weixin_38768831的博客

原创 2021-06-21

expected primary-expression before ‘char’原因:调用函数形参前面多加了char

原创 Indemind摄像头导航项目

项目简介： 项目需完成工程机械自动导航功能，前期通过GPS控制工程机械自动移动。由于在自动导航过程中的建筑物遮挡，出现GPS信号丢失问题，无法解决，因此引入视觉系统。GPS绝对定位精度高，缺点是易受遮挡丢失信号，视觉导航定位精度虽不如GPS，但能够在复杂的环境下作业。通过组合GPS与视觉系统，完成一套导航系统。（阅读本文需要ros基础）。车体结构： 采用Indemind摄像头作...

原创 ros topic listener

#include<ros/ros.h>#include<std_msgs/String.h>#include<ros_fb/message.h>void chatterCallback(const ros_fb::message::ConstPtr& msg){ ROS_INFO("I heard %d",msg->trueorf...

原创 ros_topic poster

#include <ros/ros.h>#include<ros_fb/message.h>int main(int argc, char *argv[]){ ros::init(argc,argv,"ros_fb_node"); ros::NodeHandle nh; ros_fb::message msg; msg.t...

原创 实现K近邻算法

import operatorimport numpy as npdef createDataset(): data=[[0,0],[0.1,0.1],[1,1],[1.1,1.1],[1.2,1.2]] label=['A','A','B','B','B'] data=np.array(data) #label=np.array(label) ret...

原创 卷积神经网络实践

1、用卷积提取特征 tf.nn.conv2d(输入描述,eg.[batch,5,5,1通道]卷积核描述,eg.[3,3,1通道,16]核滑动步长,eg.[1,1行步长,1列步长,1]padding='VALID')2、padding=SAME padding=VALID3、tensorflow可视化：tensorboard --logdir="/home/tensorf...

转载 padding

在卷积核移动逐渐扫描整体图时候，因为步长的设置问题，可能导致剩下未扫描的空间不足以提供给卷积核的，大小扫描 比如有图大小为5*5,卷积核为2*2,步长为2,卷积核扫描了两次后，剩下一个元素，不够卷积核扫描了，这个时候就在后面补零，补完后满足卷积核的扫描，这种方式就是same。如果说把刚才不足以扫描的元素位置抛弃掉，就是valid方式。...

原创 keras_回归模型

1、and：如果所有值为真，返回最右边的比较项，有假值，返回第一个假值；or：如果全为假，返回最右边比较项，有真值，返回第一个真值2,、keras训练回归模型如图：...

原创 global_step用法

global_step=tf.Variable(0, trainable=False)在这条语句 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss,global_step=global_steps)global_steps虽然在右边，仍然在优化器函数里面被加了一次1，这需要特别注意...

转载 python（for in 用法）

1、遍历key值，value值（下面写法完全等价）：a = {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'}方式一：for key in a:    print(key+':'+a[key])方式二：for key in a.keys():    print(key+':'+a[key])方式三：for key,value in a.items():       p...

原创 tensorflow 基础知识

变量不运行，只打印行列参数，sess.run(a)打印出变量实际内容 Y=[[int(x0+x1&lt;1)] for (x0,x1) in X]，这样能够判断X生成的数据两个数的和小于1，那么Y就是1，否则是0 rng=np.random.RandomState(seed)   X=rng.rand(32,2) 生成32行2列0~1之间随机数 tf.random_normal(shape...

原创 tensorflow打印训练到第几轮

1）step = sess.run(global_step)print (step) 对性能影响 2）if(i%100==0):print ("%d"%(i)) 不丧失性能

转载 STM32自学系列——2.定时器TIM和PWM的输出

转载 转STM32自学系列——1.gpio（通用复用输入输出口）应用点亮LED和微动开关

转STM32自学系列——1.gpio（通用复用输入输出口）应用点亮LED和微动开关