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使用Markdown进行写作和文字记录

1. 背景

Markdown是一种语法简洁的标记语言 (Markup Language)。Markdown可以使用任何一种纯文本编辑器进行编辑,同时可以渲染、生成HTML。Markdown虽然是标记语言,但是和HTML比起来具有更好的可读性。与富文本(Rich Format Text, RTF)格式相比,Markdown的纯文本特性让使用者可以更加关注内容,专注于文字的表达。我多年前在友人的推荐下开始尝试用Markdown写作。我一开始并不习惯这种所写和所得分离的方式,但是之后也慢慢习惯、喜欢上了这种内容与格式分离的文字编辑方式。此文我整理了我关于Markdown的认识(本文也是通过Makrdown书写的),同时我推荐大家开始尝试用Markdown生产笔记、日记、文档、博客等文字信息。

2. 使用Markdown的好处

先说一下Markdown语言的优势:

  • 记录速度快:比起其他文字格式,Markdown可以更快地记录信息,编辑过程只需要键盘参与。基本的文字格式 (如标题,粗体,斜体等)可以通过快捷键实现,利用序号、列表功能还可以快速生成层次化的段落结构。
  • Markdown是纯文本格式,可以用普通文本编辑器编辑(nano, VIM, Notepad++等),方便修改和共享。
  • 可移植性好。工具是不断变迁的,对于富文本工具而言,更换工具就意味着文字格式无法完美保留(当初从写字板到word);而对于Markdown而言,因为源文件本身并没有格式编码,所以更换工具几乎不会影响版式。不同工具的渲染结果也几乎没有差别。
  • 重内容,轻版式。很多时候我们会浪费很多精力在文字的排版和格式统一上,而Markdown简单清晰的编辑方式,让我们可以集中于内容的编辑。
  • 可以生成HTML。Markdown在设计时就完全兼容HTML,可以直接插入HTML代码(但是不推荐,会影响纯文本的优点)。Markdown配合不同的CSS可以渲染成不同风格的网页,Markdown还可以导出为pdf。除此之外还可以渲染成多种格式(大多数编辑器有导出功能,或者用Pandoc转换)。
  • 图文分离,备份或者传播时简单、信息的体积小。

3. 使用Markdown的坏处

然而Markdown也并非完美:

  • 所见非所得。编辑器和Live Preview是独立的系统,如果需要实时预览,则需要编辑工具的支持。
  • 插图不方便。在富文本系统中可以直接copy + paste,而一般的Markdown系统则需要单独的文件夹存储图片,还需要额外输入图片路径。
  • 文字的表示形式有限。相比富文本,Markdown无法随心所欲地修改文字的属性(字体、颜色、大小等)。如果需要特殊的文字格式,需要插入额外的html属性,但是这些会破坏纯文本的移植性。
  • 页面版式、布局相对固定。总体来说只能是线性的记录方式。如果需要自由的图文混排,其他工具如Word或者Onenote是更好的平台。

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如何构建和管理自己的知识系统

1. 背景

三年前,我在做硕士毕业设计的时候第一次使用Evernote(印象笔记)收集资料,之后就一直使用Evernote记录一些备忘和生活琐事,但也没有形成相对完整的系统。开始读博士之后,我习惯随手在论文上记批注和笔记,觉得这样个人观点和原文的耦合度会比较高。但是等到要检索和引用资料时,脑中对这些知识点有些印象,可很多资料就是找不到出处,这时又要重新谷歌或者去翻文件夹。这让我思考是否需要将笔记做成电子形式,这样检索和使用的时候会比较方便,知识也能线性积累。去纸化的过程是比较痛苦的,因为我们从小到大习惯了纸质笔记这种记录方式。我们的工具十分简单(纸和笔),却可以记录各种类别的信息(文字、结构图、流程图、批注)。然而到了电子时代,我们可用的工具很多,但却很难形成和纸质笔记相比的“灵活性”。当然,相比传统的笔记方式,电子笔记可以多次修改、任意排序和整理、发布和分享、互相引用与检索,但有的时候却不如传统笔记那么“直观”和“简单”(想想用pdf做标注 v.s. 在书上直接做批注 或是 用画图软件画一个流程图 v.s. 在纸上随手画一个流程图)。在过去的一年时间里,我一直在思考和实践电子化笔记系统的可行性,以及如何凸显和最大程度发挥电子笔记的优势。而我发现,电子笔记不仅有上述提到的几个优势,还可以成为构建和强化知识系统的有力工具。

这里,我将一切广义上可以提高人对某一事物或领域的认知或记忆的信息(以文字为主)称为知识,而将通过计算机、平板、手机等手段记录个性化知识的方式称为电子笔记。此文分享了我对于知识和记笔记的理解,以及通过电子化工具构建知识系统的思考和经验。

2. 为什么需要记笔记?

上一节聊了我为什么需要将笔记电子化的动机,现在简单说一下我们为什么需要记笔记。每个人都有这样的经历:和别人聊天时,总是有一些感觉在嘴边的东西,大脑却无法回忆起来;或者某天去超市购物时,明明觉得需要买什么,却怎么也想不起来。不管我们认不认同,人脑的潜力不是无限的。理解我们自身局限性的其中之一,就是认识到人脑是有局限性的,并且记忆的容量是有限的。所以构建一个笔记/知识信息系统,就是要补偿人脑的这种局限性,将笔记系统作为我们的第二大脑。这个观点已经得到了主流大众的认可。我们知道记笔记需要花费时间,这种时间实际上是一种对未来的投资。我们一般记录事情的动机有两个:一是为了增强对摄取信息的认知;二是为了日后需要的时候可以回想起来。大部分人也应该可以认同记笔记是强化知识的重要手段。除此之外,记笔记的核心价值是“使用”。也就是说,一个好的笔记应该是有使用价值的。一个shopping list可以让你在逛超市的时候买齐所有的东西;一篇日记让你可以回忆过去自己经历的事情;一篇论文笔记让人在需要的时候可以快速回忆起论文的核心观点;一个programming reference可以让你在编程的时候快速想起API的用法,而不用每次都去Google. 这些都是使用价值,是你记录时投资时间换来的回报。记录信息的本质是提供使用价值,所以评价一个笔记系统也应该用”可使用性”为评价方式。有一种观点是:现在(几乎)所有的信息都能在因特网上搜索到,所以需要信息的时候都可以即刻去搜索。这种观点本身没有问题,但是以目前的搜索技术和因特网的归档程度而言,这种方式的时间开销更高:因为你要从海量信息中筛选、判断、提炼出你想要的那一部分信息。而笔记则是“一次记录,多次使用”,一劳永逸。并且有新的知识点时,可以修改、完善之前的知识(另一点电子笔记的优势就是修改起来十分简单)。我们记笔记,就是让笔记成为知识的载体,也是为了日后需要这个知识时提供便捷。

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你好,2017!

又是新的一年。岁月匆匆,不给人时间回头看看,就又让人上路了。

今年更新了10篇左右的博文:

  • 新增的”C语言深度”专题来源于我在嵌入式课程助教过程中发现的C语言的错误使用。我觉得C和C++是机器人领域最重要的两个语言,所以希望在这方面增加一些内容。
  • 另几篇博文是介绍新发布的树莓派3代的。今年除了树莓派3,还入手了若干树莓派Zero。因为Zero很难买到,所以一下屯了5、6个。这批Zero准备用在智能家庭的节点中,但是应用场景目前还不明确,所以没有给大家做专题介绍。

明年的工作计划:

  • 承诺的智能家庭系统还没有完全开发完成,全部完成后会找时间公布。目前已完成的部分:中心服务器的部署,NAS,多媒体中心,一个传感器节点部署好了(已经上报了半年的温湿度数据)。二氧化碳、PM2.5传感器和无线组网模块选购好了,但还没有时间调试。另一个困难是控制数据的下发和传感器数据、系统参数的展现,我想基于BS架构(Flask + socket.io / Node.js + Ajax)。我没有网页编程的基础,而且中间涉及Real-time和asynchronous的问题,所以还没有时间解决。
  • More topics on Robotics. 实验室还是以机器人为主题的,去年有点跑偏了(嵌入式系统),今年重新回归到主题上。重点我想要关注的内容点有:增强学习、概率决策、机器视觉、ROS、机器(深度)学习。
  • 博主现在长期在国外生活,关于将网站转换为全英文的想法已有很久。但是还是一直很挣扎,考虑到很多内容对国内的读者会有帮助,所以今年还是保留双语写作。

最后祝大家2017年工作、学习顺利!

近日关注的几个KickStarter项目

KickStarter是国外最著名的众筹网站。项目发起者可以在只有基本idea的情况下提前发布产品信息,以获得来自个人的资金支持,达到满意的标准后再进行产品的实际生产,从而减少了产品发售的风险。 这几天在KS上比较热门的科技项目都是智能设备/可穿戴设备,这里我聊一聊几个我最近关注的项目。

1. Sweep激光雷达

项目主页:https://www.kickstarter.com/projects/scanse/sweep-scanning-lidar/description

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▲ 图1. Sweep低成本激光雷达

激光雷达是机器人常用的传感器外设,用于快速扫描、感知环境存在中的障碍物。激光雷达通过激光旋转扫射,再测量激光返回时间的方式,对周围障碍物的距离进行快速估算。传感器输出的点云数据可以进行三维建模,最终辅助机器人进行导航。目前常用的激光传感器品牌为 HOKUYO,售价在几万至几十万元。传统的激光雷达使用光学振镜进行激光扫描,通过计算激光束相位差进行距离计算。而低成本的激光雷达通过电机控制激光的发射角度,使用视觉原理进行距离估算。在牺牲了扫描速度的情况下,大幅度降低了成本。关于低成本激光雷达的设计原理,可以参照CSK兄的博文:自制低成本3D激光扫描测距仪(3D激光雷达)

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▲ 图2. Sweep工作在四轴飞行器上(慢速摄影)

以下是由IEEE Spectrum网站整理的Sweep与其他常见激光雷达的参数对比。Sweep的价格只有专业激光雷达的1/5,但刷新速度(Scan Rate)只有专业传感器的1/4。其检测距离精度为1cm,精度为1 – 2%,可以满足一般的机器人地图构建与导航应用。图表中的 robopeak 现改名为 SLAMTECRPLIDAR 也在最近推出了新款 RPLIAR A2,在性能上相比一代做了很大提升 (10Hz刷新率),价格和Sweep也很相似。目前Sweep的众筹已经结束,最终筹款$272,990,共有1,010个支持者。官网上可以预购,价格为$255,折合人民币1680元。

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▲ 图3. Sweep与其他激光雷达的参数对比

 

2. Pebble 2智能手表

项目主页:https://www.kickstarter.com/projects/597507018/pebble-2-time-2-and-core-an-entirely-new-3g-ultra

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▲ 图4. Pebble智能手表第二代

大名鼎鼎的智能手表先祖Pebble再次回到KickStarter。这次他们带来的是最新的两款手表产品:Pebble 2和Pebble Time 2。前者是廉价型,后者为Premium高级版本。这次新版本的Pebble相比上一代的主要改变有:

1、增加了心率传感器。现在心率传感器已经是智能手表的标配了,Pebble自然要与时俱进;
2、增加了麦克风外设,支持语音信息回复,应该还可以通过Google Voice (Android) 和Siri (iOS) 进行语音控制);
3、核心处理器从Cortex M3升级为M4,有更大的信号处理能力;
4、在增加了额外的传感器之后,防水能力从50m下降到30m,但是依然足够日常使用;
5、Pebble Time 2实际上是上一代的Pebble Time Steel,Pebble Steel这个型号可能不会再推出。

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▲ 图5. Pebble 2和Pebble Time 2

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▲ 图6. Pebble 2有五种可选颜色

新产品的两个版本Pebble 2和Pebble Time 2两者的主要区别有:

1、Pebble Time 2的屏幕尺寸更大 ,同时使用的是彩色e-ink屏,而Pebble 2是黑白灰度e-ink屏 (e-ink即Kindle所使用的电纸屏,功耗极低);
2、外观和材质上,Pebble Time 2更佳,Pebble 2则看上去比较廉价;
3、当然,Pebble Time 2的价格比Pebble 2多70%。

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2013新年愿景

2012年,不平凡的一年。

2012年年初,几乎是我最黯淡和绝望的时光。我经历了从学生角色到社会角色的转变,以及在这个过程中产生的“自我认知困境”。当时,其实我的工作状况已有好转,也有机会接触公司几个核心项目。不过,被负面情绪充斥过久之后,我还是决定在四月份离开。换了新的工作环境后,我度过了快乐而忙碌的下半年。这半年里,我参与研发了公司五款产品,拿到了初级职称,考过了中级软考。在提高技术能力的同时,也实践了一些完全不同的设计理念和架构。

虽然一切都很顺利,不过我的内心还是不乏波澜。尤其是创新,对我来说,已经显得越来越吃力了。一是不知在何时,热情开始逐步退却;二是随着技术领域的扩充,对知识的需求开始指数型增长。这很可能再一次爆发出来反应为认知困境与自我怀疑。

今年又一个成就就是,终于让创客活动从纸面变为了实践。自从2010年有“云飞社区”的想法后,组织、参与一个有成长性的开源组织的想法就一直在推动着我。虽然有了新车间和柴火空间的先河,不过我们目前做的还不算太好,或者说还没有找到关键的切入点。

谈到2013年,我倒是有很多期盼。一是可以实现自己远赴重洋的读书梦;二是可以继续坚持嵌入式事业,做出更多人认可的东西;三是父母奶奶身体健康。

2013也是我的本命年,希望新的一年一切顺利。

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欢迎阁下光临 云飞机器人实验室

博主 戴晓天 (YunFei) 致力于嵌入式系统与机器人研究。

● 云飞机器人实验室是什么?

云飞机器人实验室是一个 “专注于嵌入式系统应用,致力于智能系统研究” 的个人科技类博客。

实验室专注于嵌入式系统和机器人相关领域,包括嵌入式处理器、程序设计语言、实时系统分析、机器人系统仿真和设计等。

 

● 目标与愿景

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2011/11 近期关注

OpenGL
开源的图形库,可用于2D/3D机器人仿真。
其API分为3部分:核心库(gl),实用库(glu)和扩展库(aux),其扩展库已基本被glut取代。
如今OpenGL已经被大多数显卡在硬件上进行了支持,相比DirectX,OpenGL可以支持Linux等其他平台,跨平台型更好。

OpenCV
Open Source Computer Vision Library 开源的视觉库,可用于机器视觉、图像识别。
OpenCV于1999年由Intel建立,现在由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可证授权(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

RT-Thread
国产嵌入式操作系统,类似uCosII。
国内类似的比较出名的还有DJYOS。

ROS(Robot Opreating System)
ROS,是久负盛名的机器人操作系统,基于BSD许可。以下是官方的介绍:
ROS (Robot Operating System) provides libraries and tools to help software developers create robot applications. It provides hardware abstraction, device drivers, libraries, visualizers, message-passing, package management, and more. ROS is licensed under an open source, BSD license.

Kinect
最早用于X-Box的体感传感器,被发烧友改造为通用平台。今年10月,微软开放了它的SDK,Kinect成为了最受欢迎的交互传感器。

LUA
作者巴西人,目前排行与Perl、Python相当,是一个小巧、简单的脚本语言,可作为C/C++扩展。