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RSS订阅原创 网络问题修复记录
总结：遇到问题，先按逻辑分析可能的原因，注意细节，越想偷懒， 时间花得越多。ping www.baidu.com 目前不可达 解析网址错误。但当前的被设置为192.168.1.254了导致外网不同。现象：设置固定ip后，xshell能连接，外网不能访问。ping 8.8.8.8 不通。可行，但重启后就失效了。
2023-08-11 09:24:54
217
原创 MFC---摄像头检索以及com组件初始化问题
通常，如果一个应用程序或线程需要与UI交互或依赖于某些只能在STA模型中运行的COM组件，那么它会使用STA模型。相反，如果性能是主要关注点，并且对象是线程安全的，那么可以选择MTA模型。封装的dll中有该函数，mfc，自己测试时正常，其他人使用时却异常，分析原因后是自己使用时是在主线程中调用，而其他人使用时是在其他线程中调用。如果在后台线程中执行COM操作而没有显式初始化COM，那么这些操作可能会失败。同样，如果在STA线程中创建了一个对象，而此对象只在MTA中有效，那么也可能会遇到问题。
2023-08-10 11:23:39
179
原创 无监督学习与自监督学习的区别
广义上也是一种无监督学习方法，因为不依赖标签数据，但个人觉得还是不归为一类比较好，因为实际上它是将其自身当作监督值来训练的。其目标是利用未标记数据的结构来学习有效的数据表示。这种学习方式主要关注如何从数据自身生成“伪标签”，然后使用这些标签来训练模型。其主要目标是学习到有用的、丰富的。它从未标记的数据中学习模型。在无监督学习中，模型是试图理解数据的内在结构和模式。因此，它通常被用于聚类、降维和密度估计等任务。虽然都是不依赖标签数据的学习方式，但在实现方法和目标上有一些重要的区别。
2023-07-24 11:54:12
187
原创 图像清晰度判断
FFT（Fast Fourier Transform）是一种常用的频域分析工具，可以将图像从空间域转换到频域。在频域中，高频对应了图像的细节部分，低频对应了图像的大致形状。因此，我们可以通过计算图像在高频部分的能量来评估图像的清晰度。
2023-07-19 09:50:55
731
原创 异常点检测
参考链接：时间序列异常检测算法S-H-ESD - Treant - 博客园 (cnblogs.com)机器学习数据分析之异常值检测_`AllureLove的博客-CSDN博客python一维时间序列平滑：移动平均、指数平滑、开尔曼滤波等_`AllureLove的博客-CSDN博客_python 时间序列平滑常用包TsmoothieadtkpyculiarityTwitter开源，直接Pip安装检索不到，我是直接下载安装包来安装的GitH...
2022-04-16 13:14:31
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3
原创 PCL\OpenMesh 网格对象互转
/// <summary>/// PCL mesh 转 OpenMesh mesh/// </summary>/// <param name="trianglesMesh"></param>/// <param name="mesh"></param>void Pcl2OpenMesh(pcl::PolygonMesh trianglesMesh, MyMesh& mesh){ std::vector<Po.
2022-03-12 11:18:22
452
原创 CGAL——补洞
#include <iostream>#include <fstream>#include <vector>#ifdef min#define fooWxfMin min#undef min#endif#ifdef max#define fooWxfMax max#undef max#endif#include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h>#i...
2022-03-12 11:10:59
951
原创 MFC release下 输出调试数据
转载的#define IS_USE_OUTPUT_DEBUG_PRINT 1#if IS_USE_OUTPUT_DEBUG_PRINT #define OUTPUT_DEBUG_PRINTF(str) OutputDebugPrintf(str)void OutputDebugPrintf(const char* strOutputString, ...){#define PUT_PUT_DEBUG_BUF_LEN 1024 char strBuffer[PUT_PUT.
2022-03-01 12:13:54
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原创 Numpy中的索引机制
a = array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])a[-10] #0a[-11] #报越界错误a[2:-5]# [2,3,4]a[-5:2]# []空a[-9:2]# 1a[-10:2]# array([0, 1])切片是顺时针切的，按起始位置到终止位置切，如果跨越索引0，则为空a[::] # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])a[2:]# array([2, 3, 4, 5, 6, 7...
2021-12-27 13:40:37
469
原创 伪排序，排序结果返回链表
还没有调试。慎用 思路：归一化，然后乘以bins，放到到bin区间内,同一个区间的构建一个链表保存。然后将所有区的数据首尾链接在一起// 用于存在值对应的id，可以是数据的offset，也可以是点的x，y坐标，也可以是三维坐标struct coorlist{ //int x, y; int index; struct coorlist* next;};#define FLT_MAX 3.402823466e+38#define FLT_MIN 1.1754...
2021-12-20 21:49:29
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原创 椭圆检测-点到椭圆的近似距离（Rosin distance）
参考文献： P. L. Rosin, “A note on the least squares fitting of ellipses,” Pattern Recognition Letters, vol. 14, no. 10, pp. 799–808, 1993.源码：This is the source code for the paper [Arc-support Line Segments Revisited: An Efficient and High-quality Ellipse Det
2021-12-13 17:25:51
943
原创 mysql 问题记录
1、数值型字符串的过滤问题 数值型字符串范围过滤时，不能直接用字符串过滤，否则会有bug，而且是不易发现的bug e.g:sslv_avg是varchar类型select count(*) from TQXS_SSLV_AVG_STDDEV_WXF where sslv_avg > '0' and sslv_avg <= '2' 过滤时不仅仅会过滤出0~2之间的数字字符串，11, 12这类也会过滤出来，处理方案：select co...
2021-11-30 13:47:04
1098
原创 沙姆镜头（移轴镜头），倾斜拍摄解决景深问题
如果在小物距场景下做单目结构光系统的过程中一般会遇到景深问题，因为单目结构光点云获取利用的就是三角测量，相机与结构光会有一个夹角，如果光机垂直投影，相机倾斜拍摄就会涉及到目标平面不同位置的聚焦，景深不够就会导致有的地方清晰，有的地方模糊，为了获得较好的景深一般会将光圈打到最小，而沙姆镜头可以做到光圈极大时的清晰成像，原理理解起来不算复杂：真正难的是如何在项目中使用。沙姆定理是导致了焦平面偏移的，使用时需要加入了倾斜参数。...
2021-11-26 09:58:13
7182
原创 前端技术总结
element ui 提供了web控件，基于vue的，但貌似没有像echarts的图表Element - The world's most popular Vue UI framework可视化设计element ui，代码生成器form-generator: Element UI表单设计及代码生成器elementui可视化设计_懒人福利，可视化Element UI表单设计及代码生成器_江平舟的博客-CSDN博客django-echarts，图表生成的GitHub - kinegra
2021-11-16 16:49:31
959
原创 ceres solver 使用
// ceres_solver_test.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。//#include <iostream>#include<ceres/ceres.h>#include<opencv2/core/core.hpp>using namespace std;using namespace ceres;using namespace cv;//第一部分：构建代价函数，重载（）符号，仿函数的小技巧stru.
2021-11-16 13:54:05
876
原创 c++ 操作系统检测
来源：itas109的窗口程序* Blog : http://blog.csdn.net/itas109* Github : https://github.com/itas109#ifndef OSPLATFORMUTIL_H#define OSPLATFORMUTIL_H/* The operating system, must be one of: (I_OS_x) DARWIN - Any Darwin system (macOS, iOS, watchO...
2021-10-21 11:17:57
499
原创 内参矩阵、外参矩阵、旋转矩阵、平移矩阵、单应矩阵、本征矩阵、基础矩阵
自己在单目结构光系统、双单目结构光系统及双目相机系统学习的过程中接触到如标题所列的各种矩阵，总感觉理解不到位，现在特总结下，方便日后查阅及修正自己的理解。 自己已经总结了单目相机各坐标系的变换，链接如下：https://blog.csdn.net/wuxianfeng1987/article/details/115375272https://blog.csdn.net/wuxianfeng1987/article/details/115375272 内参矩阵...
2021-10-14 12:07:28
6078
原创 文件系统及数据库了解
了解下当前流行的文件系统及数据库，有个大概的了解，方便定技术路线。目录1、FAT文件系统。2、NTFS文件系统。3、ExtFAT文件系统。4、ext2文件系统。5、ext3文件系统。6、reiserFS文件系统。7、VFAT文件系统。8、APFS文件系统。9、XFS文件系统HDFSHadoopHBaseHiveHadoopHBaseHive总结：ElasticsearchSolr文件系统是操作系统用于明确存储设备（常见...
2021-10-11 11:52:02
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原创 线性代数库
BLASBasic Linear Algebra Subprograms,基础线性代数子程序,既表示API接口规范也表示具体用FOTRAN实现的库,没有针对构架进行优化，因此相对其他库较慢。CBLAS本质是在BLAS的基础上，增加了c的调用方式。LAPACK Linear Algebra Package,是著名的线性代数库,与BLAS一样，既表示API接口规范也表示具体用FOTRAN实现的库，实现了高级的线性运算功能，例如矩阵分解，求逆等，底层是调...
2021-08-28 12:51:19
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原创 计算三角面顶点的法向量
1、计算顶点关联三角面的法向量2、计算顶点关联三角面顶点所在角的角度弧度值，作为权重顶点的归一化法向量为：顶点关联所有三角面的法向量以顶点所在角的角度弧度值作为权重的加权和 / 顶点关联三角面顶点所在角的角度弧度值之和{//std::vector<cv::Vec3f> vertex_normal(point_num); // vertex id => cv::Vec3fvertex_normal.resize(point_num);// store each vert
2021-08-27 16:57:27
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原创 关于c++中.cpp中文导致的编译错误
EAGLE-TextureMapping 在windows编译时，报一堆语法错误,如：应由“>”终止 模板参数列表，却找到“>>”，这个代码用到了模板类，最后定位到模板类前面有中文时就报错了！之前还没遇到过，花了几个小时..! 立个碑 免得再踩坑。定位到错误后，就比较好解决问题了，原始cpp是utf-8编码的，修改为GB2321就没报了感觉编码还是不太适合有中文，不知道什么时候就有坑。vs2019设置文件编码格式：https://blog.csdn.net/m...
2021-08-13 09:25:59
945
4
转载 海天讲座（四）最优传输理论
公元2016年2月11日上午，加州理工学院，麻省理工学院以及“激光干涉引力波天文台（LIGO）”的研究人员在华盛顿宣布人类首次听到了宇宙的涟漪-引力波，从而从实验角度再度证实了爱因斯坦广义相对论。当时，老顾正在飞往加州的飞机上，获知消息后异常激动。从历史上看，爱因斯坦广义相对论的理论自洽性的证明是“正质量猜测”，由丘成桐先生和其学生Schoen于1979年共同完成。后来丘成桐先生所证明的卡拉比-丘流形成为现代超弦理论的基石，丘成桐先生所用的手法是复蒙日-安培方程。老顾此行的目的就是向国际学界同行...
2021-08-10 14:33:43
1584
原创 cv::FileStorage的问题
因为涉及到存储矩阵，因此配置文件也使用cv::FileStorage来写了，结果一上来就出个莫名其妙的中断，中断位置：cv::FileStorage fs("ConfigCache.json", cv::FileStorage::READ);检索了半天，测试了检索到的解决方案都不行！后面才发现问题，写的时候有重复项：fs << "boardSizeH" << m_boardSizeH;fs << "boardSizeH" << m_board
2021-07-30 23:30:50
1264
转载 海天讲座（三）最优传输理论
农历小年附近，老顾从北京回到纽约。与北京火爆热烈的节日气氛相比，纽约的氛围孤独寂寥，冷漠凄清。与几位访问学者和学生漫步在长岛石溪海滩，气候温润，云蒸霞蔚。冬日的大海，澄澈碧蓝，波涛不兴，极目远眺，胸襟万里。 最近来自武汉大学的苏教授实现了三维最优传输映射的算法，令人欣慰。他问起了最优传输理论的变分法中精妙的细节。大家一同热烈讨论，以芦苇为笔，沙滩为纸，摹画推演，轻松随性。风轻雨微，潮起潮落，沙滩上纵横交错的几何图形渐渐被海浪抹平。面向大海，大家久久地陷入了沉思。最后，来自北师大...
2021-07-28 17:44:56
1710
转载 海天讲座（二）最优传输理论
由于原链接公式看不到，所以转了下，如有侵权，联系删除2016这篇文章里说了应用最优传输理论解保面积参数化问题，之前有看过将保面积参数化转化为线性问题的文献，效果也不错。图1. 最优传输理论在计算机图形学领域中的应用：怪兽模型保面积参数化。近二十年来，计算机图形学技术取得革命性发展，游戏产业和电影工业日益蓬勃发展。在CG电影中和计算机游戏中，人物，怪兽等具有独特的表示形式，在这种内在表示形式中几何信息和纹理信息是分离的。我们可以将其比喻为灯笼的构成方式，灯笼的骨架由竹篾扎成，决定了灯.
2021-07-28 16:47:11
1264
转载 海天讲座（一）最优传输理论
由于原链接公式看不到，所以转了下，如有侵权，联系删除2016年图1. 纽约大都会博物馆，武器甲胄展厅。几天前，老顾陪大连来的友人参观了位于曼哈顿的纽约大都会博物馆。博物馆的武器甲胄展馆举世闻名。展厅中央一队重甲骑士，金戈铁马，豪气干云。武士全身披覆凯甲，精钢打造，寒光耀眼，脸罩面具，只留一条狭长眼线，造型奇诡，肃杀冷酷，摄魂夺魄。令人不禁想起李白的《侠客行》：赵客缦胡缨，吴钩霜雪明。银鞍照白马，飒沓如流星。十步杀一人，千里不留行。事了拂衣去，深藏身与名。馆内展览.
2021-07-28 16:26:33
1459
原创 如何理解 Transformer 中的 Query、Key 与 Value
参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_36896856/article/details/103471086 我相信有一堆人和我一样刚开始看Transformer 中的 Query、Key 与 Value都是一脸懵逼，参考链接里算是比较容易看懂的，但我觉得仅仅讲清楚了怎么计算Query、Key 与 Value与Transformer计算过程，却没讲为什么这样算，自己很幸运看了同样是2017凯明大神的一篇文章：《Non-local Neural Networks...
2021-07-23 16:46:23
5035
3
原创 先验融入深度学习框架案例2-指纹检测
指纹具有纹理及方向上的先验，作者通过gabor滤波器组提取指纹的方向信息，并融入模型。这篇文献还有其他亮点：Finger 特征点坐标的表示方式图像经过目前设计神经网络一般都是图像的分别率下降，而通道增加，finger net输入分辨率512*512，最后变为64*64，这时一种方法是将图像上采样到512*512，然后再回归坐标，而作者的做法是在回归目标上做到原始分辨率级别的坐标回归：用三个图来表示最终的预测坐标：1. 细节点分数图尺寸为64×64×1，表示在像素点(x,y...
2021-07-15 15:27:44
805
3
原创 深度学习-技能点
图像增强https://blog.csdn.net/wuxianfeng1987/article/details/118729103样本裁剪https://blog.csdn.net/wuxianfeng1987/article/details/118575733先验知识融入深度学习框架待总结...自动聚类融入深度学习框架待总结...困难样本挖掘待总结......
2021-07-15 14:12:40
106
原创 图像样本增广，yoloV5扩展
albumentationhttps://albumentations.ai/docs/#getting-started-with-albumentationsBlur 模糊 VerticalFlip 水平翻转 HorizontalFlip 垂直翻转 RandomBrightness 随机亮度 RandomContrast 随机对比度 Flip 翻转 Normalize 归一化 Transpose 转置 RandomCrop 随机裁剪 RandomGamma 随机Gamma Ra
2021-07-14 16:03:10
2990
4
原创 jupyterlab(python notebook) 远程配置
1）安装jupyterlabpip install jupyterlab2）安装 nb_conda_kernelsconda install nb_conda_kernels这个是为了让 jupyterlab识别到虚拟环境中的python内核3）jupyterlab配置远程访问：主要是端口、密码、运行远程访问等：jupyter notebook --generate-config会生成文件：/root/.jupyter/jupyter_notebook_confi...
2021-07-12 15:46:25
620
原创 训练样本裁剪，背景裁剪，yoloV5裁剪样本检测
import osimport pandas as pdimport numpy as npimport cv2import jsonimport randomimport globimport mathimport shutilfrom tqdm import trangefrom pathlib import Pathfrom PIL import Imagefrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport .
2021-07-08 16:13:42
4007
2
原创 python监控显卡的温度
import osimport timewhile(1): shell_str = "nvidia-smi | grep % | cut -d C -f 1 | cut -d % -f 2" result = os.popen(shell_str) result_str = result.read().replace(" ","") result_str = result_str.split("\n")[:-1] print(result_str) ...
2021-07-08 15:55:33
761
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