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Linux V4L2 应用开发

V4L2:Video for Linux two,缩写 Video4Linux2,是 Linux 内核中的一个框架,提供了一套用于视频设备驱动程序开发的 API。...它是一个开放的、通用的、模块化的视频设备驱动程序框架,允许 Linux 操作系统和应用程序与各种视频设备(如摄像头、视频采集卡等)进行交互。...V4L2 还提供了一个统一的视频数据格式,允许应用程序在处理视频数据时无需考虑设备的具体格式。 V4L2 是 V4L 的改进版。...从上面的特征可以看出,V4L2 提供了一套通用、灵活、可扩展的视频设备驱动程序框架,使得 Linux 操作系统和应用程序可以方便地与各种视频设备进行交互,并且不需要关心设备的具体实现细节。...V4L2 视频采集步骤

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    生信学习小组Day 2-linuxL

    1.什么是Linux? Linux是一个操作系统(OS),开源、免费、稳定、安全,区别于windows和mac的图形界面,linux的操作靠命令行来实现,因此深受广大生信研究者的喜爱。...目录与路径概念在Linux系统中很重要。...Linux中的目录相当于windows的文件夹,而路径就是目录的层级位置,比如,home目录下有个biosoft,那么biosoft的路径就是/home/biosoft。...------微信公众号:生信星球 2.召唤Linux和登录服务器 (1) 个人电脑 Windows 设置-更新和安全-针对开发人员-启用开发人员模式 控制面板-控制面板-程序-启用或关闭windows...功能-适用于Linux的windows子系统 重启电脑 下载ubuntu 启动ubuntu 和用户设置 更新:输入sudo apt update,完成后输入sudo apt upgrade Mac 自带

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    Linux专题_05】wc -l 命令统计行数为何不准

    -l 这个统计的不准导致的,所以专门看了下这个命令存在的主要问题!...1.文件格式问题 wc -l命令会将文件中的换行符作为行的分隔符进行计数。...2.空白行和行尾空格 wc -l命令会将空白行(没有任何可见字符的行)和行尾的空格也计算在内。如果文件中包含大量空白行或行尾有额外的空格,那么行数统计结果可能会偏高。...这些特殊字符可能会被wc -l命令误认为是行分隔符,导致行数统计错误。你可以使用文本编辑器或其他工具来查看和清理这些特殊字符。...4.软链接和管道 wc -l命令不会递归统计目录下所有文件的行数,也不会统计管道或重定向中的输出行数。如果你想统计目录下所有文件的行数,可以使用find命令结合wc -l命令进行处理。

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    L007Linux信号、信号处理和信号处理函数

    Linux系统中,根据POSIX标准扩展以后的信号机制,不仅可以用来通知某种程序发生了什么事件,还可以给进程传递数据。...这些事件通常由硬件(如:CPU)检测到,并将其通知给Linux操作系统内核,然后内核生成相应的信号,并把信号发送给该事件发生时正在进行的程序。...二、信号的种类 在Shell下输入kill –l 可显示Linux 系统支持的全部依赖,信号列表如下: 1) SIGHUP 2) SIGINT 3) SIGQUIT...(30) SIGRTMIN~SIGRTMAX:Linux的实时信号,它没有固定的含义(或者说可以由用户自由使用)。注意,Linux线程机制使用了前3个实时信号。所有的实时信号的默认动作都是终止进程。...1、可靠信号与不可靠信号 在Linux系统中,信号的可靠性是指信号是否会丢失,或者说该信号是否支持排除。

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    Linux】常用指令详解二(s,-a,-l,,cd,touch,rm,clear)

    1.前言读了一些Linux常用指令的博文,很可惜没读到一点点手把手教怎么操作的博文,所以写一篇手把手教适合初学者的Linux常用指令博文,【Linux】常用指令详解一:https://cloud.tencent.com...(6)ls“ls”命令是 Linux 中用于查看目录内容的常用命令。当我们输入“ls”后,系统会罗列指定目录下存在的目录和文件信息。...(8)ls -l“ls -l”命令则是以列表的形式罗列指定目录下存在的目录和文件信息。这种列表形式会显示更详细的文件属性,比如文件权限、所有者、大小、修改时间等。...通过“ls -l”,我们可以更深入地了解目录中的文件情况,这对于文件管理和系统安全相关的操作非常有帮助。例如,我们可以通过查看文件权限来确定是否需要调整某些文件的访问权限。...(9)ls -la(al)“ls -la”或者“ls -al”(这两种写法是等效的)是“ls -a”和“ls -l”的结合。

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    机器学习-正则化-L1L2

    机器学习-正则化-L1L2 样本数据量大:经验⻛风险最⼩小化 样本数据量小:结构⻛风险最⼩小化==正则化 经验风险最⼩小化(empirical risk minimization)认为经验⻛风险最⼩小的模型是最优的模型...结构风险⼩需要1、经验风险和2、模型复杂度同时⼩ 范数 因为非负性:可以做损失函数,正则项 损失函数通常是⼀个有下确界的函数 常用范数: L0 L1:绝对值 ||x||=\sum_{i=1}^{d}{|...x_i|} L2;平方再开根号 ||x||_2=(\sum_{i=1}^{d}{|x_i^2|})^{1/2} Lp ||x||_2=(\sum_{i=1}^{d}{|x_i^p|})^{1/p} p=...1,曼哈顿距离,L1范数,表示某个向量量中所有元素绝对值的和 p=2,欧式距离,L2范数 使用L1正则项,倾向于使参数稀疏化,使用L2正则项,使参数稠密的接近于0。...L1正则是菱形,参数的交点都落在坐标轴上,实现稀疏化。 L2是圆形, 正则项是为了降低模型的复杂度,从而避免模型区过分拟合训练数据,包括噪声与异常点(outliers)。

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    L2正则化(L2 Regularization)

    L2L_2正则化项的导出 正则化是机器学习中一个防止过拟合的一个重要手段通常,过拟合一个显著地表现是能够很好地拟合当前的数据,但是泛化能力不强。...首先假设模型学到了多项式: [图片] [图片] PS: L2 norm在回归问题中称作岭回归(Ridge Regression)或权值衰减(Weight-decay) L1 norm称作...L1L_1正则化项和L2L_2正则化项 L1L_1正则化项和L2L_2正则化项都有助于降低过拟合的风险,但是L1L_1正则化项更适合作稀疏化,即得到更少的ww为非零的解。...:L1L_1正则化项为先验为拉普拉斯分布,L2L_2正则化项先验为高斯分布,将其分别取对数之后分别留下了绝对值项和平方项。...领关于L1的稀疏性以及其它的一些问题,可见知乎问题l1 相比于 l2 为什么容易获得稀疏解?。 等等。。

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    详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

    前言 深度学习里面有很多的损失函数,对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了,对于L1、L2正则化也很熟悉,那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗,以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN...损失,但是本文还是将它们跟下面的L1损失和L2损失进行区分了的。...二、L1_Loss和L2_Loss 2.1 L1_Loss和L2_Loss的公式 L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE)。...L1范数与L2范数作为损失函数的区别能快速地总结如下: L2损失函数 L1损失函数 不是非常的鲁棒(robust) 鲁棒 稳定解 不稳定解 总是一个解 可能多个解 总结:实际上我们发现,其实所谓的L1...三、smooth L1损失函数 其实顾名思义,smooth L1说的是光滑之后的L1,前面说过了L1损失的缺点就是有折点,不光滑,那如何让其变得光滑呢?

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