ytbilly3636

FROM debian
MAINTAINER ytbilly3636

RUN apt update
RUN apt install -y imagemagick      

RUN mkdir /dir
WORKDIR /dir
VOLUME ["/dir"]

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import numpy as np
import copy

class Reservoir(object):
    def __init__(self, i_size, r_size, i_coef=1.0, r_coef=0.999):
        self._w_i = np.random.uniform(-i_coef, i_coef, (r_size, i_size)).astype(np.float32)
        
        w_r = np.random.rand(r_size, r_size).astype(np.float32)
        self._w_r = w_r / max(abs(np.linalg.eig(w_r)[0])) * r_coef
        

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docker run --rm -v $PWD:/workdir paperist/alpine-texlive-ja \
    sh -c "pdflatex -synctex=1 -interaction=nonstopmode -file-line-error prototype.tex && bibtex prototype && pdflatex -synctex=1 -interaction=nonstopmode -file-line-error prototype.tex && pdflatex -synctex=1 -interaction=nonstopmode -file-line-error prototype.tex"

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docker run --rm -v $PWD:/workdir paperist/alpine-texlive-ja \
    sh -c "ptex2pdf -l -ot -kanji=utf8 -synctex=1 prototype.tex && pbibtex -kanji=utf8 prototype && ptex2pdf -l -ot -kanji=utf8 -synctex=1 prototype.tex && ptex2pdf -l -ot -kanji=utf8 -synctex=1 prototype.tex"

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# -*- coding: utf-8 -*-

import tellopy
import av
import numpy as np
import cv2
import time


# drone settings

ytbilly3636

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
import cv2
import os
import time
import threading

from pygame import mixer

ytbilly3636

# -*- coding: utf-8 -*-

import gym
import numpy as np
import cv2
import six

class Controller(object):
    def __init__(self):
        self.keymap = list(range(49, 59))

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`timescale 1ns / 1ps

// 1:IP catalogからFirst Word Fall Through FIFO（データ幅32bit，長さは256以上）を生成する（名前はfifo_32bitにする）
// 2:これをTOPモジュールにしてIPを作る

module axi_read_write #
( parameter integer C_M_AXI_ADDR_WIDTH = 32
, parameter integer C_M_AXI_DATA_WIDTH = 32
, parameter integer C_M_AXI_DATA_LENGTH = 256
, parameter integer C_M_AXI_THREAD_ID_WIDTH = 1

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Jetson Meet-up #13

参加してきたのでメモします。

JESTSONアップデート

自動運転の開発はHPC向けのGPUで開発している。
今後、JETSONなら実機実装するときに似たような環境で開発できる。

エッジデバイス、ネットワークが必ずしもあるわけではない。
画像の場合、帯域が足りない。

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# $ docker build -t rlgpuenv .
# $ xhost +
# $ nvidia-docker run --rm \
#  -v $PWD:/dir \
#  -v /tmp/.X11-unix/:/tmp/.X11-unix/ \
#  -e DISPLAY=$DISPLAY \
#  -e QT_X11_NO_MITSHM=1 \
#  rlgpuenv python3 game.py

FROM nvidia/cuda