cuongtvee

📘 Nội Quy Thực Hành Trong Lớp

1. Thời gian và chuẩn bị

• Sinh viên đi học đúng giờ, có mặt trước khi buổi thực hành bắt đầu.
• Chuẩn bị bài lab trước ở nhà.

  ⚠️ Lưu ý: Sinh viên không chuẩn bị sẽ bị mời ra khỏi lớp.

2. Thái độ học tập

• Nghiêm túc làm việc trong giờ thực hành.
• Không sao chép hoặc lấy bài của bạn khác.

cuongtvee

Quy trình thiết kế vi mạch số (Digital IC Design Flow)

1. Đặc tả (Specification)

• Xác định chức năng mạch, đầu vào/đầu ra.
• Yêu cầu về hiệu năng, công suất, chi phí.

2. Thiết kế kiến trúc (Architecture Design)

• Chia hệ thống thành các khối chức năng.
• Xác định luồng dữ liệu và điều khiển.
• Định nghĩa pipeline, bus, bộ nhớ, ngoại vi.

cuongtvee

📌 Hướng Dẫn Nộp Bài Tập

1. Yêu cầu khi làm bài

• Sinh viên làm bài trực tiếp ra giấy (không được đánh máy).
• Trên bài làm phải ghi rõ ràng:
  • Họ và tên
  • MSSV
  • Số thứ tự trong danh sách lớp

---

cuongtvee

📑 Mẫu Báo Cáo Tiến Độ Tuần – Đồ án môn học

Tên nhóm: …………………………………
MSSV các thành viên: …………………………………
Tuần báo cáo: ……… (Từ ngày …/…/2025 đến …/…/2025)

---

1. Công việc đã thực hiện trong tuần

• Việc 1: ………………………………………

cuongtvee

Guide to Retrieve Camera Streaming URLs

This guide outlines how to call the necessary API to retrieve a list of camera streams, including their main and sub-stream URLs.

Steps

1. Retrieve the base RTSP URL.
2. Define the query parameters (token and id).
3. Append the query parameters to the RTSP URL.
4. Final RTSP URL with the required query parameters.

cuongtvee

Install NVDEC and NVENC as GStreamer plugins

Environment

• Ubuntu 18.04
• NVIDIA driver 460.32.03
• NVIDIA Video Codec SDK 11.0.10
• GStreamer 1.14.5

Steps

cuongtvee

#!/bin/bash

### steps ####
# verify the system has a cuda-capable gpu
# download and install the nvidia cuda toolkit and cudnn
# setup environmental variables
# verify the installation
###

### to verify your gpu is cuda enable check

cuongtvee

I've been interested in computer vision for a long time, but I haven't had any free time to make any progress until this holiday season. Over Christmas and the New Years I experimented with various methodologies in OpenCV to detect road signs and other objects of interest to OpenStreetMap. After some failed experiments with thresholding and feature detection, the excellent /r/computervision suggested using the dlib C++ module because it has more consistently-good documentation and the pre-built tools are faster.

After a day or two figuring out how to compile the examples, I finally made some progress:

Compiling dlib C++ on a Mac with Homebrew

1. Clone dlib from Github to your local machine:

cuongtvee

#!/bin/bash --debugger
export MAKEFLAGS="-j 1"
set -e

BRANCH="1.10"
if grep -q BCM270 /proc/cpuinfo; then
    echo "RPI BUILD!"
    RPI="1"
fi