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RSS订阅原创 将pip、conda、ubuntu源更换为清华源
换源之后pip、conda、ubuntu下载速度会有大幅提升。说明：在终端中执行相应的命令即可。1 更换pip源pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U\pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple参考链接：将pip源设置为从清华镜像站下载2 更换conda源conda config --add chann.
2020-06-27 20:09:16
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原创 用anaconda创建虚拟环境，运行多版本TensorFlow & Python
前言：未安装anaconda的可以在清华开源软件镜像站下载安装包。阅读本文前应已用anaconda安装好了某个版本的Python & TensorFlow，但还想要运行其他版本的Python与TensorFlow的程序。另外，建议也装上Pycharm编辑环境，便于程序调试。一、在anaconda上创建虚拟环境建议先将pip管理器设置为从清华镜像站下载，可大幅提升下载速度。win10下打开CMD，或者在linux终端上执行以下代码：conda create --name tf1 pytho.
2020-06-27 20:05:12
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原创 Ubuntu18.04上安装cuda10+cudnn7（可多版本cuda切换）
本文记录搭建的基本步骤及遇到的问题。0 显卡驱动更新打开终端，按照如下步骤（不用输入每行代码前的$），即可更新英伟达驱动到指定版本。$ sudo apt update$ ubuntu-drivers devices== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==modalias : pci:v000010DEd00001C03sv00001043sd000085ABbc03sc00i00vendor : NVIDIA Cor.
2020-06-03 19:25:36
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原创 【深度学习原理】如何利用梯度下降法，寻找损失函数最小值？
梯度下降(Gradient Descent)是用于寻找函数最小值的一种优化算法。我们常常利用梯度下降法来使损失函数Loss function的值尽可能小，即让神经网络的预测值（实际输出）和标签值（预期的输出）尽可能接近。在这个过程中，网络参数——各层的权值与偏重将得到调整，这也正是神经网络的训练原理。可见熟悉梯度下降的原理对于理解神经网络相当重要。本文将从损失函数概念、梯度下降原理 &...
2019-11-20 22:30:56
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原创 改造我们的win10桌面
改造后的win10桌面效果图如下：一、桌面图标管理与更换1.1 将不常用图标固定到开始屏幕里桌面上只需要放常用的图标，对于用的比较少的图标，可以鼠标右键点击该图标，选择固定到开始屏幕，然后就可以从桌面上删除该图标。需要用该图标时，点击桌面左下角的开始按钮即可。1.2 将临时放在桌面的图标收到文件夹在桌面建一个用于临时存放文件的文件夹，可自行更换图标，我选用了一个飞机的图标，也可以自己在...
2019-11-17 18:53:27
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原创 【深度学习原理】神经网络结构 & 符号约定
本文将主要讲解全连接神经网络的基本结构，包括对神经元、网络的输入 & 输出，权重w & 偏置b，激活函数的理解与符号约定。主要参考[Neural Networks and Deep Learning](http://neuralnetworksanddeeplearning.com/)这本书，非常适合初学者入门。
2019-11-09 18:29:38
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空空如也
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