In order to practise the c++ coding ability and have a prepare for the
work interview for the future.I start to do the leetcode in the
leisure time.Before that I introduce a code comparing tools: Beyond
Compare

Beyond Compare

Home Page
It is a tool for folder and file comparing, which useful for coding
compare as well. For now, it provides all the OS version including
WINDOWS, LINUX and MAC.

LeetCode1 Two Sum

Ques:Given an array of integers, return indices of the two numbers such
that they add up to a specific target.
You may assume that each input would have exactly one solution.

The meaning of life is challenging yourself constantly.
在工具上磨刀耗费了不少的时间，是时候提升个人能力和领域知识，积累和效率同样重要。

从Sublime转用VIM作为编辑器

放弃Sublime的原因主要有三：1.最主要的原因，从事无人机开发，在单片机上没有图形界面一说，所以Sublime也无法使用，通常使用ssh进行远端控制和开发，而且使用VIM有助于远距离开发，只从命令行便完成一切控制任务 2.真正解放鼠标，而且具有完备的教程和社区，相信如果一生与编程为伴的我会感谢现在的我所作出的决定 3.真正意义上从习惯以及Linux使用者的角度去理解Linux，可以加深和了解很多关于Shell的用法，以及约定俗成的用户习惯

HKUST沈劭劼的微型无人机避障系统

摘要

机载避障关键点在于低耗的传感器以及实时避障算法，该系统使用25Hz的鱼眼摄像头和一个低频的第二摄像头，外加IMU传感器fusion进行100Hz的飞行器控制

C++的编程模块

这一章讲述C++的函数，其中的乐趣在于大型库（标准ANSI库）和自己编写的函数，以及提高编程效率深入学习STL和BOOST C++提供的功能。

void functionName(parameterList)
{
	statement(s)
	return ;
}

苦苦做了几个月的项目，进展好慢，自己抗拒工程的心一直没有减退，还是自己抗拒进步，克服困难的心呢。

关于项目的现状

不要畏惧麻烦和困难，用工程和代码以及实验来解决问题，问题是常有的。项目现在复杂度和硬件上遇到不少麻烦，应该尽力去克服。
遇到的问题：1.旋翼和妙算未到 2.完成一套基本的操作流程 3.如何有效利用guidance的数据 4.优化slam里面的误差 5.避障和跟踪算法 6.飞行器的有效起飞和控制

对于项目未来的构想

首先还是要热爱项目，对此充满希望，才能完善完成，首先附上现用的工具，列出接下来努力的方向和目标

可以看到，接下来可以对无人机的几个经典库进行有效的学习和利用，进行更强的关于理论性的学习。周四Dr.Li shuai的课程，《代码大全》、《C++ Primer》、《算法导论》、《LINUX私房菜》、《OPENCV Code Book》、《统计学习方法》、《PCL学习使用》、《G2O的使用》以及SLAM相关方向的论文，但是好像有点多，所以我觉得代码和工程的能力是首当其冲，理论知识和英语的恶补也应该并驾齐驱。

暂时对于项目的架构

主要是对于算法层上的组织，这几块高效的智能操作应当如何实施

是否可以考虑率先完成一个小的demo,进而进行某个点的深入学习研发。

很有必要认真地总结一下这三个小朋友的关系，但我可是被他们仨虐了好久，首先感谢MWB,jacker的《Cmake实践》

如何安装

现在用的是G++-4.9：

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install g++-4.9
cd /usr/bin/
sudo ln -s g++-4.9 g++ -f
sudo ln -s gcc-4.9 gcc -f

make应该有自带的，cmake就上官网下载包

sudo make
sudo make install

前六章的总结

预备知识

全书将讲述最基本的C++用法，到面向对象编程(OOP)，再介绍对泛型编程的支持。

1.C++的介绍：继承了C的高效简洁，由70年代贝尔实验室Dennis开发操作系统UNIX使用。
2.可移植性和标准：两个障碍，硬件兼容和语言兼容，制订了C++98,现在为C++11标准
3.程序的过程：编译、建立、生成、链接、运行和调试

开始学习C++

了解C++语法：声明语句、赋值语句、消息语句、函数调用、函数原型和返回语句

基本数据

基本类型分为：1.存储为整数的值，2.存储为浮点格式的值。
整形由小到大：bool,char,signed cahr,unsigned char,short,unsigned short,int,unsigned int,long,unsigned long 和long long(C++11),unsigned long long.
浮点类型:float(32 bits),double(64)和long double。
注意：类型转换和AUTO的用法，当发现使用时有一种类型是需要的，会感谢C++提供了该类型。

复合类型

数组，C-风格字符串，string类,结构structure，共同体union,枚举enum，指针Pointer,动态数组和结构，vector和array类

循环和关系表达式

if,swich case,for循环，while循环,typedef工具以及各项运算符。

分支和逻辑运算符

if语句，&& || ！以及cctype字符函数,?:,基本的文件I/O

新年好，新年愿工程进展，论文有望。加油！

马里兰(MaryLand)大学的Larry Davis访问

受到张老师的邀请，过来进行group-talk,讲解一下最近CV的进展，他们最近的GCNN（Grid）的工作，以及基于common sense knowledge进行modeling解决一些视频识别的问题，包括one-on-one basketball game和survillence of car parking.

首先，GCNN是使用multi grid windows的思想，通过RCNN进行迭代的逼近学习，也是用于物体的识别。然后基于一些基本common sense建模，对于传统的activity recognition有一定的解释。讲述最近deep learning, cloud computing, GPU acceleration, Machine Learning等一些方法的推进都在有利于CV的进步，然CV离肉眼视觉识别依然有很大的距离。 最近的科研方向可以有Arichitecture Optimization，Mathematical Optimization and so on。明天将会继续介绍一下以往以及未来cv的相关工作。

这周回来帮崇雨审一个文章，燕大的关于动态物体避障的方案，总体来说写得比较自我，而且没有系统和实用的示例，只是从理论上写的一个方案，自己提出了很多新的东西，然而没办法去很好验证。整个流程是提取曲面特征，通过下一帧的Depth变化为依据，最大化The best Next View来求出摄像机的移动策略，这里将运动评估作为一个term加入到the best next view model里面，通过迭代优化的过程来求出摄像机的位置和方向(x,v).用观测到障碍物体的最大面积来作为调整相机的依据，从一定假设上可以实现避障。

DJI无人机避障飞行项目

研读了CAMERA CALIBRATION,STEREO VISION,SLAM

其中做SLAM的时候基于opencv、pcl、g2o为依赖库的开发

DJI部件的学习使用

Guidance的数据订阅和传输接口，M100的GPS线损坏，而且室内校准较难，使用例程进行姿态控制

课程Advanced Algorithm

学习了多种优化算法以及分析复杂度，课程report使用random algorithm来优化stereo matching的过程

一个学期过去了，学到和做出来的成果不多，反思自己的效率以及迷茫，导致逆风而行，加油吧，不然连毕业都不好说。不能再依赖别人一起做之类的，自己独行前往吧，问题总是存在，问题总是可以解决的，不要逃避拖延。