CAN总线详解

字数统计 2,808字 | 阅读时长 10分钟

概念

控制器局域网总线(CAN，Controller Area Network)是一种用于实时应用的串行通讯协议总线，它可以使用双绞线来传输信号，是世界上应用最广泛的现场总线之一。CAN协议由德国的 Robert Bosch公司开发，用于汽车中各种不同元件之间的通信，以此取代昂贵而笨重的配电线束。该协议的健壮性使其用途延伸到其他自动化和工业应用。CAN协议的特性包括完整性的串行数据通讯、提供实时支持、传输速率高达1Mb/s、同时具有11位的寻址以及检错能力。

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CS231n用于视觉识别的卷积神经网络-学习笔记3-优化：随机梯度下降

字数统计 3,429字 | 阅读时长 14分钟

原文地址：http://cs231n.github.io/optimization-1/
翻译：Archiew 　转载需注明出处

线性分类

目录
引入
可视化损失函数
优化
　策略 #1:随机搜索
　策略 #2:随机局部搜索
　策略 #3:跟随梯度
梯度计算
　有限差分数值计算梯度
　微积分分析
梯度下降
总结

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CS231n用于视觉识别的卷积神经网络-学习笔记1

字数统计 4,295字 | 阅读时长 16分钟

原文地址：http://cs231n.github.io/classification/
翻译：Archiew 　转载需注明出处

图片分类问题&数据驱动方法引入

目录
引入图片分类、数据驱动方法，数据流
最近邻分类器
　K-最近邻分类器
验证集、交叉验证和超参调整
最近邻优缺点
总结

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深度学习目标检测模型概述

字数统计 315字 | 阅读时长 1分钟

1、R-CNN

R-CNN(Region-based Convolutional Neural Network)分三个步骤：

  • 利用’选择性搜索(Selective Search)’算法生成约2k个region proposal，以获取可能出现的目标；
  • 对每个region proposal运行CNN；
  • 上述得到的CNN进行如下操作：
    a.输入到支持向量机(SVM),以对上述区域进行分类
    b.输入到一个线性回归器，以收缩目标周围边界框(假如目标存在)
    R-CNN模型图如下所示：
    R-CNN

2、Fast R-CNN

Fast R-CNN相较于R-CNN主要是在检测速度方面进行了提升，而提升手段如下：

  • 在推荐区域之前，先对图像进行特征提取，这样做的好处是使整个图像只使用一个CNN(之前需要对2k个推荐区域分别运行CNN)
  • 将R-CNN中的SVM替换为softmax，softmax直接输出类概率，而使用SVM需要训练多个SVM对每个目标类进行分类
    相较R-CNN而言Fast R-CNN在速度上提升了许多，然而Fast R-CNN仍存在未解决的瓶颈问题：用于生成region proposal的选择搜索算法。

3、Faster R-CNN

Faster R-CNN在Fast R-CNN的基础上通过引入region proposal网络(RPN)来代替选择搜索算法。

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Ubuntu16.04.4 安装OpenCV3.2.0

字数统计 390字 | 阅读时长 2分钟

依赖包

  • GCC ≥4.4.x
  • CMake ≥2.8.7
  • Cit
  • GTK ≥2.x,including headers (libgtk2.0-dev)
  • pkg-config
  • Python ≥2.6,Numpy ≥1.5,with developer packages(python-dev,python-numpy)
  • ffmpeg or libav development packages: libavcodec-dev, libavformat-dev, libswscale-dev
  • [可选] libtbb2 libtbb-dev
  • [可选] libdc1394 2.x
  • [可选] libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev, libdc1394-22-dev
  • [可选] CUDA Toolkit ≥6.5
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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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