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原创 单片机学习：第一篇 基于Python的树莓派语音助手
title: 单片机学习：第一篇 基于Python的树莓派语音助手tags: 树莓派,python,语音助手,百度AIP目录一、pyaudio录音二、语音识别三、与图灵机器人对话四、语音合成五、封装树莓派功能十分强大，作为一个微型电脑，独特的阵脚设计使得树莓派开发的自定义程度非常高。本篇博客通过使用python语言，封装一个简单的语音助手程序。制作一个语音助手你需要如下物品：```1：一个树莓派（3代、4代皆可）2：免驱的usb声卡（声卡需接在树莓派usb接口...
2021-04-25 20:29:11
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原创 Pytorch---DDP使用
目录零、Pytorch并行模块1、Data_parallel2、多进程封装方式一、实验目的和实验内容1.1实验介绍二、实验设计2.1对model实现参数的广播、收集和聚合2.2设置瓶颈节点2.2.1 聚合时间瓶颈2.2.2 梯度计算时间瓶颈零、Pytorch并行模块1、Data_parallel单机多卡：数据并行的方式，网络的input数据一般要求IId，被切割成子集，不同子集作为不同device的输入（device指gpu，上面的model都是一
2022-05-19 19:45:44
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转载 Python下划线和类
一、五种下划线最近看到一些类，经常看见一些下划线。data_ 为和系统变量防止重命名_data 内部变量，不禁止外部调用__data 私有的变量或函数，子类都不能用，调用即报错_data_ python系统的变量或函数_ 单下划线，通常为了表示的，临时变量，例如for _ in balabal:refer:Python五种下划线详解 - 百度文库二、python类继承子类继承父类，一般继承的是变量，同时实例化子类时可以调用父类的函数。注意的就是，类里面的 全局变量和.
2022-05-16 15:25:31
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原创 Transform：Attention--VIT--Swin_T
目录reference：建议看李沐大神b站视频1、attention点积式的attention机制多头注意力机制2、transform模型里面怎么使用注意力机制编码器的输入的注意力解码器的注意力解码器的另一个注意力3、feed forward4、embedding5、positional encoding6、Normreference：建议看李沐大神b站视频1、attention点积式的attention机制假设Q是（n，dk）维度..
2022-05-11 20:11:03
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原创 leetcode day1
我是按照代码随想录的刷题顺序的，以此记录下自己的学习进展 + 感悟今天刷的是 二分查找，每次通过mid来找target。一、704. 二分查找二分查找的关键确实是 不变量，确定好 left 和 right的变化。可以明确一个概念，left和right都是边界，通过什么循环条件在升序list查找target呢？这是一个关键，对边界的判断。每次通过 mid对 left和right进行变化，可以明确，一旦left 大于 right，就是没找到，循环退出。循环条件就是：while left .
2022-04-22 17:58:26
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原创 e4e反演框架：Designing an Encoder for StyleGAN Image Manipulation
这里记录下本文学到的概念：一、W空间e4e原文在intro第三段描述：由于并不是所有的图都W空间，W空间表达能力有限在下文Image2stylegan: How to embed images into the stylegan latent space?e4e使用的是W+空间，二、两种Latent Space Embedding1、 learn an encoder that maps a given image to the latent spaceencoder方法例如..
2022-04-15 15:58:48
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原创 SPADE: Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization
介绍先前的工作（指的是pix2pix，pix2pixHD）是：semantic layout 作为网络input。作者认为由于normalization会洗掉语义信息，提出网络的输入the input layout for modulating the activations in normalization layers through a spatially adaptive, learned transformation.通过空间自适应学习转换使用输入语义布局来调制激活函数，这个翻译我一直不怎么.
2022-04-10 17:27:07
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原创 pix2pixHD: High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs
摘要1、a novel adversarial loss, as well as new multi-scale generator and discriminator architectures.2、edit介绍（改进什么）1、语义生成两个（2018年）sota架构：pix2pix架构，高分辨率不稳定；a modified perceptual loss缺少细节和纹理2、对抗训练，perceptual losses from pre-trained networks对于intera
2022-04-09 18:12:34
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原创 CVPR2022-SemanticStyleGAN
这是一篇来自CVPR2022关于GAN的新作：文章效果经验，引入了语义图进行解耦，很有新意。
2022-03-23 00:20:53
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原创 CS231n学习
一、k类近邻主要思路是：对相同类进行矩阵距离划分，得到近邻代码实现：def predict_labels(self, dists, k=1): """ 通过距离矩阵，预测每一个测试样本的类别 输入： - dists: 一个(num_test, num_train) 大小的numpy数组，其中dists[i, j]表示 第i个测试样本到第j个训练样本的距离 返回： - y: 一个 (num_test,)大小的numpy数组，其中y[
2022-03-03 17:24:47
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原创 from sklearn.metrics import roc_curve, auc画ROC曲线
一、明白ROC的原理ROC曲线针对的是 正负样本，画出预测曲线。网上给出的概念解读有很多，我查看的这篇ROC and AUC, Clearly Explained! - YouTube我说说自己对ROC的理解，ROC曲线是用来判断 预测效果 的。深度学习对猫狗分类做ROC曲线时，使用from sklearn.metrics import roc_curve, auc是可以画出两条ROC曲线的。一条是猫，另一条是狗的ROC，最后取做平均。二、from sklearn.metrics impo.
2021-10-24 16:47:36
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原创 Ubuntu切换lightdm后不能修改分辨率，强行修改xorg.conf重启后只能进入tty模式
目录出现问题: 如题问题背景探索过程解决办法查看日志出现问题: 如题问题背景描述:因为需要使用向日葵远程控制，发现win10不能远程控制ubuntu。百度后提示造成的原因有如下：1、桌面环境是否开启？若没有开启，需要开启显示屏使用。2、需要安装lightdm插件否则会连接停止3、设备终端运行xhost+再重新远程连接。我安装lightdm后，并切换启动lightdm后即可连接了。但是发现分辨率固定在640*800，我又百度后，根据文章关于ubuntu16.0
2021-10-07 09:49:41
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原创 C Learning
目录C第一章变量浮点数运算复合赋值递增递减运算符class2判断if语句比较分支if else 嵌套级联的if else if语句常见错误（尊重warning）switch case语句（多路分支）C第一章C语言需要 英文状态编写#include <stdio.h>int main(){}变量int型，变量用于保存数据；变量是一种标识符，由字母、数字和下划线组成。数字不能开头，关键字不能做标识符。赋值
2021-05-13 23:41:59
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基于Python的树莓派语音助手
2021-04-25
空空如也
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