其他

店鋪終端每天都通過前台銷售系統把銷售資料傳到公司指定的FTP伺服器上。雖然可以使用用戶端軟體從FTP上批量下載檔案，但是此類軟體基本上都需要手工進行操作，這對於我們公司的情況，每時每刻都會有店鋪的銷售資料上傳，這樣的話手工進行下載就顯得過於煩索。於是便想到了用批處理結合計劃任務在指定的時間段下載檔案的方法。 首先，建立立一個文字檔，命名為“FTPDownloadFiles.txt”，具體內容如下：

問題1：MFGtool燒入image後無法從eMMC引導。 I2C3 Recovery success Found PFUZE100!deviceid=10,revid=11 Net:   got MAC address from IIM: 00:00:00:00:00:00 FEC0 [PRIME] Hit any key tostop autoboot:  0 FEC: Link is down7949 *** ERROR:

暱稱：海魚1001                                 日期：2014年10月25日—2014年10月31日 1．本周已完成任務：音頻錄製的雜訊抑制。PCM+H264封裝MP4，上周為音頻為G711A，且參數不對合成不理想。 2．本周未完成任務：時間戳記問題 3．下周計劃：尋找時間戳記相關文獻

這個6通道的伺服控制器非常的小巧，支援串口，還有個arduino的庫，使用十分方便 PWM頻率也可以調節，算是個不錯的控制器 驅動的安裝，只需要下載點擊開啟連結 安裝需進入“maestro-linux”檔案夾，將檔案中的“99-pololu.rules”檔案拷貝到/etc/udev/rules.d/中 sudo cp -i 99-pololu.rules /etc/udev/rules.d/sudo udevadm control --reload-rules

FLV封裝原理   ---http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/17934487 FLV格式的封裝原理，貼上來輔助學習之用。 FLV（Flash Video）是Adobe公司設計開發的一種流行的流媒體格式，由於其視頻檔案體積輕巧、封裝簡單等特點，使其很適合在互連網上進行應用。此外，FLV可以使用Flash Player進行播放，而Flash

      看了於淵寫的《自己動手寫作業系統》後，想把啟動代碼由磁碟片FAT12檔案系統遷移到硬碟FAT32檔案系統中，畢竟目前磁碟片幾乎已經不再使用了，而硬碟和隨身碟是主流。基本想法是在實模式下，使用彙編代碼，讀取硬碟MBR，分析硬碟分區表，找到第一個FAT32使用中的磁碟分割，分析FAT32分區，在該分區中找到OSLOADER.BIN檔案，將該OSLOADER.BIN檔案載入到記憶體指定地址，將執行權交給OSLOADER.BIN。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>Activity布局<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:orientation="vertical"

這篇部落客要參考了2017年NIPS會議的paper《Deconvolutional Paragraph Representation Learning》。首先值得一提的是，這篇文章是反卷積網路在文本領域的第一篇應用，（反卷積網路在2010年在paper《Deconvolutional Networks》中提出的，主要用於影像處理領域，當一個原始的映像經過卷積和反卷積操作後，就能夠提取出映像中的邊緣特徵）。

原文：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/04/08/2438158.html 前景檢測演算法_1(codebook和平均背景法)       前景分割中一個非常重要的研究方向就是背景減圖法，因為背景減圖的方法簡單，原理容易被想到，且在智能視頻監控領域中，攝像機很多情況下是固定的，且背景也是基本不變或者是緩慢變換的，在這種場合背景減圖法的應用驅使了其不少科研人員去研究它。

基於自編碼器的產生對抗網路AEGAN 1 introduction autoencoder是一個很好的特診提模數型，然而，如果我們使用autoencoder的decoder部分來當做一個generator，效果並不好，主要原因在於，我們提取出的h本身是一個啟發學習法的特徵，沒有任何顯式含義，所以在利用decoder來做generation的時候，我們無法給出一個有意義的關於h的分布。 GAN最為一個很好的產生模型，同樣也存在一個問題，就是生產的映像，缺乏合理的解釋，並且並不是特別真實。

基於變分自編碼器的產生對抗網路（VEGAN） https://arxiv.org/abs/1512.09300 Motivation 前面的文章基於自編碼器的GAN中已經提到了，AEGAN中有一個問題，就是如果我們的結果太真實，那麼相對來說，多樣性上就會有所缺失，因此，這篇文章主要就是用VAE來解決原始AEGAN中的多樣性問題。 VAE 關於VAE，可以參考以前的博文VAE 我們可以把它看做一個採樣的過程，只不過這個採樣來自於我們指定的分布 VAEGAN

一、 FAT12 FAT12是DOS時代就開始使用的檔案系統(File System)，直到現在仍然在磁碟片上使用，FAT12磁碟片的被格式化後為：有兩個磁頭，每個磁頭80個柱面（磁軌），每個柱面有18個扇區，每個扇區512個位元組空間。所以標準磁碟片的總空間為： 2 * 80 *18 * 512=1474560B=1440K=1.44M 下面是FAT12的結構圖： 1、開機磁區

(原創文章，歡迎轉載，請註明出處) 很多朋友和同事都問我，在實際中如何選擇 RTOS。這個問題好難回答啊，非常複雜。實際中至少有三種情況： 1.有些地方根本不需要 RTOS，可能系統設計者是愛好 RTOS 的人，:-)，硬上了RTOS； 2.有些地方需要 RTOS, 但因為各種原因，沒有使用 RTOS； 3.最糟糕的情況是，選擇的錯誤的 RTOS 進行開發，要了Team Dev的命…… 在選擇之前可以問問以下幾個問題： 1.系統對一些事件的響應延遲時間有要求嗎。該時限在微秒級。

本文引用了部分前人的程式和相關文章，經過總結和重新加入了自己的理解，特此對前人的辛苦研究表示感謝。 http://www.cnblogs.com/chef/archive/2012/07/18/2597279.html http://blog.csdn.net/yeyumin89/article/details/7932368 http://blog.csdn.net/yeyumin89/article/details/7932431

前言： 從今天開始，本程式員開始專註寫自己的部落格了。之前我收集到了不少好的文章，無論從cnblog上面還是csdn上面。我從中受益匪淺。我覺得知識屬於大家的，我也應該貢獻自己的思路。那麼首先從最簡單的演算法開始。 我打算從字串演算法開始，因為字串處理是我們編程當中經常會遇到的，比如求子串，逆轉字串等等。好了，廢話不多說了。下面開始進入正題。 本文： 今天的演算法是 翻轉字串。題目如下：

寬殘差網路——Wide Residual Network 文章出自Sergey Zagoruyko的Wide Residual Network 殘差網路——Residual Network 近年來，殘差網路（Residual Network）在各個測試集上都取得了不錯的效果，其網路結構如下圖所示， 其網路網路由殘差模組組成 其中的跳躍式串連可以將殘差很好的傳遞過去，從而避免梯度消失的現象。

         基於內容的視頻標註是在傳統的檢索技術不能滿足現在的海量視頻檢索要求，人們轉向研究基於內容的視頻檢索這個大背景下提出來的。它根據視頻的內容把視頻按照不同的語義概念標註關鍵字，這是建立視頻索引，進而實現高效視頻檢索的必要基礎。目前，視頻標註中主要採用的方法可以分為三類：手工標註、基於規則的標註和基於機器學習的標註。      

Overview Flash Video(簡稱FLV),是一種流行的網路格式。目前國內外大部分視頻分享網站都是採用的這種格式. File Structure 從整個檔案上開看,FLV是由The FLV header 和 The FLV File Body 組成. 1.The FLV header Field Type

恭喜入坑。 解決mex -setup命令  錯誤使用 mex問題 借鑒 https://cn.mathworks.com/matlabcentral/answers/313298-i-already-have-mingw-on-my-computer-how-do-i-configure-it-to-work-with-matlab 首先下載MinGW-w64編譯器 下載地址 http://tdm-gcc.tdragon.net/download

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