Phân biệt Lệnh find và grep trong Linux
Lệnh find: Tìm kiếm tệp hoặc thư mục
Lệnh find được sử dụng để tìm kiếm tệp trong một thư mục được chỉ định. Bất kỳ chuỗi nào đứng trước các tham số đều được coi là tên thư mục cần tìm kiếm. Nếu không có tham số nào được đặt khi sử dụng lệnh này, find sẽ tìm kiếm các thư mục con và tệp trong thư mục hiện tại, sau đó hiển thị tất cả các thư mục con và tệp được tìm thấy.
find -name 'ttyS0'
Lệnh grep: Công cụ tìm kiếm văn bản
grep (viết tắt của global search regular expression (RE) and print out the line - tìm kiếm toàn cục biểu thức chính quy và in dòng) là một công cụ tìm kiếm văn bản mạnh mẽ. Nó có thể sử dụng biểu thức chính quy để tìm kiếm văn bản và in ra các dòng khớp. grep được sử dụng để lọc/tìm kiếm các ký tự cụ thể. Khả năng kết hợp với nhiều lệnh khác nhau bằng biểu thức chính quy làm cho nó trở nên rất linh hoạt.
ll /dev | grep "ttyS[0,1]"
/dev/tty tương tự như một liên kết đến thiết bị đầu cuối thực tế đang được sử dụng.
TensorFlow và PyTorch: Khung làm việc cho Machine Learning và Mạng nơ-ron sâu
TensorFlow là một nền tảng mã nguồn mở, toàn diện dành cho máy học. Nó cung cấp một hệ sinh thái linh hoạt gồm các công cụ, thư viện và tài nguyên cộng đồng, cho phép các nhà nghiên cứu thúc đẩy các tiến bộ mới nhất trong ML và các nhà phát triển dễ dàng xây dựng và triển khai các ứng dụng dựa trên ML.
Ban đầu, TensorFlow được phát triển bởi nhóm Google Brain thuộc bộ phận nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Google, dành cho nghiên cứu học máy và mạng nơ-ron sâu. Hệ thống này đủ linh hoạt để được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác.
TensorFlow cung cấp các API ổn định cho Python và C++, cùng với các API cho các ngôn ngữ khác (không đảm bảo tương thích ngược).
PyTorch là một gói Python cung cấp hai tính năng chính:
- Tính toán tensor với khả năng tăng tốc GPU mạnh mẽ (tương tự NumPy).
- Xây dựng mạng nơ-ron sâu dựa trên hệ thống autograd dựa trên băng.
OpenCV: Thư viện Thị giác Máy tính Mã nguồn mở
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) là một thư viện thị giác máy tính đa nền tảng, có thể chạy trên các hệ điều hành Linux, Windows và Mac OS. Nó nhẹ và hiệu quả, bao gồm một tập hợp các hàm C và một số lớp C++, đồng thời cung cấp giao diện Python để triển khai nhiều thuật toán phổ biến trong xử lý ảnh và thị giác máy tính.
OpenCV là thư viện phần mềm mã nguồn mở cho thị giác máy tính và học máy, cung cấp cơ sở hạ tầng chung cho các ứng dụng thị giác máy tính.
Các trường hợp ứng dụng của OpenCV
OpenCV có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nhưng không giới hạn ở: trích xuất đặc trưng 2D và 3D, ghép ảnh toàn cảnh (stitching), hệ thống nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng cử chỉ, tương tác người-máy, nhận dạng chuyển động, nhận dạng đối tượng, kiểm tra và giám sát tự động, phân đoạn và nhận dạng, phân tích hình ảnh y tế, theo dõi chuyển động, thực tế tăng cường, tìm kiếm và truy xuất video/hình ảnh, điều hướng và điều khiển robot và xe tự hành, phát hiện lái xe buồn ngủ, v.v.
YOLO: Khung làm việc cho Thuật toán Phát hiện Đối tượng
Khung làm việc thuật toán YOLO (You Only Look Once) là một thuật toán phát hiện đối tượng học sâu phổ biến. Do tốc độ nhanh, YOLO thường có thể được triển khai trên các thiết bị nhúng. Do đó, việc nắm vững khung YOLO là một trong những khung làm việc học sâu không thể thiếu.
So với các phương pháp hai giai đoạn như Fast CNN, YOLO định nghĩa trực tiếp bài toán phát hiện đối tượng như một bài toán hồi quy. Vì toàn bộ quá trình phát hiện đối tượng được thực hiện dựa trên một mạng nơ-ron, YOLO là một quá trình tối ưu hóa đầu cuối (end-to-end).