how to

摸鱼日志 from 24.7.30

Jul 30, 2024
lognotesjulyfun
48 Minutes
9564 Words

10.20

10.18

10.16

cli translation: brew install translate-shell

  • trans -s en -t zh-CN -I

Vision Pro wireless pair your MacOS

10.9

  • hello

9.26

9.25

  • [issue, tailscale] sudo tailscale up hangs forever on Ubuntu 22.04
    • [ok] I found the problem was my Clash Verge. Shutdown it and that cmd works.

9.24

  • [uv] global install uv install --system

9.23

  • [accelerate] default config path, ~/.cache/huggingface/accelerate/default_config.yaml
  • [blog] 做大模型和具身: https://ys.al/
  • [rsync] rsync -avz --progress -e ssh server:/1.ckpt ./1ckpt

9.5

9.4

  • [to-try] OrbStack: overleaf = mongo + redis + sharelatex

9.3

  • [accelerator] The following code caused accelerate to Tried to allocate more than 1EB memory.
    • ref: I found by myself.
    • Why spent so much time? I tried to debug into accelrate.gather_for_metics and found myself confused in the mechanism and ran into C lib function, also tried to reproduce this error in much simpler code but failed to! Just read the training code and I finally found something strange!
1
if cfg.task.dataset.val_ratio > 0 and (self.epoch % cfg.training.val_every) == 0 and accelerator.is_main_process:
2
    with torch.no_grad():
3
        val_losses = list()
4
        with tqdm.tqdm(val_dataloader, desc=f"Validation epoch {self.epoch}",
5
                leave=False, mininterval=cfg.training.tqdm_interval_sec) as tepoch:
6
            for batch_idx, batch in enumerate(tepoch):
7
                batch = dict_apply(batch, lambda x: x.to(device, non_blocking=True))
8
                loss = self.model(batch)
9
                val_losses.append(loss)
10
                if (cfg.training.max_val_steps is not None) \
11
                    and batch_idx >= (cfg.training.max_val_steps-1):
12
                    break
13
        if len(val_losses) > 0:
14
            val_loss = torch.mean(torch.tensor(val_losses)).item()
15
            # log epoch average validation loss
1 collapsed line
16
            step_log['val_loss'] = val_loss
  • Debug found:
1
# error at:
2
input_tensor.resize_(max_object_size)
3


4
# <= because something get a large number
5
opts = AllgatherOptions()
6
opts.asyncOp = async_op
7
work = group.allgather([tensor_list], [tensor], opts)
8
# after the above code, `tensor_list` become something like:
9
[tensor([4060436598173103], device='cuda:5'),
10
    tensor([37], device='cuda:5'), tensor([37], device='cuda:5'), tensor([37], device='cuda:5'),
11
    tensor([37], device='cuda:5'), tensor([37], device='cuda:5')]
  • corrected version:
1
if cfg.task.dataset.val_ratio > 0 and (self.epoch % cfg.training.val_every) == 0:
2
    with torch.no_grad():
3
        with tqdm.tqdm(val_dataloader, desc=f"Validation epoch {self.epoch}",
4
                leave=False, mininterval=cfg.training.tqdm_interval_sec) as tepoch:
5
            num = 0
6
            loss = None
7
            for batch_idx, batch in enumerate(tepoch):
8
                if loss is None:
9
                    loss = self.model(batch)
10
                else:
11
                    loss += self.model(batch)
12
                num += 1
13


14
                if (cfg.training.max_val_steps is not None) \
15
                    and batch_idx >= (cfg.training.max_val_steps-1):
6 collapsed lines
16
                    break
17


18
        loss = loss / num
19
        all_loss = accelerator.gather_for_metrics(loss)
20
        if accelerator.is_main_process:
21
            step_log['val_loss'] = all_loss.mean().item()
  • another error, if gather_for_metrics is commented and accelerator.wait_for_everyone() is called:
1
[rank5]:[E903 00:30:23.273591037 ProcessGroupNCCL.cpp:685] [Rank 5] Watchdog caught collective operation timeout: WorkNCCL(SeqNum=1994, OpType=ALLREDUCE, NumelIn=1, NumelOut=1, Timeout(ms)=600000) ran for 600067 milliseconds before timing out.
  • This is just because wait_for_everyone stucks in all GPU process except the main one!
    • 只有 process 0 运行到了 wait_for_everyone 后面，其他进程都在这里停滞了. 超过 600 秒后进程报如上错误.

9.1

  • [rust, dep] something good
1
cargo install cargo-deps
2
brew install graphviz # for `dot`
3
cargo deps | dot -Tpng > dependencies.png

8.29

  • [ios, xcode, build]
1
Code Signing Error: No account for team "59xxxxxxxx". Add a new account in the Accounts preference pane or verify that your accounts have valid credentials.
2
Code Signing Error: No signing certificate "iOS Development" found:  No "iOS Development" signing certificate matching team ID "59xxxxxxxx" with a private key was found.

[ok, just-for-me]: Note these are two Signing settings in your target, Debug and Release, check both dropdown menus.

8.27

  • [proxy, http, to-try] 抓取 http 流量？尝试 mitmproxy @xy
  • [zarr, python]
1
hydra.errors.InstantiationException: Error in call to target 'diffusion_policy.dataset.cloud_pick_and_place_image_dataset.CloudPickAndPlaceImageDataset':
2
PathNotFoundError("nothing found at path ''")
3
full_key: task.dataset

[sol]: miss .zgroup file in .zarr

8.26 Tue.

  • [huggingface, mirror] hf-mirror as endpoint is ok for private repo.

8.19

Terminal window
1
error: Error calling dlltool 'x86_64-w64-mingw32-dlltool': No such file or directory (os error 2)
2


3
error: could not compile `getrandom` (lib) due to 1 previous error
4
warning: build failed, waiting for other jobs to finish...

[ok] solution:

1
❯ sudo apt install mingw-w64

8.17

  • [mac, input-method] 取消输入法切换延迟 hidutil property --set '{"CapsLockDelayOverride":0}' &> /dev/null

8.13

  • [huggingface-cli]
1
# if you upload <local_dir>, things in <local_dir> will be in <target_dir>
2
huggingface-cli upload --private julyfun/private ./<local_file> <target_dir> --repo-type dataset
3
# the downloaded local path will starts with 'umi_base/49bb725486f80deb/'
4
# If you want to download a dir, `**/*` is needed.
5
huggingface-cli download julyfun/private --include 'umi_base/49bb725486f80deb/**/*' --local-dir ./ --repo-type dataset
6
export HF_HUB_DISABLE_XET="1"
7


8
# [something useful]
9
huggingface-cli upload --private julyfun/private ./x x/x --exclude "**/epoch=*.ckpt" --repo-type dataset

8.7

  • [vscode, python-debug] note: execute python3 command in the workspace root!
1
    import debugpy
2
    debugpy.listen(4071)
3
    print("Waiting for debugger to attach...")
4
    debugpy.wait_for_client()

launch.json:

1
{
2
    "version": "0.2.0",
3
    "configurations": [
4
        {
5
            "name": "Python Debugger: Remote Attach",
6
            "type": "debugpy",
7
            "request": "attach",
8
            "connect": {
9
                "host": "localhost",
10
                "port": 4071
11
            },
12
            "pathMappings": [
13
                {
14
                    "localRoot": "${workspaceFolder}",
15
                    "remoteRoot": "."
12 collapsed lines
16
                }
17
            ],
18
            "justMyCode": true,
19
            "autoReload": {
20
                "enable": true,
21
                "onStartup": true,
22
                "onSave": true
23
            },
24
            "showReturnValue": true,
25
        },
26
    ]
27
}

8.6

7.31

7.29 Tue.

7.25

7.25

7.24

  • [transform, urdf, 坐标系, ARKit] 各种坐标系
1
- AR Workspace: 右手
2
    - x+ 右
3
    - y+ 上
4
    - z+ 靠近
5
- ARKit Camera: 右手
6
    - x+ 屏幕右
7
    - y+ 屏幕上
8
    - z+ 屏幕朝向用户
9
- ARKit Origin: 右手. 其 z 轴水平，但朝向取决于初始化.
10
    - x+ 水平右
11
    - y+ 重力上
12
    - z+ 水平，朝向用户
13
- Unity-like Camera 伴生坐标系: 左手
14
    - X 轴：屏幕右
15
    - Y 轴：屏幕上
7 collapsed lines
16
    - Z 轴：屏幕远离用户
17
- ARKit 给出的是: arkit_camera in arkit_origin 即 arkit_camera to arkit_origin 的变换矩阵
18
- Urdf Workpace: 右手
19
    - `urdf-viz resources/flexiv_rizon4_kinematics-j.urdf`
20
    - x+ 桌面前（远离）
21
    - y+ 桌面左
22
    - z+ 朝上

7.23

1
    IPQoS throughput # 避免 QoS 限制
2
    Compression yes           # 启用压缩
3
    Ciphers [email protected]  # 改用低开销加密
4
    ServerAliveInterval 15    # 保持连接

7.20

  • [bun, npm, mirror] set bun npm mirror in ~/.bunfig.toml (This is alibaba mirror)
1
[install]
2
registry = "https://registry.npmmirror.com"
  • [linux, ports] List used posts and process name
Terminal window
1
netstat -tulpn
2
lsof -i -P -n | grep LISTEN
  • [rec, disk] dua-cli

7.17

  • [mac, softwares, apps, works-today] https://www.macwk.com/soft/all/p1
  • [dl, deep-learning, scratch, pytorch] https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations
  • [not-good, zed, python, lsp, works-today, remote-ssh, pixi, I-dont-know-why] Use extension Python-LSP. 
    1
    pixi run pip install python-lsp-server
    • 注意可能启动消耗一分钟，这段时间 lsp 没有反应. 启动后可快速跳转，但是不准确.
    • 注意其实 Zed 现在默认使用内置 Pyright（不是插件的 BasedPyright）。但是大项目中反应极慢，查找定义会消耗 10s 且过程中无反馈，容易误以为没有 lsp.
  • [ok, zed, python, remote-ssh, lsp] 手动指定 python 路径. 
    1
    pixi run pip install basedpyright
    • using this in project .zed/settings.json:
    1
    {
    2
        "languages": {
    3
            "Python": {
    4
                "language_servers": ["basedpyright", "!pyright"]
    5
            }
    6
        },
    7
        "lsp": {
    8
            "basedpyright": {
    9
                // "binary": {
    10
                //     "path": ".venv/bin/basedpyright-langserver",
    11
                //     "arguments": ["--stdio"]
    12
                // },
    13
                "settings": {
    14
                    "python": {
    15
                        "pythonPath": ".pixi/envs/default/bin/python"
    11 collapsed lines
    16
                    },
    17
                    "basedpyright.analysis": {
    18
                        "diagnosticMode": "workspace",
    19
                        "inlayHints": {
    20
                            "callArgumentNames": false
    21
                        }
    22
                    }
    23
                }
    24
            }
    25
        }
    26
    }
    • problem: 会有奇怪的 redundant open file 报错通知，以及过严格的类型检查.

7.16

  • [ai prompt, todo]
1
代码风格简洁、优雅：
2
 * 注释用英文写. 不要写冗余注释，例如不要在 `saveToConfig()` 上写“保存到配置”。若代码难以阐释自身目的，才加注释.
3
 * Communicate intent precisely.
4
 * Edge cases matter.
5
 * Favor reading code over writing code.
6
 * Only one obvious way to do things.
7
 * Runtime crashes are better than bugs.
8
 * Compile errors are better than runtime crashes.
9
 * Incremental improvements.
10
 * Avoid local maximums.
11
 * Reduce the amount one must remember.
12
 * Focus on code rather than style.
13
 * Resource allocation may fail; resource deallocation must succeed.
14
 * Memory is a resource.
15
 * Together we serve the users.
1
T0^ Ti = C0^ Ci
2


3
C0 是相机的天然坐标系
4
Ci = C0 T0^ Ti
5


6
[e.g.]
7
C0 = I
8
Ci = [0, 0, -1]
9
in T0?
10


11
需要设置 TCP 的 rotation 保持与相机的天然坐标系一致.
12


13
[信息]
14
看到杯子在前方，朝着相机正前方向移动
  • [pixi, pip, ok] pixi force pip install
1
[dependencies]
2
pytorch-gpu = "*"
3
python = "==3.10.18"
4
pip = "*"

pixi run pip install numpy==1.26.4

7.11

7.10

  • [huggingface python prox, ok]
1
snapshot_download(
2
    repo_id="TianxingChen/RoboTwin2.0",
3
    allow_patterns=["background_texture.zip", "embodiments.zip", "objects.zip"],
4
    local_dir=".",
5
    repo_type="dataset",
6
    proxies={"https": "http://localhost:7897"},
7
    resume_download=True,
8
)

7.9

7.8

  • [flash.nvim, vscode] use flash.vscode(latest) souravahmed
    • 放弃！这些 flash 与搜索冲突了.

7.5

  • 今天腾讯云 OSS 欠费了，图床炸。充了 20 块.
  • Start nvim plugin from zero
    • note: init.vim and init.lua can’t exist at the same time.

7.4

  • [python, sys, path, main, cwd] python a/b/c/main.py
    • 则 cwd 是当前 shell 的 pwd，而不是 a/b/c. os.path.abspath() 之类的都基于 cwd

7.3

6.28

6.27

6.24

  • [vscode, 居中, cursor] Maintain screen position always centered on cursor
    • set “cursorSurroundingLines” to 500.
    • 注意这是设置光标不会超过屏幕上下 20 行, 你光标不动的话这个设置也无效.
  • [ ]

6.26

  • [mac] 应用电量测试
1
sudo powermetrics -i 1000 --poweravg 1 | grep 'Average cumulatively decayed power score' -A 20

6.25

  • [haskell] 试图理解 fmap
1
fmap (+3) [1, 2, 3] = [4, 5, 6]
2
fmap (+3) 1 = 4
3


4
fmap
5
.in: {
6
    param(
7
        .name: f
8
        .type: Fn(A) -> B
9
    )
10
}
11
.return {
12
    .type: Fn(x: T) -> T
13
        where T: getele() -> A + cons(A) -> T
14
    .process: {
15
        ...
2 collapsed lines
16
    }
17
}

6.17

  • [zig, 第三方库 registry] https://zigistry.dev/

  • [ios, swiftui] Ask ai.

  • @State 等属性包装器变量在 init() 中不可用。

  • 那问题来了。我有一些数据处理模块，其与 UI 解耦，根据一定的配置执行初始化。用户可以通过 View 修改配置，配置文件会持久化存储在硬盘中。那如果这个配置的管理器是 @ObservedObject 等属性之一，就不能在 UI 的 init() 中调用配置管理器，可能无法满足需求.

  • 满足 UI 和非 UI 均可访问配置的简洁、现代实践是？不使用单例.

6.11

  • [.DS_Store, not tested] defaults write com.apple.desktopservices DSDontWriteNetworkStores true

6.6

  • [vscode, swift lsp, xcode project] Settings up VSCode LSP for xcode project.
    • Install Extension Swift and Sweetpad
    • Follow the 3 steps in : https://sweetpad.hyzyla.dev/docs/autocomplete/
      • brew install xcode-build-server —head
      • Command: SweetPad: Generate Build Server Config
      • build the project in the Sweetpad extension panel.
    • [ok] Then the lsp works for me.

6.5

  • [xcodebuild]
    • xcode-select: error: tool 'xcodebuild' requires Xcode, but active developer directory '/Library/Developer/CommandLineTools' is a command line tools instance
      • I have installed xcode
    • [ok] with sudo xcode-select -s /Applications/Xcode.app/Contents/Developer

6.3

6.1

5.27

  • [ros, ros2, 包管理, macos] robostack 可以在 mac 上轻松管理 ros. 基于 pixi.

5.20

5.18

  • [outdated, 输入法, input-method, ubuntu-22.04] 今天终于安装好了 ubuntu22.04 sogou pinyin!
1
sudo apt-get install fcitx
2
sudo apt purge ibus
3
sudo apt install libqt5qml5 libqt5quick5 libqt5quickwidgets5 qml-module-qtquick2 libgsettings-qt1
4
sudo apt install -y libqt5qml5 libqt5quick5 libqt5quickwidgets5 qml-module-qtquick2
5
sudo apt install -y libgsettings-qt1
  • 如果其他步骤做完后无效，可尝试取消注释下面文件中的 WaylandEnable=false (ref: https://www.cnblogs.com/amsilence/p/18344774). 这次我取消注释了没重启，应该等于没注释，装好搜狗我又立刻注释上了.
1
cat /etc/gdm3/custom.conf  | grep WaylandEnable
  • 注意：不要使用 apt. 使用 apt 安装后在键盘设置-Configure 中找不到 sogoupinyin，但是 dpkg 安装可以.
1
sudo apt remove sogoupinyin # 因为我之前 apt 装的.
2
sudo dpkg -i sogoupinyin_4.2.1.145_amd64.deb

OK 成功显示搜狗拼音. Firefox ok!

Edge 还是不行. 但其他软件的体验都不错。

5.15

5.14

5.11

5.10

  • iPhone 连接 5Ghz wifi 过程中，路由器更改了 WPA 协议，iPhone 自动断开连接后，无法重连此网络.
    • [ok] reset 路由器. （路由器所有设置从头再来）

5.9

  • [net, ios, ping] Can’t ping iphone?
    • [ok] Check WPA settings. Set to “WPA2 个人版(WPA2 AES)” instead of “WPA / WPA2” solved the problem for me.
    • [high latency, unstable] seems related to 2.4GHz. I’ll try 5GHz.

5.7

5.1

  • [wifi, cli]
    • nmcli dev wifi connect sic-guest password xxx
    • kernel module
      • lsmod | grep wifi
      • sudo modprobe -r <模块名> # 例如：sudo modprobe -r iwlwifi
      • sudo modprobe <>
    • or sudo systemctl restart NetworkManager-dispatcher.service
  • [watch with sudo, ok] watch -n 2 "echo xxx | sudo -S ls"

4.29

4.27

4.25

4.24

  • [ssh, gui, x11, xquartz, x11-forward]
    • 今天以如下 config，macos 本地 export DISPLAY=:0 后 ssh xxx，直接运行 xclock 可在 mac 端显示.
    • 还需要在 XQuartz 菜单中，前往 Preferences → Security. 确保勾选 “Allow connections from network clients”
1
Host xxx
2
  HostName 127.0.0.1
3
  Port 33446
4
  User xxx
5
  ProxyJump xxx.com
6
  LocalForward xxxx 127.0.0.1:xxxx
7
  LocalForward xxxx 127.0.0.1:xxxx
8
  ForwardX11 yes
9
  TCPKeepAlive yes
10
  ProxyCommand ssh -CY -W -N -v %h:%p xxx.com

4.22

  • Today installed ubuntu!
  • uv install python? Must explicity choose python==3.10.16
    • python 3.10.0 or python 3.10 will encounter tk init.tcl error.
  • [torch, nvidia-smi] 运行 torch 项目时，torch torch._C._cuda_getDeviceCount() 报错
    • 发现 nvidia-smi 也没了
    • [ok] 重启电脑解决. ref 地址忘了。

4.19

  • @State 等装饰器的解析: https://fatbobman.com/zh/posts/exploring-key-property-wrappers-in-swiftui/
  • [坐标变换, transform, pnp] 以下说法等价：
      1. 某点在 A 下的坐标为 p, B 下坐标为 T * p，
      1. [A to B] 坐标系 A 到坐标系 B 的变换为 T .
      1. [A in B] A 的轴和原点在 B 下可用 T 表示. T 的第一列是 A 的 x 轴在 B 下的表示.
      1. [ros tf2] target = B, source = A (通常 target 为 base, source 为执行器)
    • 注意：A2C = B2C * A2B
    • 例如:
      • pnp 给出的 tvec 是自定义系的坐标原点在相机系下的表示，
      • 即 pnp 变换给出的变换被称为：自定义系 to 相机系的变换
      • 或者说自定义系点 x 经过 Tx 得到相机系下表示
    • 平移旋转顺序：
      • 当你观察某点从 A 系表述转换到 B 系表述时：
        • 先将 A 系表述旋转 R，再加上平移量 T.
      • 当你观察 B 系的轴如何转换到 A 系轴时：
        • B 先在自己系下平移 T，然后再自己系下延伸出 R 三个列向量.
    • What does $A^-1 B$ mean?
      • 假设 A & B 都是同一个坐标系下的表述，例如 TCP pose at $t_0$ & TCP pose at $t_i$，都是相对基座的变换.
      • Then $A^-1 = “Base in ” A = “based on” A$.
      • So $A^-1 B$ means “B in A”.
  • [rotation] R 数值的意义
    • R 的第一列就是其 x 轴在世界坐标系下的的坐标.
      • 证明：考虑 x_in_R = [1, 0, 0], R * x = ...

4.4

  • [ssh, network] 这后面四个选项加了似乎 zerotier 内网 ssh 连接稳定多了
1
Host 4070s
2
    HostName 10.238.189.187
3
    User julyfun
4
    Port 2222
5
    RequestTTY force
6
    IPQoS throughput          # 避免 QoS 限制
7
    Compression yes           # 启用压缩
8
    Ciphers [email protected]  # 改用低开销加密
9
    ServerAliveInterval 15    # 保持连接

4.2

3.10

3.7

3.4

  • [ios, view dev app file]

    • [ok] insert these two keys two:
      • UIFileSharingEnabled: True
      • LSSupportsOpeningDocumentsInPlace: True
      • ref: https://stackoverflow.com/questions/49128223/how-to-view-the-files-directories-created-by-my-ios-app-in-xcode

  • [lerobot, dp]

    • simplest trainng with on commit 5daa454, ok with python3 examples/3_train_policy.py

  • [dl basic]

    • step: train a batch
    • epoch: train through the dataset once
    • episodes: ONLY IN RL. Interact from start to end once.
      • 从初始状态到终止状态的完整交互序列。例如，在游戏中，一个episode是从游戏开始到游戏结束的整个过程。

3.2

  • something
    • 20:29 back to swift bson object writing.
      • . buy Cursor Pro.
    • 20:53 BSON? -> had to learn Swift again
  • [ios, xcode] After adding dependencies, import Module : failed
    • [ok] readd the Module
      • 确保有 add to target: TargetName 选项

2.28

1
# [url "[email protected]:"]
2
    # insteadOf = https://github.com/

2.27

  • [ios, xcode, camera usage, err]
    • 打开相机时崩溃，需要 Privacy…
    • [ok] https://stackoverflow.com/questions/67896404/where-is-info-plist-in-xcode-13-missing-not-inside-project-navigator
    • default

2.27

  • [x]

2.27

  • [x]

2.26

  • [wsl, matplotlib, chinese font]
1
sudo apt-get update
2
sudo apt-get install fonts-wqy-microhei fonts-wqy-zenhei
3
sudo fc-cache -fv

(如果其他步骤不行，继续运行：)

1
# 创建字体目录（如果不存在）
2
sudo mkdir -p /usr/share/fonts/windows
3


4
# 创建符号链接到 Windows 字体目录
5
sudo ln -s /mnt/c/Windows/Fonts/* /usr/share/fonts/windows/
6


7
# 更新字体缓存
8
sudo fc-cache -fv
1
import matplotlib.pyplot as plt
2
import matplotlib.font_manager as fm
3
import matplotlib as mpl
4


5
# [must] 删除这里输出的 dir
6
print(mpl.get_cachedir())
1
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'WenQuanYi Micro Hei', 'WenQuanYi Zen Hei', 'Microsoft YaHei', 'SimHei', 'DejaVu Sans']
2
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题

如何检查字体：

1
def check_font():
2
    print("Available fonts:")
3
    fonts = [f.name for f in fm.fontManager.ttflist]
4
    chinese_fonts = [f for f in fonts if ('micro' in f.lower() or
5
                                        'wenquanyi' in f.lower() or
6
                                        'microsoft' in f.lower() or
7
                                        'simhei' in f.lower())]
8
    for font in chinese_fonts:
9
        print(f"- {font}")
10


11
check_font()

2.21

2.12

  • [wsl] lerobot

    • [err, ok] GUI 无法渲染？ export WGPU_BACKEND=vulkan

      • 但这样就 CPU GUI 了，需要想个办法解决.
      • [later] REF 呢！

    • ACT 原理和实现

      • 1.
        • 原理 https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/135454242
        • 实现 https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/135566948

    • [err] train.py 时，hf.co 下载数据有网络问题:

      • [ok] 使用命令行添加以下环境变量:
1
os.environ['CURL_CA_BUNDLE'] = ''
2
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
  • ..
    • 训练中…
    • [err] 居然遇到极其罕见的 address boundary error!
      • 估计是 torch 版本错了，重新安装.

2.9

  • [wsl, disk, disk-space] 压缩 wsl2 磁盘空间
    • https://blog.csdn.net/qq_42493281/article/details/142614928?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7Ebaidujs_baidulandingword%7ECtr-1-142614928-blog-135723290.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base3&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7Ebaidujs_baidulandingword%7ECtr-1-142614928-blog-135723290.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base3&utm_relevant_index=2
    • 其中 ext4 位置获取方式: https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/disk-space#how-to-locate-the-vhdx-file-and-disk-path-for-your-linux-distribution
      • 即命令 (Get-ChildItem -Path HKCU:\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Lxss | Where-Object { $_.GetValue("DistributionName") -eq '<distribution-name>' }).GetValue("BasePath") + "\ext4.vhdx"
      • mine is C:\Users\julyfun\AppData\Local\Packages\CanonicalGroupLimited.Ubuntu_79rhkp1fndgsc\LocalState\ext4.vhdx
    • [ok] seem to work today.
    • Wsl docker 有独立 vdisk，也可以查查形如 C:\Users\julyfun\AppData\Local\Docker\wsl\disk
1
diskpart
2
select vdisk file="C:\Users\julyfun\AppData\Local\Packages\CanonicalGroupLimited.Ubuntu_79rhkp1fndgsc\LocalState\ext4.vhdx"
3
attach vdisk readonly
4
compact vdisk
5
detach vdisk
6
exit
  • [vscode-copilot, wsl, network] keeps saying “you are currently offline”
    • [ok] see: https://github.com/microsoft/vscode-copilot-release/issues/3275#issuecomment-2560561520
  • [zig, vscode, lsp] zig specific zls setting:
1
    "zig.zls.enabled": "on",
2
    "zig.zls.zigLibPath": "/home/julyfun/zig/0.14.0-dev.2577+271452d22/files/lib",

2.5

  • Clash verge 2.0.3 macos 14 开 TUN 以后所有节点就 Error？
  • [ok] try this, seems ok for me. default
    • [err] 25.3.4 开启 TUN 后浏览器正常，测试节点全可，但 xcode 浏览 add dependencies 困难，且 clash 测试网站看上去像没翻. 暂时关闭 TUN

1.16

  • [win, cfg, harm] https://blog.csdn.net/yusuhbdybxbdhj/article/details/134295439
    • 做了此博客方法二试图关闭 win 自动更新

1.12

  • [c, bug, strange, rerun] 修改函数竟然导致某个毫无关系的函数行为突变？
    • 建议检查是否有变量或数组没有初始化或合理处理字符串尾部 \0
      • 今天是因为修改后程序地址变化，导致初始化数组发生了随机内容变化.

1.9

  • [dh, dh 表, dh table]
    • 同时看以下两篇：
    • https://blog.csdn.net/m0_53966219/article/details/125569775
    • https://www.bilibili.com/opus/678485643185094659
    • [by-someone]
      • 通常需要相邻三个关节才能确定 $i$ 处的值. 第 $i$ 个坐标系定义在第 $i + 1$ 个关节 $z$ 轴上.
      • 关节 i 旋转轴为 zi 轴
      • 取 $z_i$ 与 $z_(i + 1)$ 的公共垂线段，两点定义为 $O_i^prime$ , $O_(i + 1)$
      • x 轴：从 $O_i^prime$ 到 $O_(i + 1)$ 的方向. 公垂线方向.
      • ai: $O_i^prime$ 到 $O_(i + 1)$ 长度，公垂线段长度。
        • 两轴相交时为 0.
      • di: $O_i$ 到 $O_i^prime$ 的长度。
        • 两轴平行时似乎任意，可为 0.
      • $alpha_i$: $z_(i - 1)$ 轴到 $z$ 轴旋转角. 将后一坐标系的 x 轴作为旋转轴可以确定正方向.
        • 两轴平行时为 $0$.
      • $theta_i$: x 轴夹角. 以 $z_(i - 1)$ 为旋转轴. 通常就是关节角。
      • default
      • 最后一个坐标系在 tcp，方向可参考下图:
      • default
  • [wsl2, disk, windows] 压缩 wsl2 硬盘空间（单调递增的）

1.8

  • [tree, hide ignored] git ls-tree -r --name-only HEAD | tree --fromfile

1.7

1.1

1
RuntimeError: cuDNN Frontend error: [cudnn_frontend] Error: No execution plans support the graph.
1
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('julyfun/sd-class-butterflies-32')
  • [err] this can’t find bin file.
  • [ok]: huggingface-cli download julyfun/sd-class-butterflies-32 then reload the pipe.

12.25

  • [gpu, memory] 杀了这些以后 GPU memory 正常了：
1
PS C:\Users\julyfun> Stop-Process -Name "ToDesk" -Force
2
PS C:\Users\julyfun> Stop-Process -Name "slack" -Force
3
PS C:\Users\julyfun> Stop-Process -Name "slack" -Force
4
PS C:\Users\julyfun> Stop-Process -Name "rustdesk" -Force
5
PS C:\Users\julyfun> Stop-Process -Name "todesk" -Force
6
PS C:\Users\julyfun> Stop-Process -Name "todesk" -Force
7
PS C:\Users\julyfun> Stop-Process -Name "explorer" -Force
8
PS C:\Users\julyfun> nvidia-smi

12.24

  • dp 含代码: https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/143651718

12.20

  • 简单微调个 yolo11m-seg
1
Could not load library libcudnn_cnn_train.so.8. Error: /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8: undefined symbol: _ZN5cudnn3cnn34layerNormFwd_execute_internal_implERKNS_7backend11VariantPackEP11CUstream_stRNS0_18LayerNormFwdParamsERKNS1_20NormForwardOperationEmb, version libcudnn_cnn_infer.so.8
  • 可能是 torch cu121 + nvcc 12.3 导致的问题
    • [ok] 换为 torch cu118 + nvcc 11.8 解决. (可直接在该 conda 环境下 pip uninstall + install)

12.19

12.18

  • [ok] 上传 python package 到 pypi:
    • setup 和文件结构查看 https://github.com/julyfun/fast_math
1
python setup.py sdist bdist_wheel ...<your options>
2
twine upload --repository testpypi dist/* --verbose

nano 12.19

12.17

  • Link opencv on macos shows libavcodec<...>.dylib not found
    • [ok] 这次因为手动编译的 opencv 和 brew opencv 同时存在，前者覆盖了后者 Config 导致的，用 install_manifests.txt 卸载手动编译的即可
  • [err] pyudev 在 docker 中能发现 USB 但输出的 Info 都是 Unknown?
    • [ok] use this: (ref: gpt)
  • [bug] python3 setup.py install doesn’t compile pybind11 cpp
    • [ok] clean /build
Terminal window
1
docker run -dit --privileged -h $(hostname) --net=host -v /dev:/dev -v /run/udev:/run/udev -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup \
2
-v /sys/class/tty:/sys/class/tty -v /sys/devices:/sys/devices \
3
-e DISPLAY=$DISPLAY -e XAUTHORITY=/tmp/xauth -v ~/.Xauthority:/tmp/xauth -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
4
-v ~/ws/docker2:/home wave-241215:latest

12.14

  • jetson nano ros2 tf2
    • [err] fastapi 无法 lookup_transform?
      • [ok] 注意初始化一个节点以后必须 rclpy.spin(that_node)，不然无法获取资源.
  • fastapi hydra 多线程踩坑
    • 不要用 hydra main 模拟 class 的同时用多线程。如果 main() 创建的多个线程调用同一个 main() 中的数据，就会出 Local variable reference before assignment...

12.12

1
    "remote.SSH.useLocalServer": false,
2
    "remote.SSH.useExecServer": false,
  • [docker, waveshare, github] see 24/11/...md
  • [docker, proxy] Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": proxyconnect tcp: EOF
    • [ok] use http:// (no s) in https_proxy
  • wsl ssh 不稳定的话试试关了 win clash-verge 的 TUN 的系统代理
  • jetson nano 20.04 install docker
  • 今天用的 docker 镜像来自 https://www.cnblogs.com/cao-lei/p/14448052.html
    • 注意他给的 json 多了个 {}
    • docker 启动错误，则用 sudo dockerd --debug 查看信息
  • docker 不用镜像，配了 proxy (see: https://docs.docker.com/engine/daemon/proxy/#httphttps-proxy) 并从 sic-guest 换 SJTU 快多了
    • [ok] 用了 ros humble jammy base 镜像

12.11

  • 解决 teleop 开始 5s 后开始严重卡顿问题：
    • nuc 的 Shadow project src 更换回老版本
    • 60fps 插值，move_unsafe 函数的 time 设置为 1 / 120
    • 之前发 arm wrist 的时候没有发 hand 的前两个关节.

12.9

  • ?

    • Central task execution?

  • how-to

    • [bug, vscode, typst] tinymist 开着，但是没有预览图标
      • 可能因为识别成 Django txt了

12.6

  • [wsl, zerotier, ssh] 如果 mac ping wsl 延迟很大，ssh 不上，检查 win 的 clash verge. 今天因为开了全局导致 ping time 350ms，web ui 也显示 300ms, 关了全局就 ok.
  • shadow 计划:
    • 将 hand fps 拉高，不然看起来很不平滑
    • 记得更新 cpp & ringbuffer
  • [pycocotool] 报错
1
      cc1: fatal error: ../common/maskApi.c: No such file or directory
2
      compilation terminated.
3
      error: command '/usr/bin/gcc' failed with exit code 1
  • .
    • try
      • conda install cython
      • pip install cython
      • [fail]
    • try: pip install ... --only-binary=:all:
      • [ok]
  • 给图为 jetson nano 刷机
    • jetpack version is 5.1.1
    • docker: https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
    • 装 librealsense - ok (根据 git repo 的 markdown https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/master/doc/installation_jetson.md)
    • pytorch 不要在 torch 官网下载，前往 https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/72048 下载 whell, pip 安装
      • 🚫（已放弃） 非 conda，装 cp38 torch2.1.0 (见下方 ultralytics)
    • 🚫 cuda 似乎这镜像不自带，try 官网下 local 11.8 (no .run for jetson)
      • 应该装 cuda 11.4 因为 torch whl 用 11.4 预编译
      • [ok] 使用 apt 安装，见下 cudnn 的 csdn 链接
    • cudnn: 必备. 用 apt 下载 https://blog.csdn.net/a111222zw/article/details/120632906
      • [ok] import torch ok
    • 看 ultra 文档 https://docs.ultralytics.com/guides/nvidia-jetson/#install-ultralytics-package_1 貌似会少走很多弯路
    • 后面完全按此文档执行
    • torch 2.1.0 也按此文档.
    • [must] reopen shell after installing cuda or cudnn to continue some package building.
    • [bug] When installing pycuda, src/cpp/cuda.hpp:14:10: fatal error: cuda.h: No such file or directory
      • [?]
    • [must] torchvision should be 0.15.0 (git checkout v0.15.0-rc8)
      • [note] use ghproxy!
      • [bug] ImportError: libopenblas.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory
        • [ok, must] sudo apt-get install libopenblas-dev
      • [BUG] TypeError: canonicalize_version() got an unexpected keyword argument 'strip_trailing_zero'
        • [ok] fixed by pip install -U packaging
        • ref https://github.com/pypa/setuptools/issues/4483
        • pip 有 ERROR 是正常的，往下装就行 (?)
      • [bug] build from source and install，import torchvision version 不变
        • [ok] 因为有多个 torchvision 被装在不同的 site-packages 下了，可以多次 pip uninstal 它们.
    • [fail] run yolo model, 报错 torchvision 和 torch 不兼容
      • switch torchvision version!
    • [ok] 配置好可以 yolo 了
      • cuda-11.4
      • cudnn8 from apt (csdn link above)
      • 全局 python 3.8
      • torch from nvidia whl 2.1.0
      • torchvision 0.15.0 build from source using cuda-11.4
    • git push asks for https://github.com username?

12.5

  • jetson nano orin 20.04:
    • Clash Verge: 使用 WEBKIT_DISABLE_COMPOSITING_MODE=1 clash-verge 启动 clash verge
      • 记得安装 ..2gtk4.0-37
      • [ok]

12.2

  • [抵抗困倦] 玉兰苑鸡排铁板烧吃了 70% + 饭后散步 15min
    • 昨日睡眠 7h
    • 20min 后困的不行. 睡着了 1h

11.30

11.29

11.28

11.27

  • 这两天 lmz 的 AWS 一直没法 SSH 连，已配好 SSH 安全组，仍然报错
    • kex_exchange_identification: Connection closed by remote host
    • [success] 是 Clash 问题，AWS 和 aliyun 都会 ban vpn ip，所以直接开直连就连上了.
  • ImportError: /home/julyfun/miniconda3/envs/ml/lib/python3.9/site-packages/torch/lib/../../nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkAddData_12_5, version libnvJitLink.so.12
    • 情况：torch 2.5.0+cu121, import torch 报错.
    • [success] /usr/local/cuda 指向了 12.3 报此错，改为 11.8 正常 import
  • Streaming-Grounded-SAM-2
  • 👍 舵机原理: https://blog.csdn.net/weixin_38288325/article/details/132366604
  • 机器人动力学：牛顿欧拉法，拉普拉斯方程

11.26

11.24

11.25

11.24

11.23

11.18

11.17

  • C++ easy debug extension: C/C++ Runner (click button debugging)

11.16

11.15

  • ssh win failed
    • [done] clash verge 开了全局

11.13

11.12

  • G-SAM-2. 目标：根据 TEXT_PROMPT 分割小熊虫

    • Run python grounded_sam2_local_demo.py in docker 
      1
      File "/home/appuser/Grounded-SAM-2/grounded_sam2_hf_model_demo.py", line 132, in <module>
      2
          detections = sv.Detections(
      3
      TypeError: Detections.__init__() got an unexpected keyword argument 'mask'
    • 重新 make run，可以通过视频识别基础测试
    • [undone]

  • 试图使用 G-SAM1

    • 直接 make build-image，运行警告 CPU mode only
      • 手动修改 Dockerfile, 依据 https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything/issues/434
      • apt install 处报错. [unnoted]
      • [undone]
    • 试图不用 Docker (构建失败时间代价太大），用 conda
      • 低级错误: 环境变量 CUDA_HOME
      • [success] text prompt 输出分割图片成功！

  • 下面安装命令行 colmap (wsl2, ubuntu22.04)

  • d2l.transformer

    • 记得用 AI

11.9

  • reluctant tasks: william 的备课.
    • just ok

11.8

11.6

  • SuGAR:
    • 生成 colmap 数据集
      • 黑物体容易重构失败 (右下角 images 突然减为 0，发生间断）
      • 物体偶尔露出屏幕外没事
      • Dense 很慢，2h 的样子
    • Install
      • cuda 12.3 不行，见 readme
      • 安装 gaussian 时还是报错 error: [Errno 2] No such file or directory: ':/usr/local/cuda/bin/nvcc' ?
        • 因为 $CUDA_HOME 环境变量多了个冒号. 去环境配置里把冒号删了就 ok
          • fish shell is ok
        • [success]
    • 以以下文件结构成功开始 Train
1
dataset
2
├── database.db
3
├── images
4
│   ├── 5_0.jpg
5
│   ├── ...
6
│   ├── 5_98.jpg
7
│   └── 5_99.jpg
8
└── sparse
9
    └── 0
10
        ├── cameras.bin
11
        ├── images.bin
12
        ├── points3D.bin
13
        ├── points3D.ply
14
        └── project.ini
1
- 报错没某某驱动，就 `conda install -c conda-forge libstdcxx-ng`
2
- Train 过程中报错没 ninja: 记得先装之
3
    - retrain 注意 python 参数加入 gaussian 模型 pt 位置 (see readme)
4
    - 再 retrain 可以修改 train.py 将 refined pt 模型载入之前全删了，保留 pt path
5
- 由于 wsl2, 修改 `sugar_utils/mesh_rasterization.py:102` 处 `dr.RasterizeGLContext()` 为 `dr.RasterizeGudaContext()`（根据 issue)
6
- [success]
7
    - 生成依托答辩的 mesh
8
    - !! 放到 meshlab 下居然非常 ok 的 mesh
9
- 另一天重做了一次，报错：
1
[WARNING] Background is empty.
2
Finished computing meshes.
3
Foreground mesh: None
4
Background mesh: None
5


6
-----Decimating and cleaning meshes-----
7


8
Processing decimation target: 200000
9
Cleaning mesh...
10
Traceback (most recent call last):
11
  File "/home/julyfun/Documents/GitHub/SuGaR/train.py", line 157, in <module>
12
    coarse_mesh_path = extract_mesh_from_coarse_sugar(coarse_mesh_args)[0]
13
  File "/home/julyfun/Documents/GitHub/SuGaR/sugar_extractors/coarse_mesh.py", line 478, in extract_mesh_from_coarse_sugar
14
    raise ValueError("Both foreground and background meshes are empty. Please provide a valid bounding box for the scene.")
15
ValueError: Both foreground and background meshes are empty. Please provide a valid bounding box for the scene.
1
    - 试试看 colmap 删除未提取的图片
2
    - 怀疑不能抠图
3
    - [undone]
  • Grounded-SAM 2 抠图
    • 可以手动扣小熊虫 🆗

11.5

11.2

10.31

10.30

10.29

10.28

10.21

  • 睡觉 3:10 - 7:50

10.20

10.19

  • 重配宿舍服务器内网穿透
    • zzx?
    • 使用 mfa 配穿透？省的额外交钱
    • 这样就可以修好 how-to 网站了
  • 微调小 LLM
  • 睡眠 4:00 - 11:50, 午觉 2h+
    • …

10.18

  • WOOCLAP.com 实时学生答题

  • 配置 p2p: https://linux.do/t/topic/75095/36?page=2

  • 8-10 在配 rustdesk p2p, 直接用 zerotier ok 但是非常慢

    • 为什么不考虑向日葵呢（😁

  • 10-11 做 ml tp 6

    • 怎么花的有点久了

  • 糟糕的睡眠似乎长久以来降低了我所有工作的效率！

  • 睡眠 3:30 - 7:50

10.16

  • 睡眠 4:30 - 7:40 wtf

  • 看起来 wsl2 不支持 NUMA 从而无法使用 tensorflow gpu

10.15

10.14

10.13

10.11

10.9

10.7

10.5

10.2

  • [robot, urdf] urdf 描述:

    • link 和 joint 均为一个坐标系
    • joint 有 parent link 和 child link，其 child link 坐标系与 joint 永远一致
    • joint 发生运动时，其坐标系将发生运动，计算方式为: <origin> 描述了 joint 在原始状态下相对 parent link 坐标系的变换，与此同时通过 <axis> + 变量 q 来决定额外发生的变换
    • <axis> 形如 <axis xyz="1 0 0" />，这里 xyz 是 joint 自己原始状态下的 xyz
    • 也就是说 joint 运动时相对上一个 joint 的变换会更新，但相对下一个 joint 的变换不会更新

  • 四元数插值: 球面线性插值 or 线性插值（需归一化）

  • #def 四元数

1
w = cos(theta/2)
2
x  = ax * sin(theta/2)
3
y  = ay * sin(theta/2)
4
z  = az * sin(theta/2)
5
- 表示旋转轴单位向量 ax, ay, az，旋转角 theta
6
- 四元数多对一旋转：考虑反转旋转轴和旋转角

10.1

9.30

nuc 网络修复日志

  • nmap -sn 10.9.11.0/24

  • 昨天晚上开始彻底连不上 nuc 了 ssh: connect to host 10.9.11.2 port 22: No route to host ping 不通

  • 换网线没用

  • 换 nuc USB / 路由器网口，没用。经测试网口 + 网线 + 拓展坞配套能让 mac 接入局域网

  • nuc 接到 laptop 工位这里的网线和拖线板上，居然可连了

  • 用 nuc 桌面取消了自动连接的 Wifi

  • 插回工作台拖线板，又不可连了

  • 又接到 laptop 工位上，又可连了

  • 怀疑拖线板插座质量问题，接回工作台拖线板，从第三个插座换第五个，居然可连了

  • 从第五个插座换回第三个，居然依然可连

    • 也就是说所有配置和昨晚不变（除了 Wifi），换来换去就可连了

  • 过了十分钟又坏了

  • 换到第五插座又好了，希望这次稳定点

9.29

  • 睡眠 2:30 - 8:45 | -150

  • 中心任务打断：

    • 下去看参观交龙的人

  • 工作上课迟到 -600

  • 80min 内链路层 160

  • 准备计网 TP 60

  • 60min 内实习报告 +240

    • 实际上花了 3h 多

  • CCF 会议期刊分类 https://ccf.atom.im/

9.28

  • easymotion

9.27

1
sudo cp lib/libcudnn* /usr/local/cuda-12.4/lib64/
2
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-12.4/include

9.26

9.25

  • 睡眠 1:30 - 8:30
  • 中心任务打断
    • .
  • 大拇指 ik: 主要是之前仓库的接口比较抽象 +200
    • ruckig?
    • opentv 优化库
  • 8 自由度 ik
  • 准备英语自我介绍 +100

9.23

9.20

  • 睡眠 5 ~ 11:30

  • 中心任务打断

    • 光纤百科

  • 计网 下一章

9.19

装了电脑

9.18

  • 中心任务打断
    • 新闻
    • 修复 mac vscode bug

9.15

  • 中心任务打断
    • jst.fish

9.14

  • 中心任务打断:

    • github.com
    • jst.fish++

  • rviz show obj +300

    • stl -> urdf -> RobotModel component

  • 臂力器购买

9.12

9.11

9.9

markdown 转微信公众号文章 https://md.qikqiak.com/

9.2 周一计划

  • exe-total: -200 - 280 = -480

  • 中心任务打断:

    • how-to 分布式仓库 ++
    • linux zed
    • jst.fish
    • jst.fish
    • 搓背
    • jst.fish

  • 录制 optitrack +200

8.25 周日计划

  • 考察大零号湾集训场地，尝试 ipad / mac 投屏

8.24 周六计划

  • exe-total: 0

  • 中心任务打断

  • jfmfoi 打印初赛练习题 +50

  • 14:00 - 17:00 优雅地上课 +200

8.23 计划

  • exe-total: 0

  • 中心任务打断

    • 其他
    • 中午迟到 10min ++
    • 水群
    • 清理磁盘

  • jfmf 详细表 +50 early++

  • 完善 aubo readme +100

  • jfmfoi + william 备课 +150

  • 准备实习报告图片视频材料 +50

  • 碰撞调用 plan() 尝试 +100

  • 校方实习评价表 +100

  • 离职手续 +50

  • 安排杭州旅游 +100

  • 给学生买书？

others

8.22 计划

  • exe-total: 250 - 600 - 210 = -560

  • 中心任务打断

    • 写完安排困倦疲惫睡觉 +++
    • steam
    • zhihu
    • qq music

  • 备课 jfmfoi 和 william: +100

  • jfmfoi 理解初赛答题 +100

  • 今天得会默写 transformer 了吧 +400

  • jfmfoi 询问是否可集训 +50

  • jfmfoi 集训安排详表 +200

其他

8.21 计划

  • exe-total: 450 - 280 - 600 + 100 = -330

  • 中心任务打断

    • zhihu rust lifetime ++
    • zed preview
    • 黑吗喽新闻
    • jst upa
    • 飞书文档
    • 知乎
    • wishlist -280

  • 200min 滤波 +400

  • jfmfoi 后期规划 +50

  • 会写 transformer +300

  • rl 第二章 +100

  • 备课 jfmfoi 和 william: +100

  • jfmfoi 理解初赛答题 +100

  • 问问 jfmfoi 啥时候开学，是否可暑假集训 +50

  • 获得上级学长下学期课表 +50

others

8.20 计划

  • exe-total: 600 - 150 - 360 = 90

  • 中心任务打断

  • 平滑优化 fast_control +400

  • matplot 3d 轨迹 +100

  • 和周工聊聊 next step +100

  • 和 yzy 聊聊 RL 之复现 +200 - half

  • 和学弟聊聊实验室怎么样了 +100 - half

  • 问问上级学长下学期课表 +50

  • 催各个小朋友做作业 +100

others

8.19

  • exe-total: -50

  • 中心任务打断

    • github 编辑
    • notion
    • jst.fish
    • fishshell

  • 计网第一章 +50

  • 30min 内双向循环神经网络 +50 failed

  • 香橙派尝试装机至少 30min +50 failed

  • 30min 内强化学习第一章 +100

notes:

8.18

维尼新做了 aubo program update 解决了透传延迟的问题，现在居然稳定 8ms 延迟了，遥操作又快了。

8.15

双 tracker 适配也做好了，开摆！

notion or not

  • no:

    • 可渲染 typst math 的前端
    • notion 网络不好
    • 不好被搜索
    • 不好迁移发布到知乎等

  • yes:

    • 显示图片方便
    • 不用手动同步
    • 可视化编辑
    • 方便多端编辑
    • 很好的 AI 集成

8.14

8.5

  • 写一个自动化美工工具，用 segment-anything 把上传的图片分割出来并像素化，附加调亮度和手动调整像素格功能。输入：上传图片 + 物品名称。输出：像素化，背景透明的物品图片。

8.3

https://products.codeporting.app/zh/convert/ai/cpp-to-python/

8.2

…

1
*  (HEAD -> main, origin/main, origin/HEAD) readme   24-08-02 13:01 5259837 Julyfun MacOS14.5 M1
2
*  init bug                                          24-08-02 13:01 c0e2adc Julyfun MacOS14.5 M1
3
*  readme                                            24-08-02 13:01 9b9e6fa Julyfun MacOS14.5 M1
4
*  correct jst-mfa command usage                     24-08-02 12:12 3417259 Julyfun MacOS14.5 M1
5
*  用 return 代替部分 return 0 以返回上一命令是否成.. 24-08-02 12:12 e624d2f Julyfun MacOS14.5 M1
6
*  结构更新，采用 XDG 范式；新增 usage-count         24-08-02 12:12 0fb8d2e Julyfun MacOS14.5 M1

下午班

难崩。

晚上班

其他

8.1

摸鱼中，有空想给 how-to 写个 ai.

add this to roadmap

7.31

睡眠

昨晚修服务器 + 娱乐，最后睡了 6.5h 左右。什么时候集成小米手环 api 直接统计我睡眠数据啊。

今天一定要打开生产力模式！

上午班

结果上午班又新闻 + 博客玩了一会儿。

最后时间刷了会 Typst 和 Latex 的旧闻。

下午班

先看了下 zig 增量编译咋样了，没查到，根据论坛找到了 rustc 的增量编译相关：

https://rustc-dev-guide.rust-lang.org/queries/incremental-compilation.html#the-basic-algorithm

也不知道增量编译会不会在 link time 增量呢，没写过编译器不懂。

晚上班

继续看论文尤其是 ik smooth 那篇，但是效率不是很高，环境太吵了~

晚上

整理宿舍，被 🐷 遇到虫折腾。

其他不错的玩意

7.30

睡眠

睡太早，半夜醒来刷了会手机更睡不着。最后加起来睡了 5.5h 的样子

有诗云：

想得太多，睡得太早

床板梆硬，床位短小

天气燥热，蚊虫叮咬

下午瑞幸，晚上醒脑

失眠焦虑，恶性循环

欲挑毛病，何患无辞

上午

为了新增 how-to 文章，一直在写 jst.fish

下午

找实时机械臂 tracking 论文。

晚上

先刷了会米国总统新闻和维基，又在配博客自动脚本之类的。

回家

折腾了海岛奇兵，发现服务器 clash 挂了没法自动更新博客，后来发现 TCP 端口被攻击，详见修复日志。

典型 tag

  • to-try, todo, update, trying
  • ok, real-machine-verified, unsure, just-for-me
  • works-for-me, who-did-the-job
  • ref: told
  • rec(add to recommend list)
rsproxy-sparse
ROADMAP
Article title：摸鱼日志 from 24.7.30
Article author：Julyfun
Release time：Jul 30, 2024
Copyright 2025
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