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RSS订阅原创 使用花生壳外网远程ssh访问内网主机 亲测有效
因此不能向日葵远程协助，否则妹纸就不能用了，我在家的时候，用一台笔记本连家里wifi，ssh登录台式机就可以共用了。浏览器访问http://b.oray.com ，教程收用SN登录，密码admin 我的提示密码错误，不管了，先用手机号注册并登录了。经常会遇到远程访问其他电脑的需求，一般首选向日葵软件，傻瓜式的连接远程桌面控制，非常方便。左侧菜单选择设备列表，输入刚才台式机得到的SN码，然后会自动识别，直到联通为止。注意，内网也可以操作，不过内网能成不代表外网可以，自家在家操作可以手机开热点试一下。
2023-11-26 22:40:00
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原创 Ubuntu20.04 安装apt install 遇到： Depends: deepin-elf-verify but it is not installable
Ubuntu20.04 安装apt install 遇到： Depends: deepin-elf-verify but it is not installable。
2023-11-26 09:57:04
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原创 qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin “xcb“解决方案
【代码】qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin “xcb“解决方案。
2023-05-10 19:41:33
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原创 cornerSubPix
cornerSubPix 用法及原理，报错 error: (-215:Assertion failed) count >= 0 in function 'cornerSubPix'
2022-10-11 15:31:40
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原创 qemu-user-static, 在x86机器上编译arm架构docker
台式机上编译arm架构的docker镜像，解决 [Warning] The requested image's platform (linux/arm64) does not match the detected host platform (linux/amd64) and no specific platform was requestedstandard_init_linux.go:228: exec user process ca
2022-07-07 16:48:05
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原创 ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memor
ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm).可以看到/dev/shm只有64M， 但是data_loader设置的num_works较多，且其通过共享内存协作，导致内存不足。解决方法：（1）num_workers=0 (注意，设置为1不起作用)（2）docker 容易共享内存加大：重启后：...
2022-06-17 14:25:39
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原创 NMS精简代码
NMS用于剔除图像中检出的冗余bbox，标准NMS的具体做法为：step-1：将所有检出的output_bbox按cls score划分（如pascal voc分20个类，也即将output_bbox按照其对应的cls score划分为21个集合，1个bg类，只不过bg类就没必要做NMS而已）；step-2：在每个集合内根据各个bbox的cls score做降序排列，得到一个降序的list_k；step-3：从list_k中top1 cls score开始，计算该bbox_x与list中其他bbox_
2021-11-01 17:29:56
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转载 Linux shell 提取文件名和目录名的方法
很多时候在使用Linux的shell时，我们都需要对文件名或目录名进行处理，通常的操作是由路径中提取出文件名，从路径中提取出目录名，提取文件后缀名等等。例如，从路径/dir1/dir2/file.txt中提取也文件名file.txt，提取出目录/dir1/dir2，提取出文件后缀txt等。下面介绍两种常用的方法来进行相关的操作。一、使用1、{}1、1、{var##*/}该命令的作用是去掉变量var从左边算起的最后一个’/‘字符及其左边的内容，返回从左边算起的最后一个’/’（不含该字符）的右边的内容。
2021-10-19 15:18:02
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原创 DBSCAN密度聚类示例深入理解
DBSCAN 是基于密度聚类的算法特点：1、无需指定簇的个数2、生成的簇数不确定3、对非凸数据集聚类效果不错核心思想：DBSCAN算法将数据点分为三类： 1.核心点：在半径Eps内含有超过MinPts数目的点。 2.边界点：在半径Eps内点的数量小于MinPts,但是落在核心点的邻域内的点。 3.噪音点：既不是核心点也不是边界点的点。 如下图所示，Eps=5, MinPts=5算法流程：1.将所有点标记为核心点、边界点或噪声点；2.删除噪声点；3.每组连通的核心点形成一个
2021-09-26 20:13:58
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原创 怎么给照片加眼镜（二）：3D眼镜模型合成法
上一篇：怎么给照片加眼镜（一）：UV空间融合法一、背景上节我们使用UV空间融合法给人脸图像戴上了各类眼镜。但是也指明了该方法存在明显的缺陷，即：人脸yaw角度稍大时眼镜像是涂在皮肤上一样，缺乏立体感。现实中眼镜在侧脸时会伸出去一部分。本节我们着重介绍第二种眼镜合成的方法：3D模型生成法。二、3D模型生成法该方法有几类实现方式，我们主要参考[1]中实现方法。其示意图如下：如上，首先需要对2维人脸进行3维重建，比如基于3DMM fitting[2,3,4]，我们采用PRnet[5,6]的方法
2021-08-15 12:27:57
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原创 怎么给照片加眼镜（一）：UV空间融合法
一、背景给人脸图像加眼镜在很多领域都有应用。比如修图换造型、眼镜店眼镜试戴、戴眼镜人脸识别等。给人脸加眼镜的难点在于难以做到自然逼真，且人脸多种多样，角度多变，还存在饰物、头发等遮挡等。目前主流的技术包括：直接贴图、3D模型匹配合成、GAN（生成对抗网络）等技术。本文要介绍另外一种UV空间融合的方法，结合了直接贴图与3D模型生成的优点。该方法在京东faceX-zoo中用来给人脸及口罩，受其启发，我们尝试用来给人脸加眼镜。二、UV空间融合法其示意图如下：整体步骤如下：（1）人脸检测与关键点
2021-08-08 11:53:46
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原创 3D点集之间计算转移矩阵，旋转R，转移T，新增缩放s (总结全面)
1.问题描述：给点两个d维空间中的点集合 常用的转换关系可能包括以下几种：（1）等距变换。需要求R和T。等距变换前后长度，面积，线之前的角度不变。常见于坐标转换、物体移动，姿态变化等。自由度6（3+3）（2）相似变换。需要求R和T及缩放系数s。 常用于非刚体移动，或不同目标匹配对齐，目标缩放等。自由度7（6+1）（3）仿射变换（正交投影）。平移变换T 和非均匀变换（A）的复合，A是可逆矩阵，不要求是正交矩阵。仿射变换对图像旋转+平移+缩放+切变（shear，也叫倾斜变换），相比前两种，变
2021-07-28 14:51:25
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原创 mxnet转onnx及caffe2推理报 Unrecognized attribute:spatial
概述本文主要解决Mxnet 转onnx，以及onnx模型caffe2推理中遇到的两个可能的报错。(1)Don’t know how to map unexprected argument spatial(from operator SpatialBN)(2)onnx.onnx_cpp2py_export.checker.ValidationError: Unrecognized attribute:spatial for operator BatchNormalization问题：（1）mxne
2021-05-31 18:34:45
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原创 Facial Feature Embedded CycleGAN for VIS-NIR Translation 论文解读
Facial Feature Embedded CycleGAN for VIS-NIR Translation论文地址：Facial Feature Embedded CycleGAN for VIS-NIR Translation这是来自武汉大学的一篇VIS 转NIR的论文通常在可见光图像和红外图像存在两种情况转换：IR2RGB: 这在异质人脸识别中使用较多，由于主动红外IR相机图像不受环境光线的影响，且在人脸反欺诈方面的优异性能，得到了广泛使用，但是当今大部分的开源数据集及模型在RGB上表现良
2021-03-03 10:06:19
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原创 onnx 模型转换与 onnxruntime 和caffe2 推理速度比较
onnx 模型转换与 onnxruntime 和caffe2 推理速度比较背景1、模型转换2、PC端运行onnx模型背景pytorch 模型通常包括网络结构.py文件和模型参数文件.pth，通常需要转换为onnx格式再向其他终端或移动端部署（onnx模型一般用于中间部署阶段，相当于翻译的作用）。移动端通常使用ncnn、mnn、Caffe2进行inference，实现实时计算。本文展示pytorch转onnx的模型在PC端 以CPU方式运行。1、模型转换1.1. pytorch 模型转onnx
2021-01-26 18:04:38
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原创 unbuntu 中远程桌面连接 tab键不能用
（在ubuntu中或者远程桌面中）编辑~/.config/xfce4/xfconf/xfce-perchannel-xml/xfce4-keyboard-shortcuts.xml文件，找到下面这行修改为然后就可以使用Tab键自动补全了，如果不行的话就reboot 或重启系统，之后即可解决。...
2019-11-06 10:35:33
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原创 人脸图像光照预处理（1）
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Ma...
2018-11-23 11:15:30
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原创 Delete出错分析总结（个人总结很到位） 0x0000007ff64426f87e(ucrtbased.dll)处（处于dataa.exe中）引发的异常：
近日在调试C++程序中new class 后delete 出现如下错误： 0x0000007ff64426f87e(ucrtbased.dll)处（处于dataa.exe中）引发的异常：0xC0000005:读取位置（0xffffffffffffffff）时发生访问冲突。bimage *metric=new bimage(image); xxxx xxxx delete met...
2018-09-14 09:15:13
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原创 fread函数读不全文件内容，解决方案
最近C++代码中发现使用fopen/fread读取 图像数据.raw格式（二进制）时，发现最后一行总是读不出来，尝试了好几种方法都行不通，最后百度，终于找到问题，总结如下： fread函数并未读全我们文件里的内容，这是因为系统默认文件结束符为ctrl+z，而0x1A的ASCII值恰巧与ctrl+z的ASCII值相等，所以遇到 0x1A fread就不再读文件。 解决方案：把fp = fo...
2018-09-13 10:48:38
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转载 【图像处理】自动白平衡(AWB)
参考 https://blog.csdn.net/lg1259156776/article/details/52012265
2018-08-09 16:37:07
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转载 YUV格式&像素
YUV格式&像素说白了，一幅图像包括的基本东西就是二进制数据，其容量大小实质即为二进制数据的多少。一幅1920x1080像素的YUV422的图像，大小是1920X1080X2=4147200（十进制），也就是3.95M大小。这个大小跟多少个像素点和数据的存储格式有关。下面简述yuv与像素的关系：YUV与像素的关系：YUV是利用一个亮度（Y）、两个色差(U,V)来代替传统的RGB...
2018-07-02 22:25:15
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原创 解决 win10 远程登录桌面遇到 出现身份验证错误，要求的函数不受支持 可能是由于CredSSP加密oracle修正 的问题
解决 win10 远程登录桌面遇到 出现身份验证错误，要求的函数不受支持 可能是由于CredSSP加密oracle修正 的问题 Win10在2018.4 加入了一个关于远程桌面的更新，如果服务器端和客户端没有同时更新该补丁，则无法连接，弹出 函数无法访问，加密oracle修正的问题。 解决方法：（1）home升级专业版 控制面板/系统和安全/系统下查看版本和Windows激...
2018-05-25 18:36:14
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转载 guided Filter--引导滤波算法原理及实现
https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/78372787
2018-05-24 16:28:42
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原创 MATLAB图像处理函数——形态学
形态学 图像处理的几个函数（1）bwareaopen ：作用是删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下conn使用8邻域。 BW = imread('text.png'); BW2 = bwareaopen(BW,50); figure;subplot(121);imshow(BW,[]);subplot(122);imshow(BW...
2018-04-22 14:52:24
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原创 霍夫变换——直线检测
霍夫变换(Hough)通过转换坐标系，将特定形状的检测映射到参数空间中，从而根据参数空间中的值来确定特定形状的相关信息。 Hough变换的比较简单的应用例子有检测直线。检测直线 设空间中有若干点，我们要判断这些点是否能构成一条直线，即为直线检测。平面中直线的通用公式为xcos(θ)+ysin(θ)=ρxcos(θ)+ysin(θ)=ρ。常用的y=wx+by=wx+b公式，因为不能兼...
2018-04-21 21:55:27
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转载 Tensorflow常用函数汇总
转载自：http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/521527661、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始：import tensorflow as tf #定义‘符号’变量，也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("fl...
2018-03-01 08:54:02
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原创 python中 list 与数组的互相转换
python中 list 与数组的互相转换(1)list转array np.array(a)(2)array 转list a.tolist()
2018-02-28 23:29:01
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原创 TensorFlow 学习率 learning rate 指数衰减法。
TensorFlow 学习率 learning rate的设置：指数衰减法。函数：tr.train.exponential_decay 初始时使用较大的学习率较快地得到较优解，随着迭代学习率呈指数逐渐减小。 decayed_learning_rate = learning_rate*(decay_rate^(global_steps/decay_steps) 其中：decay_s...
2018-02-27 21:10:38
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原创 tensorflow 安装GPU版本，个人总结，步骤比较详细
手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.csdn.net/postedit/79307696 此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结，欢迎指教。CUDACUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA...
2018-02-24 20:38:21
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转载 Windows上安装TensorFlow无坑教程
手把手在Windows上安装TensorFlow无坑教程转载原文摘自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_14935c5880102wu86.htmlTensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，可被用于语音或图像识别等多项机器深度学习领域。对于这种高大上的东西估计很多人都想学吧，包括我这位零基础的小编。但网上找到的教程大多都不是新手...
2018-02-10 23:39:19
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原创 api-ms-win-crt-process-l1-1-0.dll 丢失的处理，个人觉得完美
在安装Python3.6后，发现提示api-ms-win-crt-process-l1-1-0.dll丢失，网上搜索后发现很多人都出现了 api-ms-win-crt**.dll缺失的问题，导致一些软件或游戏无法正常运行。总结如下：Windows 通用 C 运行库（Universal C Runtime）是通过Windows Update更新安装到系统的，更新的编号为KB2999226（1...
2018-02-10 22:34:01
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转载 Tensorflow 及卷积神经网络入门
分享一篇文章面向普通开发者的机器学习入门，https://www.jianshu.com/p/05314e94cee9
2018-02-04 22:51:08
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原创 Quartus 综合tcl文件要求
Quartus综合的设置文件是目录下的.qsf文件，但是不建议单独去修改该文件，因为Quartus软件会自动修改配置，从而覆盖用户配置。但是如果你改了，然后点save Project，配置也能生效。比较常规的方式是使用tcl文件配置。Quartus综合自定义的tcl文件：(1) tcl文件（放到综合时工程目录下）A、添加设备及工程约束：set_global_assign
2018-01-25 17:31:41
2461
转载 简明 异步FIFO设计
异步fifo的设计(FPGA)原文摘自：http://www.cnblogs.com/aslmer/p/6114216.html本文首先对异步 FIFO 设计的重点难点进行分析最后给出详细代码一、FIFO简单讲解FIFO的本质是RAM， 先进先出重要参数：fifo深度（简单来说就是需要存多少个数据） fifo位宽（每
2018-01-22 17:04:10
588
转载 正则化方法 （二）
最近在研读西瓜书特征选择与稀疏学习，对于正则化这一内容颇有不解，这篇大作可谓图文并茂，通俗易懂，研读之外转载分享。1. The Problem of Overfitting1还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据，很明显，随
2017-12-24 10:12:15
466
IMX290 datasheet
2018-07-10
High Dynamic Range Imaging 2nd Edition 参考HDR MATLAB工具箱及demo
2018-05-25
空空如也
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