前言

做实验的时候，用自己实验室的台式机（windows系统）在公用的linux服务器上跑程序，记录一些常用的命令以及用起来更方便的配置方法。实为比较琐碎的心得体会。

上传文件到远程服务器

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pscp -r localDir rootuser@remoteip:/fileDirectory  # 拷贝文件夹

前言

之前匆匆忙忙建站，没有加评论、搜索、数据统计与分析、搜索功能等等，这些功能对于搭建博客也是很重要的。参考了很多大佬的博客，受益匪浅，以下是我的一些摸索。

实际上Next主题的官方文档非常详细了，建议多查看。

Next主题版本：Muse v6.3.0

评论系统

一开始按照Next主题的官方文档配置来必力评论系统，但是后来发现来必力加载速度有点慢。于是转用基于LeanCloud的评论系统Valine，Valine也是有官方文档的（看官方文档可是个好习惯）。

2019.12.09 更新阅读笔记 来自CVPR2019《Object-centric Auto-encoders and Dummy Anomalies for Abnormal Event Detection in Video》

2019.12.10 更新阅读笔记 来自WACV2019 《Detecting Abnormal Events in Video Using Narrowed Normality Clusters》

2019.12.23 更新阅读笔记 来自ICCV2019 《Anomaly Detection in Video Sequence With Appearance-Motion Correspondence》

2020.3.26 更新阅读笔记 来自WACV2019 《Multi-timescale Trajectory Prediction for Abnormal Human Activity Detection》

2020

Multi-timescale Trajectory Prediction for Abnormal Human Activity Detection

来源：WACV2020

创新点：提出了一个multi-timescale的模型来捕获不同timescale（就翻译成时间尺度咯）的时间动态。因为不同的异常行为持续的时间不同，比如jumping和loitering。之前的研究要么是单帧要么是几个固定帧处理的。

贡献：1. 提出了一个双向（过去和将来）预测的框架，输入姿态轨迹（pose trajectory），预测不同时间尺度的姿态轨迹。2.提了一个新的数据集，包括单人、多人和群体的异常。

PredGAN - a deep multi-scale video prediction framework for detecting anomalies in videos

来源：引用了cvpr2018future frame prediction for anomaly detection
创新点：引入了EMD评价指标。Earth Mover’s Distance(EMD)。来判断帧是否是异常。是第一次将EMD作为评价video prediction framework的结果的评价指标。
贡献：一、提出了一个video prediction framework来检测视频中的异常。用正常事件进行训练，能够准确预测视频帧的evolution。二、引入了EMD作为评估生成帧的质量的指标，用这个标准将帧标为异常或正常。三、证明在UCSD 行人数据集和Avenue数据集上的结果达到了state-of-the-art。

前言

本文参考https://juejin.im/entry/5a1637f2f265da432528f6ef 的文章和 https://github.com/waleedka/traffic-signs-tensorflow 的源代码。

给定交通标志的图像，我们的模型应该能够知道它的类型。
首先我们要导入需要的库。

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import tensorflow as tf
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data
from skimage import transform
import random

/home/song/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
  from ._conv import register_converters as _register_converters

前言

本文参考廖雪峰老师的教程，记录git将本地库的内容推送到Github远程仓库的整个流程。比如我要推送的是叫assignment1的文件夹，内容为斯坦福大学CS231n课程的第一个作业。

流程

1. 进入包含assignment1文件夹的目录，把当前目录变成Git可以管理的仓库:

   1	$ git init

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