ros初始化

新建 Vt 目录,初始化Vt目录,然后在Vt目录下新建包,可以参考一下命令

进入工作空间,建立简单的可用于catkin_make编译的catkin包

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$ cd ~/catkin_ws
$ mkdir ~/catkin_ws/src
$ cd ~/catkin_ws/src
$ catkin_init_w
$ catkin_create_pkg beginner_tutorials std_msgs rospy roscpp

编译包:

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Qt与VS

Qt版本中带msvc的需要先安装对应的VS版本,然后再安装,否则可能找不到编译器路径。

Qt creater配置

Qt32位与64位安装完毕,只有一个Qt creater,且只能读取到最近安装的位数的配置文件。如后安装的32位,则在工具->选项中添加添加

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图片裁剪、分割、拼接

将图片从50612803先裁剪成50612003,补充0到60012003,按照3003003的大小进行分割显示,最后拼接出来原图

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import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
import cv2

path = '../demo/'
image_names = 'A_three_test.png'
img = cv2.imread(path + image_names)

new_img = img[:,40:1240]
new_img = np.lib.pad(new_img, ((47,47),(0,0),(0,0)), 'constant', constant_values=(0,0))

# new_img = np.resize(img, (600, 1200))

img_shape = np.shape(new_img)
print img_shape, type(new_img)

size = 300
height_number = img_shape[0]/size # 2
width_number = img_shape[1]/size # 4

import PIL.Image as Image
toImage = Image.new('RGBA', (img_shape[1], img_shape[0]))

count = 0
for x in range(height_number):
for y in range(width_number):
cut_img = new_img[x*size:(x+1)*size, y*size:(y+1)*size]
# print np.shape(cut_img)
cv2.imwrite("%s.jpg" %(count), cut_img)
cut_img = Image.open("%s.jpg" %(count))
print (x * size, y * size)
toImage.paste(cut_img, (y * size, x * size))
cv2.imshow('img', np.array(cut_img))
while 1:
k = cv2.waitKey(10) & 0xff
if k == 27:
break
count += 1
toImage.save('./toImage_0.jpg')
cv2.destroyAllWindows()

删除字典中的特定项

删除字典中的特定项,从中删除’QAM16’, ‘QAM64’,从snr_del = list(np.arange(-20, 20, 2)),并打包成新的字典:

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如何看论文

Question1:看什么样的论文?

Answer:前期为了入门,可以选择看期刊。因为期刊的论文通常比较详细。后期为了了解最新的前沿知识,可以看最新的会议。至于如何判断论文是否值得看,可以看它的引用量。

Question2:论文精读还是细读?

Answer:前期的话可以找一些中文的大概了解了解,知道这个领域的大概方法分类。

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生成排列可以用product:

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from itertools import product
l = [1, 2, 3]
print list(product(l, l))
print list(product(l, repeat=4))

组合的话可以用combinations:

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from itertools import combinations
print list(combinations([1,2,3,4,5], 3))

下面是我以为没有combinations然后自己写的,没有itertools的python(2.6以下)可供参考。

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(本文大部分为别人整理的摘录,其中加入少许个人安装时候的补充)

由于TX1是ARM架构,其编译与下载与PC上的ubuntu系统有些许不同。以下进行归纳整理:

环境配置

编译环境配置

安装必要的caffe环境

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sudo add-apt-repository universe  
sudo apt-get update
sudo apt-get install cmake git aptitude screen g++ libboost-all-dev \
libgflags-dev libgoogle-glog-dev protobuf-compiler libprotobuf-dev \
bc libblas-dev libatlas-dev libhdf5-dev libleveldb-dev liblmdb-dev \
libsnappy-dev libatlas-base-dev python-numpy libgflags-dev \
libgoogle-glog-dev python-skimage python-protobuf python-pandas \
libopencv-dev

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通常Python入门,很多情况都是直接在IDLE上敲代码,但是这个IDLE又没有补全,又没有赏心悦目的界面,这就很郁闷了….

于是,对于编辑器,这就好好选择了。

安装Anaconda

这是Python的一个包管理器,通过它,你可以十分轻松地对Python的包进行管理(安装与卸载)。(这包就是Python的生命呀,还不好好地弄好)

因为Python有2和3,相互又有点不兼容,所以Anaconda也有对应Python2和Python3的版本。地址在这里

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错误1

通过终端安装程序sudo apt-get install xxx时出错:

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E: Could not get lock /var/lib/dpkg/lock - open (11: Resource temporarily unavailable)
E: Unable to lock the administration directory (/var/lib/dpkg/), is another process using it

出现这个问题可能是有另外一个程序正在运行,导致资源被锁不可用。而导致资源被锁的原因可能是上次运行安装或更新时没有正常完成,进而出现此状况,解决的办法其实很简单:

在终端中敲入以下两句

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sudo rm /var/cache/apt/archives/lock
sudo rm /var/lib/dpkg/lock
sudo dpkg --configure -a

错误2

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