猪猪的博客

原创 myCobot pro 机械臂（6）逆向运动学

六轴机械臂运动学逆解解析解

原创 myCobot pro 机械臂（5）Robotics Toolbox for MATLA（开发环境：matlab）

感谢《机器人工程师进阶之路：matlab-robotics-toolbox安装方法》目录一、matlab-robotics-toolbox安装方法二、改进DH法对myCobot进行仿真一、matlab-robotics-toolbox安装方法【来自知乎】：Matlab中关于机器人的应用程序还是蛮多的。Peter为了方便教学和研发，他和他的团队开发了Robotics Toolbox这么一个工具箱。工具箱介绍和安装方法都在下面这个链接中可以找到https://petercork..

原创 myCobot pro 机械臂（4）正向运动学——改进DH表示法（开发环境：python）

我只能说，写这篇博客太艰难了……一定要沉住耐心……这个型号的机械臂与官方给的手册里面的参数是有出入的……感谢《台大机器人学课程》《机器人学之运动学笔记【3】—— 机械臂DH表示法+正向运动学（Forward Kinematics）》以及《机器人工程师进阶之路（二）6轴机械臂D-H法建模》这里对myCobot Pro机械臂采用改进DH表示法描述机械臂，下面将会详细介绍流程：一、空间中转轴的相对几何关系一般机械臂初始位置被认为是整体伸直向上。如下图所示：（我这里保持官方给的关节刻度..

原创 流程图的绘图规范

画了多年的流程图，你真的画规范了吗？ | 人人都是产品经理流程有哪些作用？我们为什么要画流程图呢？正确的画流程图规范是什么？ 流程图是一个很强大的工具，在我们的日常工作中经常会使用到。但我们也发现，有时看到别人流程图的画法、规范都不太一样，这是为什么呢？难道流程图就没有统一的标准或规范吗？ 基于这个疑问，我出于好奇认http://www.woshipm.com/zhichang/2329530.html以上为笔记来源出！一、流程图的符号要求 有几个重要且常用的符号：...

原创 （目标检测）①数据集的建立（拍摄收集、数据集标注）

这一系列的博客将会帮助我自己（和大家）认识并熟悉——如何使用YOLO训练自定义的数据集，同时如何部署到Windows以及Linux上，下面有请我的检测目标——拉拉猪！在建立数据集之前，我从网络上收集了一些资料——关于如何建立一个有效的数据集，比如图像数据集的数量，检测目标的位置、大小、方向，甚至是光线、背景等等其他因素的影响，手机出来的资料我总结如下：从不同的背景中拍摄不同角度方向的目标图像：图像数据集中，检测的对象必须至少有一个相似的差不多相同的形状、侧面的对象...

原创 myCobot pro 机械臂（3）简单指令控制机械臂运动（+指令解析）（开发环境：w10 / python）

考试之间还是忍不住想要玩一玩这些东西，太吸引我了！一、简单指令控制机械臂运动一直想要通过指令来控制机械臂的运动，为下一步的视觉伺服到指定的位置做铺垫，所以就简单的写了一个程序来验证一下想法，效果挺好！代码如下：from pymycobot.mycobot import MyCobotimport osimport timemc = MyCobot('COM4', 115200)print("当前的位置关系如下：")angle_datas = mc.get_angles()

原创 myCobot pro 机械臂（2）python-API（开发环境：w10 / python）

一、开发环境的配置Pymycobot 是一个和 Mycobot 进行串口通讯的 python 包， 支持 Python2, Python3.5 及之后版本，使用之前需要做到：（1）在python中安装pymycobot库pip install pymycobot --upgrade --user（2） 下载烧录最新版的固件使用mystudio3.1.3烧录minirobot1.0和atommain4.1版本固件（注意版本！！！）（注意：typeC的线需要分别插在atom和basic

原创 myCobot pro 机械臂（1）初次使用（开发环境：w10 / UI flow）

对机械臂进行安装固定，这边就不进行赘述了！安装后将机械臂上电即可！一、下载安装MyStudiomyStudio 下载地址：GitHub - elephantrobotics/myStudio: A comprehensive software for mycobot. Provides firmware burning, documentation, tutorials, etchttps://github.com/elephantrobotics/myStudio选择最新的版本，然后针对...

原创 吴恩达深度学习（笔记+作业）·第四课·第三周 目标检测（重点解析YOLO算法）

目录一、目标定位二、特征点检测（另一种思路）三、目标检测算法 object detection algorithm四、卷积的滑动窗口实现五、Bounding Box预测（YOLO算法的精髓）六、交并比 IOU七、非极大值抑制 non-max suppression八、锚框 Anchor Boxes九、YOLO算法十、候选区域 Region proposals一、目标定位二、特征点检测（另一种思路）标签特征点的顺序，在所有的...

原创 吴恩达深度学习（笔记+作业）·第四课·第二周 深度卷积网络实例

目录一、经典网络二、Residual Networks（ResNets）三、Inception四、使用开源的实现建议以及迁移学习五、数据增强六、计算机视觉现状总纲经典的网络LeNet-5 AlexNet VGGResNetInception一、经典网络二、Residual Networks（ResNets）一般前后维度设计成相同的，如果不同的话，那就添加一个w来设置成相同的维度三...

原创 （！详解 Pytorch实战：①）kaggle猫狗数据集二分类：加载（集成/自定义）数据集

这系列的文章是我对Pytorch入门之后的一个总结，特别是对数据集生成加载这一块加强学习另外，这里有一些比较常用的数据集，大家可以进行下载：需要注意的是，本篇文章使用的PyTorch的版本是v0.10.0《深度学习常用的数据集，包括各种数据跟图像数据》《kaggle猫狗大战[包含训练(25000张猫狗照片)和测试数据集(12500张猫狗照片)》目录一、加载已被集成在Pytorch中的数据集1、torchvision和torchvision.datasets：数据集2、t..

原创 吴恩达深度学习（笔记+作业）·第四课·第一周 卷积神经网络

目录一、计算机视觉二、边缘检测三、padding、stride四、三维卷积（加入其他通道）五、卷积网络卷积层池化层六、卷积神经网络作业卷积网络的优点一、计算机视觉图片分类、目标检测、风格迁移……二、边缘检测* < ---- 这个*在数学中表示卷积从convolution三、padding、stride这里计算的都是图像的大小，而非图像的通道padd...

原创 吴恩达深度学习（笔记+作业）·第三课·结构化机器学习项目·策略

目录一、正交化二、单一数字评估指标三、满足和优化指标四、（设立 -- > 改变）训练集/开发集/测试集五、人的表现和改善模型六、进行误差分析七、清除标注错误的数据八、快速搭建第一个系统并进行迭代九、在不同的分布上训练和测试十、数据不匹配问题（收集更多的数据）十一、迁移学习十二、多任务学习十三、端到端学习作业一、正交化单独调整，调整的参数不要互相影响在不同数据集上的表现二、单一数字评估指标建议：将问题设置为一个单实数评估..

原创 吴恩达深度学习（笔记+作业）·第二课·第三周 超参数调试、Batch正则化和程序框架

目录一、调试处理（随机-->合适范围内）二、Batch归一化三、Softmax回归四、深度学习框架作业一、调试处理（随机-->合适范围内）随机：应用大一点的mini-batch会减弱正则化的作用合适范围内：现在在说明，为什么使用对数尺的方法，越靠近1，变化的影响的越大，所以靠近1的取值应该间隔小一点，远离1的数值之间的间隔取大一点如何组织搜索过程：二、Batch归一化使得隐藏单元值的均值...

原创 吴恩达深度学习（笔记+作业）·第二课·第二周 优化算法（快速训练模型）

一、Mini-batch梯度下降法最好选择不大不小的mini-batch，这样的效率的是最好的！一般多尝试几个值，找到最合适的那一个！二、指数加权平均（Exponentially weighted averages）...

原创 吴恩达深度学习（笔记+作业）·第二课·第一周 深度学习的实用层面

目录一、训练集train/ 验证集dev(val) / 测试集test二、偏差 / 方差三、正则化（解决高方差）（L2正则化）四、正则化如何预防过拟合五、Dropout正则化（最常用：inverted dropout）六、其他正则化方法七、归一化/标准化：代价函数优化更快捷八、梯度消失 / 梯度爆炸九、权重初始化十、梯度检验（检验反向传播的bug）作业初始化参数正则化Dropout​梯度校验内容涉及：超参数调优、如何构建数据、...

原创 《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · 循环神经网络RNN（难点⏸）（9）

目录一、循环神经网络（基础篇）二、未完待续……一、循环神经网络（基础篇） RNN Cell需要自己写循环：二、未完待续……...

原创 《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · 卷积神经网络CNN（8）

目录一、卷积过程（基础）If Move To GPU作业二、卷积神经网络（高级）InceptionResidual Network一、卷积过程（基础）If Move To GPU#! /usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""============================================时间：2...

原创 吴恩达深度学习（笔记+作业）·第一课·第四周 深层神经网络

目录一、深层神经网络二、深层神经网络的前向传播和反向传播三、核对矩阵维数四、参数和超参数作业：一、深层神经网络二、深层神经网络的前向传播和反向传播三、核对矩阵维数拿出一张纸，计算各个矩阵的维度四、参数和超参数 作业：#! /usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""...

原创 吴恩达深度学习（笔记+作业）·第一课·第三周 浅层神经网络

一、神经网络概览 双层神经网络一般包含输入层、隐藏层、输出层，但是输入层一般用第0层表示二、多个例子中的向量化三、激活函数四、神经网络的梯度下降法...

原创 ❤ 学习PyTorch之前，想问，什么是张量Tensor ？

目录一、张量是什么？张量=容器1.0阶张量：标量- 只有大小没有方向的数2.一阶张量：一维数组 - 有大小有方向3. 二阶张量：矩阵 - 多个一维数组的拼接4. 三阶张量：矩阵的叠加（一张RGB图片）5. 四阶张量：多个三阶张量组成的数组（一个视频 / 多张RGB图片）6. 五阶张量：四阶张量拼接，组成三阶张量的矩阵（多个视频）二、向量、分量、基向量基向量向量和分量三...

原创 ❤ 一张图看懂神经网络的符号参数（+向量化的注意事项）

原创 《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · 多分类问题（7）

9.多分类问题这里应该是 H W C ----> C H W

原创 《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · 加载数据集（6）

8、加载数据集windows需要在下面的代码前面加上 if __name__ == '__main__':#! /usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""============================================时间：2021.8.作者：手可摘星辰不去高声语文件名：.py功能：1、Ctrl + Enter 在下方新建行但不...

原创 《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · 多维特征输入与多层神经网络（+测试集验证）（5）

目录7、处理多维特征的输入与多层神经网络7、处理多维特征的输入与多层神经网络果然，ReLU好用！！！#! /usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""============================================时间：2021.8.作者：手可摘星辰不去高声语文件名：.py功能：1、Ctrl + Enter 在下方新建行但不移动光标；...

原创 关于深度学习中三维矩阵的理解（RGB图像的输入）

#! /usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""============================================时间：2021.8.作者：手可摘星辰不去高声语文件名：三维矩阵-图片.py功能：为了更好的理解三维矩阵的含义1、Ctrl + Enter 在下方新建行但不移动光标；2、Shift + Enter 在下方新建行并移到新行行首；3、Shift + Enter 任意位置换行...

原创 《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · logistic回归（+交叉熵）（4）

6.logistic回归

原创 《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · PyTorch实现线性回归（3）

5.PyTorch实现线性回归① 准备数据集② 设计模型③ 构造损失函数和优化器④ 编写训练周期作业：关于pytorch中的张量和维度的概念...

原创 吴恩达深度学习（笔记+作业）·第一课·第二周 神经网络基础

1.二分分类2.logistic 回归3.logistic 代价函数4.梯度下降法

原创 吴恩达深度学习（笔记+作业）· 符号

作业传送门：【目录】【中文】【deplearning.ai】【吴恩达课后作业目录】m：数据集的规模（m个训练样本）（、）n（）：输入的特征向量的维度（x，y）：一个单独的样本，x是维的特征向量，y是0/1的输出（，）：表示样本一的输入和输出（，）：表示第m个样本的输入和输出：表示第1个样本的输入，里面有j个特征：表示第m个样本的第j个特征量：表示输入矩阵X（矩阵维度：×m）(所有的样本输入)（但是这个是最约束的形式）：表示输出矩阵（矩阵维度：1×m）（所有样...

原创 《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · PyTorch梯度下降法（2）

4.反向传播#! /usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-'''============================================时间：2021.8.13作者：手可摘星辰不去高声语文件名：04-PyTorch梯度下降法.py功能：1、Ctrl + Enter 在下方新建行但不移动光标；2、Shift + Enter 在下方新建行并移到新行行...

原创 《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · overview（1）

前言一、Pytorch 的安装详解：Pytorch(一) Pytorch 的安装：https://blog.csdn.net/qq_23013309/article/details/103965619二、线性模型（穷举法）

原创 吴恩达深度学习（笔记+作业）·第一课·第一周 深度学习概论

目录1.系列课程学到什么2.什么是神经网络3.用神经网络进行监督学习4.关于这门课5.作业1.系列课程学到什么2.什么是神经网络3.用神经网络进行监督学习 4.关于这门课5.作业摘录几个比较重要一点的题目：...

原创 Python多线程编程（详细：适合小白入门）

前言这篇博客的笔记摘录自B站黑马程序员的《python多线程编程》的视频，原视频的地址如下：（博客中的代码全是我手敲的，运行皆可通过，若有错误，欢迎评论指出）https://www.bilibili.com/video/BV1fz4y1D7tU?spm_id_from=pageDriver在学习多线程编程之前，需要学会：基础语法、文件操作、模块应用开发工具：PyCharm内容安排：进程、线程、多任务应用一、进程1.多任务同一时间内执行多个任务主要有两种...

原创 《PyQt5快速开发与实战》—Qt Designer使用 · 布局管理入门（2）

Qt Designer提供了4种窗口布局的方式：一般布局有两种方式：布局管理器进行布局 容器控件进行布局1.使用布局管理器进行布局# -*- coding: utf-8 -*-# Form implementation generated from reading ui file 'layoutWin.ui'## Created by: PyQt5 UI code generator 5.8.1## WARNING! All changes made i...

原创 《PyQt5快速开发与实战》—Qt Designer使用 · Qt Designer快速入门（1）

目录1.新建主窗口2.窗口主要区域介绍3.将.UI文件转换为.py文件①通过命令行把.ui文件转化为.py文件②通过Python脚本将.ui文件转化为.py文件4.界面与逻辑的分离可视化GUI设计工具，帮助快速开发，是专门用来制作PyQt5程序中UI界面的工具，它生成的UI界面是一个后缀.ui的文件，可以通过命令键.ui文件转换成.py文件，并被其他Python文件引用符合NVC（模型——视图——控制器）设计模式，显示和业务逻辑的分离文件位置：1.新建..

原创 洋桃项目组-人机交互界面项目（仅参考）

**********1**********策划任务分工：策划监制+硬件+软件（项目经理+工程师）OLED屏：界面切换、旋转编码器进行切换语音播报：我觉得有那个语音模块这个更加合理U盘可以记录一些产品运行的log，表格文件！！！这个感觉非常不错！！！（CSV？？？ ）☆ 把U盘里面的数据读到单片机当中进行初始化的值！！！（这个点子太好了，自动的直接在电脑上完成！！！）☆**********2**********方案确定1.开发环境2.交互界面...

原创 YoungTalk-STM32入门100步-回顾总结与展望（98-100）

目录​一、回顾总结二、自学指导一、回顾总结二、自学指导泪目~

原创 YoungTalk-STM32入门100步-低功耗原理、看门狗、定时器、CRC与芯片ID（92-97）

目录一、低功耗模式原理二、看门狗三、定时器四、 CRC与芯片ID原理一、低功耗模式原理二、看门狗这里好像算错了 48、58三、定时器这个捕获器岂不是可以制作示波器？？？四、 CRC与芯片ID原理...

原创 YoungTalk-STM32入门100步-DHT11、MPU6050（86-90）

目录一、DHT11原理与驱动二、MPU6050原理与驱动一、DHT11原理与驱动二、MPU6050原理与驱动加油！！！????