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原创 关于zsh

如何启动zsh安装 切换shellhttps://blog.atuo.store/20200502-linux-zsh/

2022-04-16 20:21:48 122

原创 关于ssh的一些事

config文件配置及解释​​​​​​SSH config使用教程和总结 - 云+社区 - 腾讯云所以config只是用来帮你记住一些东西。比如记住ip,登录方式这些还有 用跳板机登录内网服务器,也可以在这里配置ssh-copy-id 免密登录公钥和私钥,在你的主机上生成一对公钥和私钥,然后把公钥发到服务器上,(还是私钥来着)这样子下次你和服务器之间的互相认证就是凭借这个东西,不再需要输密码了。SSH简介及两种远程登录的方法_Jack LDZ的博客-CSDN博客_ssh 远程登录

2022-04-16 19:34:52 582

原创 Understanding Self-Supervised Learning Dynamics without Contrastive Pairs论文笔记

Understanding Self-Supervised Learning Dynamics without Contrastive PairsTwo layer linear modelPointsweight decay can balance the predictor and online network weightsstop gradient can prevent collapsingstop gradient with no predictor will lead to col

2021-07-28 13:26:22 449

原创 信息论-机器学习入门

关于信息论的一点知识想要入门一点关于机器学习和信息论相关的找到了一个博主的几个网页,分别是关于信息论介绍, 互信息的(Infomation gain & Mutual Information)笔记摘要如下Information Theory IntroductionMain Idea: quantifying how much information there is in a message —entropythe message can be referred to like ev

2021-05-29 18:24:25 156

原创 Pycharm中的一些快捷键

在看pycharm中的learning,有一些感觉挺有用的快捷键,记录一下Ctrl + d 复制并粘贴一遍当前行,也可以选中一个代码块,再复制Ctrl + w 选中当前单词,想要进一步扩大选中范围,就再按一次;如果想要缩小选中范围,就Ctrl + Shift + wCtrl + / comment or uncomment (和直接加#好像也差不多,不过他这个可能是对任意语言都适用)Ctrl + Y delete current line or undoduoble shift - se

2021-04-24 16:42:43 248

原创 Pytorch distributed training

关于cuda的一些东西cuda 是NVIDIA开发的一个基于并行计算的工具台CUDNN是NVIDIA开发的一个基于工作台的更高级的操作工具关于 torch.backends.cudnn.deterministic 和 torch.backends.cudnn.benchmark在这篇知乎文章中写的很清楚deterministic 置为True的话deterministic benchmark ...

2021-04-21 17:07:33 194

原创 torchvision.transforms

pytorch下的图片变换 torchvision.transforms几个不错的链接官方中文手册一个很生动的链接,作者把每个命令都用图片具体展现出来了某博主对各命令的个人解读

2021-01-31 23:34:31 50

转载 python——聊聊iterable,sequence和iterators

python——聊聊iterable,sequence和iterators 文章转自https://www.cnblogs.com/Simon-xm/p/3979161.html---------------------------------------------------------------前言------------------------------------------------------------------------------iterable被认为是一类对.

2021-01-29 16:18:16 382

转载 关于test set和validation set

training set是用来训练模型或确定模型参数的,如ANN中权值等; validation set是用来做模型选择(model selection),即做模型的最终优化及确定的,如ANN的结构;而 test set则纯粹是为了测试已经训练好的模型的推广能力。当然,test set这并不能保证模型的正确性,他只是说相似的数据用此模型会得出相似的结果。但实际应用中,一般只将数据集分成两类,即training set 和test set,大多数文章并不涉及validation set。trai...

2020-12-16 21:01:07 872

转载 2020-09-26

原文链接知乎翻译链接感觉下面这段话写的好好啊,关于数学定义的,特别generalSo mathematics in general is broken up into many fields of study, such as geometry, topology, linear algebra, etc. Each field is essentially defined by the mathematical objects under study. In linear a...

2020-12-03 16:08:25 309

翻译 Trivial solution

在数学中,平凡解,是指那些非常简单,不能引起数学工作者兴趣的解,一般来说会是0或者空集。比如说方程x+5y=0 y有无数个解,其中x=0,y=0就是一组平凡解,因为他们不需要任何计算就能得到

2020-12-03 15:57:24 2876

原创 概率和似然的区别

概率和似然的区别概率是针对事件而言,已知某个事件的模型分布,判断某个事件发生的可能性称为概率似然(likelihood) 是针对模型参数而言的,用来表征某个事件发生后,或者知道发生的频率,来表征某个参数取某个值的可能性的大小。极大似然法就是已知事件的发生频率,想要估计模型参数,得到最有可能的那个参数值。...

2020-12-02 20:17:55 426

原创 Ubuntu 18.04 中常用包的安装

tqdmpip install tqdmPILpip install pillowtorcnnet

2020-10-11 18:55:51 494

原创 Ubuntu18.04 安装Cuda 10.0 和Cudnn

输入ubuntu-drivers devices表示GPU是GeForce 940MX系统推荐我用nvidia-driver0450-server来安装(并不知道这是什么)同意他的建议就,sudo ubuntu-drivers autoinstall安装后重启。

2020-10-11 15:36:51 649

原创 Ubuntu 安装 anaconda3 和常用命令

去官网下载anaconda3的安装包,速度很慢,可以去清华镜像下载。下载之后直接bash 文件名安装。然后一路yes或者enter。conda常用命令conda create -n pytorch python=3.6这就创建了一个名为pytorch,python版本为3.6的虚拟环境。激活环境:sudo activate pytorch安装deb文件sudo dpkg -i 再把文件拖上去...

2020-10-10 18:29:16 201

原创 ubuntu18.04 更改设置镜像源

先备份原来的源sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup原来的源文件就存放到sources.list.backup 文件里啦然后修改源sudo gedit /etc/apt/sources.list这样会打开文件,删除里面的所有内容,然后把源复制进去 #阿里源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted univer...

2020-09-24 14:22:56 10347 3

原创 移动硬盘上装双系统Linux

移动硬盘上装双系统Linux win10 + Ubuntu 18.04. 我是在一块SSD移动硬盘上装的,分给Linux系统100G。总体来说没有遇到特别变态的坑,但是还是遇到过一些小小的问题,记录一下供自己和你参考。大概说一下流程,其中很多步骤别人都有的我就不细说了。我只记录一些别人没有细说的然后我自己脑补错误的步骤。然后关于我的操作,我只能说我这样做然后成功了,你采用其他的做法我也不知道会不会出错。大概流程用一个3.7G的U盘和ultraISO软件制作启动盘。...

2020-09-24 12:40:32 3808 1

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