今天测试WSL2时,发现OpenCV弹窗显示图片一直会报错,所以就试着解决了一下。

报的错是:QObject::moveToThread:<XXXX> Current thread is not the object's thread <XXXX>,且是一大堆错连着。

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浏览之前的笔记时发现Markdown中所有上传至新浪图床上的内容都无法显示了,说实话还是很急的,毕竟内容比较多。首先明确一点,虽然你无法访问这些图了,但它们还在新浪服务器上,只是需要换一个口进去。

然后在网上转了一圈,有不少人提这是因为防盗链问题之类,加

保平安。但问题是我是Markdown,加这个根本无从谈起。网上一些迁移脚本试了一下也并没有效果,因为下载不下来就是下载不下来嘛。

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先说结论,不少Slurm集群使用了两到多个login node来缓解入口机器的压力,均衡负载。这些node每个实际上都可以被看做是一个独立的服务器,只是共享了文件系统和其他一些服务。而Tmux是依赖于node,即这里是login node的。如果换了node,自然也就找不到你之前detach后存档的tmux窗口了。

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先提一下本文的发表理由。因为实验需要用到一个DAVIS 346的Event Camera,且项目需要通过Motion Capture(Mocap)得到人体的3D准确标定,所以就研究了一下相机的Intrinsic和绝对Extrinsic标定。令人吃惊的是,网上其实并没有太多关于如何通过实验方法标定得到相对于坐标原点(O点,Origin)的Extrinsic Matrix的讲解,尤其是缺少中文教程。于是我就把参考各种英文资料(主要是一些大学的slides和有关采集Mocap数据集的文献)总结的一些理论推导和实验方法,以及实际能用的代码整理得到了本文。

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如果你手里有一个MMD模型(.pmx),并且想在Blender将任务骨骼与某个动捕文件(.bvh)同步,即应用已有的动捕数据到mmd模型中,那么下面的教程可以帮到你。

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运行环境

  • SLURM 深度学习集群。
  • 系统:Ubuntu 20.04.5 LTS
  • 造成BUG的程序:深度学习训练代码。
  • 具体造成BUG的库:python的multiprocessing
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硬盘相关

  1. df命令 df:检查linux服务器的文件系统的磁盘空间占用情况。它只会显示已经挂载的磁盘信息!

    df -h, 即--human-readble:以1024的倍数的方式显示大小。(e.g., 1023M)

    df -T:查看所有磁盘的文件系统类型(type)

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How to make an OK MMD video

  • MikuMikuDance (MMD) is a simple and powerful tool, as we used in the previous paper. However, users cannot easily inject scripts to access the inner variables. Also, with respect to the rendering, it has a physical limitation of 60 FPS, which restricts the direct simulation of DVS sensors. Lastly, there are many processes in the simulation loop where manual adjustment is forced, which limit the scalability. Therefore, we choose another route that concentrates on Blender and tries to rule out manual participation to the largest extent.
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写在前面

Pytorch-Lightning这个库我“发现”过两次。第一次发现时,感觉它很重很难学,而且似乎自己也用不上。但是后面随着做的项目开始出现了一些稍微高阶的要求,我发现我总是不断地在相似工程代码上花费大量时间,Debug也是这些代码花的时间最多,而且渐渐产生了一个矛盾之处:如果想要更多更好的功能,如TensorBoard支持,Early Stop,LR Scheduler,分布式训练,快速测试等,代码就无可避免地变得越来越长,看起来也越来越乱,同时核心的训练逻辑也渐渐被这些工程代码盖过。那么有没有更好的解决方案,甚至能一键解决所有这些问题呢?

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数据来源

卫星类型

  1. Sentinel-2:提供混合分辨率的13 Bands MSI。分辨率有10m×10m10m \times 10m20m×20m20m \times 20m60m×60m60m \times 60m,bands中心波长从442.3nm到2185.7nm。

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