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1. Why

相比于过去,现代人获取知识的成本大大降低了,但人摄取知识的速度却不会突然提高。这就是社会的发展速度快过了人类本身进化的速度。

刚上大学时,我常常恐惧于自己的无知。虽然应试教育也已经给我装备了一个基本的世界观,但我还是恐惧于未知,我到底需要知道什么,我目前知道了什么,两者的关系是怎么样的,对我来说都是未知。刚开始的时候,我就像无头苍蝇一般,在网上搜一些细碎的知识来看,给自己一点点心理的安慰,但看的越多,越是疑惑知识之间的关系。

事情的变化发生在一个考试周,从那时起,我学会了怎么快速领略知识的骨架。那时我正在准备模电的考试,平时没有认真学,当我想要从头回顾一遍模电知识时,真的无从下手。不知怎么的,那时的我脑海中突然回忆起高中时读过的一本书《如何读一本书》,里面讲到对于成体系的知识,看目录可以快速掌握知识的演进和作者的思路。于是我就看着模电的目录(那本书好像还是授课老师自己编的),把目录看了一遍。不得不说,从目录里确实是能一窥作者的逻辑,作为一个老手是如何思考这个领域的知识。读完目录之后那种酣畅淋漓的感觉激励了我之后读了越来越多的书。

从那个考试周之后,我开始有意识的在图书馆去找书看。图书馆的书是有专门的分类方法,某一类的书都在一块,所以我就漫无目的地在某一个区域游荡,看到感兴趣的书名就拿下来,看看目录、看看作者,然后把书拿着,再去找下一本书,直到自己抱不下为止。

那段时间确实读了很多书(有一个学期甚至是全校借书最多之人),有的只看了目录,有的仔细看了,做了笔记。最后隐隐有一种大道至简之感,不同领域的书籍的开始都是各不相同,但最后的结尾似乎都朝着一个方向在前进,这个方向就是“人”。工程、科学、历史、哲学、艺术、政治、经济、军事等等知识,都是为了人而存在,说得更直接一点,那就是满足人的欲望。

2. More

从那之后,我阅读的频率下降了。一是因为到了大三,专业课变多,课业压力变大;二是到了玉泉,破旧的图书馆实在是藏书了了;三是在领略了那么多领域的知识后,心中的不安也慢慢缓解了。

不过最近,这些不安又隐隐出现。当有时间思考人生,就能明白自己所知道的只是大海中的一滴,这样的我们所做的人生选择真的合理吗。因此我想系统的梳理人所掌握的知识脉络。不是具体的知识,而是知识的密度分布、外延以及关系。目的也很简单,除了在大学,很少有机会给人长达半年、一年的时间来掌握一个方向的知识。我所希望的,是通过知识脉络的建立,未来能在短时间内,利用之前学过的知识和方法论,快速地进入某领域。

具体怎么做,目前的计划是这样的

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1. Why

首先,明确为什么要(新)买一把椅子。

  • 很简单,因为现在坐的椅子不舒服
  • 怎么不舒服?久坐很累。
  • 原因:缺少支撑,导致某些部位肌肉代偿用力

所以目标就是,寻找一把能够支撑身体(腰部、背部)的椅子

2. How

Learn from the best. 没时间学习如何设计一把椅子,直接来看最好的办公椅制造公司是如何设计产品的

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Herman Miller生产的Aeron Chair,久负盛名。根据其官网的描述,主要是有以下几点特征

  • 可调节背部两片式的支撑,支撑腰部骶骨(脊柱的最下方)

Adjustable PostureFit SL pads provide lumbar support and stabilize the base of the spine.

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1. 目录

从目录可以看出,作者对这一领域的思路是如何的,如何从头至尾构思起一本书

书名叫做创业维艰,也就是创业过程中那些困难的事情。在创业过程中,遇到困难是非常正常的,那么如何在遇到问题时解决呢

  • 人力资源

没想到作者把人力资源放在了首位,不过仔细想想也是有道理的,创业本质上idea并不是太重要,重要的是合作伙伴

  • 企业管理

既然最重要的人,那么接下来重要的就是如何管理人,make sense

  • CEO能力

CEO——最重要的人?

2. 人力资源

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1. What I want to Know

How they add key point landmark detection

How they design their network due to this change

2. Yolo5Face Contribution

  • Redesign the YoloV5
  • Design models for different model size
  • Evaluate on Widerface

3. Key Modification

Add a landmark regression head, this is what I want to know

In face detection, there are 5 points (simplified from 68 points)

  • General loss functions for landmark regression: Wing-loss
    $$
    \operatorname{wing}(x)= \begin{cases}w \cdot \ln (1+|x| / e), & \text { if } x<w \ |x|-C, & \text { otherwise }\end{cases}
    $$

image-20211220224538479

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1. Meshroom

Photogrammetry is the science of making measurements from photographs. It infers the geometry of a scene from a set of unordered photographies or videos. Photography is the projection of a 3D scene onto a 2D plane, losing depth information. The goal of photogrammetry is to reverse this process.

The dense modeling of the scene is the result yielded by chaining two computer vision-based pipelines:
“Structure-from-Motion” (SfM) and “Multi View Stereo” (MVS).

2. Pipeline

  1. Feature extraction
  2. Goal: extract feature points
  3. Method: SIFT
  4. Image matching
  5. Goal: find images looking to the same area, then we can reduce computation
  6. Method: Vocabulary tree approach
  7. Feature matching
  8. Goal: match feature points between candidate image pairs
  9. Method: calculate distance and use RANSAC
  10. Structure from Motion (SFM)
  11. Goal: compute the pose of each images
  12. Methods:
  13. Fuse all matched feature point pairs
  14. Choose the best initial image pair
  15. Compute the fundamental matrix
  16. Using PnP to calculate the pose
  17. Filter the results using Bundle Adjustment
  18. Depth Maps Estimation
  19. Goal: get the depth value of each pixel
  20. Method: Semi-Global Matching
  21. Meshing
  22. Goal: create geometric surface representation of the scene
  23. Method:
  24. Fuse all depth maps into global octree
  25. Perform 3D Delaunay tetrahedralization (四面体化), then voting
  26. Graph cut Max-Flow, optimally cut the volume
  27. Texturing
  28. Goal: texture the generated mesh
  29. Method:
  30. Compute UV maps
  31. For each triangle, use the color of each candidate to estimate

3. Data Acquisition

Goal: Clear images from different angles

Camera setting

  • Fixed low ISO (low noise)
  • Fixed high shutter speed (less then 1/100s, no blur)
  • Fixed long focal length (everything is in focus)
  • Fixed white balance (stable image color for feature matching)
  • Enough lighting (so that we can keep low iso and high shutter speed)

Move:

  • Camera fixed, object move

  • will need a spin base

  • keep the background pure color

  • Camera move, object fixed

  • Shot around the object (360 degree)

  • In each spot, shot from 3 different heights

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1. 旋转矩阵

旋转方式

  • 绕自身旋转(右乘变换矩阵)
  • 绕固定轴旋转(左乘变换矩阵)

比如说RPY,绕XYZ旋转,如果是绕自身,那就是
$$
R_x()R_y()R_z()
$$
如果是绕固定轴,那就是
$$
R_z()R_y()R_x()
$$

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1. Intro

Goal: To tune hyper-parameter in machine learning or deep learning, using bandit algorithm, to minimize the time usag

Methods used with

  • SGD
  • Tree ensembles

Idea: Try a large number of random configurations, but takes a lot of time. So hyperband:

  1. Run just an iteration (random configuration) or two at first
  2. Evaluate how they perform
  3. Using earlier results to select candidates for longer runs

e.g, following experiments: max iteration:81

Runs Iteration
81 1
27 3
9 9
3 27

It starts with 81 runs, one iteration each. Then the best 27 configurations get three iterations each. Then the best nine get nine, and so on

2. Learning Rate: Tune or Not

“Low learning rate with many iterations” is good for XGBoost

If we do not tune learning rate, the hyperband make good sense

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1. What

Like the nerve system in human body

  • ECU like the body parts
  • Sensor can broadcast the data and share in the can bus

Hardware level

  • CAN High
  • CAN Low

2. Why (Main Benefical)

  1. Simple and Low cost
  2. Fully Centerlized
  3. Extremely Robust (抗干扰)
  4. Effcient, with priority ID

3. History

BOSCH CAN 1986

CAN 2.0 1991

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1. 茶是如何做出来的?

  1. 茶叶种植
  2. 茶树是一种常青灌木,喜欢酸性土壤和丰富的灌溉。种植的海拔越高,味道越浓烈
  3. 从种下一棵茶树开始,一般需要3年才能有用于喝的叶片
  4. 虽然茶树可以长得很高,但为了采摘嫩叶,一般会修剪到一定高度。(一般来说,茶树越矮,能产出的叶片越多)
  5. 茶叶采摘
  6. 只有在最顶端3-5cm的叶片会被采摘。在丰收季节,每7-15天会长出新的嫩芽
  7. 目前茶叶一般都是手工采摘
  8. 茶叶被收集起来之后会再筛选一遍,把破损的和品相不好的筛选掉
  9. 处理茶叶
  10. 导致茶叶颜色、风味不同的主要是处理过程不同
  11. 比如绿茶主要是通过晒干、烘烤
  12. 比如红茶主要是被氧化了,让茶叶中的酶和氧气反应,使茶叶颜色变深,风味更浓厚
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