2017年小结

和往年一样在，2017年年底小结一下本年的情况。

这一年也大概读了六十多本书吧，大概每周读一本书。今年经过努力学习、研究和实践掌握了不少的新技术和领导和管理方法。

长话短说，对我而言2017年最重要的三件事情:

• 我们家老二出生
• 公司的产品的产品化，虽然走不少弯路
• 对团队的培训，团队慢慢显示出了极强的战斗力

今年很多挑战都完成得不错。希望明年能和团队一起继续努力和进步，把公司和公司的产品做得更好。继续努力学习做两个娃的好爸爸，能多一点时间陪陪家人。

2016年小结

和往年一样，在2016年年底的小结一下本年的情况。

a. 业余活动

根据在豆瓣上的记录，在2016年我总共读了10本书，但有些书没有记录，大多数都是计算机和机器人方面的书籍，大概也读了10本，读书的明显太少了。观影：20部，大部分都是在汉莎来回德国中国途中看的。如果有空，我还喜欢看看皇马还有曼联的比赛，开始看曼联的比赛因为我最喜欢的穆里尼奥去了曼联。欧洲杯看了不少比赛，特别是葡萄牙队的，他们夺冠很励志。因为回国创业，呆在北京的时间不少，我买了不少小米的产品，这是我最2016年喜欢的品牌，在国内我也是支付宝，微信，京东的忠实用户，非常喜欢国内方便的网上支付和网络购物的优秀体验。2016居然没有写博客，但我实现了2015年底定下的目标，写了一本技术科普书，在年中出版了，而且书中部分章节也刊登在一份不错的商业杂志上。

b. 旅游

因为工作的关系回了7次北京，在国内还去了天津三次，济南两次，上海一次，但是都是在公司或者合作伙伴那里埋头苦干，12月份陪了父亲去了一次颐和园，算是14年前的故地重游。12月份和女儿和老婆还有岳母去了西班牙的Fuerteventura，呆了一个星期，算是唯一的一次度假。对了，2016年在国内和欧洲品尝了不少美食。

c. 工作

国内的公司在今年3月底正式成立，在公司上投入了绝大部分的精力。在北京认识了大量新朋友，结交了不少行业内的大牛。9月份代表公司在汉堡参加的展览会。11月18日顺利地完成了公司的第一轮融资。2017年公司的主力产品完成了5次迭代，5月份搭建好了公司实验室，11月份完成公司办公室的装修，也搭建好了公司基于云端的IT环境。在和公司一起成长的过程中，学习了大量的知识，获取的许多经验，得到了很多见识，我希望未来可以把这些东西整理起来，也写一本书。2016年花了很多时间，讨论公司的发展，定好了公司的文化，包括Vision，Mission和Value。

d. 生活

更加进入了父亲的角色，2016年12月底又要搬家，因为女儿需要更大的空间，还有为了迎接未来的宝宝。

2016年对我来说是一个充满挑战的一年，我认为绝大部分的挑战我都完成的很好，但是也有一些不足的地方。

2017年，希望新公司一切都顺利吧，核心团队建设完成，公司年中能够成功完成新一轮的融资，并且产品上市。如果时间允许的话，我希望可以再写一本书。

2015年小结

和往年一样，在2015年的最后一天分几个部分小结一下本年的情况。

a. 业余活动

根据在豆瓣上的记录，在2015年我总共读书：25本，平均：14.44天读一本书，读书的时间明显太少了，因为今年很少坐火车，对我来说坐火车的时候是阅读的最好时间。观影：62部，平均：5.82天看一部电影。2015年博客也写的非常少，只有5篇。2月份3月份，我和老婆喜欢上骑自行车，常常每天骑30到60公里。没事的时候，我还喜欢看看皇马还有切尔西的比赛。


b. 旅游

虽然去的地方很多，特别是北德去了不少地方，但是都是一天内的走马观花的看看，但是几乎没有真正的旅游。柏林连续去了3次，但是都是公事。2月份回了趟中国，给一家公司做培训。


c. 工作

今年彻底从研究所辞职不干了。因为精力有限，退出了一家和以前校友共同合股的公司，将所有的股份都转让了，在这家公司的创业过程中没有赚到任何钱，还搭上了大量的精力，但是收获都很多，经验和眼光都得到很大的提升。一整年都集中精力在做自己的公司的事情，拿到了一些天使投资，正还在筹备做一家科技创业的公司，准备明年初在国内成立，2015年底真是非常忙。6月份花了一个月的时间将机器人的部分控制系统编写完成。7月份，努力了一个月将博士论文的一个部分的代码重写，加入了新的东西。博士论文还是有一搭没一搭的做着。8月份做了一个简单的演讲介绍了一下进度，博士论文还差一个重要的部分需要研究，但是因为实在太缺时间了，不知道什么时候可以最终完成。8月份准备了一个项目的实物演示。9月份带着这个项目的实物演示在德国参加了一个小型展览会，我们的展台很受瞩目，得到了一些小小的进步，增强了我对我们现在做的项目的信心。10月到11月，两个月将所有时间都用在我们国内成立公司的各种事情上。


d. 生活

2015年对我来说最大的事情和最大的成就是，我的女儿年底出生了，我终于升级成爸爸了。因为老婆工作的关系，我们在北德的一个小城租了一个小房子，4月份我花了一个月的时间买家具，进行简单的装修，我们的小房子才终于可以住起来很舒服了，我们一年中有一半的时间住在那里，那里还是挺舒服的，城市不大但是挺漂亮的。



2015年对我来说是一个很折腾又很欢乐的年，搬家，长时间的编程，大量的机器人调试，准备新公司，迎接家庭新成员。

2016年，希望新公司一切都顺利吧，可以完成我的博士论文，然后抽时间写一本中文的技术书，这件事已经想了很久了，希望明年可以做到。

最好的"关于什么是回调函数"问题的解答

今天在翻stackoverflow，看到一条解答，差点笑喷，实在牛逼，史上最好的关于什么是回调函数Callback的解释（links），如果你熟悉，Carly Rae Jepsen的Call me maybe这首歌。

关于C#连接local database的方法

今天就上一图 关于C#连接local database的方法，这图中包括了代码和VS 2012上如何找到Connection String的方法。

使用Emgu CV不要忘记加入OpenCV Libs

记录一个小经验。使用的是Emgu CV 2.410版本，如果编译CameraCapture这样的小程序，我们需要Emgu.CV.dll,Emgu.CV.UI.dll和Emgu.Util.dll加入Project的Reference中去。这样就可以执行这个小程序。

有时候在VS2012中运行编译后的程序有可能会出现上图所示这个问题，可能的原因 1. 没有OpenCV Libs，如果编译成x86，我们就需要把x86的目录放入Debug和Build生成exe的文件夹里面，可以x86这个文件夹从C:\Emgu\bin里面找到。2 也有可能设置Debug和Build的路径问题，只需要确认是否正确设置就可以了。

C++中的vector快速拷贝

今天编程中发现新写的程序运行速度很低，经过一番查找才发现是的vector拷贝的效率问题。

//[1] 方法1
vector vec = vec_src;

//[2] 方法2
vector vec(vec_src);

//[3] 方法3
vector vec(vec_src.size());
std::copy( vec_src.begin(), vec_src.end(), vec.begin() );

// 使用的是OpenCV的方法用来测试运行的时间
double t = (double)getTickCount();
t = ((double)getTickCount() - t)/getTickFrequency();
// some codes
cout << "Times passed in milli seconds: " << t * 1000 << endl;

方法3最快，在我的笔记本上用VS2012在32bit中居然比第一种和第二种方法快近10倍，当然了也可以使用memcpy，但是其效率不会比std::copy高多少。

2014年小结

在2014年的最后一天分几个部分小结一下本年的情况.

a. 业余活动

刚刚看了阅读DNA对我在豆瓣上的记录统计:
我在2014年共读过58本书,五星好书11本,11月最勤快读了20本,平均:6.28天读一本书.
大概是这个数吧,有时候忘记统计了,有时候想起来的时候一个月把前几个月读过的书都在豆瓣上加上,其实11月没有读20本.平均:6.28天读一本书,大概一个星期读一本书,速度不快不慢.刚刚好,刚刚发现其实在2012年,我也是读了58本书.除了专业的书,2014年我个人比较推荐的五星好书为<房噬>和<费雪论创富>.看来如果即使今年工作很忙的阶段,每个星期读一本书还是可以保证的,把每周零散的看书的时间集成在一起大概有3个小时.

看了46部电影,其中五星电影4部,9月最消遣看了9部,平均:7.91天看一部电影.大部分在家看的,到电影院大概10几次吧,平均每个月一次.只有四部我评为5星<星际穿越><布达佩斯大饭店><纸牌屋 第二季>.加上没有记录的美剧,平均起来的时间,大概也就是每个星期看一部电影看一集美剧,大概每周不到3小时.

读书看片大概是我比较重要的业余消遣,读书其实很多时候读的还是工作上的专业书.大概每周花6个小时来读书看片.加上每周2个小时左右的运动.这个8个小时就是我平时最重要的业余消遣活动.

对了,2014年博客写的也不多,加上这篇才12篇,每月一篇,都是一些技术上的简单记录.希望2015年能有更多的时间来写博客.

b. 旅游

真正的旅游就是2014年春天到西班牙的Teneriffa呆了一个星期吧,满满的美好记忆.其他都是很多很多的德国境内的短途旅游,大多数都是去不同的城市工差办事.

c. 工作

简单提一下2014工作的情况吧:
一个已经做了3年的项目2014年有一个比较大的突破,终于做出了一个可以使用,用户满意的前端版本,从9月底开始了用户使用测试,进行的不断的迭代和纠错,现在用户有了一个相对不错的稳定的硬件平台和相对应的软件.后端程序还是有很多东西需要进一步开发,2014年开发后端程序的时候走了不少弯路,经历了许多方向性错误,经过不停的修正,经历了一个无比痛苦的过程,现在终于走上的正轨,希望在2015年初有一个稳定的后端版本可以推出.个人目标为2015年中可以彻底结束这个项目.

二月底成立了一家新公司.2014年7月艰难地开始一个筹划很久的项目,这个项目年底得到一个小的投资,正式开始.有可能2015年2月前可以得到一个比较大的投资.

2014年可以说是艰苦积累的一年,2015年项目上了轨道,应该会更忙,有可能会经常出差,希望一切顺利吧.

d. 生活

总体上都还行吧,老婆6月底毕业,年底请岳母来德国玩了3个月,生活中的一些新的计划也在有条不紊的进行.

关于CLR的runtime的一个小记录

如果在.NET项目中使用Common Language Runtime Support (/clr)编译C++项目，如下图所示，如果使用VS2012会默认使用，.NET framework 4.5：

如果我们使用引用这个通过CLR编译的dll，查看它的属性，也会发现，如下图所示的，这个dll的Runtime Version是v4.0319。

如果我们的项目使用的不是.NET framework 4.5，使用上面所述的CLR编译的项目中的namespace就会出现下面的报错：
Error 492 The type or namespace name 'XXX' could not be found (are you missing a using directive or an assembly reference?)
最简单的解决的方法就是修改我们项目的Target Framework，将其改为4.5就可以了。

使用QNetworkAccessManager下载文件的一个问题

今天发现一个问题，使用Qt的QNetworkAccessManager进行下载，将其放入一个QPushButton的clicked()的slots，但是无法正确执行下载文件，想了半天，还是没有搞明白，最后在stackoverflow在找到这个问题的解决方法，才明白，因为QNetworkAccessManager是非同步的，它需要一个event loop去开始下载，而我们执行clicked()这个slots，它会给一个control back给event loop，但是QNetworkAccessManager以及被销毁了，没有时间去做QNetworkAccessManager的下载文件。

解决方法：如果加入一个QMessageBox，这样就会启动另一个event loop在这个slot里面，这样QNetworkAccessManager就会有机会完成下载文件这个工作。

链接：
http://stackoverflow.com/questions/7870017/how-can-i-download-file-from-the-internet-in-qt

OpenCV放大或者缩小图像的速度

使用OpenCV放大或者缩小图像，我们比较熟悉的是下面的function：
cv::resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )¶
http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/geometric_transformations.html
关于它的Interpolation method（插值方法），其中:

INTER_NEAREST 最近邻插值，是最快的method并且创建blocky images并选择1个pixel去替代几个pixels，这样做得到图像的结果效果比较差。
INTER_AREA 也是一个快速计算方法，它取几个pixels的平均值,所以它比较适合缩小图像，而不是放大图像。
INTER_LINEAR 使用双线性的插值去改变图像尺寸，组成几个pixels在一起(在很多情况下是比较好的选择，但是计算速度比较慢)。
INTER_CUBIC 使用的是双三次的插值，但是计算机量比较大，所以运行速度慢，而且有时候结果看起来比较好，有时候比较差。

非常简单地，不完全正确地说，在速度上:
INTER_NEAREST > INTER_AREA > INTER_LINEAR > INTER_CUBIC
但是放大或者缩小图像后的效果上一般而言INTER_LINEAR是相对最好的。

其实，也可以使用Opencv的cv::pyrUp（使用Gaussian 金字塔分解对输入图像向上采样）和cv::pyrDown（使用 Gaussian金字塔分解对输入图像向下采样），关于使用这两个function去放大或者缩小图像，具体信息可查阅下面链接：
http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/pyramids/pyramids.html
但是cv::pyrUp和cv::pyrDown的运算速度其实也并不高。

libVLC进行memory stream延迟问题

最近我使用libVLC进行在server端进行memory stream，出现了一个问题，client端得到的视频有7秒的延迟。类似以下帖子提到的问题：
http://stackoverflow.com/questions/19604815/main-input-error-and-delays-when-libvlc-stream-images-in-memory

为了找到错误我打开以下的参数：
"--verbose=2", // Be much more verbose then normal for debugging purpose
这样可以得到更多的debug信息。
我得到这样的信息:main warning: late buffer for mux input

经过查阅发现，正确的解决方法就是，在transcode里设置venc=x264{preset=ultrafast,tune=zerolatency}这样的参数：

sprintf(smem_options_transcode,"#transcode{venc=x264{preset=ultrafast,tune=zerolatency},acodec=none}:rtp{mux=ts,dst=127.0.0.1,port=5004}");

这样延迟可以控制在3秒以内，当然了，可以使用其他的方法进一步减少延迟，譬如在client端减少caching的数值等等。

解决方法参考：
https://forum.videolan.org/viewtopic.php?f=4&t=95364

Qt Webkit 加入新的plugin路径

在Qt中使用QWebView播放flash文档（swf格式），需要加入NPSWF32.dll这个plugin，如果使用plugin要使用下面代码，去允许使用plugin：

QWebSettings *settings = QWebSettings::globalSettings();

settings->setAttribute (QWebSettings::PluginsEnabled, true);

但是如果还是无法显示flash文档，其实原因是Qt无法找到正确的plugin路径，需要使用类似以下代码，告诉Qt正确的含有NPSWF32.dll的plugin路径：

QString path  = QDir::currentPath() + "/webplugins";

qputenv("QTWEBKIT_PLUGIN_PATH", path.toLocal8Bit());

设置GigEVision相机使用固定IP

如果使用Stemmer Imaging的CVB软件，可以在Camera的Properties里面设定：
在GigEVisionTransportLayer里面：
GevCurrentIPAddress            169.254.1.10
GevCurrentSubnetMask        255.255.0.0
GevPersistentDefaultGateway    0.0.0.0
GevIPConfiguration PersistenIP
在UserSets里面，将上面的设置储存，下次启动相机的时候上面的设置将会被使用：
User Set Default Selector    UserSet1
set User Save-->Execute
如果要加快计算机接上GigEVision相机后找到相机的速度
也可以将计算机的Lan Adapter设成固定的IP
譬如说：
IP address: 169.254.200.9
Subnetzmake: 255.255.0.0
Standardgateway: 放空


关于自动专用IP寻址的介绍：
我们上面使用的是Automatic Private IP Addressing (from 169.254.0.0 - 169.254.255.255) 它们的subnet mask value 是 255.255.0.0。其实是Windows 计算机自动专用IP寻址（APIPA）是DHCP故障转移机制。自动专用IP 寻址(APIPA) 协议，就是， 当无DHCP 服务器时，通过APIPA， DHCP 客户端可自动配置IP 地址和子网掩码。

The Internet Assigned Numbers Authority (IANA) has reserved 169.254.0.0 through169.254.255.255 for Automatic Private IP Addressing. As a result, Automatic Private IP Addressing provides an address that is guaranteed not to conflict with routable addresses.

关于使用私有IP的介绍：
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%93%E7%94%A8%E7%BD%91%E7%BB%9C
在互联网的地址架构中，专用网络是指遵守RFC 1918和RFC 4193规范，使用私有IP地址空间的网络。私有IP无法直接连接互联网，需要公网IP转发。与公网IP相比，私有IP是免费的，也节省了IP地址资源，适合在局域网使用。私有IP地址在internet中不会被分配。

使用MP4Box对MP4视频文件加入Chapters

今天我尝试着使用FFmpeg对MP4视频文件加入Chapters（片段，段落，章节），这样可以在播放视频的时候直接跳到不同的片段，使用FFmpeg经过多次尝试均不成功，经过一番搜索，发现MP4Box这个免费工具，它可以非常轻松的完成我的需要。

先下载并安装MP4Box: http://www.videohelp.com/tools/mp4box ，我使用的是MP4BOX_GPAC.Framework.Setup-0.5.0这个版本。

然后写一个关于例如下面所示的的Chapter设置文档，保存成txt格式。

CHAPTER1=00:00:00.000

CHAPTER1NAME=Chapter 001

CHAPTER2=00:01:10.222

CHAPTER2NAME=Chapter 002

CHAPTER3=00:02:00.70

CHAPTER3NAME=Chapter 003

最后使用以下命令行，使用VLC打开生成的test.mp4文件，就可以发现文档中包含了3个片段。

MP4Box -add my_video.mp4 -chap chapters_file.txt test.mp4

重新写一个精简的核心库

最近的带的项目陷入了软件开发的危机，原因是陷入自家写的库造成的泥沼越来越深。

最近几年带的大的软件项目都是使用自家写的库，工具库utils，开发库commDev，核心库core，api库，可视化库viz等等。当然了使用自家的库开发软件有时候非常有效率，但是自家开发库的升级以及维护绝对是一个大问题，维护超过5万行程序本身就是一个大问题，而且这几年来因为项目压力，常常直接将很多东西放入核心库core里，导致核心库臃肿不堪，而且关于库的使用的实例程序以及接口或者api更本做不到时常更新，有很多文档已经四五年了，更本无法使用，所以导致最最大的痛苦是教新人使用我们的库。更为恐怖的是核心库对其他外部库的依赖越来越多，从OpenCV，Boost到现在的至少10个以上的第三方库，但是核心库更本也没有根据外部库进行更新，至今核心库还在使用OpenCV2.0。更为痛苦的是自家写的库还是使用VS2008进行编译，因为实在太大，以至于没有人有勇气进行修整，并使用最新的编译器进行编译。

现在实在受不了了，我终于决定重写核心库，并且放弃工具库utils，开发库commDev，api库，可视化库viz。新的核心库只有两个依赖OpenCV和Qt这两个第三方库的巨无霸。放弃的工具库utils，开发库commDev，api库，可视化库viz，全部使用Qt代替。新的核心库就叫CoreLite，只依赖于最新的Qt5.3和OpenCV2.49，保持绝对的精简，而且可以根据Qt和OpenCV的升级进行编译，而且使用VS2012进行开发和编译，希望能做到根据OpenCV更新的频率进入版本更新。

• 新的库CoreLite的第一个tag就是CoreLite290，使用和OpenCV一样的文档结构。
  \build\include
  \build\x86 (\build\x86\vc11\bin, \build\x86\vc11\lib)
  \sources\modules\
• 新的库使用Qt的QThread。
• 控制Class的总数，只包括Qt或OpenCV无法提供的一些特性，例如Producer-Comsumer-Data Sink结构。
• 带几个实例。
• 保证库的可读性，使用Qt的api的写作标准。
• 最大程度保证库的可维护性，其实就是要保持精简。

目前想到的就是这些了，以后在重新的过程中，如果还有什么想法，我希望能写下来记录一下，期望可以用一个星期将新的核心库改写完成。

VS 2008编译的程序部署的一个问题解决

最近遇到一个问题，在一台机器上使用VS 2008编译的程序无法在其他机器上运行，马上想到了以前提到过的关于Side-by-Side问题， 但是安装了Microsoft Visual C++ 2008 SP1 Redistributable Package (x86)后程序还是无法运行，而且没有什么错误信息。然后使用Windows里的Computer Management里的Event Viewer的Windows Logs发现这个程序无法运行的原因在于其调用的一个动态链接库DLL。然后我查看了一下这个DLL的Manifest，原来多了一个Microshoft.VC90.DebugCRT的依赖，如下图所示。如果我们在机器上没有安装VS 2008当然就会没有Microshoft.VC90.DebugCRT的依赖需要的msvcm90d.dll，msvcp90d.dll，msvcr90d.dll，所以程序就无法运行了。

解决的方法就是使用在release模式下编译，或者如下图所示，修改C++ Project的Property里的Linker-->Debugging选项页，将Generate Debug Info修改成No，将Debuggable Assembly改成No Debuggable attribute emitted，原来如下图a所示，修改后如下图b所示：

现在再编译一次，查看一下新生成的DLL的Manifest可以发现Microshoft.VC90.DebugCRT的依赖已经没有了，现在程序应该可以在其他机器上运行了。

Emgu CV使用1

最近开始使用Emgu CV，也就是在.NET可以使用的OpenCV，Emgu CV是一个.Net的wrapper。使用从C++转到C#中写OpenCV代码，开始时候还真的很不习惯，以下将简单整理一下最近的一些笔记。

如何将Grayimage转换到Matrix<float>，注意rows cols和height width的关系：

Image<Gray, float> img = new Image<Gray, float>("c:\\test_image.jpg");
int rows = img.Height;
int cols = img.Width;
Matrix<float> tmp_matrix= new Matrix<float>(rows, cols);
CvInvoke.cvConvert(img, tmp_matrix);
       

如何显示图：

//The name of the window
String win1 = "Test Window";
//Create the window using the specific name
CvInvoke.cvNamedWindow(win1);
Image<Bgr, Byte> img = new Image<Bgr, Byte>("c:\\test_image.jpg");
CvInvoke.cvShowImage(win1, img.Ptr);
//Wait for the key pressing event
CvInvoke.cvWaitKey(1);
//Destory the window
CvInvoke.cvDestroyWindow(win1);
           

如何画一个正方形在图上：

Rectangle box = new Rectangle(121, 57, 75, 97);
Image<Bgr, Byte> img = new Image<Bgr, Byte>("c:\\test_image.jpg");
img.Draw(box, new Bgr(Color.DarkOrange), 2);

如何计算一个积分图integral image，在C++中我们可以使用integral(frame, imageIntegral, CV_32F)，在C#中可以这样做：

Image<Gray, double> cvImageIntegral = null;
cvImageIntegral = frame.Integral();

如何计算标准差，标准差就是方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度，标准差与期望值之比为标准离差率。

Matrix<float> mat = ... // your input matrix
MCvScalar average = new MCvScalar();
MCvScalar std = new MCvSaclar();
CvInvoke.cvAvgSdv(mat, ref average, ref std, IntPtr.Zero);

优化网卡用于machine vision

以下设定最好是使用Intel network chipset的网卡，并确保使用最新的驱动

我们要做的就是optimize bandwidth，improve efficiency

在Win7下选择Local Area Connection → 鼠标右键，点选Properties → 点击Configure → 选择Advanced Tab

1. set interrupt moderation rate to extreme

2. set maximize jumbo packets

3. maximize number of receive buffers

4. disable power saving on the network card

TWINCAT 3使用记录4: EtherCAT "Compatible" 网卡

如果要使用real-time特性，那么需要我们的网卡支持。据我的测试（五台不同的笔记本，一台台式机），所有使用Intel芯片的网卡都支持real-time，其他的芯片组都不支持。网上据说Realtek 的部分芯片组支持，但是我没有测试过。

理论上系统允许我们使用所谓的"incompatible"网卡，但是real-time特性会被限制，而且无法对其安装TwinCAT的real-time Ethernet驱动。

总结最好就是使用EtherCAT "Compatible" 网卡，最简单的方法就是选择带有Intel芯片的网卡。