“袁炜林”版本间的差异
来自iCenter Wiki
第19行: | 第19行: | ||
·运行用外接麦克风录音并playback的代码;<br /> | ·运行用外接麦克风录音并playback的代码;<br /> | ||
·运行opencv人脸识别的代码;<br /> | ·运行opencv人脸识别的代码;<br /> | ||
− | |||
− | [[文件: | + | |
+ | [[文件:FACE_DETECT1.png|有框|200px|thumb]]<br /> | ||
+ | [[文件:FACE_DETECT2.png|有框|200px|thumb]]<br /> | ||
+ | |||
+ | |||
+ | '''2019/7/3 Day 3'''<br /> == | ||
+ | 学习机器学习的理论基础。<br /> | ||
+ | |||
+ | ·了解什么是Machine Learning,用什么方法;<br /> | ||
+ | ·了解Tensorflow的框架是如何建立的,运行一个利用tensorflow训练的分类器实例;<br /> | ||
+ | ·具体了解Deep Learning的运算过程,明确用梯度下降方法计算损失函数最小值的过程;<br /> | ||
+ | ·了解Tensorflow是机器学习方法范式的原因:数值计算的稳定性,很难保证结果的准确性;<br /> |
2019年7月3日 (三) 05:39的版本
2019/7/1 Day 1
对于本门课程、课程wiki、git、PYNQ板有了初步的了解。
·建立个人的wiki档案;
·利用fork操作从课程git上复制了课程所需的材料;
·安装python和jupyter notebook,并学习熟悉界面的基本操作及几种jupyter notebook支持的语言;
·连接PYNQ,在jupyter notebook上试运行一个老师提供的example;
2019/7/2 Day 2
继续学习PYNQ板的各种功能。
·进行环境光检测,并编写一个简单的智能路灯代码;
·运行用外接麦克风录音并playback的代码;
·运行opencv人脸识别的代码;
2019/7/3 Day 3
==
学习机器学习的理论基础。
·了解什么是Machine Learning,用什么方法;
·了解Tensorflow的框架是如何建立的,运行一个利用tensorflow训练的分类器实例;
·具体了解Deep Learning的运算过程,明确用梯度下降方法计算损失函数最小值的过程;
·了解Tensorflow是机器学习方法范式的原因:数值计算的稳定性,很难保证结果的准确性;