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刘雍，2017013578，软件72

第二次课<br>

1. Git的使用<br>
2. Gitlab的注册与测试<br>
3. PYNQ的连接与Jupyter Notebook基本操作<br>
4. PYNQ板灯光，按钮，按键使用<br>

感想：入门很快，很有意思，希望能多一些课下自主实验的活动<br>


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第三次课<br>

1. Python,Jupyternote本地下载<br>
2. Gitlab克隆代码<br>
3. PYNQ ASL实验<br>

感想：希望课程进度可以快一些，比如提前上传下节课要使用的代码，可以自己提前实验<br>


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第四次课<br>

1. PYNQ Audio实验<br>
2. PYNQ OpenCV人脸识别实验<br>

感想：很有意思,就是板子有时候会有点卡<br>


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第五次课

1. 介绍机器学习，深度学习，神经网络基础知识<br>
2. 介绍谷歌TensorFlow<br>
3. Python TensorFlow实践<br>
4. Neural Network实践<br>


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第六次课

1. 介绍nunmpy,tenseflow基础知识<br>
2. 实现简单的线性回归<br>
3. 智能音箱结构了解<br>
4. 语音识别语料准备<br>


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第七次课

1. 介绍CNN,RNN基础知识<br>
2. 语音智能识别介绍<br>
3. 语言识别平台搭建实践<br>
感想：学到挺多东西的。最后没有抢到GPU,很遗憾^…^<br>


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第八次课

1.智能音箱的简史与发展
2.智能音箱的后台-智能问答QA系统
3.智能音箱-SoundPi实践

感想：第一次做了一个手机app,虽然是用现成的代码，但也很激动。<br>


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第九次课

1.Jetson_TX2介绍
2.Object detection对象检测实验

感想：学习了图像识别的相关知识，了解了实时物体识别的原理。<br>


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第十次课

1.ubuntu虚拟机安装
2.JetPack安装
3.刷机（尚未完成）
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第十一次课

1.刷机过程踩了很多坑：wifi连接下一直出现determine ID的问题，经过一下午的努力总算刷机成功。<br>
解决方式：虚拟机网络更改为桥接模式，利用路由器进行连接，flashOS设置no action避免重复刷机导致的时间浪费。<br>
2.学习机器人操作系统ROS。<br>
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第十二次课

1.这周一直忙着配环境的事情，GPU工作站貌似出了点问题，只有李兆基大楼才能使用。<br>
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第十三次课

1.Ros机器人实操<br>
感想：非常有意思的小机器人，代码编写上也不是很复杂，如果有时间尝试也给大作业也整一个。<br>
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第十四次课

1.大作业环境还是遇到点问题。前前后后在自己电脑上，GPU工作站上，实验室的服务器上配了三次环境，自己电脑跑太慢，GPU工作站无法使用，实验室服务器没有sudo权限，这些都是数不尽的坑。最后认认真真把环境配好，在助教的帮助下在实验室服务器上配好了环境，让管理服务器的学长提升了权限，最后终于把环境配好了。
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第十五次课

1.Momenta公司研发总监无人驾驶小讲座。<br>
2.继续肝大作业，在本机的头盔检测终于完成了。
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第十六次课

1.NLP小讲座。<br>
2.大作业终！于！完！成！了！，可以好好复习期末考试了。
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课程感想：
回过头看一下自己的wiki日志，发现自己不知不觉已经入了硬件的大坑了，对我这个学软件的学生来说是非常新奇的一次体验吧，很感谢这门课给我接触这么多前沿硬件实际应用的机会。最后有一点给这门课程的小建议，这门课的特点是实践，希望实践更多的不是重复性的实践，而是带着一点自己想法的，创新性的实践，就像软件学院最受欢迎的课的大作业是游戏设计一样，只要提供一个框架，具体实现就交给大家就好，可以给我们更多的时间去准备，也鼓励有能力的同学自己动手，不强制组队。最后感谢我见过的最有耐心的两位助教，希望这门课能越来越火。