# 原创
          Word和Excel使用有感

1.画图

折线图：适用于多个y值的画图

散点图：适合需要对x轴进行自定义时使用

2.word和excel的联动

1）excel中的数据导入word直接复制即可

      若是表格中的数据要导入word 则先将表格中的数据拆分出来，再直接复制到word中

2）word中的数据导入excel

       这一步相对来说比较复杂，有如下几种方法：

        a.使用python自己编写脚本

        b.利用excel中的开发工具自己编写函数（其中需要利用查询编辑器）

        c.将excel转化为pdf以及html文件，excel中识别出数据到excel表格中，再导入到word

        d.利用别人已经写好的开源软件服务，直接导入，这种方法相对来说比较简单，具体的资源自己去找找哈，b站里有

Word和Excel使用有感

# 原创
          11.17DDcolor图像着色项目

完成点：1.ddcolor推理部分 2.ddcolor训练部分（目前还在训练）

问题1：构建ddcolor setup.py的时候报错无法使用包setuptools解析依赖

![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/350b0e7783ec4f42a7282536d73e99a0.png)

解决方式：降低setuptools的版本；其原因是setuptools版本高更新的时候启用了接口setuptools.installer和 fetch\_build\_eggs

问题2：推理部分：如何使用infer.py代码

解决方式：infer.py代码其实是使用命令行来接受参数 故只需要将其接口参数定义好即可（这种封装方式非常方便）

例如：

python infer.py --model\_path ./modelscope/damo/cv\_ddcolor\_image-colorization/pytorch\_model.pt --input ./assets/test\_images

加载数据部分也是一样的

例如：

python data\_list/[get\_meta\_file.py](http://get_meta_file.py "get_meta_file.py") --data-path "训练集的路径（文件夹）" --output-name "输出的位置的list“

问题3：训练部分

分析：主要逻辑

train\_ddcolor.yml存放模型训练的配置文件：具体包括训练集/测试集的位置；训练批次；采用单卡/多卡训练

train.py:主要是关于整个训练流程：代码中主要是打印了很多log信息 以及数据的加载方式是怎么样的 相当于一个train的主函数；

其实质上是将train\_ddcolor.yml转换为字典opt然后再调用出来

ddcolor关于数据处理、模型结构定义以及输出主要由以上两个文件决定

调用方式：sh scripts/train.sh

train.sh内容：

CUDA\_VISIBLE\_DEVICES=0,1,2,3 \

python3 -m torch.distributed.launch --nproc\_per\_node=4 --master\_port=3721 basicsr/train.py \

    -opt options/train/train\_ddcolor.yml --auto\_resume --launcher pytorch

# 学习日志7.24 openmv与stm32通信

openmv与stm32通信

1.硬件连接（RX-TX TX-RX GND-GND(如果不是同一电源的情况下)）

2.软件编写流程

openmv将要发送的数据打包到date中（date中包括包头包尾以及数据内容），利用uart（date）将数据通过串口发送给stm32

也可以使用json进行发送

注意：这里发过去的数据内容一般都是字符型形式，就算openmv中的原始数据是整形或者字符型，通过uart发送后都会变为字符型，所以在stm32接收数据时需要进行解码操作

3.stm32的解码

1）可以自己编写函数对其进行解码

2）也可以使用sscanf函数对字符串进行解码，从菜鸟教程中我找到了这一实例：（有助于帮助理解数据在其中的转换）

#include <stdio.h>  
#include <stdlib.h>  
#include <string.h>

int main()  
{  
int day, year;  
char weekday[20], month[20], dtm[100];

strcpy( dtm, "Saturday March 25 1989" );  
sscanf( dtm, "%s %s %d %d", weekday, month, &day, &year );

printf("%s %d, %d = %s\n", month, day, year, weekday );  
  
return(0);  
}

4.如何解决openmv数据发送太多，stm32来不及接收的情况

从发送端和接收端来着手

因为肯定是发送端发送数据太快了，所以我们就要让发送端的数据发送的较为慢一下，可以在发送数据后添加一个time.sleep_us的延时函数

注意！这里应该用us而不是ms ，ms由于延时时段太大，会导致画面出现卡帧的情况

同时我们要使得接收端能够更好的处理数据，这个时候就可以将数据先存进stm32中的DMA中，然后再在stm32需要数据的时候将数据从DMA中传到stm32中进行解析处理  



学习日志7

# 学习日志：openmv各个例程

**1.Blinky**

1)pyb库中对led的调用是

LED(1)-红色

LED（2）-绿色

LED（3）-蓝色

LED（4）-红外led

2)machine库中对led的调用是

LED("LED_RED")-对应红色

绿色、蓝色同理

2.LED.toggle（）

切换LED的开关，若LED是开，启用该命令后即关闭LED；若LED是关，启用该命令后即开启LED

3.过了openmv的画图例程和board control（和stm32差不多 但是使用更为的简单）

4.过了一下openmv对图片的一些滤波，锐化操作，真的抽象，多看几遍，多使用几次！



学习日志：openmv各个例程

# 学习日志：树莓派debug解决6.15

1.树莓派的ip问题：

1）首先我以为是网络本身有问题，树莓派无法连接；

2）尝试了将WiFi中的中文以及一些不可用的符号取消后以及网上新建一个wpa文件的方法后都没有用

3）最后在一篇博客中发现其实是自己电脑的的网络配置有问题，虽然已经和树莓派用网线相连接起来，但是并没有将网络给共享出去，在设置了正确的以太网设置后，成功查询到了树莓派的ip

2.静态ip的设置

情况：下载的是最新版64bit的系统（ps：日期截止24.6.15）网上旧版系统的找一个文件dhcpcd，然后加入相关配置对于我这个系统并不适用。应该是新版系统采用了不同的网络设置

故新版的4B系统设置静态IP应直接在控制台中设置静态ip

具体上链接：

[ Set a static IP Address on Raspberry Pi OS Bookworm (abelectronics.co.uk)
](https://www.abelectronics.co.uk/kb/article/31/set-a-static-ip-address-on-
raspberry-pi-os-bookworm "Set a static IP Address on Raspberry Pi OS Bookworm
\(abelectronics.co.uk\)")

十分详细，其中也给出了还原成动态IP的方法

2.解决了win和树莓派的文件传输问题

1\. 利用winsco软件进行文件传输

2.通过ssh将win和树莓派在winsco软件中相连接

3.树莓派的系统备份

可以直接用win32diskImager进行备份，这是一个烧录软件，既可以烧录文件也可以读取并保存文件

缺点：备份只能整卡备份，非常占内存。比如32G的卡（其中只有5MB的文件）但最终备份在win中还是32G

4.树莓派Linux的一些常用命令以及vim编译器使用

多看亚博只能所给的word文件，慢慢熟悉

