在 Ubuntu 22.04 上安装 Docker 是一个相对简单的过程。以下是步骤：

1. 更新系统包

首先，确保系统包信息是最新的：

bash
展开代码
sudo apt update
sudo apt upgrade -y

本文作为这篇文章的总结：

https://mp.weixin.qq.com/s/-rXYgsu_1IEpjGvSQArPJQ

https://www.modelscope.cn/models/iic/cv_ddcolor_image-colorization/summary#ddcolor-%E5%9B%BE%E5%83%8F%E4%B8%8A%E8%89%B2%E6%A8%A1%E5%9E%8B

随着深度学习的兴起，自动上色引起了很多关注，目标是在复杂的图像语义（如形状、纹理和上下文）中生成合适的颜色。一些早期方法尝试使用卷积神经网络（CNN）预测每个像素的颜色分布。不幸的是，这些基于CNN的方法由于缺乏对图像语义的全面理解，通常会产生不正确或不饱和的上色结果（图1中的CIC、InstColor和DeOldify）。为了更好地理解语义信息，一些方法借助生成对抗网络（GANs），利用它们丰富的表示作为上色的生成先验。然而，由于GAN先验的表示空间有限，它们无法处理具有复杂结构和语义的图像，导致不合适的上色结果或不愉快的伪影（图1中的Wu等和BigColor）。

基于pix2pix的图像彩色化技术实践与探索

一、项目背景与问题发现

在前期实验中，我尝试使用mmgen库进行通用图像和线稿的处理，但效果不尽如人意。这让我开始怀疑mmgen库在此类任务中的适用性。经过评估后，我决定转向另一个成熟的解决方案。

通用场景上色任务太难，pix2pix效果不佳：

https://www.dong-blog.fun/post/1924

通用场景照片的要求太大了：要场景、要渐变色、要理解场景里的事物，比如你总不能给树叶上一个红色，是需要一定语义理解能力的。

线稿是一种需要块状涂色的任务，相对就简单得多。

https://arxiv.org/abs/1703.10593

图像到图像的转换是一类视觉和图形问题，其目标是通过使用一组对齐的图像对训练集，学习输入图像与输出图像之间的映射关系。然而，对于许多任务来说，成对的训练数据并不可用。我们提出了一种方法，在没有对齐样本的情况下，学习将源域X的图像转换到目标域Y。我们在几个任务上展示了定性结果，包括风格迁移、对象变形、季节转换、照片增强等。如下图：

https://github.com/open-mmlab/mmgeneration/tree/master

想用 pix2pix 做一个图片上色的项目。

论文：https://arxiv.org/abs/1611.07004

pix2pix 的创新点：

通过跳板机配置SSH隧道轻松连接远程服务器

在实际工作中，我们经常会遇到这样的场景：某些服务器不可直接访问，需要通过一台中间服务器（跳板机）进行中转。本文将介绍如何配置SSH跳板机，实现在不暴露中间过程的情况下，轻松从一台机器连接到最终目标服务器。

A Survey on Large Language Models with some Insights on their Capabilities and Limitations

https://arxiv.org/abs/2501.04040

使用 MATLAB 的 ode45 求解常微分方程

简介

ode45 是 MATLAB 中一个常用的数值解常微分方程 (ODE) 的函数。它基于经典的 Runge-Kutta 方法，适用于求解非刚性方程。本文将介绍 ode45 的基本使用方法和一些简单的实例。

非刚性方程是指那些在数值求解时，不需要特别小的时间步长来保证稳定性的常微分方程。这类方程在数值求解过程中一般没有明显的数值振荡和稳定性问题，可以使用常规的数值方法如 ode45 等进行求解。

“45” 代表的是该方法使用了一个四阶的 Runge-Kutta 方法和一个五阶的 Runge-Kutta 方法。

四阶和五阶 Runge-Kutta 方法

• 四阶 Runge-Kutta 方法 (RK4) ：这个方法以其简单性和广泛的精度而著名。它在每个时间步长 h 中，通过评价四次斜率，来估计当前点的增量。
• 五阶 Runge-Kutta 方法 (RK5) ：它是四阶方法的扩展，通过评价额外次数的斜率，进一步提高了精度。

ode45 的基本原理

1. ode45 组合使用了四阶和五阶 Runge-Kutta 方法，属于所谓的 Runge-Kutta-Fehlberg 方法。其基本工作原理如下：
2. 每一步计算时，ode45 同时执行四阶和五阶的方法。
3. 比较两者的结果，估计误差。
4. 根据误差估计，动态调整步长：如果误差较大，减小步长；如果误差较小，增大步长。

基本模型

电机模型：

$V_m=i_aR_a+L_a\frac{di_a}{dt}+E_b$

反电动势 (emf) $E_{b}$ 与角速度 $\dot{\varphi}$ 相关。

$E_{b}=K_{b}\dot{\varphi}$

因为：$L_a<<R_a$

所以： $i_a=\frac{V_m-K_b \dot{\varphi}}{R_a}$

电机转矩 $\tau$ 和反电动势 (emf) 有关：

JNI 简介

JNI（Java Native Interface）是“Java 本地接口”的缩写，用于指使用 C 和 C++ 语言开发的接口。由于 JNI 是 JVM 规范的一部分，所以我们编写的 JNI 程序可以在任何实现了 JNI 规范的 Java 虚拟机上运行。这一特性允许我们复用大量用 C/C++ 编写的代码。

然而，开发 JNI 程序会受到系统环境的限制，因为用 C/C++ 编写的代码在编译时依赖于操作系统提供的库函数，并需要链接到本地库上。因此，编译后的二进制代码只能在特定操作系统环境下运行。由于不同操作系统有各自的本地库和 CPU 指令集，各平台对标准 C/C++ 规范和库函数的实现方式也有所不同。这使得使用了 JNI 接口的 Java 程序不再具备完全的跨平台能力。如果要实现跨平台，需要在不同操作系统下编译出相应的动态库。

Android 工程项目结构解析

工程关键部分

以 Android Studio（或 Eclipse + ADT）为例，大部分开发工作集中在以下几个目录：

• java：存放业务功能的 Java 代码。
• res：存放各种资源文件，如图片、字符串、动画、音频以及各种 XML 文件。

应用清单

每个应用的根目录中都必须包含一个 AndroidManifest.xml 文件（且文件名精确无误）。清单文件向 Android 系统提供应用的必要信息，系统必须具有这些信息方可运行应用的任何代码。

清单文件主要功能

此外，清单文件还可执行以下操作：

• 为应用的 Java 软件包命名：软件包名称充当应用的唯一标识符。
• 描述应用的各个组件：包括 Activity、服务、广播接收器和内容提供程序。它还为实现每个组件的类命名并发布其功能，如可以处理的 Intent 消息。
• 确定托管应用组件的进程。
• 声明应用权限：访问 API 中受保护部分所需的权限和与其他应用交互所需的权限。
• 列出 Instrumentation 类：提供分析和其他信息（仅在开发阶段）。
• 声明应用所需的最低 Android API 级别。
• 列出应用必须链接到的库。

一、基础知识

1. Android SDK/NDK:
   • Android SDK 包含了调试器、库、模拟器、文档、实例代码和教程。
   • NDK 是支持使用 C/C++ 开发的工具包，适用于原生应用程序开发。

Java 的反射机制

Java 反射机制允许你在运行时获取类的详细信息，并且调用对象的方法。它的主要作用包括：

1. 判断任意对象所属的类；
2. 动态构建类的对象；
3. 获取类的成员变量和方法；
4. 调用对象的方法；
5. 生成动态代理。