LLY_A_的博客

原创 github代理-github

github 代理 网址：https://ghproxy.com/终端命令行支持终端命令行 git clone , wget , curl 等工具下载.支持 raw.githubusercontent.com , gist.github.com , gist.githubusercontent.com 文件下载.注意：不支持 SSH Key 方式 git clone 下载.git clonegit clone https://ghproxy.com/https://github.com/st

原创 undefined reference to `cv::destroyWindow(std::__cxx11::basic_string＜char, std::char_traits＜char＞, s

出错信息：/home/project/src/tasks.cpp:361: undefined reference to `cv::imread(std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > const&, int)'1原因：注意上面的那个__cxx11。旧版本编译器编译出来的代码中，不会有这个符号。用于编译该代码的gcc编译器的版本是5..

原创 Python读取文件夹所有指定类型文件

代码利用os.walk()找到所有文件名，再利用string.endswith()判断文件类型，就能提取出来了import os# directory-主路径# fileType-指定文件类型# fileList-目标类型文件列表（路径+文件名）def SearchFiles(directory, fileType): fileList=[] for root, subDirs, files in os.walk(directory): ...

原创 python函数如何传递多个参数

1、在python自定义函数中，如果需要传入的实际参数有多个，我们在定义形式参数的时候，可以有两种形式，一是*parameter，二是**parameter。这两种分别提供了传入的参数是多个的形式。*parameter。这种形式表示接收任意多个实际参数并将其放到一个元组中，类似于传递地址的形式，将多个数据一次性传入。def printcoff(*para): for item in para: print(item)printcoff("karl","inter","kil...

原创 argparse简要用法总结

参考：http://vra.github.io/2017/12/02/argparse-usage/argparse是python自带的命令行参数解析包，可以用来方便地读取命令行参数，当你的代码需要频繁地修改参数的时候，使用这个工具可以将参数和代码分离开来，让你的代码更简洁，适用范围更广。argparse使用比较简单，常用的功能可能较快地实现出来，下面我分几个步骤，以Python3为例，逐渐递增地讲述argparse的用法。1. 基本框架下面是使用argparse从命令行获取用户名，然后打印.

原创 论文阅读笔记PifPaf: Composite Fields for Human Pose Estimation

一、主要贡献解决了给定单个输入图像的完善的多人 2D 人体姿态估计问题。 我们专门解决了自主导航设置中出现的挑战，如图 1 所示：(i) 宽视角，人类分辨率有限，即 30-90 像素的高度，以及 (ii) 行人相互遮挡的高密度人群 . 当然，我们的目标是高召回率和准确率。二、思想概述新方法 PifPaf 使用Part Intensity Field (PIF) 来定位身体部位，使用Part Association Field (PAF) 将身体部位相互关联以形...

原创 理解LSTM网络

参考链接循环神经网络人类不会每一秒都从头开始思考。当你阅读这篇文章时，你会根据对之前单词的理解来理解每个单词。你不会扔掉所有东西，然后重新从头开始思考。你的思想有恒心。传统神经网络无法做到这一点，这似乎是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发生的事件进行分类。目前尚不清楚传统的神经网络如何利用其对电影中先前事件的推理来通知后面的事件。循环神经网络解决了这个问题。它们是带有循环的网络，允许信息持久化。循环神经网络具有循环。在上图中，一大块神经网络，一种一种，看一些输入..

原创 argparse.ArgumentParser()用法解析

官方参考链接argparse模块argparse是一个Python模块：命令行选项、参数和子命令解析器。argparse 模块可以让人轻松编写用户友好的命令行接口。程序定义它需要的参数，然后 argparse 将弄清如何从 sys.argv 解析出那些参数。 argparse 模块还会自动生成帮助和使用手册，并在用户给程序传入无效参数时报出错误信息。使用流程创建解析器parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some i

原创 远程让服务器在后台训练模型命令【nohup, screen】

一般连接服务器软件，在训练模型时，如果软件与服务器连接断开，则训练中断，有以下两个命令非常好用：nohup python train.py 参数 & 这条命令很方便，比如你训练时在(python train.py 参数 )前面加nohup命令，后面加&就可以。默认将当前的输出打印在当前目录的nohup.out文件里，随时连接可以查看，也不怕断开连接训练不会继续nohup python -u test.py > test.log 2>&1 &...

原创 论文笔记----Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation

概述：

原创 torch.flip

import torcht1 = torch.arange(16).view(2, 2, 2,2)print('x=\n',x)t2 = torch.flip(x, [2])print('a=\n',a)t1= tensor([[[[ 0, 1], [ 2, 3]], [[ 4, 5], [ 6, 7]]], [[[ 8, 9], [10, 11]], .

原创 AverageMeter()的作用与用法

utils.py源码from __future__ import division, absolute_import__all__ = ['AverageMeter'][docs]class AverageMeter(object): """Computes and stores the average and current value. Examples:: >>> # Initialize a meter to record loss

原创 (三)如何在GPU上运行

1、判断GPU是否可用torch.cuda.is_available()device=torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")2、把模型参数和input数据转换成cuda支持的数据类型model.to(device)x_true.to(device)3、在GPU上计算结果也为cuda的数据类型，需要转化为numpy或者torch的cpu的tensor类型predict=predict.cpu().

原创 (二)模型构建优化损失函数API的使用

1、nn.Modulenn.Module是torch.nn提供的一个类，是pytorch中我们自定义网络的一个基类，这个类中定义了 很多有用的方法。

原创 (一)张量的创建和属性

1、torch.Tensor()是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,是默认的tensor类型（torch.FlaotTensor）的简称。array1=np.arange(12).reshape(3,4) #生成一个列表array1=torch.Tensor(array1)print(array1)2、一个空张量tensor可以通过规定其大小来构建：torch.IntTensor(2, 4).zero_()0 0 0 00 0 0 0[torch.IntTensor of..

原创 深度学习的三个概念：Epoch, Batch, Iteration

名词解释：Epoch（时期）： 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播） 再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch来进行训练。** Batch（批 / 一批样本）： 将整个训练样本分成若干个Ba...

原创 pytorch指定GPU训练

主要讲单机多卡（单主机多GPUs训练）使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在多个GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量，其中每个GPU被编上了序号：[0,1,2,3]0. 显卡编号（什么是主卡）在默认情况下，标号为0的显卡为主卡，如主机中有4块显卡，那么每张显卡的默认标号为[0,1,2,3]。如何将其他显卡设置为主卡呢？通过os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]指定所要使用的显卡，如：os.environ[

原创 Tensorflow2 GPU的使用与分配

1.获得当前主机上特定运算设备的列表gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')cpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')print(gpus, cpus)2.设置当前程序可见的设备范围默认情况下 TensorFlow 会使用其所能够使用的所有 GPUtf.config.experimental.set

原创 Ubuntu18解决：Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set

实验环境ubuntu18NVIDIA GeForce GTX 1050CUDA11.0CUDNN 8.0Tesorflow-gpu 2.4.1问题分析原因据说是Tesorflow-gpu 2.4.1，默认情况下，不再注册XLA：CPU和XLA：GPU设备。如果确实需要它们，请可使用os.environ['TF_XLA_FLAGS'] = '--tf_xla_enable_xla_devices'但是此标志最终将在后续发行版中删除。解决方法将import tensorflow

原创 pandas.DataFrame.plot( )参数详解

参考：链接介绍使用DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线，默认按照列columns的名称在适当的位置展示图例，比matplotlib绘制节省时间，且DataFrame格式的数据更规范，方便向量化及计算。DataFrame.plot( )函数：DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, la

原创 opencv-python版(学习总结二)

1、颜色识别跟踪import cv2import numpy as npframeWidth = 640frameHeight = 480cap = cv2.VideoCapture(1)cap.set(3, frameWidth)cap.set(4, frameHeight)cap.set(10, 150)myColors = [[5, 107, 0, 19, 255, 255], [133, 56, 0, 159, 156, 255],

原创 Gazebo [Err] [REST.cc:205] Error in REST request

来源：YouTube视频# 使用文本编辑器编辑以下文件$ sudo gedit ~/.ignition/fuel/config.yaml # url： https://api.ignitionfuel.org # 注释掉此行 url: https://api.ignitionrobotics.org # 新增此行

原创 Joint state with name: “base_l_wheel_joint” was received but not found in URDF

ROS-melodic下运行出现[ WARN] ：Joint state with name: “base_l_wheel_joint” was received but not found in URDF原因是在robot描述文件URDF中关节定义出错，找到launch文件使用的URDF描述文件，并将left_wheel_joint修改成base_l_wheel_joint，将right_wheel_joint修改为base_r_wheel_joint。...

原创 ROS学习笔记riki

ROS学习笔记1.搜索所要安装的包To find available packages, use:报错信息：apt-cache search ros-kineticc：出现Could not find a package configuration file provided by "ros-kinetic-octomap-msgs" with any of the following names: octomapConfig.cmake octomap-config.cmake终

原创 opencv-python版(学习总结一)

视频学习：2020最新-3h精通Opencv1、读取视频import cv2cap = cv2.VideoCapture("Resources/3.mp4")while True: succes, img = cap.read() cv2.imshow("Video", img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord( 'q'): # 总体效果：按下q键后break。cv2.waitkey(1)在有按键按下的时候

原创 安装python3.8后,Ubuntu无法打开终端gnome-terminal的解决方法整理版(importerror _gi)

最近打算学一下tensorflow,发现tensorflow官方只支持和mac和linux,恰好之前在操作系统课上装了Ubuntu18.04的双系统,于是打算在Ubuntu捣鼓一下.没想到,linux上配环境各种bug,一路下来,头发都掉不少在更新了python3.8后,发现Ubuntu上的gnome-terminal无法用快捷ctrl+alt+T打开了,右键点击也是一直转圈啥反应都没有.只剩下桌面右键点击,选择终端这一个途径.到了发现原因竟然是在将python3重定向为python3.8即建立软链

原创 Linux创建串口别名

Linux创建串口别名我们在插入串口之后，总要查看一下串口号，然后才可以连接到对应的串口。但是在Linux下，我们可以将对应的设备编写到rules文件，在我们插入新设备时候，就可以直接根据我们设置的串口名字找到对应设备，这可以应用到自启动的设备中，不会因为串口号不对应导致不必要的错误。一、当挂载的驱动各不相同时说明：我们在ubuntu下插入驱动，cp2102会显示为ttyACM*，而ch340会显示为ttyUSB*，我们可以依据这个属性将两类驱动使用系统识别我们插入的是什么设备，此时的串口号将不再作为

原创 nano学习记录

连接WiFinano修改分辨率

原创 Java的类对象

获取类对象的方法实例：public class TestClassObject { public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, ClassNotFoundException { Student sm=new Student(); //方法1 Class c1=sm.getClass(); //方法2 Class c2=

原创 Java之Socket编程

开发步骤

原创 IP和Port

原创 java之死锁与线程通信

死锁所谓死锁，就是指两个或两个以上的线程/进程在执行的过程中，因争夺资源而造成的一种相互等到的现象，如果没有外力作用，他们将无法进行下去。产生死锁的可能原因有：1、系统资源不足2、资源分配不当3、进程/线程运行推进的顺序不合适产生死锁的四个必要条件：1、互斥条件，指分配的资源进行排他性使用，即在一定的时间内该资源只能被一个进程/线程占用，如果此时还有其他进程/线程请求该资源，则只能等待，直到该资源占用着自己使用完成后释放。2、请求与保持条件，指进程/线程已经获得了资源，又提出了新的资源请求，

原创 Java之线程与进程

的法国红酒看来

原创 Map接口与实现类以及HashMap

Map父接口**特点：**存储一对数据(Key-Value)，无序，无下标，键不可重复，值可以重复。HashMap介绍基于哈希表的Map接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许 null值和null键。（HashMap 该类与大致等效Hashtable，不同之处在于它是不同步的，并且允许为null。）此类不保证映射的顺序。特别是，它不能保证顺序会随着时间的推移保持恒定。实例：import java.util.HashMap;public class TeatHashMaps {

原创 java之List实现类

ArrayList【重点】数组结构实现，查询快，增删慢。jdk1.2版本，运行快，线程不安全。实例：import java.util.ArrayList;public class TestArryList { public static void main(String[] args) { ArrayList list1=new ArrayList(); System.out.println(list1.size()); list1

原创 谈谈java中的BigDecimal

BigDecimal位置：java.math包中。作用：精确计算浮点数。创建方式：BigDecimal bd=new BigDecimal(“1.0”);产生背景：public class TestBigDecimal { public static void main(String[] args) { double b1=1.0; double b2=0.9; System.out.println(b1-b2); }}运行结果

原创 java之String类和StringBuffer和Stringbulider

String类string字符串是常量，创建后不可改变。字符串字面存储在字符串池中，可以共享String s1=“Hello”; 产生一个对象，字符串池中存储String s2=new String(“Hello”); 产生两个对象，堆、池中各存储一个，返回堆中地址。public class TestString { public static void main(String[] args) { String s3=new String("abc"); //

原创 JAVA之自动装箱与拆箱

Java1.5以后，为了进一步解放程序员的双手，Java引用了自动装箱（AutoBoxing）和拆箱（UnBoxing）。概念：自动装箱：Java自动将原始数据类型转化为相应的包装类对象，例如，把int转化为Integer。拆箱：自动装箱的反过程，相应的包装类对象转化为原始数据类型，例如，把Integer转为int。实现机制：当发生自动装箱时，编译器自动调用了valueOf()方法，得到相应的包装器对象，当发生拆装时，编译器自动调用了xxxValue()方法（例如IntValue，LongVa

原创 java之多态

概念：父类引用指向子类对象，从而产生多态。二者具有直接或间接地继承关系时，父类引用即指向子类对象，即形成多态。父类引用只可调用父类中声明的属性和方法，不可调用子类中独有的属性和方法。...

原创 java内部类

成员内部类概念：在一个类内部再定义一个完整的类。特点：编译后可生成独立的字节码文件。内部类可以访问外部类的私有成员而不破坏封装。可谓外部类提供必要的功能组件。定义了成员内部类后，必需使用外部类对象来创建内部类对象，而不能直接去new 一个内部类对象， 即 ： 内部类 对象名 = 外部类对象.new 内部类（）；如果外部类和内部类具有相同的成员变量或方法，内部类可以直接访问内部类的成员变量或方法，但如果内部类访问外部类的成员变量或者方法时，需要使用this