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=== 自我介绍 ===

本人自动化大二狗一枚，喜欢各种酷炫的东西，希望能在这门课中有所收获~


=== 课程总结 ===

3.5 简单接触git（gitlab），Markdown，以及试跑了pynq的例程

3.12 主要是练习关于pynq的各种操作，顺便简单复习了一下python

3.19 简单跑了下pynq的audio例程，对于pdm和pcm的互转有了一定的概念

3.26 接触了深度学习的基本概念，初步接触tensorflow

4.2  真正了解了tensorflow 这一基本框架，试跑例程（编辑未完待续）

4.9 这节课讲解内容偏多，自己动手主要是注册了GPU账户，但是还没有分配下来

4.16 使用Android Studio简单编译并下载了一个apk文件，初步接触了如何将深度学习网络结合Android客户端的代码编写

4.23 这节课上，我们使用Jetson TX2进行了简单的图像识别实验。并且我在下课前成功使用外接摄像头完成了任务。

5.7 这节课主要是TX2刷机，初步完成刷机，但是感觉中间可能有地方出问题，之后要用的时候再检查一下CUDA和OpenCV。

5.14 继续刷机。我们发现自己的TX2上CUDA安装是失败的，于是重新刷机。

5.21 简单的机器人学习，感觉真的是放松课，没涉及太多的编程技巧。

5.28 本次课拿来给大家完成大作业，在课上我发现我分配到的服务器有问题。经过诊断发现是李兆基网络的问题，于是我去借我实验室的服务器。

6.4 课上momenta的研究员前来分享经验，由于我们是第一个实现外接摄像头图像识别的队伍，所以利用这次课给嘉宾展示了一下我们的成果。

6.11 课上邀请嘉宾来分享智能音箱的现状，在课下我帮没有完成大作业的同学解决问题，最终帮助他们完成了检测。