Infinite journey

这篇文章介绍了MMDET的安装与使用，提供了一个在Kaggle上快速安装MMDET的取巧方法，即通过复制并编辑Kaggle上的一个名为"predicting Math Functions"的工程。此外，还介绍了如何在Kaggle上无法直接访问TensorBoard的情况下，使用ngrok进行转发，并提供了ngrok的注册链接。文章还涉及了如何创建CONFIG文件以方便训练和修改，以及如何使用现成的验证方法。最后，提供了两个参考链接，一个是CSDN上关于MMDET的文章，另一个是Kaggle上的"predicting Math Functions"工程。

这篇文章介绍了在使用PyTorch进行深度学习时，如何使用HDF5文件格式来处理和读取大型数据集。文章首先提到了在Matlab中保存大文件时遇到的问题，并介绍了通过使用HDF5格式来解决这个问题。接着，文章讲述了在使用Python读取HDF5文件时可能遇到的错误，以及如何通过使用h5py库来解决这些问题。特别指出了读取HDF5文件时数组可能会转置的问题，并提供了解决方法。最后，文章还介绍了如何自定义PyTorch的Dataset类，通过重写len和getitem函数来提高读取效率。

这篇文章介绍了基于Pytorch实现的U-Net网络，用于缺陷检测。U-Net由编码器和解码器组成，编码器包含四个模块，每个模块由两个有效卷积层和最大池化层构成；解码器也有四个模块，每个模块由两个有效卷积层和转置卷积层构成，并通过跳跃连接将编码器和解码器相同大小的模块相连。文章还提到将编码器网络改为ResNet50，并展示了模型训练结果和反思总结，包括过拟合问题和损失函数选择的建议。代码部分参考了GitHub上的代码，并进行了修改，提供了VGG和ResNet50两种主干网络的实现。

这篇文章介绍了如何在VSCode中进行远程服务器的代码调试和运行，包括如何设置免密码秘钥（Remote Development）以及如何解决一些常见的权限问题，例如“permissions are too open”等。

这篇文章介绍了Xilinx FPGA中LVDS接口的配置和使用，特别是与AD9736 DAC的结合。LVDS是一种低电压差分信号技术，可实现高速传输。文章详细讨论了LVDS接口的速率、配置和与AD9736 DAC的同步方案，包括使用selectIO IP核进行LVDS传输配置，以及如何通过仿真验证设计的正确性。同时，文章还提供了相关的参考文献链接。

这篇文章介绍了CUBEIDE的下载安装、固件包路径更换、硬件配置及代码编写、烧录代码并运行调试、代码自动补全、中文显示问题解决方法、如何加入已有驱动以及在CUBEIDE下使用PRINTF的详细步骤和操作技巧。

这篇文章介绍了Quartus II中Modelsim仿真软件的使用，包括与TestBench结合进行仿真、仿真技巧和软件bug的解决方法。作者分享了如何通过TestBench自动生成模板、编写TestBench代码、配置Modelsim以及如何重新编译和运行仿真。还介绍了在Modelsim中加入变量的方法，并分享了一个关于MIF文件读取问题的解决方案。

这篇文章介绍了STM32-SERIAL-DMA-FONT-UPDATE，一个用于STM32单片机的字库更新程序。作者因缺少SD卡，受启发于openedv论坛的方案，自行改进并实现了通过串口使用DMA进行字库更新的方法。该程序在DMA上采用了双缓冲结构，类似于乒乓操作，有效提升了运行效率。项目的代码和详细信息可在GitHub上找到。

这篇文章介绍了一个基于FPGA小车、STM32最小系统、摄像头和无线模块等电子组件，实现的远程可视遥控小车项目。项目包括FPGA部分负责图像获取、存储和传输以及小车控制；STM32部分与FPGA交互、处理图像数据，并与上位机/云端交互；上位机/云端部分作为显示和控制终端。作者详细描述了OV7670摄像头QVGA配置、FPGA与STM32 SPI通信、图像JPEG压缩、上位机和微信小程序的实现，并提出了改进意见，如使用DMA传输、更换摄像头或增加协议等，以提高系统性能和稳定性。

这篇文章介绍了一种在FPGA上实现的简单迭代除法算法及其仿真验证。文章首先阐述了算法的基本流程，包括被除数和除数的归一化处理，然后以移位次数作为迭代结束的标志。文章还提供了具体的代码实现和仿真结果，展示了通过增加迭代次数可以提高除法运算的精度。