03 2018 档案
图像识别基本算法之SURF
摘要：图像识别、人脸识别可行的算法有很多。但是作为学习，如果能理清这个问题研究的历程及其主线，会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助。本文是自己在学习过程中的笔记，大多内容来自于网络，出处请参考最后的引文部分。 Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于20
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MacPro4,1升级到MacPro5,1
摘要：收了一台老MacPro,2009年版本，准确型号是“MacPro4,1”。机器很好，美中不足的是，太老了。硬件还好说，很多部件都可以单独采购升级，特别是有了淘宝，几乎只要有的东西，都可以买到。软件就麻烦了，macOS sierra已经不支持，更别说high sierra。 而如果不能用最新的系统，对
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使用SDL2显示一张图片,SDL2上手贴
摘要：SDL全名Simple DirectMedia Layer，是一个跨平台的底层音频、视频、键盘、鼠标操作库，操作实际通过更底层的OpenGL/Direct3D完成，在保留跨平台的兼容性之外提供了非常高的效率，所以广泛的应用在多种游戏和对速度敏感的应用中，比如鼎鼎大名的steam平台/ffmpeg/q
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两种方法操作其它mac应用的窗口
摘要：（图文基本无关） 如果单纯说简单方便，其使用AppleScript更好，特别是现在有了JS的加入，比如： 觉得增加脚本会让你的工程比较繁琐的话，还可以把脚本写入到object c用对象调用的方法完成,比如： 但是如果真的开发一个产品，使用纯的c/object c还是更规范、可控一些，因此上面这个两个
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golang子进程的启动和停止,mac与linux的区别
摘要：今天接到一个任务是将原来运行在mac的应用移植到linux，原因当然是因为客户那边当前是linux环境，也不想再采购mac电脑。 通常来说，这个工作并不难，因为我选用的服务器端技术是c或者golang,这两种技术具有很好的可移植性，而且大多是重新编译即可运行，所以接到任务的开始并没有把这个当一回事。
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自己动手，装一个液晶电视
摘要：又是一篇老文，我屈指算了算，大概是14年前，也就是2003年写的:D。 这么多年过去，文章本身其实已经没有了什么参考价值，在这个纯技术的博客中，这算另类。只是偶尔重读起来，感觉，自己当年居然还曾经那么逗比。生活是一把杀猪刀...... 啊还有，你是否注意到了照片上的水印，都已经不记得什么时候变成了现
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在Ubuntu上搭建kindle gtk开发环境
摘要：某个角度上说，kindle很类似android,同样的Linux内核，同样的Java用户层。不过kindle更注重简单、节能、稳定。Amazon一向认为，功能过多会分散人们阅读时候的注意力。 Kindle底层的Linux比Android保持了更多的linux兼容性，可以使用GTK或者QT编写程序。Q
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macOS的OpenCL高性能计算
摘要：随着深度学习、区块链的发展，人类对计算量的需求越来越高，在传统的计算模式下，压榨GPU的计算能力一直是重点。 NV系列的显卡在这方面走的比较快，CUDA框架已经普及到了高性能计算的各个方面，比如Google的TensorFlow深度学习框架，默认内置了支持CUDA的GPU计算。 AMD(ATI)及其
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量子计算及量子计算的模拟
摘要：IT是一个繁荣的行业，寄托着无数人的梦想，充斥着无数的造梦神话。 IT是一个悲催的行业，层出不穷的新概念让人应接不暇，几乎只要有一天不学习，都可能让你寝食不安。 量子计算机是一个炒的比较热的概念，目前还处于上升期，感觉上已经到了爆发的边缘，似乎随时可以呼之欲出。 通常对于量子计算机的理解就是，因为量
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手工在Docker for mac上安装Kubernetes
摘要：此文发布时间比较早，当前已经有更好的办法，请参考网页： https://github.com/AliyunContainerService/k8s for docker desktop 以下为原文 通常开发都是使用单机版的Docker环境，不太操心Docker集群的事情。 而在这种单机环境下，命令行
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iPhone多次输入错误密码锁机后刷机恢复（原有内容会丢失）
摘要：1. 这个操作会完全丢失手机当前存储的资料，已经备份到iTunes的内容，将来可以通过iTunes恢复。已经被自动备份到iCloud的内容，比如通讯录，将来可以自动从iCloud恢复。以前没有备份过的资料，现在已经无法再备份。 2. 如果有发票，只是丢失了包装，还是可以尝试网上预约苹果店天才吧尝试官
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Mac版AppStore无法下载、升级错误处理
摘要：在mac版本AppStore下载软件的时候，有时会出现“This item is temporarily unavailable, Try again later”错误提示，当然等一会儿或者不断重新尝试都是无法下载的。 "StackOverFlow" 上找到一个解法： Mac App Store S
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在Mac上使用vs-code快速上手c语言学习(入门文，老鸟退散)
摘要：天下事，合久必分、分久必合，你肯定想不到当你逃离到Mac平台这么多年之后，有一天你会再用微软的产品来写代码 :) 其实微软的产品虽然用户体验总是做不到最好，但整体上的确拉低了行业的进入门槛，对于编程也是这样的。 Seven的c语言课程，老师选择的是vc6，但总不能为了使用vc6，又回到那个我们曾经无
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七牛对象存储的使用
摘要：Jekyll个人网页是个好技术，github.com是个好网站，不过存储容量和流量的限制是个头痛的事情，当然，也在情理之中。 好在我们生于“云”的时代，有很多办法来扩展我们的世界。在引用图片方面，主要的要求就是服务商可以提供外链。由于在国内，我们的选择少了一些，不过还是有几个优选的： 百度图片，网址
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批量自动重命名音乐文件
摘要：有个不好意思的坏习惯，经常在网上下载一些MP3音乐，大家可别学我，请努力支持正版。 很多不同时间、不同来源的MP3，一般采用了不同的命名规则，或者干脆就是混乱的命名，比如一串谁也看不懂的数字，感觉这些起名字的人实在是不走心。 但管理起来或者欣赏起来，这些杂乱的名字就实在太令人恼火了。自己写了一个小程
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小技巧，把Markdown文本发布到微信公众号文章
摘要：估计很多人都是这样，平常工作在github，等到有成果要发布，又要写微信公众号。 github用Markdown,微信公众号，至少截止今天，还是沿用富文本的方式。不是说富文本不好，但每次精心撰写的内容，重新排一遍版，还真是怪烦的。 如果在github是使用jekyll相对会容易一点，在页面上拷贝、到
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分享一个很通用c语言的Makefile
摘要：编写Makefile是一个苦乐交织的事情，快乐是因为从一堆需要手工逐个处理的编译过程，进步到一条命令完成，看着代码顺畅的在屏幕上滚动，编译为最终的产品，那个过程无比愉悦；而痛苦则是，写代码已经很累了，写完代码还要编写Makefile,这多出来的一点工作，很有点最后一根稻草的感觉。 最近整理手头的几个
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jxa快速入门,Javascript已加入AppleScript全家桶
摘要：因为工作环境基本是以跨平台为主，所以纯mac本地化的AppleScript一直关注是不够的，前几天找资料发现AppleScript也在迅速的进步着，目前已经对Javascript做了比较好的支持 当然早就支持，现在只是感觉上更好了。这项技术的全称是JavaScript for Automation，
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在Mac电脑编译c51程序
摘要：如果不是Seven问起来，我以为C51这种东西已经属于历史遗迹了。不过简单搜索了一下，发现c51老而弥坚，仍然茁壮的生长着。原因据说，一方面是有很大的用户群和既有的软硬件资源，另外一方面，的确在很多的高校教学中仍然占有一席之地。其实个人感觉，高校课程的更新真的是需要再加快了。 不过不管如何，作为入门
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Unix程序员的Win10二三事
摘要：macOS延续自BSD Unix, Linux则是从内核开始重新编写但延续Unix使用方式的Unix。所以mac还有linux程序员，一般都算是 nix程序员，尽管其中还有不少的区别。 Windows从版本10开始做出的最大改变，可能就是内置的linux子系统，原本的安装方式很简单，网上很多介绍，一
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macOS webview编程
摘要：好像是macOS10.10之后，以及iOS8之后，新出现的WKWebview组件就迅速的替代了Webview及UIWebView。后者的确存在一些无法解决的bug,诸如架构导致的速度缓慢和内存泄漏。 但无法避免的问题总是有的，比如有些客户端软件，仍然要求兼容老版本的系统，这时候，很不想使用，但也不得
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新麦装机问题汇
摘要：虽然是mac老司机，但每次装机总会碰到一些小问题需要临时上网搜索一下解决方案，所以留下些文字备忘一下： 1. 研发用的新机最好选择语言用英文版，中文版通常的使用没问题，但很多的地方的翻译都不准确，而且有一些测试不充分的BUG。比如我曾经碰到过配置IP地址，多个IP地址之间应当是用英文分号分割，结果也
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AngularJS2+调用原有的js脚本(AngularJS脚本跟本地原有脚本之间的关系)
摘要：昨天一个话题说关于AngularJS2以后版本的两个小技巧，不料引出了另外一个话题，话题起始很简单： “很多的前端框架并不复杂，比如JQuery,引入即用，实时看到效果，多好。到了Angular2一直到现在的版本5，一点改进没有，还要编译，还要部署，原有的JS脚本也不能用了。” 细想起来，这个话题的
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K60平台智能车开发工作随手记
摘要：(图片仅为示例，并不一定固定为这种造型) 第十二届全国大学生智能汽车竞赛有一个分项是光电四轮车的竞速（任务A），Seven她们组采购到的配件使用了freescale Crotex M4内核的CPU,TSL1401 CCD摄像头进行道路识别，从网上搜索了一下，应当是K60平台的的一个变种方案。 这个方
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苹果手机上下载的文件在哪里？
摘要：(图文无关) 昨天在微信收到一个大文件，73M,突然意识到，微信升级，终于冲过了30M的文件传输限制。接下来的问题，这是一个开发工程文件，要在电脑开发环境使用，怎么把这个文件传输到电脑？ 正常的方式是在电脑登陆电脑版微信，然后手机上转发到“文件传输助手”，电脑上就可以收到，然后重新下载。 不过这里有
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Mac电脑C语言开发的入门帖
摘要：本文是写给Mac电脑开发新手的入门帖，诸神请退散。 C语言 C语言可说是电脑环境中的“镇国神器”，从发明至今，虽然C语言的使用者缓慢的减少，但从当前市场应用情况看，尚无一台电脑能够摆脱C语言的支撑而生存。 此外由于大多数主流操作系统都主要使用C语言编写，使得C语言跟操作系统结合最为紧密，从而更容易对
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Python2中文处理纪要
摘要：python2不是以unicode作为基本代码字符类型，碰到乱码的几率是远远高于python3，但即便如此，相信很多人，也不想随意的迁移到python3，这里就总结几个我平常碰到的问题及解法。 1. 文件中无法使用中文注释 处理方法： 在代码中增加 ，一般加在文件头部第一行，如果第一行是脚本标志，则
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比特币核心概念及算法
摘要：bitcoin项目地址位于github "仓库" ，当前各种“币”，基本都是从抄写bitcoin代码开始起步的。想要深度研究，从看源码开始不可避免。 P2P：电骡、迅雷、BT，在中国网络影视的发展让大家对P2P很熟悉，可能已经没有人记得比特币实际上是第一批P2P的实践者。所有交易记录在全网通过P2P
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将dylib库嵌入macOS应用的方法
摘要：写作是一种习惯，稍微松懈，也许失去的就很多。过了一个年，居然很多天都没有更新，幸福的代价吧:) 标题的问题其实以前碰到过，不过当时在iOS，所以随手处理了没有重视。 而这次是在macOS，所使用的库，本身已经用brew安装过，所以本机调试没有发现这个问题。 等到拷贝到用户的机器上，突然发现程序无法启
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那些令人惊艳的TensorFlow扩展包和社区贡献模型
摘要：随着TensorFlow发布的，还有一个models库(仓库地址:)，里面包含官方及社群所发布的一些基于TensorFlow实现的模型库，用于解决各式各样的机器学习问题。 很多任务，在其中都能找到相同或者近似功能的实现，这时候无需编程或者只要很少的编程，就可以在已有模型的基础上建立自己的人工智能应用
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从锅炉工到AI专家(11)(END)
摘要：语音识别 TensorFlow 1.x中提供了一个语音识别的例子 "speech_commands" ，用于识别常用的命令词汇，实现对设备的语音控制。speech_commands是一个很成熟的语音识别原型，有很高的正确率，除了提供python的完整源码，还提供了c/c++的示例程序，方便你移植到嵌
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从锅炉工到AI专家(10)
摘要：RNN循环神经网络(Recurrent Neural Network) 如同word2vec中提到的，很多数据的原型，前后之间是存在关联性的。关联性的打破必然造成关键指征的丢失，从而在后续的训练和预测流程中降低准确率。 除了提过的自然语言处理(NLP)领域，自动驾驶前一时间点的雷达扫描数据跟后一时间
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从锅炉工到AI专家(9)
摘要：无监督学习 前面已经说过了无监督学习的概念。无监督学习在实际的工作中应用还是比较多见的。 从典型的应用上说，监督学习比较多用在“分类”上，利用给定的数据，做出一个决策，这个决策在有限的给定可能性中选择其中一种。各类识别、自动驾驶等都属于这一类。 无监督学习则是“聚类”，算法自行寻找输入数据集的规律，
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从锅炉工到AI专家(8)
摘要：ImageNet 基础部分完成，从本篇开始，会略微的增加一些难度。 通常说，在解决问题的时候，大多程序员都会在网上搜索，寻找一些相似相近的案例作为参考。这个方式在机器学习领域同样有效。可惜早期的时候，各公司的保密还是做的比较严格，时至今日有了很大改善，但在整个IT行业中，机器学习领域，各公司的研发成
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从锅炉工到AI专家(7)
摘要：说说计划 不知不觉写到了第七篇，理一下思路： 1. 学会基本的概念，了解什么是什么不是，当前的位置在哪，要去哪。这是第一篇希望做到的。同时第一篇和第二篇的开始部分，非常谨慎的考虑了非IT专业的读者。希望借此沟通技术人员和产品人员，甚至管理和销售人员。我信服“上下同欲者胜”，所以也非常害怕因为大家对概
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在Mac上使用远程X11应用
摘要：XWindows太老了，历史比Windows和Linux的开发时间都长，以至于很多人每天实际在用，但已经不知道它的存在。 XWindows目前是Linux/类Unix系统上的标准显示配置，QT/GTK等架构也是基于XWindows的。所以通常也有很多人只关注占领桌面市场的Windows，对于败退在边
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从锅炉工到AI专家(6)
摘要：欠拟合和过拟合 几乎所有的复杂方程都存在结果跟预期差异的情况，越复杂的方程，这种情况就越严重。这里面通常都是算法造成的，当然也存在数据集的个体差异问题。 所以”欠拟合“和”过拟合“是机器学习过程中重要的调优指标之一。 如图所示： 以篇(2)中房价的程序为例，上图中间的那幅图，是比较满意的一种结果。对
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从锅炉工到AI专家(5)
摘要：图像识别基本原理 从上一篇开始，我们终于进入到了TensorFlow机器学习的世界。采用第一个分类算法进行手写数字识别得到了一个91%左右的识别率结果，进展可喜，但成绩尚不能令人满意。 结果不满意的原因，当然还是算法太简单了。尽管我们都已经接受了“所有问题都可以用数学公式来描述”这个观点，但直接把一
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从锅炉工到AI专家(4)
摘要：手写数字识别问题 图像识别是深度学习众多主流应用之一，手写数字识别则是图像识别范畴简化版的入门学习经典案例。在TensorFlow的官方文档中，把手写数字识别“MNIST”案例称为机器学习项目的“Hello World”。从这个案例开始，我们的连载才开始有了一些“人工智能”的感觉。 问题的描述是这样
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从锅炉工到AI专家(3)
摘要：剖析第一个例子 学习《机器学习》，很多IT高手是直接去翻看TensorFlow文档，但碰壁的很多。究其原因，TensorFlow的文档跨度太大了，它首先假设你已经对“机器学习”和人工智能非常熟悉，所有的文档和样例，都是用于帮助你从以前的计算平台迁移至TensorFlow，而并不是一份入门教程。 所以
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从锅炉工到AI专家(2)
摘要：大数据 上一节说到，大多的AI问题，会有很多个变量，这里深入的解释一下这个问题。 比如说某个网站要做用户行为分析，从而指导网站建设的改进。通常而言如果没有行为分析，并不需要采集用户太多的数据。 比如用户注册，最少只需要用户名、用户密码就够了。随后比如为了当用户过生日的时候，自动给用户发送一封贺卡（潜
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从锅炉工到AI专家(1)
摘要：序言 标题来自一个很著名的梗，起因是知乎上一个问题： "《锅炉设计转行 AI，可行吗？》" ，后来就延展出了很多类似的问句，什么“快递转行AI可行吗？”、“xxx转行AI在线等挺急的”诸如此类。 其实知乎原文是个很严肃的问题，很多回答都详尽、切题的给出了可行的方案。AI的门槛没有很多人想象的那么高，
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