2个半月的计划

我打算考研,准备工作也陆续开始了。

现在大三下学期,2015年7月大概就放假,今天4月18日,也就是还有不到两个半月的大三生活。这两个半月我想自己应该好好利用起来。在暑假来临之前,尽可能多的完成一些任务!

自己的任务分类大概就是:1.计算机、技术类 2.考研科目类。

1. 计算机、技术类:

我现在在学习linux嵌入式驱动开发,平台是ARM处理器。我的技术类任务大多围绕这个:

(1)linux驱动机制熟悉。字符设备、块设备、网络设备以及linux其他驱动机制都要有个总体上的理解。太过细节的东西可以忽略。

(2)微机原理、ARM汇编、ARM体系架构、组成原理等,要好好的学习,系统的学习一下。

(3)C、C++方面的经典书籍,要研读2到3本。

(4)韦东山讲的驱动搞透!

(5)win32编程或QT4学学。(因为开了C++的课)

2.考研类:

现在自己还没确定学校,专业课考什么仍然不知道,大概就是组成原理、数据结构、操作系统、计算机网络中的几门。所以也要准备一下它们。

(1)数学

a). 高数上下册课本、习题一遍

b). 概率论第一章、第二章

c). 做一本习题集

(2)英语

a). 《于慧--考研英语真题100篇》前20篇,将每一个单词、每一个句子都研读熟透!这本书主要讲解的是如何看懂句子,理解句子。

(3)专业课

a). 组成原理。可以结合《微机原理》来学习。

b). 数据结构。把树、图、排序、查找有个大概了解。重点要弄通。

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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