今天上午的两个实验吸取昨天的经验，依旧采用一段一段手输的方法，并且每输入一个Cell就运行它，这样虽然感觉上进度比较慢，但是能够学到很多东西。通过第一个实验usb_webcam了解到了PIL库，这是Python常用的图像处理库，功能也很强大，几行代码就能做到裁剪、旋转、颜色转换等。第二个实验是opencv_filter_webcam，顾名思义，肯定要用到opencv的东西。这是一个跨平台的计算机视觉库，功能也很强大，今天主要用到了它的实时图像处理的模块，对摄像头获取的图像进行线条化，然后在通过HDMI连接的显示器上进行实时输出。以上两个实验都是在PYNQ板上进行主要计算的。
*完成实验tfExample
由于下午有事，所以没有赶上上课，晚上抽空又去实验室把落下的任务补上了。任务很简单，从gitlab上下载一个压缩包，然后通过命令行打两句命令运行一个TensorFlow的程序，基本上就完成了，难就难在环境总是残缺不全，大部分时间还是都花在环境的配置上了，也许这就是这门课程的挑战性所在。首先用工作站运行，发现工作站连Python都没有（那时候还不知道任杰已经在上面装了anaconda，当然也不知道anaconda是Python的一个很强大的发行版），然后就先找Python，找到了Python，安装的时候又失败了，具体的原因忘记了，反正总是不行。然后想到反正也不用连板子，我自己的笔记本上也装了Python和TensorFlow，何不在它上面试试呢。可是试了一下又出现另外的问题，我的Python缺了两个很关键的库，一个是PIL，另外一个是SciPy，发现问题就要解决问题，我就开始在网上找这两个库。PIL一开始没有找到对应版本的，后来通过Pillow解决了，SciPy真的是一块硬骨头。一开始装的时候总是fail，发现好像缺了它依赖的numpy，装了之后还是不行。上网又搜了一下看到有人推荐用anaconda，可以一劳永逸解决这些乱七八糟的库的问题，然后才终于想起来工作站的桌面上好像是有一个anaconda，才意识到为什么工作站上没有Python任杰也没说啥了，因为他用了anaconda。在工作站上用anaconda跑了那两条命令，很顺利就出来了，但是最后打开那个网页上的Embedding页面的时候速度奇慢，这个时候动了第三次换机器的主意。当然也不是换，算是一边等结果一边解决笔记本的问题。然后就是继续搜SciPy，终于找到了一个解决方法，就是把numpy卸载了，重新装一个numpy+mkl，装上之后就能装SciPy了。通过这个还掌握了pip卸载软件的语法，就是把install换成uninstall。不得不说pip真是好用，既能直接输口令让它自己找，一些比较麻烦的还能下载下来原地通过安装包安装。都装好之后运行了那个程序，一切正常，除了那个embedding获取数据同样奇慢无比。不过这个无关紧要，今天的任务就基本完成了。