🤵 Author ：Horizon Max
✨ 编程技巧篇：各种操作小结
🎇 机器视觉篇：会变魔术 OpenCV
💥 深度学习篇：简单入门 PyTorch
🏆 神经网络篇：经典网络模型
💻 算法篇：再忙也别忘了 LeetCode
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它从根本上说是一个有监督的学习问题，提供了一组标记图像的训练集。
包括二十个对象类别：
Person ：person
Animal ：bird, cat, cow, dog, horse, sheep
Vehicle ：aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train
Indoor ：bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor
有三个主要的对象识别竞赛：分类 、检测 和 分割 ；
官方链接 ：VOC 2012
下载链接 ： training / validation data
官方文档 ： (VOC2012) 开发套件
（1）分类 ：对于 20 个类中的每一个，预测测试图像中该类示例的存在/不存在 ；
（2）检测 ：从测试图像中的 20 个目标类别中预测每个对象的边界框和标签 ；
（1）分割：生成逐像素分割，给出在每个像素处可见的对象类别，否则为“背景” ；
VOC 2012 文件夹下一共包括 5 个子文件夹
文件为 XML格式 的图片标注信息
以其中一个为例：
里面包含的信息有：图像数据的 名称、地址，目标的种类、位置等 ；
ImageSets 下有 4 个子文件夹
train.txt：训练集相关数据
val.txt：验证集相关数据
trainval.txt：训练集与验证集合并后的相关数据
1、Action：与人体动作相关的数据，包括三个部分（train.txt、trainval.txt、val.txt），对应的动作有 jumping、phoning 等 ；
用于 人体动作分类竞赛 （Action Classification Competition）
2、Layout：与人体部位相关的数据，包括三个部分（train.txt、trainval.txt、val.txt），对应的部位有 head、hand、feet 等 ；
用于 人体部位检测竞赛 （Person Layout Taster Competition）
3、Main：与目标检测相关的数据，包括三个部分（train.txt、trainval.txt、val.txt），一共包括 20 个类别 ；
用于 图像分类 / 检测竞赛 （Classification/Detection Competitions）
4、Segmentation：与图像分割相关的数据，包括三个部分（train.txt、trainval.txt、val.txt）
用于 图像分割竞赛 （Segmentation Competition）
VOC 2012 数据集提供的所有的 .jpg 格式的图片，训练集和测试集一共 17125 张 ；
命名格式：“年份_编号.jpg”，与 1）Annotations 中的标签相对应，图片的像素尺寸不相同 ；
语义分割标注掩模图，一共 2913 张 ；
实例分割标注掩模图，一共 2913 张 ；
以其中一张 2007_000129.jpg 为例，将 原始图像 、语义分割图像 、实例分割图像 放在一起进行比较 ：
原始图像(JPEGImages) ：数据标签都存放在 Annotations 文档内 ；
语义分割图像(SegmentationClass) ：同一物体类别颜色一样，不同物体类别颜色不同 ；
实例分割图像 (SegmentationObject) ：同一物体类别 和 不同物体类别颜色都不同 ；
2007_000129.jpg 对应的 Annotations 文件：
<size>：图片尺寸 width、height、depth ；
<object>：图片内的目标 （bicycle、person 各有三个 object ）；
<name> ：目标名称，对应着 bicycle、person ；
<pose> ：拍摄角度
<truncated> ：目标检测框是否被截断（1为是，0为否）；
<difficult> ：目标是否难以识别（1为是，0为否）；
<bndbox> ：bounding box 目标框的位置，对应着 左上角 和 右下角 的两个坐标 ；
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流，在人体运动的基础上，添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供，数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照：https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming，开始向Unity3D广播数据；MotionVenus中设置->选项选择Unit
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我正在尝试在Rails上安装ruby，到目前为止一切都已安装，但是当我尝试使用rakedb:create创建数据库时，我收到一个奇怪的错误:dyld:lazysymbolbindingfailed:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedfrom:/Library/Ruby/Gems/1.8/gems/mysql2-0.3.11/lib/mysql2/mysql2.bundleExpectedin:flatnamespacedyld:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedf
文章目录1.开发板选择*用到的资源2.串口通信（个人理解）3.代码分析（注释比较详细）1.主函数2.串口1配置3.串口2配置以及中断函数4.注意问题5.源码链接1.开发板选择我用的是STM32F103RCT6的板子，不过代码大概在F103系列的板子上都可以运行，我试过在野火103的霸道板上也可以，主要看一下串口对应的引脚一不一样就行了，不一样的就更改一下。*用到的资源keil5软件这里用到了两个串口资源，采集数据一个，串口通信一个，板子对应引脚如下：串口1，TX：PA9，RX：PA10串口2，TX：PA2，RX：PA32.串口通信（个人理解）我就从串口采集传感器数据这个过程说一下我自己的理解，
SPI接收数据左移一位问题目录SPI接收数据左移一位问题一、问题描述二、问题分析三、探究原理四、经验总结最近在工作在学习调试SPI的过程中遇到一个问题——接收数据整体向左移了一位（1bit）。SPI数据收发是数据交换，因此接收数据时从第二个字节开始才是有效数据，也就是数据整体向右移一个字节（1byte）。请教前辈之后也没有得到解决，通过在网上查阅前人经验终于解决问题，所以写一个避坑经验总结。实际背景：MCU与一款芯片使用spi通信，MCU作为主机，芯片作为从机。这款芯片采用的是它规定的六线SPI，多了两根线：RDY和INT，这样从机就可以主动请求主机给主机发送数据了。一、问题描述根据从机芯片手
