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RSS订阅原创 彻底解决 ModuleNotFoundError: No module named ‘torch_scatter‘
No module named 'torch_scatter'，找了很多的安装方法，都不好使，特别是对新版的pytorch+cuda环境。这个torch_scatter是非官方的库，经常安装失败，机缘巧合发现torch_scatter有github。我需要的是scatter_add，对应的脚本如下。然后就可以调用本地的脚本了。
2024-03-12 22:09:09
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原创 nvidia chat with rtx 安装教程
改\RAG\string.dat，最后几行，把里面的软件源改成阿里云的软件源，清华源也可以。下面是骚操作，\RAG\RAG.nvi，改成如下，修改了一些安装提示，可以知道安装卡在哪步。安装包有35g，特别大，但是我用nas配合千兆网下载的，速度非常快，10分钟左右。后记，我的ai model少一个选项，推测是显卡性能不够，另一个模型不能使用。如果你用了梯子，能够打开对话窗口，但是马上会有这样一个错误提示。第三步，等待进度条，这里有一些下载的东西，需要梯子。第二步，运行安装包。第一步，打开官网，下载安装包。
2024-02-19 16:59:57
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原创 三天搞定双摄像头交叉立体动捕，第三天
最后重新新建环境，安装conda，pytorch2.0，opencv4.6，能跑通最后一份代码，前面的一些代码应该跑不起来，在不同环境上跑吧。后面如果继续做的话，把上面的点线改成每块骨骼的旋转矩阵，赋值给骨骼动画，然后定位只取一个比较稳定的点，再加上滤波，应该能好很多，以上问题的顺序忘了，反正不同的组合出现不同的问题，总结一下就是环境的版本组合问题，torchvision0.15是不同的，（不知道问题在哪，反正重装能好使）再小小写个unity代码，把深度效果可视化一下，conda安装和pip安装是不同的。
2024-01-26 08:00:00
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原创 三天搞定双摄像头交叉立体动捕，第二天
R2=R0*R1.inv()就可以得到两个摄像机的相对位置，而我在这里卡了很久，理论上摄像机的位姿是相对标定板的坐标系为原点，所以标定板移动摄像机的位姿也会移动，但是两个相机的相对姿态是不变的，可是我计算出的结果一直在变。而且资料里坐标系也不同，有z轴朝里的，也有朝外的，在图片上画的框也不同。第二天，我想起来aruco可以得到摄像机的相对姿态，但是查到的资料都是利用单个标记，没有使用整个charuco标定板的，虽然文档里有提到。试了其他的计算组合，各种取逆，取转置，都不对。查了大量资料，最有价值的如下。
2024-01-25 08:00:00
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原创 三天搞定双摄像头交叉立体动捕，第一天
剩下的图片拿到opencv里做标定，还是有坐标轴颠倒的情况，之前我就很苦恼，但是棋盘格是最经典的方法，资料也多。aruco的调用在python里的资料非常少，在opencv4.6和4.7的版本变化也比较大，我用的版本是4.8，问题更多，资料更少。三角测量这个函数也是chatgpt告诉我的，后续又查了很多资料，以下参考说明的很详细，我自己试着推导的时候也是推导出了接近的公式。我们都知道使用双摄像头能计算得到深度信息，常见的方法都是基于平行的双摄像头，教程很多，最后可以得到一个深度的点云。
2024-01-24 08:00:00
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原创 协同过滤源代码在真实数据集上运行及优化
5.主函数，写主函数一部分是c语言的习惯，另一部分是随时可以用return打断，否则当执行到thread.join时代码无法ctrl+c打断，只能直接关控制台。（哦，我都是记事本写代码，在控制台执行，没有IDE）3.预测用户评分，这里注意tocsr()，被坑了好久，coo_matrix可以直接进行点乘运算，但是不能做切片运算，切片出来某一行也和普通矩阵索引出来某行不一样。后来4个线程，2.8*4+2.8+2=16，刚好让一台16g内存的电脑随时崩溃，4个子线程，1个主线程，2g系统占用。
2024-01-23 15:23:45
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原创 论文实验2、使用kmeans进行聚类，并给出效果评价
https://blog.csdn.net/zijinmu69/article/details/82708130https://www.cnblogs.com/wangxiaowu/p/13292156.html把上面两个参考链接的代码拼一下就出来了#############K-means-鸢尾花聚类############import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeans
2023-04-25 15:31:38
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原创 论文实验1、安装tensorflow运行节点嵌入相关方法
找到一篇github，https://github.com/shenweichen/GraphEmbedding常见的几个节点嵌入方法介绍的非常详细，照着做实验就行。首先，安装python和tensorflow。python我会一点，tensorflow是一点不会，先找tensorflow安装教程https://www.cnblogs.com/ming-4/p/11516728.html，这个教程看起来挺麻烦先只用python跑代码试试，从DeepWalk开始，安装numpy安装
2023-04-25 10:16:07
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原创 unity解码4k图片过慢，使用turbojpeg加速，使用opencl加速，使用libjpeg，使用v4l2
unity解码4k图片过慢，使用turbojpeg加速，使用opencl加速，使用libjpeg，使用v4l2
2022-08-16 17:13:22
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原创 VR乒乓球项目Unity3D 开发经验整理，5用机器学习训练AI
根据我的经验，这个场景用强化学习比较合适，输入：入射速度，碰撞位置决策：球拍速度，球拍角度反馈：得分，丢分
2020-09-03 14:45:35
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原创 VR乒乓球项目Unity3D 开发经验整理，3AI
其实理论上这个AI应该不难，我们有击球点，假设一个落点，中间是抛物线， 再加入一个第三点就能解出抛物线方程。因为一定要经过球网，所以假设球网上方有一个点。 有了轨迹方程，就可以计算球的出发速度， 这个速度是碰撞后的矢量，碰撞前的速度矢量我们也有， 那就是如何控制球拍发生碰撞才能让球按照计划移动。 根据（可能是）高中物理，完全弹性碰撞的速度计算，m1*v1+m2*v2=m1*v1'+m2*v2'，可以计算出碰撞前的球拍速度。 参考https://baike.baidu.com/item/%E5
2020-08-31 19:11:46
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原创 VR乒乓球项目Unity3D 开发经验整理，2代码
上一篇搭了游戏场景，完全没提代码。因为图形化的部分足够模拟一个世界。下面是编码，其实控制部分的代码少的可怜，重点全在AI上，计分系统量也不少，但我认为那是细枝末节。private void FixedUpdate() { //racket2.GetComponent<Rigidbody>().MovePosition(controller0.transform.position); //racket2.GetComponent<Rigidb
2020-08-29 10:17:12
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原创 VR乒乓球项目Unity3D 开发经验整理，1总纲
最近入手了一套vr设备，舍不得买商店里的游戏，再看看自己不就是程序员嘛。随手开发一个来玩吧先找找csdn看看有没有开源的，找了一阵，全都是2d的简单东西，没有参考价值。还得靠自己，也给后人留点资料。整个过程有几个重要部分，1.场景搭建，物体尺寸一定要和真实世界1：1比例，因为在VR世界里一旦有偏差就会显得不真实2.物理世界模拟，球、球拍、桌子的弹性，弹性损失，轨迹，碰撞后的速度变化3.AI部分设计，挥拍速度，挥拍角度如何计算4.计分系统和其他细节其实为什么没有资料很好理解，.
2020-08-28 16:14:39
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转载 转载，opencv4 缺少ffmpeg gstreamer
用opencv把图片合并成视频，代码遍地都是// jpg2video.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace std;using namespace cv;int main(){ /...
2019-07-26 09:16:57
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原创 杂记，生源地招生路线规划问题
预算有限，有往届学生的生源地信息，选哪几个生源地，怎样规划路线肯定选生源多的地方先去，按生源量将地点排序要走遍，所以是图的遍历问题，印象中应该找最小生成树。但是涉及回程代价乱七八糟的算法，当初都学过，忘得差不多了，重新捡A* 最短路径prim（普里姆）最小生成树dijkstra(迪杰斯特拉) 单源最短路径克鲁斯卡尔...
2019-07-19 11:27:43
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原创 12.轨迹预测，创新点
本篇分析可以创新的一些问题参考别人的文章，基本只要用机器学习做别人没做过的事就行，或者效果更好就行。列举一些痛点1.给智能海上交通使用，要保证准确度2.需要有一定实时性，船舶位置返回后马上预测出下一点位置。3.模型要进化，万一船舶转型或者偶尔出远门呢4.机器学习模型需要大量数据训练，要解决冷启动问题。5.数据的预处理方法，方法是成熟的，但是对问题的解决是创新。...
2019-07-19 11:27:00
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原创 opencv4，树莓派自己编译opencv
背景：搞了个树莓派3b+想用来做opencv图像处理，已经在Windows里写好cpp代码，配好环境迁移就行。流水账：电脑里的opencv是2413（我真是老古董了），官网最新的是4.1.0。第0次：apt-get install opencv2本来以为就简单粗暴，结果python好使，cpp不好使。第一次：寻思自己摸索（以前自己编译过2413）下了源码，下了cmake...
2019-07-19 11:26:33
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转载 20.数据集成、数据整合、数据融合
这是我的博士研究课题，其实研究内容和方向我是有概念的，但是总找不到合适的术语。数据集成是指数据集成已经发展很久了，虽然仍然有很多值得研究的问题。但是百度上都是应用步骤，应用方法，甚至有阿里、微软的广告定义：数据集成是要将互相关联的分布式异构数据源集成到一起, 使用户能够以透明的方式访问这些数据源。集成是指维护数据源整体上的数据一致性、提高信息共享利用的效率;透明的方式是指用户无...
2019-07-19 09:35:56
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原创 18.新的研究题目，一些对时间序列数据的理解
研究问题还是轨迹预测，但是实现预测的方法要重新考虑，这次一定要从头到尾都是自己的算法。一种插值结合神经网络机器学习的轨迹预测方法上面的已经放弃，现在在写结合神经网络的变权重轨迹预测模型哈哈，变的真快，现在在写一种结合神经网络的变权重时间序列预测模型其实研究内容没变，轨迹数据本身就是一种时间序列数据，只是当初老师说我们的横向课题的数据没有代表性，让我多找些数据集。我就找呗，参考了一些...
2018-08-02 22:46:19
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原创 17.论文写作的感想，顺便简单解释无监督学习
论文已经写了很多，虽然明知道不合格，但是这已经是第二遍了。第一次改了7版，然后老师说各种不合格。我就说那保留工作内容，理论部分重写。
2018-07-06 16:05:02
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原创 16.实验分析
本篇总结实验部分要做哪些分析、哪些对比。主要目的是帮助写好论文的实验章节。首先，写清楚实验的数据来源、数据规模、数据包括哪些字段。其次，实验中的各种参数，网络用了几层，什么激活函数，什么特征，，，还有实验机器的性能，cpu、内存、磁盘、显卡、操作系统、编程语言、IDE版本分析的时候要分析时间复杂度、空间复杂度、准确率、各种对比图对于轨迹来说直接在地图上画出来就非常形象...
2018-06-01 14:38:43
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原创 6.1预测模型，灰色模型
灰色模型也是一种预测模型，挺好玩的。适用于小规模的规律性比较强但是容易受干扰的数据。一般把数据画成散点图或者把几个数据加和做散点图看看规律性。如果有明显的拟合曲线就可以拿来用。参考：http://blog.csdn.net/wyh7280/article/details/48230107http://blog.sina.com.cn/s/blog_656fe31a010
2018-05-18 10:34:50
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原创 15.使用matlab的神经网络工具箱进行轨迹预测
经过调查研究，分析衡量，最终选取反向传播算法进行预测，轨迹预测系统的创新点在第12篇。在百度上找bp算法的实现代码，发现matlab的神经网络工具箱特别好用。matlab有自己的优势，也有其局限。优势在于脚本式编程，简单易学、调试方便。局限就是灵活性不够，难以扩展和改进算法内部，无法移植成其他代码，也没法进行服务器编程（其实能，但是是个超级大的坑），效率也是问题。为了偷懒省下自己开发bp算法的工作...
2018-05-04 09:38:29
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原创 14.预测算法的先天缺陷，及解决
每种预测算法都有自己的适用场景，以及先天的优缺点。我们一般会根据研究的问题选取合适的算法，但是因此就要解决算法带来的先天缺陷。于是出现了大量的结合模型，取长补短。或者进行一些处理来避免可能产生的问题。本文就盘点一下各种常见机器学习算法带来的缺陷，1.粒子群优化（PSO）缺陷：容易陷入局部最优的多峰搜索问题。解决：2.反向传播神经网络（BPNN）3.支持向量机（SVM）这篇是从其他文献的分析得到的灵...
2018-04-28 21:47:23
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原创 13.影响预测准确度的因素
首先，预测想达到完全准确是不可能的。然后，和随机猜测相比预测的效果也不容否认，只是预测越准参考价值越大。重点在于预测误差可以不断减小。对于分类问题用准确率衡量，对于回归问题用误差衡量。我研究的轨迹预测问题应该属于回归问题，衡量的标准就是预测出的位置和实际位置的距离。这篇主要谈谈影响预测准确度的因素。对于机器学习来说主要是自变量和因变量如何选取。自变量应该是我能得到的全部数据，因变量是我想得到的预测...
2018-04-08 19:00:09
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原创 11.轨迹预测，具体方法
基本确定思路了，基本就是用机器学习方法，估计比直接拟合准确度高算法如下：1.把数据处理成样本和标签，样本是某时刻t的经度、纬度、速度、方向等信息，标签是t+Δt时刻的位置（经度或纬度），仍然插值计算（线性插值）2.把样本和标签输入机器学习模型，（选取机器学习模型是个问题，某些模型只能做二分类，某些模型需要信息较多，应该选取回归模型）3.测试训练好的模型，统计误差。4.调整参数，例如步长、层数、学习...
2018-03-06 11:15:21
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原创 10.算法实现，难道要学Map-Reduce
有了算法，当然要实现。第一个问题就是选择编程语言，考虑到后面有大规模的数据，可能要用多线程甚至集群来运行。刚好实验室有一台40核80线程2T内存的大型服务器，其实多线程估计就能解决实验。（实验要用大规模数据证实效果，实际应用数据量不大，实时性优化只是锦上添花）服务器是Linux的，所以选择一门能在Linux上多线程的语言就好，matlab的数学处理非常完善，可惜我了解不足，我去看看支持多线程不?M...
2018-02-12 16:30:33
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原创 9.轨迹预测，大致思路
1.将轨迹预处理成30分钟一个点（步长短了没有价值，长了预测精度低，具体选定还要根据效果调整）,gps返回的时间间隔不稳定，可以用插值得到任意时刻的数据。2.把轨迹点想办法做拟合，普通线性函数是够呛了，自己根据实际写个分段函数试试吧。3.做拟合画出拟合曲线，算出要预测的时间点的位置值。4.预测结果和实际位置对比，评估误差。目前比较好的预测是步长半小时误差2km，我们按度计算单位（在经线
2018-01-11 21:02:49
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原创 记录一些意外:ora-09817
症状：数据库远程登陆不了在服务器上普通用户正常使用sysdba登陆不了，提示是ora-09817系统报错根目录剩余0字节检查：去了解 /dev/shm 是什么文件，发现是类似虚拟内存的东西，默认是内存的一半大。好嘛，服务器的内存是2T，所以这个文件夹应该最大可以到1T，但是根目录只有600G，就爆掉了。先重启看看会不会清空。重启并没有解决
2017-12-05 19:07:08
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原创 8.轨迹预测，乱七八糟的预测方法
前面以为合适的预测模型就那么几个，后面思路越来越清晰，细节多了，适用的方法也多了，现在发现模型越来越多。之前的思路先放一放。先总结下学术上有多少预测方法及使用相应方法的一些文献一、传统数学统计学方法1.马尔可夫模型预测2.朴素贝叶斯预测3.高斯过程预测4.灰色模型二、机器学习方法、启发式算法5.机器学习预测：SVM,BP,神经网络6.仿生算法：粒子群算法，遗传算法，三、深度学习预测四、波形处理算法...
2017-11-29 09:46:19
21219
5
原创 记录一些意外：ORA-01653
今天同学告诉我数据库插入数据会报错，我明明设置了unlimited，怎么回事呢？alter tablespace fishery add datafile '/home/oracle/data/fishery02.dbf' size 500m autoextend on next 500m maxsize unlimited;
2017-11-13 11:14:28
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原创 6.预测模型，难点分析
经过最近的研究，发现对于轨迹预测我可以做的大概有三个方向：1.改进数据预处理，提供更利于学习的抽象轨迹2.做数据融合，增加预测信息提高预测精度3.改进学习模型，使用理论上准确率就低的模型是无意义的，但是改进模型需要扎实的数学基础而且难度极大准备再研究半个月左右预测模型，没有突破就转移到其他方向。先说机器学习这件事，感觉是从变化的东西中找到不变的地方，利用这不变的一点来判断其他。
2017-10-31 14:53:33
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原创 记录一点意外
arcgis安装了portal之后用https访问提示不安全。情况分为https访问arcgisServerhttps访问webAdapterhttps访问portal参考：http://server.arcgis.com/zh-cn/web-adaptor/latest/install/iis/enable-https-on-your-web-server-p
2017-10-27 00:09:59
186
原创 记录一些意外：ORA-00020:maximum number of processes (1500) exceeded 错误解决方法
就是题目的错误sysdba登录不上一些博客提供的方法是改参数，杀进程，查看状态问题是无法登录啊，只能去找杀进程的资料现在纪录方法查看进程ps -ef|grep LOCAL 杀进程ps -ef|grep oracleorcl|grep -v grep|cut -c 9-15|xargs kill -9杀进程以后应该就好了，然后查看oracle日志找
2017-10-23 16:56:15
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