强推免费的零基础计算机编程公开课:哈佛CS50

是我目前为止看到最好的零基础计算机编程公开课。很适合工业设计等非计算机专业的同学入门学习计算机编程。

当然哈佛本来就是全世界排名前五的学校,有这个机会免费学习哈佛的课程蛮好的。

比如调试C语言学习环境的时候,很多同学会在第一步卡住,环境配置不好。但是CS50与Github合作提供了在线编译环境,在任何一个设备上都可以云端编写并运行代码:cs50.dev(需要科学)

免去了很多配置环境的烦恼,使学生能够专注于算法本身的学习。

 

个人感觉:优秀的老师与一般的老师区别就是:优秀的老师更能够从学生现有的知识体系出发,尽可能多的讲解可以理解的知识,避免常见的错误,循序渐进让学生能够掌握足够的知识。而不是一个字一个字念PPT这种行为。 (更多…)

hololens2实现5G模块有线连接

众所周知原版hololens是没有5G模块的,它使用的芯片是高通骁龙850,高通骁龙850实际上是不具备5G基带的,当年也需要外挂X50基带才可以实现5G,更别说hololens2设计的时候可能原生就没有5G基带。后面有说要推出5G版本hololens,但最后还是鸽没了。
所以Hololens2如果想要实现户外功能就必须要自己加装5G模块,
于是博主斥巨资购入ZTE中兴 F50 5G上网模块(399元),这个好处是可以插入自己的5G SIM卡,切换自由。这款5G module的USB接口是typec usb3.0的,配合USB3.0+的数据线可以实现3750mb/s的数据传输,也就是3.7G左右的接口传输速率。

根据网络公开信息,:ZTE中兴 F50 处理器为紫光展锐 UMS9620,6nm制程工艺。这里有F50拆解测评

但是ZTE F50插入hololens2时遇到了一个问题,由于Hololens2的typec接口供电不足,导致hololens2无法识别网卡。第一次插是可以识别的,但是没多久网络就断了,后面就反复识别但是一直无法准确识别设备。

所以我尝试使用USB HUB + 移动电源的方式,给予第三方供电,这样勉强实现了稳定的5G 网络有线链接。

HOLOLENS2 + ZTE F50 5G module
HOLOLENS2 + ZTE F50 5G module

(更多…)

2024年工业设计专业介绍

 

工业设计产品
工业设计产品

欢迎大家来到工业设计吧/工设里世界网站。高考已经结束,预祝同学们金榜题名!取得优异成绩!

在高考结束后,最让同学们纠结的就是专业填报问题。专业的选择不仅决定了未来四年的学习方向,甚至可能影响下半生的职业道路。想到这些难免会让人感到焦虑。然而,一时的专业选择并不意味着我们将永远被困在这个决定中。无论是在学习过程中,还是在工作过程中,我们都需要经历不断的磨砺和试炼,才能真正了解自己是否适合所选的专业。如果觉得自己并不适合,及时止损,转专业或者选择跨专业考研、跨专业工作,都是可行的路径。最终,我们终将找到自己热爱的方向。

如果你从小动手能力很强;如果你不甘于平凡;如果你的脑海中充满奇思妙想,那么可以考虑报考【工业设计专业】。这是一个能够将你的创意转化为现实的最佳选择。

按照往年的惯例,工业设计吧为同学们带来本专业的介绍帖,希望能在大家选择专业时提供一些帮助。

 

本文目录:

1【专业介绍】
2【学校选择】
3【主要课程】
4【就业前景】
5【就业方向】
6【专业电脑需求讨论】
7【常见问题解答】
8【出国意向】
9【工业设计研究生】
10【AI与工业设计】

(更多…)

人工智能大模型在美国的接受程度越来越高

众所周知,当前使用最广泛,性能最佳的大模型来自于OpenAI旗下ChatGPT的4及4o大模型。

在CNBC的一项报道中, Impact Research 为 Walton Family Foundation 进行的一项新民意调查显示:熟悉 ChatGPT的教师比例从 55% 上升到 79%,而在 K-12 学生中,这一比例从 37% 上升到 75%。

在实际使用方面46% 的教师和 48% 的学生表示他们至少每周使用 ChatGPT,学生的使用量比去年上升了 27 个百分点。

而且在学生中,对于chatgpt的评价普遍是积极的。70% 的 K-12 学生对 AI 聊天机器人有好感。在本科生中,这一比例上升到75%。在家长中,68%的人对人工智能聊天机器人持好感,47%的受访者希望在学校更多地使用人工智能聊天机器人,而36%的人希望减少使用。黑人(57%)和西班牙裔父母(55%)对人工智能在教育中使用的支持率更高。

(更多…)

AttributeError: module 'pydot' has no attribute Invocation Exception报错解决办法

graphviz+pydot来绘制训练模型的网络结构图,报错:AttributeError: module 'pydot' has no attribute 'InvocationException'。

查了查解决办法都很复杂

其实如果你是windows+anaconda环境就很好解决

首先打开开始菜单中的anaconda prompt

其次激活环境,比如你创建的环境叫tfgpu,那就运行:

conda activate tfgpu(也就是你的环境名字)

当左侧括号变为tfgpu(你的环境名)即进入你的环境

此时运行两段语句:

conda install -c anaconda graphviz
conda install -c anaconda pydot

出现(y/n)的时候输入y回车

conda会帮助你安装所有graphviz相关环境,安装好了以后就可以解决:

AttributeError: module 'pydot' has no attribute 'InvocationException'

问题,生成合适的算法结构图片了。

不需要复杂的引用,不需要自己去修改path啥的,反正这么执行完就可以用了,大家可以试试。

 

 

安装htop失败显示No package htop available解决办法

今天安装htop,linux工具箱安装也是失败,然后用代码安装:

yum -y install epel-release

yum -y install htop

显示:

No package htop available.
Error: Nothing to do

还是失败……很无语,可能是因为我使用的yum源没有这个包,所以完全装不上,后面研究了一下,解决这个问题不难应该使用这个代码直接进行安装:

(更多…)

ValueError: Input 0 of layer "sequential" is incompatible with the layer

训练过程中报错:

ValueError: Input 0 of layer "sequential" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 100, 22), found shape=(32, 100, 21)

字面意思是:输入层0的sequential与后面的layer不兼容

然后会告诉你哪一个和哪一个不兼容

 

这时候找到语句之中:

model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True), input_shape=(window_size, 22)))

这里面就是不兼容的地方,把22改成21就好了

总之,确保输入的维度需要一致才可以