- 學習機器學習
學習haar+adaboost分類器進行人臉識別。瞭解hog+SVM小獅子識別。
https://blog.csdn.net/liupeng19970119/article/details/99435799
- 論文學習
邊緣計算:平臺、應用與挑戰 趙梓銘 劉 芳 蔡志平 肖 儂 (國防科技大學計算機學院 長沙 410073)
應用:
- 增強現實
增強現實技術將現實世界的場景與虛擬信息高度集成,生成被人類感官所感知的信息,來達到超越現實的感官體驗.增強現實技術可以使用在智能手機、平板電腦與智能眼鏡等移動設備上,來支持新的應用與服務,如虛擬遊戲、3D觀影等.增強現實技術需要對視頻、圖像數據進行處理,這些任務複雜性高,而需要與用戶進行互動的特點又對實時性有了很高的要求。
2)圖像識別
在一個特定視域(圖像的光線、背景、視角等)內採集圖像用來訓練深度模型,得到的深度模型對該視域內對象的識別準確率更高,在同一個邊緣計算節點周圍採集圖片來
訓練模型,並通過圖片的元數據信息(位置、天氣和時間等)來區分不同的視域.這使模型很好地適應周圍的視域,從而使可以模型自適應視域的轉換.適用於特定功能的識別模型要比通用識別模型更好訓練,也有更高的準確性.邊緣計算模式可以在一定程度上減小對模型適用範圍的要求,也爲深度學習收集大量特定的學習數據,訓練更加個性化的識別模型.
3)智慧城市
智慧城市是一種現代化城市模型,運用信息技術與物聯網技術對城市資源做出智能化的管理.智慧城市系統要隨時感測、分析、整合城市的各項關鍵信息,會產生大量的原始數
據,一座100萬人的城市,平均每 天 會 產 生200PB的數據.同時這些數據在地理上廣泛分佈,且大部分數據存儲在本地,這爲數據的查找與分析帶來了極大的困難.如果沒有一種高效的解決方案,很容易使城域網被大量的數據堵塞.
- 網站性能優化
挑戰:
多主體的資源管理
應用的移動管理
虛擬化技術
數據分析
編程模型
- GuiLite學習
(1)GuiLite是什麼:GuiLite是5千行的C++圖形界面庫,可以運行在所有平臺(例如:iOS,Android,Linux(ARM/x86-64),Windows(包含VR),Mac,Docker和MCU)上;也可以與多種語言(例如: Swift, Java, Javascript, C#, Golang)協同工作。
(2)GuiLite特點:
️輕量: 只有5千行代碼,與操作系統及第三方庫無關 - 輕鬆編譯/運行
超快: 一次調用就可以完成圖形渲染 - 程序更快速,UI更流暢
嵌入: 可嵌入在Qt/MFC/Winform/Cocoa/Web程序中運行 - 充分利用現有Qt/MFC代碼,局部GuiLite優化,亦可顯著提升效率
支持Docker鏡像,支持IOT,雲端,多種語言顯示。
安裝vscode插件可以進行界面可視化設計:
(3)GuiLite設計原理:界面元素管理和圖形繪製。
1)界面管理包括:
添加/刪除界面元素(例如:按鈕,標籤,對話框等控件),設置對應的文字及位置信息
用戶輸入消息傳遞:根據用戶輸入尋找受影響的界面元素,並回調響應的處理的處理函數
用戶自定義消息傳遞:用戶可以自定義消息響應函數,並自主產生消息;當消息產生時,對應的響應函數會被調用
2)圖形繪製包括:
基本的點線繪製,例如:畫點,矩形,橫線,豎線等
設置繪製圖層,如果需要多個圖層,在基本點線繪製時,需要給出圖層的索引值
圖層處理,在圖層界面發生變化的時候(例如:打開/關閉對話框),GuiLite將決定各個圖層上的像素點,哪個會被最終顯示在屏幕上
3)擴展方法:
GuiLite只給出了基本控件(例如:按鈕,標籤,鍵盤,選擇框)的實現方法,旨在說明控件的實現方法。對於擴展控件,可以選擇下面的方式:
如果開發者需要調整基本控件的細節,可以直接在源代碼中修改
如果開發者需要構建全新的控件,可以參考基本控件的實現方法,重新實現。
對於擴展繪製,例如:畫圓,畫曲線,可以直接在surface.cpp文件中添加響應的函數接口。