m0_51738372的博客

在多线程环境中，资源共享和线程安全是一个重要的问题。我们尝试了多种方法，包括每个线程创建独立实例、使用锁保护共享资源和使用线程局部存储。最终，我们选择了使用锁的方法，因为它在性能和线程安全之间取得了较好的平衡。希望这些经验能对你有所帮助！

下载之后放入本地C:\Windows\System32文件夹里面，缺失MSVCR120D.dll的错误信息消失。

【代码】【调试记录】：windows查看一个文件夹下（多个子文件夹）每个子文件夹中文件的数量分别是多少。

mmdetection在训练自己数据集时候 报错‘ValueError: need at least one array to concatenate’

在做ai项目的时候，比如图像分类和目标检测，数据里面可能有rgb图和灰度图，但是灰度图的通道数只有1，而rgb图的通道数有3。因此要进行数据预处理，下面代码就可以删除文件夹（包括子文件夹）里面所有非RGB的图像，来使得我们的训练和推理正常进行。

目标：基于邮件中的词汇判断该邮件是垃圾邮件的概率。数据：我们有一个标记过的数据集，其中包含垃圾邮件和非垃圾邮件，以及它们各自的词频。条件概率的定义是基于概率论中的基本概念来的，其目的是描述在给定一个事件发生的条件下，另一个事件发生的概率。这个定义是概率论中解释和理解事件之间关系的关键工具之一。让我们逐步了解它的形成和定义。数学上，条件概率被定义为两个事件A和B发生的联合概率除以给定条件（即事件B）的概率。用公式表示就是：(P(A|B)) 表示在事件B发生的条件下，事件A发生的概率（条件概率）。

Markdown 是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成结构化的HTML（或其他格式）。Markdown 文件的后缀通常是.md或.markdown。下面是一些基本的Markdown语法和如何使用它们来写一篇简单的博客。Markdown 是一种非常实用的标记语言，它可以用于多种场景和目的。以下是一些Markdown的常见用途，以及可以利用它的工具和平台。

掌握在LaTeX中对公式进行编号和引用的方法对于撰写数学、科学或工程文档是极其重要的。这不仅提升了文档的可读性，也使得管理和更新文档变得更加高效。随着你在LaTeX的使用上变得更加熟练，这些技巧将成为你宝贵的工具。

在 LaTeX 的 beamer 类中，您可以使用不同的主题和模板来创建适合论文汇报的演示文稿。以下是一个使用了比较正式的 Madrid 主题的模板，您可以基于这个模板进行定制和扩展，以满足您论文汇报的需求。当需要在ppt输入中文的时候需要将第一行中的beamer替换为ctexbeamer。

在计算机视觉和机器学习的领域中，配准是一个至关重要的步骤，它涉及到将不同视角或时间点捕获的数据集对齐到同一个坐标系统中。这一过程不仅对二维图像至关重要，而且在三维世界的理解中也发挥着关键作用。本文将带您深入了解配准技术，探索它从二维图像扩展到三维点云的精妙之处。

LoRA技术旨在通过引入少量可训练参数来适应特定任务，同时保持预训练模型的大部分参数不变。这通过在模型的关键部分插入低秩矩阵来实现，这些矩阵在下游任务中进行训练，而其他参数则保持固定。这种方法既节约了计算资源，又允许模型快速适应新任务，同时避免了因过多自由参数而导致的过拟合问题。随着大型预训练模型在人工智能领域的应用越来越广泛，如何高效地对这些模型进行微调以适应特定任务变得尤为重要。LoRA技术通过在模型中引入少量可训练参数，提供了一种既高效又灵活的解决方案。

ε-greedy策略（epsilon-greedy strategy）是一种简单而广泛应用于强化学习领域的决策策略。这种策略旨在平衡探索（exploration）与利用（exploitation）之间的关系，以优化决策过程中的长期收益。在ε-greedy策略中，ε是一个介于0和1之间的参数，代表采取随机探索行为的概率。利用（Exploitation）：大部分时间（具体地，以1-ε的概率），决策者会选择当前已知的最佳行动，即那些在过去的尝试中获得最高平均奖励的行动。

运行网络训练报错，原因是数据集文件名存在空格，导致读取失败。在Ubuntu中，您可以使用终端和一些简单的命令来重命名文件夹下所有带有空格的文件名，将空格替换为其他字符，比如下划线（_）或者直接删除空格。以下是使用`find`和`rename`命令来实现这个目标的一个方法。如果您的系统没有预装`rename`命令，可能需要先安装它。

ICP（Iterative Closest Point）算法是一种常用于两个点云之间配准（对齐）的方法。它广泛应用于3D扫描、机器人定位、地图构建和其他领域，旨在找到两个点云之间的最佳对齐方式，从而最小化它们之间的距离。：选择一个初始估计的变换（可以是单位矩阵，即不进行任何变换，或者基于其他知识的粗略估计）。：对于源点云中的每个点，找到目标点云中与之最近的点。这一步骤通常通过KD树或其他空间分割数据结构来加速。

深度相机同时拍摄xyz点云文件和jpg图像文件。xyz文件里面包含三维坐标[x,y,z]和jpg图像文件包含二维坐标[x，y],但是不能直接进行变换，需要一定的步骤来推演。下面函数是通过box二维框[xmin, ymin, xmax, ymax, _, _ ]去截取xyz文件中对应box里面的点云，返回点云的numpy数组。下面函数是知道点云中的一个点[x,y,z]来计算出这个点对应的二维坐标[y,x]

Ctrl+P(Win11可行)

蓝牙耳机的编码方式指的是蓝牙耳机如何处理和传输音频数据。主要的蓝牙编码方式包括：SBC (Subband Coding)：这是蓝牙音频的标准编码方式，所有蓝牙音频设备都支持。虽然它的音质不是最佳，但兼容性很好。AAC (Advanced Audio Coding)：这种编码方式在Apple设备中很常见，提供比SBC更好的音质，尤其是在较低的比特率下。aptX 和 aptX HD：由Qualcomm开发，aptX旨在提供比SBC更好的音质，而aptX HD则进一步提高音质，支持高分辨率音频。

结构相似性指数 (SSIM): 这是一种更先进的方法，用于测量两张图片的视觉结构、亮度和对比度的相似度。SSIM的值在0到1之间，值越接近1，表示图片越相似。均方误差 (MSE): 这是一种简单直观的方法，通过计算两张图片对应像素之间的平方差的平均值来衡量它们的差异。MSE值越低，表明图片越相似。特征匹配: 在更复杂的应用中，如计算机视觉，可以使用基于特征的方法来比较图像。直方图比较: 这种方法通过比较两张图片的色彩分布来判断它们的相似度。余弦相似性:比较两个特征向量的角度，通常用于深度学习特征的比较。

【代码】使用 matlab 的 Robotics ToolBox 完成5自由雄克机械臂的建模与运动学仿真，并计算8个点的运动轨迹，绘制运动动画。

其中，P，Q ∈{ Major, Status ，Age }.解答：样本总数为500，最小支持数为500*0.25 = 125。在Gpa取不同值的情形下，分别讨论。频繁1项集L1 = {Major= Arts:200;Age = Young:250} -----10分频繁2项集的待选集C2={Major= Arts，Status= Undergraduate:150;频繁2项集L2=C2频繁1项集L1 = {Major= Arts:150;

设ε= 2倍的格网间距，MinPts = 6, 采用基于1-范数距离的DBSCAN算法对下图中的实心格网点进行聚类，并给出聚类结果。

建立雄克机械臂的坐标系和D-H参数表，使用Matlab机器人工具箱（Robotics Toolbox），用机械臂末端执行器触碰8个红色的目标点。

刚刚购买了wps会员，后来发现学校已经为学生开通了wps会员，因此想退掉自己买的。1、会员服务目前暂未支持「七天无理由退款」（此点在开通界面均有提示）；2、另外如非服务故障问题导致无法使用，也暂不支持退款；网上大多数的说辞是可以退掉，但是其实是不能退的。（以后购买之前要看清了，要不然吃亏了）网上怎么可以一本正经胡说八道呢？

左图显示第一输入通道的阶跃响应，右图显示第二输入通道的阶跃响应。无论何时使用步骤绘制 MIMO 模型的响应图，它都会生成一个代表该模型的所有 I/O 通道的图数组。例如，创建一个具有五个状态、三个输入和两个输出的随机状态空间模型，并绘制其阶跃响应图。这个模型有两个输入和一个输出，因此它有两个通道: 从第一个输入到输出，从第二个输入到输出。每个通道都有自己的步长响应。只想单独输出一个图，例如单独输出左图（From:in(1)）单独输出右图（From:in(2)）

该错误表明您的环境中缺少scikit-learn（sklearn）库。您可以通过安装scikit-learn来解决此问题。，可以使用以下命令使用pip安装scikit-learn。

首选点击图中三个点的位置，找到自己储存代码和数据的文件夹并打开，然后点击设置里面的set as working directory。这样就把自己的文件夹设置为工作目录了，后面写数据文件地址的相对路径就可以调用数据了。如果不切换目录，有可能找不到’练习数据.xlsx’的位置（也可以使用绝对路径，使用\切分，但是我习惯在工作目录建立代码储存数据，因此要切换一下）。然后就可以使用read.xslx读取xslx文件了，其中代码中的’练习数据.xlsx’是工作目录下的数据文件，1是指练习数据.xlsx的表单1。

之前使用过labelimg进行好多次的标注，但新一次运行使用，发现打开目录无反应，再次打开闪退的问题，重启电脑并且从新运行labelimg仍然无效。关闭labelimg，然后删除文件C:\Users\DS.labelImgSettings.pkl，再次运行labelimg，闪退问题就没有出现了。ps：如果问题还是存在，可以考虑，将labelimg的github项目地址进行改动，使得改动后的地址没有出现中文名称。ps: ps:待标注图片的目录路径存在中文是不会造成出错的。a是上一张图片的快捷键；

以能耗、运行时间、舒适性为目标分别设计列车运行速度—距离曲线；完成单目标以及多目标优化下的列车运行对比；第一，首先建立列车模型（受力、控制工况）和道路模型（限速、坡度），并把模型用代码进行表示。然后分别以能耗、运行时间、舒适性为目标，通过基本的粒子群算法，设计出列车运行速度-距离曲线。通过优化速度曲线，可以达到降低能耗、缩短运行时间或者保障乘客的舒适体验的目标，并且最终的数据也验证了这一点。第二，我们在单目标优化的基础上进行了基于MOPSO算法,并在能耗、运行时间、舒适性维度上进行了对比。

和vscode编辑器非常类似，cursor也可以添加组件，例如你可以搜索Chinese添加如下组件，就可以得到汉版本的cursor。有些时候，他不能用中文回答你，你可以换个说法，再问一遍。并在问题最后加上：用中文回答我。免费的GPT-4 IDE工具Cursor，帮助你写/读代码，只用连国内网络就可以。下载就可以获得软件，然后一键安装即可。Ctrl+K : 智能生成代码。Ctrl+L: 询问代码含义。

想试一试copilot写代码功能，但是付费。好在github学生包里面可以免费用。但要Github Education认证，学生包认证，但认证过程中会有诸多问题，比如说拍照上传被多次打回。对于认证，可以不拍照，选择上传文件认证。试试下面的方法，亲测可以。ps2:申请的时候也要考虑使用本地网（不用梯子），最好在学校申请，好像github网站在你申请的时候会看你的ip属地旁边有没有学校。ps1:图片是学信网下载的chsi.com.cn。

rosdep updatereading in sources list data from /etc/ros/rosdep/sources.list.dERROR: unable to process source [https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/osx-homebrew.yaml]:

如下打开Chrome的声音禁止按钮就可以了。找到高级里的音量合成器。google chrome没有声音。最后，下面这个方法解决了。试了很多种方法也不行。

当我们在pycharm中使用DB Browser插件中打开数据库时创建了一个线程，这时如果执行代码中的commit在次对数据库进行操作就与原来的线程产生了冲突。4.当需要连接的时候，需要通过DB插件打开数据库时候，可以手动connect。1.右击自己在插件中打开的数据库的名字（名字是自己起的）2.不让它自动连接（不让它自动打开数据库）。3.断开连接（disconnect）。sqlite只支持单线程操作。

以管理员身份运行你的代码编译器就可以了。

电脑每一个浏览器都打不开网页，但是其它设备比如tim可以正常使用。再次打开梯子，然后刷一刷网页，就可以打开了，然后再关闭梯子。电脑在关机的时候“梯子”没有关闭。关机，尽量关闭梯子。之后就可以正常上网了。

点击下方位置切换到我安装OpenCV的环境。找到设置里面的setings.json文件。保存后运行，可以了。运行代码发现找不到模块。发现里面没有很多内容。

意思是要求三个参数，但是函数只返回两个参数。OpenCV升级进行了优化，函数发生了变化。也可以将自己的OpenCV降级。

【代码】ModuleNotFoundError: No module named 'tensorboard'

【代码】ImportError: DLL load failed while importing _imaging: 找不到指定的模块。

又到了一年保研季，相信很多同学已经在夏令营阶段拿到满意的offer。不过，对于大部分学校夏令营也并不是唯一的选拔途径，所以，没有拿到满意offer的同学可以着力准备预推免了。保研是一场持久战，拼的是心态，玩的是心跳。面试的过程中一定要对自己的项目有足够的了解，老师会一步一步往深处问。看一看核心专业课，里面的内容。了解自己的专业培养目标，自己所掌握的知识。学一些英语和数学，到哪里都可以用得上。如果想冲击名校，数学和英语 一定要准备充足。要基础扎实，太难的问题一般不会触及。......