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RSS订阅原创 利用vcpkg编译InfluxDB-cxx库
1.背景介绍vcpkg工具是微软的开源软件C++编译发布平台InfluxDB-CXX是利用curl和boost实现的Influxdb的C++客户端，同类产品还有InfluxDB-cpp库等，这些库都不是官方的C++实现。编译Influxdb-cxx库主要问题包括： windows下的编译问题 c++17标准带来的问题 2.存在的主要问题2.1 vcpkg安装Boost的问题利用vcpkg安装库，需要从github或其他路径下载源代码包，在内网条件下需要将源代码包下
2021-10-24 20:53:38
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原创 解决Ubuntu20.04远程桌面黑屏问题
结论表现：在Ubuntu20.04下，xrdp存在问题，经常登录后黑屏1.本地登录后，远程桌面黑屏。2.远程桌面后，本地黑屏，桌面系统死机。归因：查阅各种资料，原因归结为几种：1.密码错误。解决failed login to display 0。不是原因2.用户登录不注销。暂时没有测试如何解决。这是Bug点3.XRDP包损坏。18.04有第三方编译包可用，但是20.04没有。这里当前还没有解决方案。最终结论：这是用户注销问题，怎么根除不知道，让子弹飞一会儿，开源就这样
2021-07-06 13:23:19
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原创 初中生如何学好数学
背景外甥女上初中了，但是小姑娘的数学学习压力很大，想学好但又有压力，问到我这里，想让我辅导辅导她。仔细想想这还真不是一个特别容易回答的问题。所以将想法写在这里，也想一亿程序员们能给参考参考。一、数学是可以学好的进入初中，你将正式开始接触自然科学的知识，数学是整个自然科学和工程技术的基石，在小学可以有各种“奥数”“综合题”来简单化整个数学体系，从数学世界中截取只言片语做成“题目”让你来训练。但是进入初中，代数和几何将以符合逻辑的方式逐步展开，抽象思维的训练至此展开，使用定义、推理、定理的逐步积累和运用代
2021-04-04 14:55:19
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原创 wav2vec2踩坑之旅5：如何制作一个transformers的数据集
wav2vec2踩坑之旅5：如何制作一个transformers的数据集摘要本文记录了制作transformers数据集的主要过程，以thch30中文ASR数据集为例，模仿librispeech的格式，可用于wav2vec2模型的finetune过程。本文主要解决2个核心问题：如何在transformers中自定义数据集？如何使用本地数据集？本文按照官方数据集添加向导踩坑，愿对诸君有所帮助。文章目录wav2vec2踩坑之旅5：如何制作一个transformers的数据集摘要1.制作SLR18
2021-03-30 18:40:50
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原创 Fairseq的wav2vec2的踩坑之旅4：如何手动将一个Fairseq的wav2vec2模型转换为transformers的模型
摘要：本文尝试将用中文拼音预训练的Fairseq的wav2vec2模型转换为transformers模型（以下简写trms），因为汉语拼音的label数量与英文不同，所以本文需要进行模型转换函数的修改。自己预训练和finetune的模型没有稳定输出，但是应该是label转换的问题，但是对于SOTA的复现党就没有任何问题了文章目录摘要：1.分析transofrmers模型的结构2.使用transformers的工具进行导入2.1 导入工具参数说明2.2 创建对应的tokenizer需要的文件3.测试转换
2021-03-27 15:44:31
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原创 配置Fairseq的wav2ec采坑日志3：编译安装flashlgiht
编译安装 flashlight最终结论vcpkg版本的安装不适合国内，因为不可访问。所以使用源代码编译版本。文章目录编译安装 flashlight最终结论试验条件尝试1 : 使用build vcpkg是行不通的坑0 : 安装vcpkg尝试2 : 使用源代码安装方式Step1 ：下载安装arrayfire1.1 安装 Linux Developer Tools1.2 使用VCPKG安装FlashlightStep2 ：直接从源代码编译坑1 : backend这个参数应该传递啥坑2：gtest坑3: G
2021-03-22 20:00:29
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原创 wav2ec 训练心得
wav2ec 训练心得本文记录了跑Fairseq的wav2ec的主要过程，希望对诸君有用。基本结论代码经过修改是可以跑起来的，这与2020年12月的尝试结果不同。“预训练"这个词具有歧义，Fairseq向导里给的预训练模型是经过finetune的模型而不是原始的audiopretraing的模型，直接使用将导致循环加载，无法使用，这是两次尝试失败的核心原因。大厂的代码质量也是靠不住的。以下是基本过程.文章目录wav2ec 训练心得基本结论1. 预训练例子1.1 数据准备Tips 1：魔改支
2021-03-05 20:08:20
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原创 配置Fairseq的wav2vec采坑记录2
前面写过一片Fairseq Wav2ec的踩坑记录，但是没有踩完，但是没办法3个月之后继续踩，这次总算跑起来了。1.基础环境Intel® Xeon® Platinum 8163 CPU @ 2.50GHz × 96GeForce RTX 3090 x 2 （这里必须说明以下：3090是导致编译和执行问题的主要背锅的）Ubuntu 20.04Ananconda3Python3.9PyTorch1.8.1 -Nightly版本 （据说只有这个版本可以适用3090）Apex （编译通过但是没
2021-03-03 19:54:04
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原创 Fairseq学习日记：注定麻烦的旅程
现在开头：Fairseq是一个正在快速迭代的产品，而且是开源的！这不是表扬，这意味着三件事情：1.他没有文档！所有框架代码都没有任何注释，包括函数docstring都没有2.他没有经过有效测试，估计是抢时间吧！即使是官网Readme里的例子也是无法跑起来的！3.他是一个框架，而且是一个非常不Pythonic的框架，充斥着inline/包装器/莫名其妙的语法。虽然这三点决定他真的对不住Facebook的金字招牌，但是作为一个学习者，总要把他运行起来，那么开始这场针对 FaceBOOK派“全
2020-11-22 17:37:31
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原创 Facebook生产的垃圾Fairseq——神一般的传参工具
见到Fairseq的Hydra真实给跪了，这真的是Facebook的产品吗？如此复杂的框架，各种函数调用和inline，混乱的路径推定，毫无指导意义的文档！$ fairseq-hydra-train \ distributed_training.distributed_port=$PORT \ task.data=/path/to/data \ model.w2v_path=/path/to/model.pt \ --config-path /path/to/fairs
2020-11-22 11:39:04
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原创 深度的美学赏析
作为一个超大龄的爱好者，最近反复的看文章，慢慢的砸吧出点美感，数学之美。1.张量和有向图下的世界2.展开的反馈——残差网络残差网络一种对反馈系统的有限次拟合方法3.从整个空间看ASR——一种DNA语音是频谱图——二维图像文字的嵌入表达——二维图像实现两个图像空间的映射，神经网络就是一种转录子4.从深度增强学习的过程中，我看到了一个自学的...
2020-01-08 20:56:52
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原创 Ubuntu18.04 安装nvidia最新驱动(版本nvidia-drivers-430 )
如何安装新的驱动程序伴随PyTorch1.1.0的发布，CUDA10.0或者10.1成为标配，ubuntu自带的nvidia-drivers-390已经无法协调工作。在给我msi笔记本和外星人笔记本安装最新版本的驱动过程中，遇到一个严重的怪问题：使用PPA安装驱动后，nvidia-settings里面看不到显卡的任何信息。经过多方的查询和看调试记录，我的系统因为在编译一些软件的时候将g...
2019-05-03 08:44:57
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原创 ubuntu16.04 install qemu arm64 virtual machine
INSTALL aach64 virtual machine an x86_64 ubuntu 16.04 system, just need to steps!# Step1 install uefi for aarch64sudo apt-get qemu-efi# Step2 install qemu and ...
2019-03-03 17:49:33
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空空如也
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