S1NH

一位保守党政客讲得再清楚不过，穷人全都“必须要不断地吃，不断地喝，不断地工作，不断地死去”。

那天他看外面阳光很好，于是穿上自己最喜欢的衣服，带上自己觉得最好看的遮阳帽，独自一人悄悄走向了远方，然后再也没回来。

建议

1. 尽量不要尝试新药
2. 与食物一起服用时，有助于防止恶心。当 5HT3 受体主动吸收游离血清素时，通常会引起恶心，因为这种受体存在于消化道内。
3. 抗抑郁药在轻度或中度抑郁症患者中的疗效一直存在争议，并且可能会被副作用所抵消，尤其是在青少年人群中。

草稿

懂王附体，很神奇的强行全面放开了

FastDDS 有两套 API，接近传输层的 RTPS API 和规范的 DDS API。

1. 通过 git squash 合并分支

有的项目要求一个 commit 必须包含完整的功能，但在开发时通常会提交很多细粒度的 commit，比如 add test clean code 等。这种情况下可以使用 git squash 将多个 commit 压缩，得到干净的主分支。

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git merge --squash tmp
git commit -m "squash tmp"

# In the following graph, G is c--d--e--f--g squashed together

          X-------------G stable
         /
a---b---c---d---e---f---g tmp

2. 调试被 squash 后的代码

squash 的优点是可以得到简洁的 commit 记录，但缺失详细的 commit 记录会对后面 debug 造成一些影响。

比如，使用FastDDS后，我一直在调试一个无法重连的bug，通过 log 可以定位到这个 bug 是在一次 2000 行的 commit 引入的。如果现在开始读这两千行代码肯定会浪费很多时间。

现在要借助 github，在 pull request 页面可以找到详细的 23 个 commit 记录，并定位到引入 bug 的 commit：

为了防止这个 commit 不完整，我们需要手动下载引入 bug 的代码，和引入 bug 之前的代码，分别做一次回归测试。（手动下载代码的原因是，这些 commit ID 不在 git repo 里，无法 checkout）

在 master 里改完 bug 以后，为了防止引入新 bug，别忘了跑回归测试。

刚开始用 FastDDS 的时候就发现这个问题，原以为是共享内存 deadlock 了，于是就有了前面关于 boost 鲁棒锁的那篇帖子。但问题并没有这么简单 >_<

对 FastDDS 程序进行 debug 时，将 subscriber 暂停，等一会再重启，subscriber将无法再次接收数据。Publisher / Subscriber 的日志如下

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Publisher
2022-09-06 14:10:47.049 [RTPS_TRANSPORT_SHM Warning] SHM Port 7413 failure: the port is marked as not ok! -> Function try_push
2022-09-06 14:10:47.049 [RTPS_TRANSPORT_SHM Warning] (ID:140091162883648) Existing Port 7413 (5f4eeb5613a33705) NOT Healthy. -> Function open_port_internal
2022-09-06 14:10:47.049 [RTPS_TRANSPORT_SHM Warning] (ID:140091162883648) Port 7413 (5f4eeb5613a33705) Removed. -> Function open_port_internal
Message: HelloWorld with index: 157 SENT
2022-09-06 14:10:47.246 [RTPS_TRANSPORT_SHM Warning] SHM Port 7412 failure: the port is marked as not ok! -> Function try_push
2022-09-06 14:10:47.248 [RTPS_TRANSPORT_SHM Warning] (ID:140091402036800) Existing Port 7412 (3e1fa9f9eb2b0ade) NOT Healthy. -> Function open_port_internal
2022-09-06 14:10:47.248 [RTPS_TRANSPORT_SHM Warning] (ID:140091402036800) Port 7412 (3e1fa9f9eb2b0ade) Removed. -> Function open_port_internal

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Subscriber
2022-09-07 14:50:27.441 [RTPS_TRANSPORT_SHM Warning] (ID:140737325877056) Port 7412 Zombie. Reset the port -> Function open_port_internal
2022-09-07 14:50:27.442 [RTPS_TRANSPORT_SHM Warning] (ID:140737325877056) Port 7413 Zombie. Reset the port -> Function open_port_internal

详细复现过程记录在 eProsima/Fast-DDS#2811

查看 log 对应的代码，最后定位到可能出现问题的 commit 在 eProsima/Fast-DDS@e58dcb1。

这个 commit 是 Pull Request 时将几十个 commit squash 在一起的[链接]。squash 前的 commit 在 github 可以查看，但用 git 命令是无法 checkout 的，所以手动下载了一堆源码编译，二分查找了一下，最后定位在下面这个 commit:

Refs #8250. Do not reuse zombie ports structures.
@adolfomarver authored and @MiguelCompany committed on May 12, 2020

问题看起来像是 Subscriber 拒绝复用 zombie ports，但又没申请新的 port.
注释了几行代码，可以暂时避免这个问题，参考 duchengyao@Fast-DDS/commit/63ad668

• Boost 是一个开源 C++ 算法库，是官方认证的对标准 C++ 的扩充（有点类似 python 的 anaconda）。C++ 15 / 17 等新版本有很多特性也会参考 boost 库；
• boost:Interprocess 实现了进程间通信功能，包括共享内存、内存映射文件、信号量、文件锁、消息队列等；
• 共享内存 指可被多个进程存取的内存，被用作进程间的通信。

boost::interprocess 在 1.78 版本之前如果进程崩溃可能导致死锁。从18年就有人提出这个issue，21年才修复。
最简单的复现方法是执行三遍下面的代码：

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#include "boost/interprocess/managed_shared_memory.hpp"

int main() {
  boost::interprocess::managed_shared_memory managed_shm{
      boost::interprocess::open_or_create, "Boost", 1024
  };
  int* i = managed_shm.construct<int>("Int")(99);
}

• 第一遍在共享内存中创建 Boost 文件，并写入一个 Key 为 Int 的变量 99；
• 第二遍尝试再次写入时发现已经有这个Key了，写不进去。程序崩溃，并抛出异常：
  terminate called after throwing an instance of 'boost::interprocess::interprocess_exception'
what(): boost::interprocess_exception::library_error
• 第三遍因为上次的崩溃时没有释放锁，程序死锁；
• 新版本的 boost 在第三次执行程序的时候会不会死锁，抛出异常 ：
  terminate called after throwing an instance of 'boost::interprocess::lock_exception'
what(): boost::interprocess::lock_exception

原因在这几行，如果不想更新boost，改那几行也可以。

如果编译器支持 _POSIX_C_SOURCE >= 200809L，在构造锁的时候判断 pthread_mutexattr_setrobust(&m_attr, PTHREAD_MUTEX_ROBUST) != 0。

pthread_mutexattr_setrobust 的说明在这里

FastDDS 新推出的零拷贝 (Zero Copy) 模式有很多难以理解的地方，在这里会持续做些整理。

目录

1. 如何使用 ZeroCopy？
2. ZeroCopy 理论上 subscriber 和 publisher 会使用同一个内存地址，为什么打印出来的地址不同？
3. ZeroCopy 会分配多少空间，什么时候覆盖旧的样本？
4. qos.history().depth 与 qos.resource_limits().max_samples/extra_samples 什么关系？

目前使用 apt-mirror 会缺少文件，比如：

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Err:18 http://mymirror.blah:80/ubuntu bionic/main DEP-11 64x64@2 Icons 404 Not Found [IP: *.*.*.* 80]
Err:64 http://mymirror.blah:80/ubuntu bionic-updates/main DEP-11 64x64@2 Icons 404 Not Found [IP: *.*.*.* 80]

需要使用下面的脚本修复。

上一篇文章吐槽了 创想三维 Sermoon V1 的缺点，其中包括不开源的主板。我花了几天时间逆向，得到了主板的配置文件。
使用此配置文件可以自行编译固件：开启 Lineradvance、加入 BLTouch 自动调平、降低待机时风扇的噪声。
新的配置文件在 Klipper3d/klipper#5621
官方已经开源了 CrealityOfficial/Sermoon-V1

另外，文章最后提供一个散热套件的模型。

看过 [阿文君的视频] 买了 Sermoon V1。体验过后感觉比较玩具、拓展性也比较差，在这里提出几个不该买的理由。

阿尔法罗密欧的四叶草（Quadrifoglio）版本具有 Race 模式，在此模式下打开双模式排气，停用 ESC 稳定控制系统，同时提高油门、变速箱、制动和转向响应。

在普通版本的阿尔法罗密欧中，可以通过修改 Body Control Module(BCM) 的配置文件来启动隐藏的 Race 模式。

通常，改装 Race 模式的方法是去闲鱼购买一个四叶草版本的 DNA 开关（￥1100），远程开启隐藏功能（￥500）。这篇文章教你零成本开启此功能。

ROS 和前期的 Apollo 定义了一个 API，它向用户公开如发布/订阅等通信概念。
这些通信概念的实现基于自定义协议，并使用共享内存去降低基于Socket通信的开销。
这些传统方法存在一些问题，如每个节点以单独进程的形式存在，由底层操作系统调度，而Linux是个通用系统，每个节点的运行顺序并无任何逻辑。ROS是专用系统，任务应按照一定的业务逻辑执行。

ROS 2 和 Apollo 3 的计算框架 Cyber RT 构建在现有中间件解决方案 DDS 之上 ^{[1] [2]}

Cyber RT 在此基础上构建了自己的调度器 ^[3]，由一个多队列的任务编排策略调度协程（Coroutine）在 Native Thread 上有序运行。其中，Cyber RT 会动态的根据不同调度顺序的执行时间来动态的选择一个时间最短的调度策略。

调整吉他之前请换一套新琴弦，并在每一步调整完毕后给吉他重新调音。

之前使用的 valine 评论工具有一些漏洞会导致隐私泄漏和XSS攻击，比如这个，目前更换为 utteranc ，一个基于 github 的评论工具，之前的评论内容正在努力迁移中...

阅读了几篇关于 Chatbot 的综述、文档，Rasa 的介绍。另外，调研了一些大厂的 Chatbot 框架，包括Google 的 Dialogflow, Microsoft Bot, AWS LEX, 阿里小蜜；和开源超过 1k stars 的框架，包括 Rasa, OpenNLU, ParlAI, ChatterBot, ai-chatbot-framework。

去年把全景拼接算法部署到了郑州机场，实现 4×4K 视频采集、拼接、发布，在单个 1080ti 上可以达到 300FPS。

因为机场光照特别强烈，使用的廉价摄像头曝光不均匀。表现为每张图片都是中间曝光强，四周曝光弱，拼接以后在接缝处会出现条纹（下图）。因为摄像头上半部分是天空，我们假设天空的亮度、颜色是统一的，可以设计一个很简单的算法解决亮度不均匀的问题。

本文大多数内容翻译自 Ernie Ball 的官方博客

在知乎看到这样一个问题，因此搬运了一篇文章：原文链接
在练习曲目的过程中，有一些一些关于降调调弦及琴弦规格的一些问题疑问。

从一开始的标准调弦，到后来的drop C。自己用的琴有效弦长25.5。极限应该是dropC了，但一些喜欢的曲目需要dropB调弦，所以有这些疑问：
1:有效弦长25.5的琴，能否达到dropB的要求？所选用弦的规格如何挑选？
2:影响调弦的因素还有那些，比如跟琴本身有没有关系，打个比方，存不存在schecter的琴可以降到B而dean的琴不行？
3:我现在自己琴用的10-46，会不会对琴颈有影响？

全文翻译自 https://www.motorverso.com/rx8-engine/

谨以本文，向日本马自达公司的那些工程师们表示敬意，如果没有你们的坚持，这世上会少了一个奇迹。

机脚（发动机支架）负责在车架上固定和稳定发动机。为了减少发动机产生的振动，包含一个弹性的缓冲胶（机脚胶），给驾驶员创造一个更平稳，更愉快的旅程。另外，底座在发动机和车身之间起到弹簧的作用，减少了发动机的磨损。此外，发动机的噪音也会降低。随着发动机支座的磨损，通过车辆感觉到的振动量将开始增加。

原厂机脚和底盘摆臂链接件通常是橡胶材料，某些厂家为赛车提供了聚氨酯材料的缓冲胶。橡胶和聚氨酯由于其优异的可逆弹性变形性能和良好的阻尼和能量吸收特性，在许多汽车应用中得到应用。这两种类型的支架各有优缺点，我们将在下面讨论。

Initialize:

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import tensorflow as tf
import numpy as np

dir = './model/tf_savedmodel'
zeros = tf.constant(np.zeros([1, 640, 960, 3]), dtype=float)

Work:

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model = tf.saved_model.load(dir)
output = model.signatures['serving_default'](zeros)

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model = tf.saved_model.load(dir)
output = model(zeros)

Failed:

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model = tf.saved_model.load(dir).signatures['serving_default']
output = model(zeros)

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tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError:  Error while reading resource variable conv5_block17_0_bn/gamma_96932 from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Resource localhost/conv5_block17_0_bn/gamma_96932/N10tensorflow3VarE does not exist.
	 [[{{node StatefulPartitionedCall/fusion_network/conv5_block17_0_bn/ReadVariableOp}}]] [Op:__inference_signature_wrapper_21102]

Function call stack:
signature_wrapper

Nano 的4G内存太小了（最近还出来一个2G版nano >_<），模型跑不动的患者可以通过以下几个步骤减少内存消耗。

1. 关闭用户图形界面
sudo systemctl set-default multi-user.target
sudo reboot

开启用户图形界面
sudo systemctl set-default graphical.target
sudo reboot

2. 切换图形界面
默认图形界面为Unity，Ubuntu 18 系统自带Gnome3，可切换到 lxde 以节约内存。

• GNOME3 :1047M
• Unity: 517M
• xfce: 247M
• lxde: 214M

3. 关闭 dockerd 节约 49M

Give an image, the task is to generate natural Question based on the image.

• Another list of VQA https://github.com/jokieleung/awesome-visual-question-answering
• A survey of Image Caption in Chinese https://zhuanlan.zhihu.com/p/27771046
• Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation [Link

0x01 Tensorflow 2.0

1.1. Convert

keras hdf5 –> .pb

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# V2 behaviour is disabled by default in Jetpack 4.4.DP.
import tensorflow.compat.v2 as tf
from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model('./model/fer2013_mini_XCEPTION.102-0.66.hdf5')
model.save('./model/tf_savedmodel', save_format='tf')

• 自然交互：更接近与人之间的交互方式。 PC：键盘鼠标；移动：触控；现在：语音、手势、图像。
• 云端一体：
• 场景智能：主动感知、用户理解、个性化推荐、智能决策。

0x01 多模态自然交互

5G加速智联网时代的到来，多模态数据成为主流
电阻屏=>电容屏：流量从PC时代走向移动时代
多模态自然交互：移动时代走向智联网时代

• 1976 发现麦格克效应
• 2015 200 citation–>3000+ citation. 有代表的论文 VQA: Visual Question Answering (ICCV 2015)
• 2016 多个大型多模态数据集发表 (Youtube8m, audioset)
• 2017 VoxCeleb 发布（多模态自然人识别数据集）
• 2018 视觉语音降噪，虚拟人合成技术

0x00 Velodyne 简介

1. 数据结构及坐标系

Velodyne 通过网线发送的原始数据包为球坐标（spherical coordinates, r, ω, α）。它的 ros driver 提供了两种更方便的格式：/velodyne_points和/velodyne_scan

其中，/velodyne_points是转换为XYZ后的坐标，转换的方式如下图；/velodyne_scan为第8根线的scan值（可直接用来模拟单线雷达）。

0x01 制作标定板

• 在线生成棋盘格 https://calib.io/pages/camera-calibration-pattern-generator
• 在线生成aruco http://chev.me/arucogen/

0x02 相机标定

• camera_calibration: 使用棋盘格进行标定；
• kalibr: 这个感觉更专业一些，可以同时标多目和IMU。

0x03 雷达–>相机外参标定

目前我成功的有两种方法：

• autoware_camera_lidar_calibrator : 不需要自制标定板，需要手动人工点击9个点
• velo2cam_calibration : 全自动，需要定制一个标定板

又到写年终总结的时间了

毕业工作了