树莓派使用MJPG-Streamer实现网络监控


转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_abd39cc70102vrdt.html

1.         先更新apt的列表:

sudo apt-get update  

sudo apt-get upgrade

重启系统后,

sudo raspi-config

移动到第五项“Enable Camera”,回车进入,按tab键切换到“Enable”回车确认。回到主菜单,tab键切换到“Finish”回车确认。树莓派会自动重启。

2.         安装依赖库

安装libjpeg的dev版本(注:下面所有安装过程中出现是否继续时,统一选择继续:Yes)

sudo apt-get install libjpeg62-dev

sudo apt-get install libjpeg8-dev

3.         下载mjpg-streamer

wget https://github.com/jacksonliam/mjpg-streamer

或者直接到网站下载zip安装包mjpg-streamer-master.zip

使用unzip mjpg-streamer-master.zip解压

4.         编译mjpg-streamer

安装cmake

sudo apt-get install cmake

切换到mjpg的路径下:

cd  ~/mjpg-streamer-master/mjpg-streamer-experimental

        sudo make clean all

5.         安装mjpg-streamer

sudo  cp  mjpg_streamer  /usr/local/bin

sudo  cp  output_http.so  input_uvc.so  /usr/local/lib/

sudo  cp  -R  www  /usr/local/www

6.         开启mjpg-streamer

LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib  mjpg_streamer -i “input_uvc.so” -o “output_http.so -w /usr/local/www”

或者LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib mjpg_streamer -i “./input_uvc.so -d /dev/video0 -r 320*240 -f 12″ -o ” ./output_http.so  –p  8090  –w  /usr/local/www ”

或者添加到path路径export LD_LIBRARY_PATH=/opt/mjpg-streamer/

(-r后是分辨率参数,-f后面是帧率,请根据您的摄像头参数进行调整)8090可以自己定义

在浏览器http://:8080  打开监控界面

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物理学中经常会出现很多对应,但这种对应,有的时候是算法(计算方法)上的,有的时候是结论上的。比如在算法中的相似,这几百年来已经出现了很多,一般来讲,预示着这两个物理过程是类似的。比如水作为流体和人群作为流体的计算。

还有一种是结论性相似。比如AdS/CFT对应是结论上的,算法完全不同,这种如果维度不一样,又会叫做全息原理(我对这种不明觉厉名字感到恶心)。

今天发现应该还存在这种结论上的对应,即结论的稳定性这一现象。

比如,“元胞自动机”这一现象就多次出现在物理学中。里面经常会出现一些不动点。这在自动元胞机中好像只是个玩具,但是背后对应的算法可不是玩具。
(看本站的这篇文章:知识:元胞自动机 http://taho.cc/14516

物理学中,也会出现同一算法经过多次迭代使用后得到稳定结果的现象,像极了自动元胞机。

据说,机器学习中也会出现类似的结论。

我感觉,应该还有很多种可能性存在这一类似结论。比如,不同种类的黑洞,经过同一算法的多次操作(可以对应于一个物理过程,比如吸收物质),最后稳定的编程几种特殊的黑洞,比如史瓦西黑洞。这是我猜的,不知道准确不准确。


突然脑洞大开,不仅仅物理学中有这种对应,其他学科或现象中应该也有这种对应吧。背后应该有更深层次的道理和理论解释用来统一这些结论。


有一种感觉,就是机器学习、重整化群、元胞自动机等东西可能背后是同一个物理思想。


另外,不知道有没有理论来研究或预测这些不动点之间的关系和规律?

2017年8月30日,网易公开课上线了吴恩达的《深度学习》课程。

吴恩达简介:

吴恩达博士是Google Brain项目的发起人和领导者,斯坦福大学的计算机科学教授,Coursera的联合创始人和联合主席。他还曾任百度的副总裁和首席科学家,在这里,他领导了约1300人的人工智能团队,并负责百度的国际人工智能战略和基础建设。由 deeplearning.ai 出品,网易引进的正版授权中文版深度学习工程师微专业课程,让你在了解丰富的人工智能应用案例的同时,学会在实践中搭建出最先进的神经网络模型,训练出属于你自己的 AI。


在网易的课程主页:https://study.163.com/topics/deepLearning/

吴恩达的 Deep Learing 学习网官网:https://www.deeplearning.ai/

课程简介:

吴恩达的汉语说的还真不错!佩服。