疯狂的石头

原创 windows11 wsl报错

开始检查更新了，但是又报错误代码。docker终于可以正常打开了。打开docker就直接报错如下。

原创 ros 创建启动多个节点的launch

【代码】ros 创建启动多个节点的launch。

原创 ros 订阅Topic

4、在main函数中执行ros::spinOnce(),让回调函数能够响应接受到的消息包。2、在main函数中通过NodeHander订阅一个话题，并设置消息接受回调函数。运行发布者节点：rosrun ssr_pkg chao_node。运行订阅者节点：rosrun atr_pkg ma_node。3、实现一个回调函数，对接收到的消息包进行处理。5、分别运行发布者节点和订阅者节点。1、确定订阅话题名称和消息类型。

原创 ros 发布Topic

自定义话题名称，消息类型根据发送消息需要从std_msgs中查找确定。2、在main函数中通过NodeHander发布话题。3、创建要发送的消息对象并对消息数据赋值。1、确定话题名称和消息类型。

原创 ros 创建Node

3、在CMakeLists.txt中设置节点源码的编译规则。1、使用catkin_create_pkg创建一个软件包。2、在软件包的src文件夹下创建一个节点的cpp源码文件。编译：shift+ctrl+B。

原创 ORB-SLAM3 RGBD摄像头

修改/home/wheeltec-client/workspace/src/ORB_SLAM3/Examples/ROS/ORB_SLAM3/src/ros_rgbd.cc,(注：PATH这里填上你ORB_SLAM3的具体路径)Ubuntu18.04、ros版本：melodic。1、安装环境所需要依赖。

原创 ORB-SLAM3单目摄像头

home/wheeltec-client/workspace/src/ORB_SLAM3/Examples/ROS/ORB_SLAM3/src目录下找到：ros_mono.cc文件，打开找到并修改成我们自己摄像头的订阅话题(usb_cam/imahe_raw)即相机设置文件，官方提供的是Asus.yaml，可以另复制命名一个文件My_camera.yaml，将里面的相机参数修改成自己标定过的参数。sudoaptinstalllibeieng3-dev#命令安装的版本是eigen。

原创 vue环境

最新地址 淘宝 NPM 镜像站。

原创 使用手机做PC机摄像头

3、分别打开PC和手机端软件，电脑端就可以使用手机相机。4、python 打开手机相机。2、手机和PC在同一个局域网。3、手机和PC在同一个局域网。1、分别在PC和手机上安装。二、 DroidCam。通过RTSP 人脸识别。

原创 push github

登录github，在选项setting >> SSH and GPG key >> add new ssh添加刚才的公钥地址即可。3、输入pwd确认位置后，输入git pull origin。2、进入你本地建立的文件夹，右键git bash here。2、在本地文件夹下右键git bash here，二 、将在本地更新后的代码上传到GitHub。一、将在GitHub上更改的内容更新到本地。1、打开文件目录，右键选择gitbash。4、输入git add .4、查看本地是否更新成功。4、提交文件到本地仓库。

原创 KKT条件

KKT是强对偶的必要条件，而不是充分条件，即KKT不能推出强对偶。KKT与强对偶互为充要条件。

原创 拉格朗日乘子法

我们已经知道对偶函数的值总是小于原函数的最值，如果能找到对偶函数的最大值，也就找到了对偶函数中最能近似原函数的解，对偶函数是原函数的下界。直接求解有时候非常困难，转化为它的等价的或者近似的新问题，这个新问题就叫做对偶问题。参数和自变量x求偏导，分别为零，就能解出一个值（极大值或者极小值）。不管原函数地凹凸性如何，它的对偶函数一定是凹函数。即对偶函数的值不会超过原函数的最优值。

原创 登录远程Linux桌面

远程桌面连接主要使用两种协议，一种是Windows上RDP协议，第二种是VNC协议，从使用效果来看，vnc更优秀。3.使用Windows自带远程桌面工具连接Linux桌面。3.开启之后使用客户端进行连接，默认端口为5900。注意每次连接都要先启动x11vnc。orangepi 为登录桌面密码。1.安装x11vnc。2.启动x11vnc。2.启动xrpd服务。

原创 Unknown symbol in module

转载 快速创建stm32项目

【 STM 系列 】Keil5 快速创建 STM32 项目 （简便方法） - 哔哩哔哩

原创 svm torch导出pt并运行

生成.pt,并运行模型预测。

原创 X3上运行onnxruntime

SRCNN 先把图像上采样到对应分辨率，再用 3 个卷积层处理图像。为了让模型输出成正确的图片格式，我们把模型的输出转换成 HWC 格式，并保证每一通道的颜色值都在 0~255 之间。方法用于模型推理，其第一个参数为输出张量名的列表，第二个参数为输入值的字典。其中输入值字典的 key 为张量名，value 为 numpy 类型的张量值。这段代码中，除去后处理操作外，和 ONNX Runtime 相关的代码只有三行。用于获取一个 ONNX Runtime 推理器，其参数是用于推理的 ONNX 模型文件。

原创 X3运行paddle-lite Demo

报错2：dbind-WARNING **: 15:57:44.148: AT-SPI: Error retrieving accessibility bus address: org.freedesktop.DBus.Error.ServiceUnknown: The name org.a11y.Bus was not provided by any .service files。$ ./download_models_and_libs.sh # 下载模型和预测库。git clone直接下载到X3上。

转载 pytorch导出onnx

多输入网络构建、模型导出生成ONNX格式、导出的ONNX模型有效性验证三个部分。

转载 paddlepaddle导出onnx

地平线工具链支持的ONNX模型需要满足 opset_version=10/11 且 ir_version≤7，当拿到的ONNX模型不满足这两个要求时，可以修改代码重新导出，或者尝试编写脚本直接修改ONNX模型的对应属性，第二种方式的示例代码如下。检查导出的ONNX模型和原始的PaddlePaddle模型是否有相同的计算结果。此时ONNX模型的ir_version=6，opset_version=10，满足地平线工具链的转换条件。验证ONNX模型的正确性，会检查模型的版本，图的结构，节点及输入输出。

转载 波士顿房价预测

但在实际问题中，数据集往往非常大，如果每次都使用全量数据进行计算，效率非常低，通俗地说就是“杀鸡焉用牛刀”。神经网络的标准结构中每个神经元由加权和与非线性变换构成，然后将多个神经元分层的摆放并连接形成神经网络。在现实中存在大量的函数正向求解容易，但反向求解较难，被称为单向函数，这种函数在密码学中有大量的应用。神经网络模型的损失函数就是这样的单向函数，反向求解并不容易。求解Loss函数最小值可以这样实现：从当前的参数取值，一步步的按照下坡的方向下降，直到走到最低点（Gradient Descent，GD）。

原创 pip install问题

中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/2）pip安装源默认是国外的网址，在安装时，可能会出现访问慢导致连接超时，无法下载安装第三方库。中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/1）网络出现了问题导致安装时与pip安装源网站连接超时，无法下载安装指定的第三方库。解决办法: 指定源，命令如下。

原创 X3派caffe yolov3 部署demo

模型所需要的prototxt和caffe模型yolov3.caffemodel文件放置在docker中的。可以直接调用执行好的模型进行推理，但是为了我觉得这种方案对于未来要如何部署自己的模型是无意义的。再执行 sudo python3 inference_model_bpu.py，成功输出。执行python3 ./inference_model.py。2、 准备校准数据: ./02_preprocess.sh。1、 模型验证： ./01_check.sh。3、模型转换 ./03_build.sh。

原创 X3派 部署pytorch yolov5 demo

v "J:\深度学习\OpenExplorer\horizon_xj3_open_explorer_v2.2.3_20220617":/open_explorer。转换我们的模型输入命令：hb_mapper makertbin --config convert_yolov5s.yaml --model-type onnx。-v "J:\深度学习\OpenExplorer\dataset":/data/horizon_x3/data。仅用在画框的时候，如果用自己的数据集的话，参考。

原创 交叉编译工具

可用于交叉编译ARM（32位）系统中所有环节的代码，包括裸机程序、u-boot、Linux kernel、filesystem和App应用程序。用于编译 ARM 架构的裸机系统（包括 ARM Linux 的 boot、kernel，不适用编译 Linux 应用 Application），一般适合 ARM7、Cortex-M 和 Cortex-R 内核的芯片。可用于交叉编译ARM（32位）系统中所有环节的代码，包括裸机程序、u-boot、Linux kernel、filesystem和App应用程序。

原创 ubuntu中编译serialplot

注：1.xxx为你的Qt qmake的位置，例如我得为：/home/chen/Qt5.9.9/5.9.9/gcc_64/bin/qmake。sudo ./qt-opensource-linux-x64-5.12.9.run //运行前断开无线网。/opt/Qt5.12.9/5.12.9 //红色替换成你的路径。一般结果为： /usr/bin/qmake -> qtchooser。cd /home/workspace/ //进入。一般路径为：/usr/bin/qmake。

原创 结构体指针、数组指针和结构体数组指针

首先让我们定义结构体：struct stu{char name[20];long number;float score[4];};再定义指向结构体类型变量的指针变量：struct stu *student; /*定义结构体类型指针*/student = malloc(sizeof(struct stu)); /*为指针变量分配安全的地址*/结构体成员调用：student->namestudent->numberstudent->scoreint a[5]={1,2,3,4,5};int *p=NULL;//

原创 Linux LED驱动

/ 注册, 告诉内核。.owner = THIS_MODULE, /* 这是一个宏，推向编译模块时自动创建的__this_module变量 */copy_from_user(&val, buf, count);//用户空间数据到内核 copy_to_user();if (argc!= 2)//传入参数为2个。/* 配置GPF4,5,6为输出 */

原创 Linux驱动框架

* 创建/dev/xyz设备节点 */major = register_chrdev(0, "first_drv", &first_drv_fops);// 注册驱动, 告诉内核。

原创 Ubuntu docker 基本操作+xshell连接docker

而只有 root 用户和 docker 组的用户才可以访问 Docker 引擎的 Unix socket。docker run -it --privileged -dp 外部连接端口号【自己指定】:容器端口号【自己指定】 --name 容器名 镜像 /bin/bash。# 退出容器但不停止/关闭容器：键盘同时按住三个键：CTRL + q + p。1、将Docker容器内的端口与本机的端口实现映射，并创建容器。# 重新启动正在运行的 Docker 容器。# 停止正在运行的 Docker 容器。

原创 Linux-tina4.9报错

如果是64位系统的话还需要安装32位兼容包。再次 make 就没有报错了。往大了改，504的倍数。

原创 ssh+wifi自动连接

获取源码git clone https://github.com/DongshanPI/Yzukilizard-v851s-TinaSDK。打补丁cp -rfvd Yuzukilizard-v851s-TinaSDK/* tina-v853-open/wifi -c wangxin 17342615985wx //(d1)直连。//在sleep下面一行添加 wifi -c wangxin 17342615985wx。一、自启步骤中添加连接wifi命令。二、配置sshd_config。

原创 ubuntu docker

lunch第一次要同意全志协议 yes。查看存在的docker容器。然后就可以adb连接烧写了。

原创 Linux内核查询

对于Ubuntu，这意味着我正在使用桌面版本。由于dmesg提供了很多信息，因此您应该使用类似less的命令来阅读它。您还可以将uname命令与-a选项一起使用。如果需要，这将提供更多的系统信息。这意味着您正在运行Linux内核5.3.0-28，或者更笼统地说，您正在运行。dmesg是用于编写内核消息的功能强大的命令。版本，因此在Linux上进行grepping应该会提供所需的输出。您也可以使用它来确定您使用的是32位还是64位系统。您会看到类似于我们用uname看到的输出。版本，它应该是server。

原创 VMware虚拟机扩容

在红字提示 Partition #1 contains a exit4 signature时，这个我百度了是删除文件系统，我这里选择了Y对原系统文件也不影响（无论是系统文件，还是自己创建的文件，安装的软件都没有影响）5，删除完成后创建分区，依次输入n，p，回车，回车，+40G（在Last sector输入+40G）2，运行虚拟机进入系统，使用 sudo df -h查看下现有硬盘容量48G，可用只有4.4G。6，继续输入p命令，查看硬盘容量Size是否有变化，确认无误后再输入a，再w命令保存。

原创 vscode+ubuntu+github

git vscode

原创 配置pytorch环境

pytorch

原创 ubuntu开启TFPT

TFPT ubuntu

转载 阻抗匹配的简单理解

阻抗匹配

转载 find_packakge

OpenCV