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Author: automaticdai

_config.yml

@@ -21,9 +21,7 @@
 title: YF Robotics Lab
 email: yfrobotics@gmail.com
 description: >- # this means to ignore newlines until "baseurl:"
-  Write an awesome description for your new site here. You can edit this
-  line in _config.yml. It will appear in your document head meta (for
-  Google search results) and in your feed.xml site description.
+  YF Robotics Lab
 baseurl: "" # the subpath of your site, e.g. /blog
 url: "" # the base hostname & protocol for your site, e.g. http://example.com
 twitter_username: yfrobotics

_posts/2020-10-18_community-campaign.md renamed to _posts/2020-10-18-community-campaign.md

@@ -1,10 +1,9 @@
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 layout: post
-title:  "Welcome to Jekyll21212"
-date:   2024-11-12 03:51:06 +0000
-categories: jekyll update3
+title:  "写在云飞机器人实验室改版之际"
+date:   2020-10-18 03:51:06 +0000
+categories: jekyll update
 ---
-# 写在云飞机器人实验室改版之际
 
 云飞实验室自2010年成立至今，风风雨雨已十载。
 

_posts/2020-11-29_nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance.md renamed to _posts/2020-11-29-nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance.md

@@ -1,22 +1,21 @@
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 layout: post
-title:  "Welcome to Jekyll!"
-date:   2024-11-12 03:51:06 +0000
-categories: jekyll update2
+title:  "Nvidia Jetson Nano介绍与使用指南"
+date:   2020-11-29 03:51:06 +0000
+categories: jekyll update
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-# Nvidia Jetson Nano介绍与使用指南
 
 [toc]
 
-![jetson-outofbox.JPG](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/jetson-outofbox.JPG)
+![jetson-outofbox.JPG](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/jetson-outofbox.JPG)
 
 > 本文介绍了Nvidia Jetson Nano的硬件参数、性能、使用方法及个人主观的使用体验。
 
 ## 1. Jetson简介
 
 Jetson Nano是Nvidia在TX2和Xavier获得成功后推出的低配版GPU运算平台。我在Jetson Nano 2019年3月刚上市的时候就入手了一块开发套件（英国Pimoroni购入，110磅）。这次乘着短暂的假期，来补一下对它的评测。谈一个硬件平台，首先绕不开的就是它的纸面参数。在官方的资料上，Jetson Nano公布的参数如下：
 
-![5ea1fa3fce538f099800009c](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/5ea1fa3fce538f099800009c.png)
+![5ea1fa3fce538f099800009c](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/5ea1fa3fce538f099800009c.png)
 
 Nano最大的特色就是包含了一块128核Maxwell架构的GPU，虽然已经是几代前的架构，不过因为用于嵌入式设备，从功耗、体积、价格上也算一个平衡。Nano的计算能力不高，勉强可以使用一些小规模、并且优化过的网络进行推理，训练的话还是不够用的。A53的CPU中规中矩，隔壁的树莓派4已经升级为A72。4GB的内存并不能完全使用，因为其中有一部分（1GB左右）是和显存共享的。Jetson Nano的最大优势还是在体积上，它采用核心板可拆的设计，核心板的大小只有70 x 45 mm，可以很方便的集成在各种嵌入式应用中。同时它的功耗也非常低，有两种模式：
 
@@ -27,29 +26,29 @@ Nano最大的特色就是包含了一块128核Maxwell架构的GPU，虽然已经
 
 Jetson Nano Developer Kit的整体做工十分好，符合Nvidia的一贯质量，这里分享几个图片：
 
-![DSC00697.JPG](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00697.JPG)
+![DSC00697.JPG](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00697.JPG)
 
 ▲ Jetson Nano开发套件的背面，可见做工十分精良 ▲
 
-![DSC00704.JPG](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00704.JPG)
+![DSC00704.JPG](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00704.JPG)
 
 ▲ Jetson Nano套件的核心板为可拆卸设计，将主板拆卸后会露出一路M.2接口的单路PCIE，可接无线网卡 ▲
 
-![DSC00703.JPG](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00703.JPG)
+![DSC00703.JPG](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00703.JPG)
 
 ▲ Jetson Nano核心板的背面，也是安装SD卡的位置 ▲
 
 Jetson Nano的硬件布局如下 (对应A02版本; B01版本除了电源按钮接口和额外一路CSI外，其他布局基本相同)：
 
-![5ea1fa3fce538f099800009c](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/5ea1fa3fce538f0998000099.png)
+![5ea1fa3fce538f099800009c](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/5ea1fa3fce538f0998000099.png)
 
 值得注意的是，Jetson Nano除了之前提到的核心板分离式设计（J2），还包括了一个M.2接口，可以用来外接无线网卡。除此之外，Jetson Nano有与树莓派兼容的外设接口（J41）；风扇接口（J15）；摄像头接口（J13）；以及USB和HDMI。另外J40是按键接口，类似PC主板上的接口，各个接口的说明如下，不用的话直接悬空：
 
-![5ea1fa3fce538f099800009c](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/5ea1fa3fce538f099800009d.png)
+![5ea1fa3fce538f099800009c](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/5ea1fa3fce538f099800009d.png)
 
 
 
-![DSC00698.JPG](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00698.JPG)
+![DSC00698.JPG](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00698.JPG)
 
 ▲ Jetson Nano的外设接口，从左至右分别为：电源接口、HDMI、DisplayPort、USB、以太网接口及USB供电接口 ▲
 
@@ -79,7 +78,7 @@ Jetson整个系列型号的对比如下：
 
 官方给出了常见CNN模型在使用TensorRT下得出的帧率（FP16, batch size = 1）:
 
-![fdc5b8d044de7024501e0f3bcf67da88.png](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/fdc5b8d044de7024501e0f3bcf67da88.png)
+![fdc5b8d044de7024501e0f3bcf67da88.png](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/fdc5b8d044de7024501e0f3bcf67da88.png)
 
 可见大部分模型为可用状态（FPS > 10）,其中ResNet、Mobilenet和Tiny Yolo性能优异，可以达到30帧，已经可以用于移动场景了。注意这里使用的是Nvidia自己优化的TensorRT，而不是标准的Tensor库。Nvidia没有公布太多具体的细节，但是提到使用了kernel auto-tuning、dynamic tensor memory、layer fusion和quantization (FP16/INT8) 等方法来加速网络的执行效率，这点还是非常优秀的。
 
@@ -95,7 +94,7 @@ Jetson整个系列型号的对比如下：
 
 Jetson Nano在使用的时候**一定要用一个风扇压一下**，不然会因为被动散热能力不够而频繁死机。我用的是Noctua NF-A4x20 5V PWM。散热片的上方有四个安装风扇的固定孔，需要用自攻螺丝固定。我这里为了不造成破坏，用了四个捆扎带固定风扇。
 
-![DSC00696.JPG](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00696.JPG)
+![DSC00696.JPG](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00696.JPG)
 
 ▲ Jetson Nano安装Noctua 5v风扇 ▲
 
@@ -106,11 +105,11 @@ Jetson Nano在使用的时候**一定要用一个风扇压一下**，不然会
 
 Jetson机身只有Ethernet有线网络，不包括无线网卡，使用的时候有时候不是很方便。官方推荐使用的AC8265这款2.4G/5G双模网卡，同时支持蓝牙4.2。我这里使用的是微雪AC8265网卡 + 天线套件：
 
-![ac8265.jpg](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/ac8265.jpg)
+![ac8265.jpg](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/ac8265.jpg)
 
 安装过程非常简单，将核心板拆卸开，露出M2接口，然后将网卡插入，用一个螺丝固定即可：
 
-![DSC00705.JPG](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00705.JPG)
+![DSC00705.JPG](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00705.JPG)
 
 ▲ 为Jetson Nano安装无线网卡 ▲
 
@@ -121,7 +120,7 @@ Jetson机身只有Ethernet有线网络，不包括无线网卡，使用的时候
 
 Jetson包含CSI相机接口（A01有一路；B02版本有两路），可以接树莓派摄像头(基于MX219)，相机接口在如下位置（安装时注意接口的正反，信号触点面朝里）：
 
-![DSC00699.JPG](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00699.JPG)
+![DSC00699.JPG](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00699.JPG)
 
 ▲ Jetson Nano CSI相机接口及电源按钮接口 ▲
 
@@ -138,7 +137,7 @@ gst-launch-1.0 nvarguscamerasrc ! 'video/x-raw(memory:NVMM),width=3820, height=2
 
 这么贵重的电路板还是建议使用一个外壳保护一下的。虽然有些外壳的安装步骤较为繁琐，但是可以有效的防止电路板受到损坏，还是值得的。淘宝上有很多选择，但英国这里可选的余地有限（也很贵），最后买了以下这款全金属外壳：
 
-![DSC00711.JPG](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00711.JPG)
+![DSC00711.JPG](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/DSC00711.JPG)
 
 ▲ Jetson Nano安装好后外壳后的样子。我选的这款金属外壳含电源按钮、天线固定口和相机支架 ▲
 
@@ -214,13 +213,13 @@ gsettings set org.gnome.Vino require-encryption false
 
 相关的示例可以在以下文件夹里找到:
 
-![5ea1fa3fce538f099800009c](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/5ea1fa3fce538f099800009a.png)
+![5ea1fa3fce538f099800009c](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/5ea1fa3fce538f099800009a.png)
 
 关于JetPack的更多内容可见： [https://www.developer.nvidia.com/embedded/jetpack](https://www.developer.nvidia.com/embedded/jetpack)
 
 除了JetPack，Nvidia还提供了以下开发工具：
 
-![5ea1fa3fce538f099800009c](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/5ea1fa3fce538f099800009b.png)
+![5ea1fa3fce538f099800009c](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/5ea1fa3fce538f099800009b.png)
 
 除此之外，官网上还能找到很多Jetson的相关资源：
 
@@ -257,17 +256,17 @@ $ sudo ldconfig
 
 Inference Example 1. [Classifying Images with ImageNet](https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/imagenet-console-2.md)
 
-![b5ccc214a6798454da0d1a84bc8408a6.png](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/b5ccc214a6798454da0d1a84bc8408a6.png)
+![b5ccc214a6798454da0d1a84bc8408a6.png](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/b5ccc214a6798454da0d1a84bc8408a6.png)
 
 
 Inference Example 2. [Locating Objects with DetectNet](https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/detectnet-console-2.md)
 
-![cfb588fb34b575ba582b064b728d4385.png](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/cfb588fb34b575ba582b064b728d4385.png)
+![cfb588fb34b575ba582b064b728d4385.png](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/cfb588fb34b575ba582b064b728d4385.png)
 
 
 Inference Example 3. [Semantic Segmentation with SegNet](https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/segnet-console-2.md)
 
-![86d69d1696ddfbe9de08c52f609f1b1b.png](assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/86d69d1696ddfbe9de08c52f609f1b1b.png)
+![86d69d1696ddfbe9de08c52f609f1b1b.png](/assets/nvidia-jetson-nano-intro-and-guidance/86d69d1696ddfbe9de08c52f609f1b1b.png)
 
 
 除此之外还包含了若干如何Training的教学，感兴趣的朋友自行前往阅读。

_posts/2020-12-23_how-far-is-cyberpunk.md renamed to _posts/2020-12-23-how-far-is-cyberpunk.md

@@ -1,14 +1,15 @@
 ---
 layout: post
-title:  "Welcome to Jekyll!"
-date:   2024-11-13 03:51:06 +0000
-categories: jekyll update2
+title:  "赛博朋克的生活离我们多远"
+date:   2020-12-23 03:51:06 +0000
+categories: jekyll update
 ---
-![d0b2202e8be6b8d9155d56b0b844f6d4.png](assets/how-far-is-cyberpunk/d0b2202e8be6b8d9155d56b0b844f6d4.png)
+
+![d0b2202e8be6b8d9155d56b0b844f6d4.png](/assets/how-far-is-cyberpunk/d0b2202e8be6b8d9155d56b0b844f6d4.png)
 
 最近最火热的话题莫过于游戏《赛博朋克2077》了，我本身是一个游戏迷，对于这款充满未来元素与机器科技的游戏就更加期待了。这两天，我不断收到知友们关于“赛博朋克中的科技到底离我们还有多远？”问题的邀请，借由此机会我想对赛博朋克世界中的内容 --- 主要是科技元素的可行性 --- 进行一些讨论。赛博朋克世界中的主要科技元素基本相似，以下就围绕在《赛博朋克2077》游戏中出现的元素进行讨论。
 
-![cyperpunk-outline.png](assets/how-far-is-cyberpunk/赛博朋克.png)
+![cyperpunk-outline.png](/assets/how-far-is-cyberpunk/赛博朋克.png)
 
 
 
@@ -36,15 +37,15 @@ categories: jekyll update2
 义肢的核心技术并不是机械，而是机械如何与人进行结合，成为“仿生人 (Cyborg)”。仿生人具有异于常人的能力，可以通过义眼获得更好的视觉系统，义腿获得更好的速度和弹跳力，甚至可以扩充记忆能力以及获得连接互联网数据的能力。
 
 义肢的核心技术就是如何使人和大脑相连接，这点需要依赖大脑科学和认知神经科学。目前state-of-the-art已经可以“读取”大脑的基本指令，实现义手的控制，并且已经可以达到非常可观的精度：
-![5cec22d6c6ddd8e4074009bd5fed2ada.png](assets/how-far-is-cyberpunk/5cec22d6c6ddd8e4074009bd5fed2ada.png)
+![5cec22d6c6ddd8e4074009bd5fed2ada.png](/assets/how-far-is-cyberpunk/5cec22d6c6ddd8e4074009bd5fed2ada.png)
 ▲ Open Biotics研发的机械手义肢 ▲
 
 在军工领域，也已经有了体外骨骼，为士兵提供更强的能力。当然他们的原理并非阅读大脑信号，而是将操作者的行为进行了放大：
-![9b9a0482c2a4212c16be896420fa98f2.png](assets/how-far-is-cyberpunk/9b9a0482c2a4212c16be896420fa98f2.png)
+![9b9a0482c2a4212c16be896420fa98f2.png](/assets/how-far-is-cyberpunk/9b9a0482c2a4212c16be896420fa98f2.png)
 ▲ 体外骨骼 ▲
 
 然而真正做的赛博朋克中的仿生人，我们不仅需要读取大脑的信息，还需要可以“写入”。比如义眼需要可以修改人的视觉信号，刺激相应的神经，“仿真”出和人眼一样的信号从而“欺骗”大脑。在这个领域，Elon Musk的脑机接口Neruallink (https://neuralink.com/) 被视为这个方向的代表。
-![7d5a3a0ad2e56c7953b86428560a90e2.png](assets/how-far-is-cyberpunk/7d5a3a0ad2e56c7953b86428560a90e2.png)
+![7d5a3a0ad2e56c7953b86428560a90e2.png](/assets/how-far-is-cyberpunk/7d5a3a0ad2e56c7953b86428560a90e2.png)
 ▲ Neruallink脑机接口概念图 ▲
 
 目前在脑机接口领域的研究很有限，主要还是以在鼠类/猴类上进行简单行为为主。因为“写入”可能会反向损伤大脑，研究的难度比“读取”大很多，所以进展缓慢。期待这方面在未来的十年会有小突破。然而要完全实现脑机交互，十年是不够的，可能需要20-50年，离我们现在的生活还比较远。
@@ -53,7 +54,7 @@ categories: jekyll update2
 ### 2.2. 机器人
 在《赛博朋克2077》中出现的机器人以传统的机器人形象为主，依然是冰冷的机器，而没有刻意像《底特律：变人》中一样强调机器也有可能有情感。我想这是因为赛博朋克世界中更想强调“人越来越像机器”而不是“机器越来越像人”。在赛博朋克游戏中出现的最先进的机器人应该是主线任务中Militech的这款Spider Bot：
 
-![13656aa6ba06b18ed7c96991d705a9ff.png](assets/how-far-is-cyberpunk/13656aa6ba06b18ed7c96991d705a9ff.png)
+![13656aa6ba06b18ed7c96991d705a9ff.png](/assets/how-far-is-cyberpunk/13656aa6ba06b18ed7c96991d705a9ff.png)
 ▲ Spider Bot by Militech in Cyberpunk 2077 ▲
 
 游戏中主要展现了它全地形攀爬以及具有光学隐形能力。对于全地形攀爬（包括附着在天花板上），应该可以通过磁力吸附，相关技术我在2014年的时候研究过，但是这里的难点是它的吸附着力点面积很小。解决方法是：增大磁场生成功率的同时要减轻自重。这点只能通过提高能量密度实现，即需要更好的动力系统。
@@ -66,12 +67,12 @@ categories: jekyll update2
 ### 2.3. AR与VR
 赛博朋克中的另一个元素就是AR和VR。AR的场景即是V可以通过义眼的扫描增强功能，读取周围物体和人物的信息。这一点结合图像识别和5G网络，在现如今已经可以小规模实现。然而想要大规模实现，需要有完善的数据库、图像语义识别能力、高速的移动网络，其中也涉及了一些隐私数据的保护等伦理问题。
 
-![676c17fc7ae7de07c3e4201536d886b4.png](assets/how-far-is-cyberpunk/676c17fc7ae7de07c3e4201536d886b4.png)
+![676c17fc7ae7de07c3e4201536d886b4.png](/assets/how-far-is-cyberpunk/676c17fc7ae7de07c3e4201536d886b4.png)
 ▲ 2077中的扫描功能 ▲
 
 游戏中的另一个元素是VR，这一点就是很多人沉迷于一种叫“超梦/BD”的技术。超梦是一种将别人的经历（包括感官上的）录制下来，之后播放者可以复现的一种技术。严格意义上来说，超梦并不是VR，而是一种5D电影，在传统3D的基础上，增加了视觉和感官。它既是一种类似电影的沉浸式体验，也因为体验者有“我即是电影中主角的错觉”从而产生了与传统电影完全不同的体验。这一点上，实现的主要技术依然是人脑接口技术，因为要将人的感官复现，必须要能读取到人诸如嗅觉、视觉、触觉等感官的信号。以此为基础的话，录制和播放本身就和我们现在录短片、看短片一样。
 
-![7239fccc40500cad4539071749171a60.png](assets/how-far-is-cyberpunk/7239fccc40500cad4539071749171a60.png)
+![7239fccc40500cad4539071749171a60.png](/assets/how-far-is-cyberpunk/7239fccc40500cad4539071749171a60.png)
 ▲ 使用超梦需要使用专用的接入设备 ▲
 
 AR与VR技术在推广中受到了很大的阻挠，其原因还是因为设备无法小型化/技术不成熟/使用场景模糊。然而比起目前的实现方式来说，它们之后更多的会隐藏在我们每一个设备中，无处不在，你却不再感受得到它们。比如在你的汽车挡风玻璃上，在你的镜子里。虽然我们现在总是把这两个技术放在一起来说，但对比两个技术，AR有更多的“实用”因素，它强调扩展信息，而VR更强调的是“体验”，这也决定了它们之后会有截然不同的技术道路。
@@ -80,7 +81,7 @@ AR与VR技术在推广中受到了很大的阻挠，其原因还是因为设备
 ### 2.4. 强大的AI与计算机网络
 以上几乎所以技术都依赖于强大的AI辅助以及有复杂的计算机网路作为支撑。游戏中一个很重要的元素就是你可以进入Cyber-space. 在赛博朋克的世界里，cyber-space是一个比物理世界更宏大的存在。黑客们在其中找到生活的空间，人也可以逃避现实生活的无情，而沉浸在虚拟的网络世界中。这一点在很多科幻电影中已经都有体现，如Ready Player One/头号玩家。AI一定程度上帮助了我们工作和生活，另一个程度上又让我们产生了过强的依赖性，以至于离开它们我们就无法继续生活下去了。在赛博朋克的世界中，就出现了逃离这种生活的反抗者，他们寻求自我，摆脱高科技的奴役。
 
-![79b8e70ec47d2d8ff31474d5538e5971.png](assets/how-far-is-cyberpunk/79b8e70ec47d2d8ff31474d5538e5971.png)
+![79b8e70ec47d2d8ff31474d5538e5971.png](/assets/how-far-is-cyberpunk/79b8e70ec47d2d8ff31474d5538e5971.png)
 ▲ 2077中的Cyber-space ▲
 
 然而，游戏中表现的这种场景离我们甚远，是科技发展到一定阶段所会带来的社会问题。目前我们的阶段还处在非常初期的阶段，我们看见了深度学习在一些领域上崭露头角，尤其是DeepMind、OpenAI、Tesla和国内的腾讯、阿里、百度等公司的成果。但是想要让AI更加渗入进生活的方方面面，还需要研究和开发人员的不懈努力。AI的发展（以及一切科技）都是螺旋中上升的，我们需要静观其变，给予它们充分的时间去发展。同时，我们也要谨记科技不是用来作恶的。我们在技术发展的过程中，一定要把握好这把双刃剑，需要约法三章，避免科技得到滥用（如智能摄像头、匿名身份识别、点对点武器打击）。