- 學習機器學習
學習haar+adaboost分類器進行人臉識別。瞭解hog+SVM小獅子識別。
https://blog.csdn.net/liupeng19970119/article/details/99435799
- 論文學習
邊緣計算：平臺、應用與挑戰 趙梓銘 劉 芳 蔡志平 肖 儂 （國防科技大學計算機學院 長沙 ４１００７３）
應用：
- 增強現實
增強現實技術將現實世界的場景與虛擬信息高度集成，生成被人類感官所感知的信息，來達到超越現實的感官體驗．增強現實技術可以使用在智能手機、平板電腦與智能眼鏡等移動設備上，來支持新的應用與服務，如虛擬遊戲、３Ｄ觀影等．增強現實技術需要對視頻、圖像數據進行處理，這些任務複雜性高，而需要與用戶進行互動的特點又對實時性有了很高的要求。
2)圖像識別
在一個特定視域（圖像的光線、背景、視角等）內採集圖像用來訓練深度模型，得到的深度模型對該視域內對象的識別準確率更高，在同一個邊緣計算節點周圍採集圖片來
訓練模型，並通過圖片的元數據信息（位置、天氣和時間等）來區分不同的視域．這使模型很好地適應周圍的視域，從而使可以模型自適應視域的轉換．適用於特定功能的識別模型要比通用識別模型更好訓練，也有更高的準確性．邊緣計算模式可以在一定程度上減小對模型適用範圍的要求，也爲深度學習收集大量特定的學習數據，訓練更加個性化的識別模型．
3)智慧城市
智慧城市是一種現代化城市模型，運用信息技術與物聯網技術對城市資源做出智能化的管理．智慧城市系統要隨時感測、分析、整合城市的各項關鍵信息，會產生大量的原始數
據，一座１００萬人的城市，平均每 天 會 產 生２００ＰＢ的數據．同時這些數據在地理上廣泛分佈，且大部分數據存儲在本地，這爲數據的查找與分析帶來了極大的困難．如果沒有一種高效的解決方案，很容易使城域網被大量的數據堵塞．
- 網站性能優化
挑戰：
多主體的資源管理
應用的移動管理
虛擬化技術
數據分析
編程模型
- GuiLite學習
（1）GuiLite是什麼：GuiLite是5千行的C++圖形界面庫，可以運行在所有平臺（例如：iOS，Android，Linux（ARM/x86-64），Windows（包含VR），Mac，Docker和MCU）上；也可以與多種語言（例如： Swift, Java, Javascript, C#, Golang）協同工作。
（2）GuiLite特點：
️輕量: 只有5千行代碼，與操作系統及第三方庫無關 - 輕鬆編譯/運行
超快: 一次調用就可以完成圖形渲染 - 程序更快速，UI更流暢
嵌入: 可嵌入在Qt/MFC/Winform/Cocoa/Web程序中運行 - 充分利用現有Qt/MFC代碼，局部GuiLite優化，亦可顯著提升效率
支持Docker鏡像，支持IOT，雲端，多種語言顯示。
安裝vscode插件可以進行界面可視化設計：
（3）GuiLite設計原理：界面元素管理和圖形繪製。
1）界面管理包括：
添加/刪除界面元素（例如：按鈕，標籤，對話框等控件），設置對應的文字及位置信息
用戶輸入消息傳遞：根據用戶輸入尋找受影響的界面元素，並回調響應的處理的處理函數
用戶自定義消息傳遞：用戶可以自定義消息響應函數，並自主產生消息；當消息產生時，對應的響應函數會被調用
2）圖形繪製包括：
基本的點線繪製，例如：畫點，矩形，橫線，豎線等
設置繪製圖層，如果需要多個圖層，在基本點線繪製時，需要給出圖層的索引值
圖層處理，在圖層界面發生變化的時候(例如：打開/關閉對話框)，GuiLite將決定各個圖層上的像素點，哪個會被最終顯示在屏幕上
3）擴展方法：
GuiLite只給出了基本控件（例如：按鈕，標籤，鍵盤，選擇框）的實現方法，旨在說明控件的實現方法。對於擴展控件，可以選擇下面的方式：
如果開發者需要調整基本控件的細節，可以直接在源代碼中修改
如果開發者需要構建全新的控件，可以參考基本控件的實現方法，重新實現。
對於擴展繪製，例如：畫圓，畫曲線，可以直接在surface.cpp文件中添加響應的函數接口。