Chuyển đến nội dung chính

Tổng quan về Machine Learning

  TỔNG QUAN VỀ MACHINE LEARNING Dưới đây là note của mình về tóm tắt tổng quan về Machine Learning, về một số các mô hình truyền thống. Mọi người có thể tham khảo theo bài viết dưới đây! https://www.facebook.com/share/p/1HsBe8P9Xy/ Người viết: Lê Công Diễn Mang đi nhớ ghi nguồn

CHUỘT MÁY TÍNH HOẠT ĐỘNG THẾ NÀO? (Phần 2: Chuột quang)

CHUỘT MÁY TÍNH HOẠT ĐỘNG THẾ NÀO
(Phần 2: Chuột quang)
Từ thời kỳ 7 năm về trước cho tới nay là sự đổ bộ của chuột quang, dần thay thế cho chuột bi. Với khả năng bảo trì bảo dưỡng tốt, giá thành không quá chênh lệch, chuột bi mất đi ưu thế của mình, dần không còn trên các mặt hàng nữa (Nhà mình vẫn còn 1 con :D). Chúng ta hãy cùng tìm hiểu công nghệ mới này nhé.

 Chuột quang sử dụng một loại camera (được tích hợp với cảm biến) với độ phân giải thấp gắn vào giữa con chuột, quay xuống bề mặt di chuyển. Tốc độ của camera này là 1500 khung hình/ giây, hoặc có thể hơn. Cảm biến này rất nhỏ, chỉ có thể quan sát rõ ràng bằng kính hiển vi
Hình 1: Cấu trúc của chuột quang

Hình 2: Cảm biến chuột
Tấm lưới phía bên trái của hình trên chính là camera, là một tấm lưới 16x16 hoặc 18x18.
Nguyên tắc hoạt động của chuột quang như sau: Đèn LED chiếu sáng bề mặt phía dưới chuột. Tại bề mặt , ánh sáng có thể bị hấp thụ, tán xạ và phản xạ. Với mỗi bề mặt và màu sắc khác nhau, mức độ tán xạ, phản xạ, và cường độ sẽ khác nhau. Cảm biến sẽ nhận ánh sáng tán xạ, phản xạ vào ô lưới. Tùy vào cường độ mạnh yếu mà mức độ sáng tối của ảnh sẽ khác nhau (ảnh của camera chỉ đơn thuần là màu trắng đen)

Hình 3: Bức hình từ camera của cảm biến chuột
Khi ta di chuyển chuột, camera chụp bức hình kế tiếp, và dựa vào bức hình tính toán sự chuyển động của chuột. Một ví dụ đơn giản như sau:

Hình 4: Mô phỏng khung hình về sự chuyển động của chuột
Như hình trên, ta thấy rằng, các điểm tối ở 2 hình có hình dạng giống nhau, nhưng khác nhau ở vị trí.

Hình 5
Giả sử trục X và Y là đường ngang phía trên, và đường dọc bên trái. Ta thấy rằng, với điểm đen gần trục X nhất, tại khung hình 1 cách trục X là 2 đơn vị, tại khung hình 2 cách trục X là 4 đơn vị. Còn điểm đen gần trục Y nhất tại khung hình 1 cách trục Y 3 đơn vị, tại khung hình 2 cách trục Y là 5 đơn vị. Như vậy, ta có thể xem khung hình 2 chính là khung hình 1 bị lệch qua phải 5 – 3 = 2 đơn vị, lệch xuống dưới 4 – 2 = 2 đơn vị. Để hình lệch qua phải và lệch xuống dưới, thì con chuột phải di chuyển lên trên, và di chuyển sang trái (Đối lập với cách di chuyển của khung hình).
Đó là ví dụ cơ bản về cách tính toán chuyển động dựa vào khung hình. Khung hình thực tế sẽ như Hình 3 và việc tính toán sẽ gặp nhiều vấn đề hơn. Tuy nhiên, về cơ bản thì nó sẽ như giải thích ở trên.
Và đó chính là tất cả những gì về chuột quang mà chúng ta tìm hiểu ngày hôm nay. Còn nhiều vấn đề chuyên sâu, thế nhưng với nhu cầu hiện tại, chỉ cần biết ở mức cơ bản là được. Cảm ơn các bạn đã đón đọc bài viết của mình!
Nội dung bài viết thuộc về Lê Công Diễn.

Người viết: Lê Công Diễn
Mang đi nhớ ghi nguồn


Nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

TÂN SINH VIÊN NÊN LỰA CHỌN LAPTOP NHƯ THẾ NÀO? (CỰC CHI TIẾT)

  TÂN SINH VIÊN NÊN LỰA CHỌN LAPTOP NHƯ THẾ NÀO (CỰC CHI TIẾT)? Mùa tựu trường cũng đã đến gần, và đây cũng là lúc các bạn sinh viên nhập học chuẩn bị sắm sửa cho mình một chiếc laptop cá nhân, phục vụ cho quãng thời gian học đại học của bạn. Tuy nhiên, vì là tân sinh viên nên bạn chưa hề có bất kỳ kinh nghiệm gì trong việc lựa chọn chiếc laptop phù hợp. Bản thân mình không phải là một tay chơi laptop, tuy nhiên mình có đủ kiến thức cơ bản để tìm kiếm và lựa chọn chiếc laptop phù hợp với bản thân mình. Hy vọng bài viết này sẽ phần nào giúp bạn, có thể là một tân sinh viên, hoặc có thể là một ai đó bất kỳ, tìm ra cho mình một chiếc laptop ưng ý nhất. Trước khi đi thẳng vào việc lựa chọn laptop, mình sẽ đưa ra rõ từ bối cảnh bản thân cho đến thông tin về thị trường laptop. Từ bối cảnh này bạn sẽ có cơ sở lựa chọn và đưa ra quyết định đúng đắn, phù hợp với bản thân hơn. Tiểu sử mua laptop của bản thân mình (tâm lý sinh viên khi mới mua) Vào khoảng thời gian này tầm 7 năm về trước (ngh...

Tổng quan về Machine Learning

  TỔNG QUAN VỀ MACHINE LEARNING Dưới đây là note của mình về tóm tắt tổng quan về Machine Learning, về một số các mô hình truyền thống. Mọi người có thể tham khảo theo bài viết dưới đây! https://www.facebook.com/share/p/1HsBe8P9Xy/ Người viết: Lê Công Diễn Mang đi nhớ ghi nguồn

Tìm hiểu Linear Regression [Machine Learning cho người ngố]

  Machine Learning cho người ngố Phần 1: Linear Regression Mình đang dự định làm một series về Machine Learning. Không hẳn là sẽ có nhiều thời gian làm về cái này, nhưng sự hứng thú của mình về nó sẽ là động lực lớn để mình cố gắng thêm. Bạn có thấy tiêu đề bài viết của mình có gì khác lạ không? Cho người ngố? Cụm từ tiếng Anh của nó là “for dummies”. Bạn sẽ phát hiện ra rằng cụm từ này xuất hiện nhiều trong các tựa đề cuốn sách “Design Pattern for Dummies”, “ English Grammar for Dummies”,… cụm từ này có nghĩa là ngay cả khi bạn ngu ngốc thì vẫn có thể đọc được. Và đó cũng chính là mục tiêu của mình khi viết bài blog, làm sao để mọi người có thể đọc được. Các bài viết trên mạng đều sử dụng khá nhiều thuật ngữ và được viết một cách bài bản, vì họ là người chuyên đi nghiên cứu. Còn mình khi viết bài sẽ cố gắng đứng trên góc độ của các bạn, và giải thích rõ những thuật ngữ, cũng như dùng lời văn gần gũi nhất. Nào cùng bắt đầu nhé! Phần đầu tiên chúng ta sẽ tìm hiểu về Linear...