查看“李清阳”的源代码

=2018-7-06 =
*学习机器学习的数学理论与模型<br>
*学习python语法及应用

=2018-7-09 =
*安装python环境、anaconda软件<br>
*调试USB cam与audio input部分<br>
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文件:facemonotor1.jpg|面部识别图<br>蓝框内为面部<br>黑框内为眼睛
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文件:facemonotor2.jpg| 只能靠捂住鼻孔来……</gallery>
*在进行USB cam调试时<br>
首先尝试用python中的cv2来训练产生针对青蛙的xml文件<br>
但是无奈大部分训练通过基于c++的opencv<br>
限于时间原因只能够放弃这个想法<br>

*然后我们打算对本地图片进行读取识别<br>
但是在将图片上传到pynq后<br>
却始终出现读取路径的错误<br>
最后发现是绝对路径出现了问题<br>

*经过一天的学习<br>
对pynq的应用有了基本的掌握<br>
对python语言及机器学习有了大致了解<br>
十分感谢陈老师与闫老师的指导！<br>

=2018-7-10=
*大课了解了一些智能硬件在生活中的基本应用<br>
同时对icenter给予清华学生的支持与帮助有了一定的了解<br>

*学习linux系统与ubantu系统<br>
进一步学习python语言，并打算自己尝试系统学习python语言

=智能硬件课程总结=
*有用
在体验这门课程之前<br>
我对机器学习或者说人工智能并没有太多了解<br>
只有在自己亲身完成过一遍后<br>
才会对人工智能与机器学习有一个入门的了解<br>
也才能在未来的学习与生活中运用到这些新的技术<br>
*有趣
相比于“流水线”的电源制作<br>
智能硬件课程更接近于软件层次的学习<br>
同时短时间内需要掌握的知识量更多<br>
但我个人来说更喜欢这种学习方式与方法<br>
*有效
制作出来的简单语音识别与面部识别的小程序<br>
虽然不能投入实际的应用<br>
但是激起了我对python与人工智能的兴趣<br>
也相信未来的自己能将这些技术与自己的专业所结合<br>
创造出能够推动社会进步的成果