世界在旅程的尽头终结

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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”。

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Initialize:

1
import tensorflow as tf
2
import numpy as np
3
4
dir = './model/tf_savedmodel'
5
zeros = tf.constant(np.zeros([1, 640, 960, 3]), dtype=float)

Work:

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model = tf.saved_model.load(dir)
2
output = model.signatures['serving_default'](zeros)
1
model = tf.saved_model.load(dir)
2
output = model(zeros)

Failed:

1
model = tf.saved_model.load(dir).signatures['serving_default']
2
output = model(zeros)
1
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.
2
	 [[{{node StatefulPartitionedCall/fusion_network/conv5_block17_0_bn/ReadVariableOp}}]] [Op:__inference_signature_wrapper_21102]
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4
Function call stack:
5
signature_wrapper

User interview agreeableness conscientiousness extraversion neuroticism openness
heysky 0.920916 0.913731 0.919769 0.921289 0.914613 0.917014
hershd23 0.9180 0.9111 0.9153 0.9150 0.9100 0.9102
baseline 0.916202 0.91123 0.915228 0.91122 0.910378 0.911123
bekhouche 0.915746 0.910312 0.913775 0.91551 0.908297 0.910078
*MS1997 0.9047 0.9075 0.9066 0.9030 0.9018 0.9046
go2chayan 0.901859 0.903216 0.894914 0.90266 0.901147 0.904709
azzasama 0.872129 0.891004 0.865975 0.878842 0.863237 0.874761
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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

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.
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import tensorflow.compat.v2 as tf
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from tensorflow.keras.models import load_model
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model = load_model('./model/fer2013_mini_XCEPTION.102-0.66.hdf5')
6
model.save('./model/tf_savedmodel', save_format='tf')
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  • 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
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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/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)。

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0x01 制作标定板

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
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0x00

对文本进行OCR前,必须分析和定义文档的逻辑结构。 例如文本块、段落、行的位置;是否有应该重建的表格;是否有“图像”“条形码等”。

文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域(RoI, Regions of Interest) 的过程。阅读系统需要从非文本区域分割文本区域,并按正确的阅读顺序排列。将文本正文,插图,数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域(或块)的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色(标题,标题,脚注等),这种语义标记是逻辑布局分析的范围。

文档布局分析是几何和逻辑标签的结合。它通常在将文档图像发送到OCR引擎之前执行,但也可用于检测大型存档中同一文档的重复副本,或者通过其结构或图示内容索引文档。

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对应《神经网络和深度学习.第二周.作业1》

归一化

很多非数学背景的同学不知道归一化有什么卵用。简单来说,向量可以表示方向长度;通过归一化后,向量的长度 = 1,方向不变,使得向量仅代表特征的方向。优点是归一化后梯度下降得更快。(下图)

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当宿命从你门前走过的时候,芸芸众生总是显得那么渺小

0x00 LCS

最长公共子序列最长不降子序列以及最长公共字串都不是一回事。这种用搜索时间复杂度太高的问题一般都会选择用DP来解决。状态转移方程为:

$$c[i,j] = \begin{cases}
0, & i=0 \text{ or } j=0
\\ c[i-1,j-1]+1, & x_i =y_j
\\ max(c[i-1,j],c[i,j-1]), &x_i \neq y_i
\end{cases}$$

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2017年应该是最折腾的一年,为了传说中的梦想从深圳到了北京,离开了我超喜欢的一个领导,到计算所后由期待到失望…

时间过的很快,因为把时间都浪费在搬家和融入新团队中了。不过忙忙碌碌的好处就是没有时间发呆和难过了哈哈哈 >_<

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不过我喝咖啡从来不是为了提神的 这个世界上唯一提神的东西就是你今天必须完成的事情呀

博士只考一门数据结构与算法分析,如果这都考不过那就真的重在参与了。本文把看完书以后手撸的代码贴出来,留个纪念。

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Tensorflow 的使用者虽多,但真的很难用。幸亏有基于TF和Theano的高层框架Keras(不幸的是Theano已经停止更新了)。我们通过MNIST来熟悉一下Keras。

先推荐一个学习线性代数的教程http://www.bilibili.com/video/av6731067/,不管你多忙也请看上面这个视频。
3Blue1Brown制作,深入浅出、直观明了地分享数学之美。

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去年10月份左右从咸鱼买了一把号称93年产原装无修改的Fender vintage 57 stratocaster,拆开看了一下,琴颈的生产日期是1993.05.21,还挺有纪念意义的。但就在我买了新拾音器准备改装它的时候,好像发现了一个天大的秘密。

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来北京一个月,一直蜗居在一个小屋里,没有钱花+前途迷茫的感觉真是浑身难受。
我现在的任务是接手之前几个客座生的项目,用Turtlebot做一个送咖啡机器人。第一周的时间用来搭建一个完整的demo

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