原创 Moveit之我用（3）
完成的內容 完成模型加載，重新裝了工作空間 逐漸進行配置 明天要解決的問題 進一步讓模型動起來 收穫的內容 1.在運行moveit之前一定要先運行roscore，若沒有先運行rosrun則會出現 [registerPublishe
2019-09-26 17:26:58
原创 Moveit之我用（2）
完成的內容 1.寫了需求的3.0版本 2.對於機械臂有了一個更加完善的計劃 3.根據古月的來開始重新弄moveit 明天要解決的問題 1.休息 收穫的內容 知道什麼叫運動學規劃 需要記錄的內容 古月內容 moveit官方模型
2019-09-26 17:26:58
原创 Moveit之我用（1）
問題 vm無法調用本地筆記本攝像頭 解決 熟練工作空間，工作包等基礎操作 ubuntu基本操作 放棄原本博客教程，但是已經提問 已經按照新的開始做https://blog.csdn.net/xu1129005165/article
2019-09-16 17:58:28
原创 Moveit之我用（0）
問題 roslaunch不成功，配置好了工作空間，明天考慮一下包的配置 解決 訪問某個路徑：cd 路徑 工作空間的路徑配置問題 source 任務 1.完成movit基本配置 https://blog.csdn.net/weixi
2019-09-15 18:05:58
原创 Python編程快速上手——讓繁瑣工作自動化（4）
04.電話號碼和E-mail地址提取程序 （0）要求： 要在一篇長的網頁或文章中，找出所有電話號碼和郵件地址 （1）需要完成的任務 從剪貼板取得文本 找出文本中所有的電話號碼和E-mail地址 將它們粘貼到剪貼板 （2）代碼需要完
2019-04-10 18:05:20
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原创 Python編程快速上手——讓繁瑣工作自動化（3）
03.查找文本模式 （0）要求： 假設你希望在字符串中查找電話號碼。你知道模式：3個數字，1個短橫線，3個數字，1個短橫線，再是4個數字，即XXX-XXX-XXXX （1）不用正則表達式來查找文本模式 def isPhoneNumbe
2019-03-18 18:06:51
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原创 Python編程快速上手——讓繁瑣工作自動化（2）
01.井字棋盤 （0）源代碼 （1）所用知識點： 字典的使用 函數的使用 （2）出錯位置： 對字典的使用還是不夠熟練 不能將函數與字典的使用很好的聯繫到一起 （3）進步： 對於for range的使用比上次要好 （4）使用工具： j
2019-03-13 16:53:42
原创 Python編程快速上手——讓繁瑣工作自動化（1）
00.一個小程序：猜數字 （0）源代碼 （1）所用知識點： import語句導入模塊 random函數 for循環語句與range的使用方法 強制轉換int() str() 如何取到從鍵盤輸入的信息 if elif else語句 （
2019-03-10 16:48:33
原创 Deep Temporal Linear EncodingNetwork[Paper & Summary Part]
(1)Present a new video representation, called temporal linear encoding (TLE) (2)Embedded inside of CNNs as a new lay
2018-12-10 00:16:37
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原创 2018.09-2018.11 Summary & 2018.11-2019.01 plan
總體內容 Mon 10Mon 17Mon 24OctoberMon 08Mon 15Mon 22Mon 29Mon 05Mon 12雙流 Paper Part TSN Paper Part
2018-11-19 22:32:31
原创 Deep Learning of Action Recognition
【會隨着不斷學習與瞭解的深入繼續添加】 總體思路： 抽取並分類時空特徵爲目的的視頻識別方法 two-stream(雙流)方法 C3D方法 CNN-LSTM方法 以提取骨架信息進行再訓練爲目的的姿態估計方法
2018-11-12 23:09:51
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原创 Temporal Segment Networks[Summary part]
算法介紹 當時研究的不足（尤其是雙流）： 只能處理短期運動(short-term)，對長期運動(long-range)時間結構進行理解不足 訓練樣本較小 提出的處理辦法： 彌補第一個不足：使用稀疏時間採樣策略和基於視頻監督的策略
2018-11-12 23:09:38
原创 Temporal Segment Networks：Towards Good Practices for Deep Action Recognition[Paper Part]
1.Aim discover the principle to design effective ConvNet architecture for action recognition in videos learn these m
2018-10-10 09:09:00
原创 Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos [Paper Part]
1.Contribution propose a two-stream ConvNet architecture spatial & tmporal ConvNet trained on multi-frame dense o
2018-09-26 08:59:41
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