样。强烈建议，不要在动态库接口中传递STL容器！！STL不一定不能在DLL间传递，但你必须彻底搞懂它的内部实现，并懂得为

原创 Ubuntu20.04配置Java环境

@TOC在这里插入代码片下载去Oracle官网下载jdkhttps://download.oracle.com/java/18/latest/jdk-18_linux-aarch64_bin.tar.gz解压终端输入：sudo tar zxvf jdk-18_linux-x64_bin.tar.gz -C /opt/jdk/添加软链接新增链接。终端输入：（这里的100是优先级）sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /o

转载 Python 绘制饼图时同时在每一块上显示数值和占比

import matplotlib.pyplot as plt# make the pie circular by setting the aspect ratio to 1# plt.figure(figsize=plt.figaspect(1))values = [3, 12, 5, 8] labels = ['a', 'b', 'c', 'd'] def make_autopct(values): def my_autopct(pct): total = sum(

转载 opencv+python视频实时质心显示

利用opencv+python实现以下功能：1）获取实时视频，分解帧频；2）将视频做二值化处理；3) 将视频做滤波处理（去除噪点，获取准确轮廓个数）；4）识别图像轮廓；5）计算质心；6）描绘质心动态变化曲线；# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Apr 24 12:10:23 2018 @author: irene""" import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sc

翻译 2020年需要牢记的10个深度学习Best Practices

2020年需要牢记的十个深度学习最佳实践Introduction定义业务问题计算投资回报比关注数据数量和质量解决图像标注组建团队Introduction如果你阅读21世纪以来关于人工智能的文献和出版物，你就不能忽视深度学习。它是机器学习的一个子集，涉及学习特征的层次结构，以从复杂的输入空间获得有意义的见解。虽然人们通常对使用深度学习感到兴奋，但很快就会因为实施深度网络的难度而感到气馁。特别是在工业界，将深度学习集成到现有计算基础设施中的开发流程仍然是一个挑战。许多组织渐渐意识到，在真实系统中，深度学习

转载 神经架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)介绍

@[TOC](神经架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)介绍)Introduction在现今电脑视觉的领域当中，CNN 已经可以达到非常高甚至超越人类的精确度，但随之而来的代价就是追求更深更大的网路所造成的高复杂度（例如:大量的记忆体需求，大量的运算），因此对于在有限资源的硬体设备（例如：手机，嵌入式系统）中应用产生了巨大的挑战，因为我们总不可能在每一台手机每一台监视器，都放一张 1080Ti 或是 2080Ti，所以现今的网路需求除了对于精确度的要求，也慢慢开始注重效

原创 PyTorch安装和使用教程

显示PyTorch环境import PILfrom torch.utils.collect_env import get_pretty_env_infodef get_pil_version(): return "\n Pillow ({})".format(PIL.__version__)def collect_env_info(): env_str = get_pretty_env_info() env_str += get_pil_version(

原创 YOLOv4论文阅读（附原文翻译）

YOLOv4论文阅读Abstract摘要1.Introduction 引言2.Related work相关工作2.1.Object detection models目标检测模型2.2.Bag of freebies免费礼包2.3.Bag of specials特价礼包Abstract摘要There are a huge number of features which are said to improve Convolutional Neural Network (CNN) accuracy. Pra

原创 聊聊人工智能训练师AIT（Artificial Intelligence Trainer）

聊聊人工智能训练师AIT（Artificial Intelligence Trainer）AIT的来源和发展AIT的工作内容AIT的能力需求AIT的来源和发展人工智能训练师算是近几年随着AI（Artificial Intelligence，即人工智能）技术广泛应用产生的新兴职业。有人曾说：“人工智能就像小孩子，通过不断地训练、调整、培养，‘智商’才会越来越高。”2017年10月12日，浙江省杭州市发布了关于公布《杭州市专项职业能力考核项目（六）》的通知，明确了人工智能训练（初级、高级）的职业能力考核

原创 git本地commit之后如何同步到远程

因为没有网络，在本地新建了版本库local_repo，并进行了多次commit。现在想提交到远程remote_repo，并且保存本地的commit记录。以打补丁的形式实现：1、在本地的local_repo中输入：git format-patch 100这句话的含义是获取最近100次的提交，生成补丁patch。执行之后，最近的提交都会以*.patch的形式生成在local_repo文件夹。2、克隆远程的remote_repo，输入:git clone https://remote_repo.

原创 python实现pdf解密和pdf转图片

python实现pdf解密和pdf转图片pdf解密pdf转图片pdf解密安装PyPDF2pip install PyPDF2解密代码如下# coding:utf-8from PyPDF2 import PdfFileReaderfrom PyPDF2 import PdfFileWriterdef get_reader(filename, password): try: old_file = open(filename, 'rb') print(

原创 程序员必备工具包（实物）

程序员必备工具包（实物）系统盘螺丝刀套装一拖三数据线网线读卡器U盘/移动硬盘系统盘windows和ubuntu的系统盘。螺丝刀套装拆装机用。内含不同尺寸的十字、平口和内六角螺丝刀。一拖三数据线可以随时用手机当热点上网。网线联网调试或者导数据用。读卡器读取SD用。U盘/移动硬盘存放常用的软件。也可以用来拷贝数据。...

原创 协方差、协方差矩阵、PCA的理解（附python代码）

协方差，协方差矩阵的理解（附python代码）均值、方差、标准差协方差协方差矩阵均值、方差、标准差均值描述的是样本集合的中间点，标准差描述的是各个样本点到均值的距离之平均。方差则仅仅是标准差的平方。均值：Xˉ=∑i=1nXin\bar{X}=\frac{\sum_{i=1}^n{X_i}}{n}Xˉ=n∑i=1n​Xi​​标准差：S=∑i=1n(Xi−Xˉ)2n−1S=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n({X_i-\bar{X}})^2}{n-1}}S=n−1∑i=1n​(Xi​−Xˉ

原创 常用数学符号的 LaTeX 表示方法（附代码）

常用数学符号的 LaTeX 表示方法１、指数和下标2、平方根3、上/下划线4、 上下水平括号5、向量箭头6、分数7、积分、求和、乘积常用符号的表示方法（以下内容主要摘自“一份不太简短的 LATEX2e 介绍”）１、指数和下标指数和下标可以用^和_后加相应字符来实现。比如：2、平方根平方根（square root）的输入命令为：\sqrt，n 次方根相应地为: \sqrt[n]。方根符号的大小由LATEX自动加以调整。也可用\surd 仅给出符号。比如：3、上/下划线命令\overline

原创 Detectron2 win10踩坑记录

Detectron2 win10踩坑记录安装CUDAclone到本地修改cocoeval.cpp第483行（不同版本行数不一样）创建虚拟环境安装pycocotools安装VS2019或者生成工具安装Detectron2测试【问题】import win32file ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。【问题】detectron2/detectron2/layers/csrc/nms_rotated/nms_rotated_cuda.cu(14): error: nam

原创 python图像处理的常用操作

python图像处理的常用操作裁剪持续更新裁剪import cv2 img = cv2.imread("1.jpg")print(img.shape)cropped = img[0:128, 0:512] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]cv2.imwrite("1c.jpg", cropped)from PIL import Image img = Image.open("1.jpg")print(img.size)cropped = img.crop((0, 0,

原创 Python中switch语句

python 中没有 switch语句。用if-else 语句替代的办法实在蠢得忍不了。本文用字典的映射来代替switch语句，记得收藏哦。#coding:utf-8'''字典代替switch'''# 字典代替switchday=4# some_day={# 0:'sunday',# 1:'monday',# 2:'tuesday'# }# one_day=some_day.get(day,'unknow')# print(one_day)'''字典对应得可以

原创 公开数据集资源

https://gas.graviti.cn/open-datasets格物钛公司对开源数据集进行了整合。按以下四个维度区分数据集。数据格式3D Model、Audio、DICOM、Depth、Event Camera、GPS、IMU、Image、Others、Point Cloud、Text、Video标注类型Audio、Box2D（Tracking）、Box3D（Tracking）、Classification、Cubiod2D、Denoised Image、Dispa

原创 Pycharm使用教程

Pycharm使用教程快捷键——Debugpycharm和Visual Studio还是很像的，上手比较快。具体快捷键不太一样。快捷键——Debug功能快捷键描述step intoF7在单步执行时，遇到子函数就进入并且继续单步执行，有的会跳到源代码里面去执行。step overF8在单步执行时，在函数内遇到子函数时不会进入子函数内单步执行，而是将子函数整个执行完再停止，也就是把子函数整个作为一步。在不存在子函数的情况下是和step into效果一样的。简单的说就是，

原创 tensorflow版本及其对应环境

tensorflow版本及其对应环境WindowsCPUGPU来自官网的发布https://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configurations，持续更新。Windows最新的已经出到2.5.0，但是官网还没有更新。本人使用python3.6+tensorflow-gpu2.5.0+windows10+CUDA11.1配置成功。CPU版本Python 版本编译器构建工具tensorflow

原创 制作U盘启动盘之Ubuntu

制作U盘启动盘Ubuntu下载UltraISO安装下载Ubuntu的iso镜像制作步骤文件->打开->选择iso文件镜像启动->写入硬盘镜像写入WindowsUbuntu下载UltraISO安装破解版或者试用均可。下载Ubuntu的iso镜像在这里下载。https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/18.04/制作步骤文件->打开->选择iso文件镜像启动->写入硬盘镜像写入方式选择：USB-HDD+点击

原创 Linux和Windows下计算文件的Hash值

Linux和Windows下计算文件的Hash值MD和SHA简介MDSHALinuxWindows不需要下载工具，也不需要写代码。MD和SHA简介MDMessage Digest Algorithm的简称，中文名消息摘要算法。目前最新为第五版即MD5，历史版本有MD4、MD2等，由于存在缺陷都已不再使用。各个版本间的结果是不一样的。MD2算法产生于1989年；MD4算法产生于1990年；MD5算法产生于1991年。MD5是目前广泛使用的版本，不过其安全性多年前就开始被质疑（碰撞算法）。于是在

转载 Qt利用setStyleSheet设置样式

Qt利用setStyleSheet设置样式Qt中设置按钮或QWidget的外观是，可以使用QT Style Sheets来进行设置，非常方便。setStyleSheet("font: bold; font-size:20px; color: rgb(241, 70, 62); ")其他的样式介绍如下：font: bold; 是否粗体显示border-image:""; 用来设定边框的背景图片。border-radius:5px; 用来设定边框的弧度。可以设定圆角的按钮border-wi

转载 Python time 获取本地时间戳（包含毫秒）

Python time 获取本地时间戳（包含毫秒）#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-import timedef get_current_time(): """[summary] 获取当前时间 [description] 用time.localtime()+time.strftime()实现 :returns: [description] 返回str类型 """ ct = time.time() loc

原创 win10家庭版 安装docker并成功使用

win10安装docker并使用Docker安装下载Docker安装Docker运行DockerDocker安装下载DockerDocker可以支持在mac、windows、linux上安装。但是在windows系统中Docker目前仅有win10专业版和企业版的安装包，win7/win8/win10家庭版需要通过docker toolbox来安装。下载地址Docker的有CE和EE版，CE为免费版，EE由公司支持的付费版，在此选择CE版本。安装Docker直接双击安装。桌面生成三个图标：D

原创 Python中内存管理的问题

Python中内存管理的问题pyqtgraph实时显示占用内存删除变量释放内存后记我的环境是python3+SublimeText。python是解释型语言，平常对内存关注得不多。pyqtgraph实时显示占用内存最近用Qt做了一个界面，发现关闭的时候很卡。打开任务管理器，查看python.exe，内存占用率飙升。通过对语句进行注释，发现是用pyqtgraph中PlotWidget做实时显示消耗内存。这里贴上优化的关键部分代码进行对比。#原代码import pyqtgraph as pgw

转载 AxureRP9不同Page使用同一个Master，触发不同事件。

AxureRP9不同Page使用同一个Master，触发不同事件。一、Axure RP 母版的使用第1节 添加/编辑/删除第2节 添加母版到页面中第3节 从页面中移除母版第4节 拖放行为第5节 自定义触发事件二、母版自定义触发案例使用案例一：母版的自定义触发事件1、创建一个母版，命名为“OnlineService”。2、为母版的原件命名和设置3、创建一个自定义的触发事件，就如同需要购买一个配电箱。4、将母版中的触发事件与自定义触发事件绑定，就像将供电总线接入配电箱。5、每个页面的按钮元件分别添加不同的动作。

翻译 训练yolo V4模型调优的十个建议

1、获取更多的数据2、数据增广3、输入分辨率4、使用预训练pretrained模型5、选择合适的模型尺寸和架构6、继续之前的训练7、选择最好的模型8、模型评估9、导出模型10、优化推理速度1、获取更多的数据改进对象检测模型的最佳方法是收集更有代表性的数据，YOLO v4也不例外。特斯拉人工智能高级总监安德烈•卡帕西在解释特斯拉如何让汽车停下来时表示：数据集是活的，标签一直在变化。你需要一直管理和更改数据集。2、数据增广收集和标记更多的数据需要代价。可以通过数据增广来扩展训练集。YOLO v4的训.

原创 Visual Studio打开VC6.0 dsw工程，转换为sln

用Visual Studio打开.dsw文件，按照指示一步步来。会生成一个同名的.sln文件。生成时出现错误：“/ZI”和“/Gy-”命令行选项不兼容。解决方法：选中项目，点击属性，弹出项目属性对话框。选择C/C++ -> 常规 -> 调试信息格式 -> 选择 程序数据库 (/Zi)。...

原创 一文讲清楚目标检测中mAP、AP、precison、recall、accuracy、TP、FP、FN、TN

其中，BB表示BoundingBox，GT=1表示GT与预测的BoundingBox的IoU>=IoU_th，BoundingBox序号相同代表所对应的GT是同一个。但在工程应用中，物体是否被正确检测到，还是需要具体的confidence_th和IoU_th，工程上更关心在固定的confidence_th和IoU_th下的准确率。注意，FN是从Ground Truth中取，就是如果有n个类似这种的confidence

原创 pyQt显示系统文件目录

使用QFileSystemModel。左边显示文件夹，右边显示文件。import sysimport osfrom PyQt5 import QtCorefrom PyQt5.Qt import * class MainWidget(QWidget): def __init__(self, parent=None): super(MainWidget, self).__init__(parent) #获取系统所有文件 self.m

转载 州的先生 python界面 代码完整版（注释）

代码来自：Python GUI教程（十六）：在PyQt5中美化和装扮图形界面https://zmister.com/archives/477.html# coding:utf-8from PyQt5 import QtCore,QtGui,QtWidgetsimport sysimport qtawesomeclass MainUi(QtWidgets.QMainWindow): def __init__(self): super().__init__()

转载 anaconda中自带的qtdesigner做界面

参考：.ui转.py文件https://www.cnblogs.com/chulin/p/9544894.html运行.py文件https://blog.youkuaiyun.com/shangxiaqiusuo1/article/details/81035046

原创 千万条数据快速导入MySQL

千万条数据快速导入MySQL第一次尝试第二次尝试项目需要将约千万量级的信息导入表中。第一次尝试每一句INSERT，导入一条数据，执行一次。100000个数据花了754s。十几个小时还没有搞完，弃之。第二次尝试将多个INSERT合并...

原创 Minio的MySQL通知 实现全过程

Minio通知MySQL全过程版本操作步骤新建alias修改MySQL通知的config重启minio服务测试是否成功找了很久，网上的教程都不能直接用，还是自己实现之后写一篇吧。版本MinIO 要求 MySQL version 5.7.8 及以上。我装的是MySQL8。mc版本是操作步骤新建alias在cmd输入mc alias set minio http:\\127.0.0.1:9000 minioadmin minioadmin其中，minio是你自己取的名字，http:\\127

转载 数据库设计方法学概述

数据库设计方法学概述概念数据库设计步骤1 建立概念数据模型关系模型的逻辑数据库设计步骤2 建立逻辑数据模型关系数据库的物理数据库设计步骤3 转换逻辑数据模型以适应目标DBMS步骤4 设计文件组织方法和索引步骤5 设计用户视图步骤6 设计安全机制步骤7 考虑引入可控冗余步骤8 监控系统和系统调优概念数据库设计步骤1 建立概念数据模型1.1 标识实体类型1.2 标识联系类型1.3 标识属性并将属性与实体或联系类型相关1.4 确定属性域1.5 确定候选关键字、主关键字和可替换关键字属性1.6 考虑

原创 UML表示实体类型和属性