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RSS订阅原创 解决PyTorch DDP: Finding the cause of “Expected to mark a variable ready only once“
单卡采用分布式训练。
2023-04-11 17:31:06
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原创 NeRF与GAN的交融（一）——NeRF论文阅读
原因：如果是仅仅固定地采用每个小区间的端点或者中点作为该区间的代表值，那么即使视角无限多，每个视角拍摄的图片也无限多，所利用的也仅仅是三维空间中固定的那些离散点（导致优化时只优化有限个固定点，而其他位置处的点均未学到场景的3D特征），并不能充分利用三维空间信息，即丧失了NeRF是连续空间表征的特点。合理的积分离散化采样：通过更高效的采样策略减小估算积分式的计算开销，加快训练速度，并且保证空间的中的绝大多数点都能被优化到，而非只优化某些固定的点（若使用每个小区间的左端点作为代表点的话）。
2023-01-10 10:53:53
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原创 解决pytorch报错——RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration...
解决pytorch报错——RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one. This error indicates that your module has parameters that were not used in producing loss. You can enable unused parameter detection by (1) pas
2023-01-05 10:22:31
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原创 vscode通过跳板机连接远程服务器（亲测可用）
vscode的好处就在于它实时地可视化了linux文件夹的层级结构和各个文件，一目了然，而且还支持手动选择去删除、移动、复制粘贴剪切文件，比linux命令行用起来舒服一点（对于我们这种只是用服务器跑实验的人而已），而且如果一个文件夹中有上万个数据，在vscode中也是可以直接连带文件夹一起删除的。输入密码后，第一次尝试连接，目标服务器会在它的本地安装.vscode-server，可能耗时较长，请耐心等待（确保你要连接的服务器可以联网下载东西）。等待结束后，基本上就算成功连接了。点第一个"C:\Users…
2022-10-31 22:41:18
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原创 分布式计算MapReduce | Spark实验
输入文件为学生成绩信息，包含了必修课与选修课成绩，格式如下：班级1, 姓名1, 科目1, 必修, 成绩1 （注：为换行符）班级2, 姓名2, 科目1, 必修, 成绩2 班级1, 姓名1, 科目2, 选修, 成绩3 ………., ………, ………, ………, ……… 编写两个Hadoop平台上的MapReduce程序，分别实现如下功能：计算每个学生必修课的平均成绩。按科目统计每个班的平均成绩。输入文件的每一行为具有父子/父女/母子/母女/关系的一对人名，例如：Tim, Andy Harry, Alice M
2022-08-03 16:24:04
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原创 分布式计算实验5：HDFS论文阅读
客户端计算接收到的数据的校验和，并验证新计算的校验和是否与它接收到的校验和相匹配。当新的DataNode加入集群的时候，NameNode会询问DataNode有关该DataNode存储了哪些Block的信息，并间断地更新“数据块物理节点对应表”。如果NameNode失效，则内存中的BackupNode的映像和磁盘上的检查点是最新名称空间状态的记录。创建新块时，HDFS将第一个副本放置在Writer所在的物理节点上，将第二个和第三个副本放置在不同机架服务器中的两个不同物理节点上，其余放置在随机节点上。....
2022-08-03 16:19:12
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原创 分布式计算实验4 随机信号分析系统
函数，使其能够实现题目的要求：开辟一个动态数组，每隔一段时间从消息队列中取得一个随机数并加入该数组，然后利用该数组即可求出过去N个信号的均值和方差，也可以求出全局的最小值和最大值。由于题目要求将过去一段时间的信号动态显示出来，也要求把信号分析结果显示出来，因此我让信号分析微服务在发送消息时，把当前的信号值也封装在消息中，这样可视化微服务只需要订阅主题为。的消息，每次从消息队列中取出一个随机信号加入自己维护的数组中，然后对数组中的元素进行处理，得到信号的统计分析结果（均值、方差、最小值、最大值等等）。...
2022-08-03 16:17:04
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原创 分布式计算实验3 基于PRC的书籍信息管理系统
客户端需实现的功能为：(a) 查询注册中心获得远程方法的引用，(b) 调用远程方法实现与书籍管理系统的信息交互，© 提供简洁的用户交互界面，以处理用户的各种操作请求与输入输出。主要包括显示所有的功能列表，根据用户输入的功能号调用相应的远程方法进行对书籍的增删改查，再根据远程调用返回的结果进行后续处理等等。(a) 定义书籍类Book，在其中定义书籍类属性bookID和bookName，接着定义实例的构造方法（即传入书籍ID和书名创建书籍对象），最后定义一个BookInfo()方法用来打印某个书籍对象的信息。.
2022-08-03 16:12:12
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原创 分布式计算实验2 线程池
安装jdk，安装maven，为maven设置阿里或腾讯镜像仓库，用maven编译Helloworld版的java程序。将基于TCP协议的Client Server通信程序示例的服务器端程序改造成线程池版。
2022-08-03 15:06:24
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原创 分布式计算实验1 负载均衡
随着Internet的快速发展和业务量的不断提高，基于网络的数据访问流量迅速增长，一些数据中心的瞬时数据通信量甚至可高达几十Gb每秒。同时，服务器网站借助基于HTTP，FTP，SMTP等协议的应用，为访问者提供了越来越丰富的内容和信息，这导致服务器逐渐被海量数据淹没。此外，大部分网站（尤其是电商、交通部门）都需要提供不间断的24小时服务，任何服务中断或关键数据丢失都会造成不可估量的高额商业损失。这些，都对应用服务提出了高性能和高可靠性的需求。然而，相对于网络...
2022-08-03 15:00:35
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原创 多媒体数据处理实验4：LSH索引
对于本实验的距离计算而言，我测试了(1) 使用朴素的平方再开根求距离，(2) 使用np.linalg.norm(x - y)求距离，(3) 使用numba+平方再开根求距离，(4) 使用numba+np.linalg.norm求距离这四种求距离的方法，并且比较了它们求解两点距离的速度，发现使用np.linalg.norm比原始方法快30%，而。在corel数据集上实现LSH(局部敏感哈希)索引，并对数据集前1000个点分别进行近邻搜索，查找各点的前10个最近邻，并统计搜索算法的性能（准确率、时间）。...
2022-08-02 21:13:26
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原创 多媒体数据处理实验3：图像特征提取与检索
本次实验的结果呈现出以下特点：0、2、3、4、5、7 这几类准确率较高；海滩(类1)图片容易和大象(类5) / 马(类7)混淆；花朵(类6)一旦背景有绿叶，容易和其他类别中背景有大片绿色的图像混淆；山峰 / 雪山(类8)容易和其他类别混淆；食物(类9)容易和非洲部落(类1) / 大象(类5) / 马(类7)混淆，因为它们的主色调有点相似。从实验结果可以发现，随着聚类类别数量的增加（从100到20000），图像检索的结果中错分的图像数量在逐渐变少，即越来越符合人们的视觉常理。...
2022-08-02 21:10:56
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原创 多媒体数据处理实验2：PCA
1. 观察结果并对比PCA前后的协方差矩阵，可以得出以下结论：原始数据各维度特征携带的信息各不相同，有的特征携带的信息较多，有的特征携带的信息较少（观察主对角线元素），并且不同的特征之间的协方差值并不为0，这说明原始数据各维之间存在一定的相关性，即存在信息冗余的问题。而采用PCA对原始数据进行降至5维的处理后，可以看到协方差矩阵DDD的主对角线元素值从第一行开始逐行递减，这表示第1主成分携带的信息量最大，其余主成分依次减小。此外，DDD。...
2022-08-02 21:06:23
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原创 多媒体数据处理实验1：算术编码
1. 通过本次实验，我掌握了算术编码及解码的基本算法思想，并通过编程实现了算数编码及解码的过程，提高了自己的动手实践能力，对于Python语言中的float、Decimal等数据类型的概念和用途有了更深的理解。2. 题目要求我们求出在最终概率区间内的最短二进制串作为算术编码结果，但我一开始没有想到最短二进制串的求法，于是我在草稿纸上从小数位第一位开始逐位向后推算，看每一位上1和上0后得到的十进制数在不在概率区间内，最后推出了求最短二进制串的算法。...
2022-08-02 21:04:44
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原创 近两年激光雷达运动物体分割论文阅读小结
点云数据表达形式LMNet 4DMOS RVMOS主体网络架构LMNet 4DMOS RVMOS点云数据表达形式的优缺点基于点的方法可以从无序的点云中提取有效的特征，但是它们很难有效地扩展到大规模的点云数据基于稀疏体素卷积的方法可以减少点云的计算负担，但体素化会引入信息损失基于RangeIamge的方法是一个相对轻量级的中间表示，然而，在将其back-projection回3D点云时，存在边界模糊问题突出的指标提升tricks LMNet检测精度对比推理速度对比结语。......
2022-07-29 21:07:29
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原创 激光雷达点云语义分割论文阅读小结
点云数据一般是由激光雷达等3D扫描设备获取的空间若干点的信息，一般包括(X,Y,Z)位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。相比于2D图像来说，3D点云数据可以提供丰富的几何、形状和尺度信息，不易受光照强度变化和其它物体遮挡的影响。点云可以通过四种主要技术获得：基于不同原理获取的点云数据，其数据的表示特征和应用的范围也各不相同。激光雷达（LiDAR）点云数据，是由三维激光雷达设备扫描得到的空间点的数据集，每一个点都包含了X、Y、Z三维坐标信息，有的还包含颜色信息、反射强度信息、回波
2022-07-29 20:40:21
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转载 容器内使用sudo报错bash: sudo: command not found解决
容器内使用sudo报bash: sudo: command not found解决
2022-07-26 09:50:32
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原创 西电微原课设——矩阵式键盘数字密码锁设计
内容要求：根据设定好的密码，采用4x4矩阵键盘实现密码的输入功能。当密码输入正确之后，锁就打开（绿灯亮），10秒之后，锁自动关闭（红灯亮）；如果连续输入三次密码不正确，就锁定按键5秒钟，同时发出报警(黄灯闪)，5秒后，解除按键锁定，恢复密码输入。...
2022-06-28 15:27:20
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原创 西电数据挖掘实验3——复杂网络社团检测
复杂网络是描述复杂系统的有力工具，其中每个实体定义成一个节点，实体间的交互关系定义为边。复杂网络社团结构定义为内紧外松的拓扑结构，即一组节点的集合，集合内的节点交互紧密，与外界节点交互松散。复杂网络社团结构检测广泛的应用于信息推荐系统、致癌基因识别、数据挖掘等领域。 本实验利用两类数据：模拟数据与真实数据。模拟数据有著名复杂网络学者Mark Newmann所提出，该网络包括128个节点，每个节点的度为16，网络包含4个社团结构，每个社团包含32个节点，每个节点与社团内部节点有k1k_1k1个节点相互
2022-06-27 11:43:04
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原创 西电数据挖掘实验1——二分网络上的链路预测
基于网络结构的链路预测算法被广泛的应用于信息推荐系统中。算法不考虑用户和产品的内容特征，把它们看成抽象的节点，利用用户对产品的选择关系构建二部图。为用户评估它从未关注过的产品，预测用户潜在的消费倾向。...
2022-06-27 11:28:28
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原创 计算机视觉大作业：EdgeConnect论文阅读
在本文中，作者提出了一个由两个阶段构成的图象复原网络：第一个阶段是一个边缘生成网络，第二个阶段是一个图像补全网络，并且这两个网络都采用了生成式对抗网络(GAN)的思想。边缘生成网络只关注生成缺失区域中的假想边缘轮廓，而图像补全网络利用轮廓假想图以及输入的不完整图片，对缺失区域的RGB像素数值进行估计，最终生成复原完毕的图像。记G_1为边缘生成网络的生成器和该生成器对应的函数映射，D_1为边缘生成网络的判别器和该判别器对应的函数映射，同理，记G_2,D_2 分别为图像补全网络的生成器及判别器。........
2022-06-27 11:17:38
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原创 CV第四次上机 利用双目图像计算深度图
双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛，由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离，可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。若想自己尝试拍摄双目图片进行立体匹配，获取深度图，进而进行三维重建等操作，要做的工作可以使用以下几个步骤简要概括：对于本实验而言，我们已经获得了老师给出的相机标定后的相关参数，且双目图像已经经过了矫正，因此我们可以直接在这两幅图像的基础上调用Matlab的...
2022-06-27 11:08:18
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原创 CV第三次上机 Pytorch+LeNet-5实现手写数字识别
Pytorch+LeNet-5实现手写数字识别。正是开始于LeNet5网络的提出，并成功应用于手写体识别。同时，卷积神经网络在语音识别、物体检测、人脸识别等应用领域的研究也逐渐开展起来。
2022-06-27 10:47:06
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原创 微原实验三 基本IO口扩展
实验内容本实验要求用74LS244作为输入口，读取开关状态，并将此状态通过74LS273连到发光二极管显示。具体实验内容如下：1.开关Yi为低电平时对应的发光二极管亮，高电平时对应的发光二极管灭。2.当开关Yi全为高电平时，发光二极管Qi从左至右轮流点亮。3.当开关Yi全为低电平时，发光二极管Qi从右至左轮流点亮。4.自主设计控制及显示模式，完成编程调试，演示实验结果。思路1.指定74LS244和74LS273的地址；2.进入循环，从74LS244不断读入16个开关的状态，并根据开关状态进
2022-03-26 19:23:33
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原创 微原实验二 数码转换
实验内容1. 重复从键盘输入不超过5位的十进制数，按回车键结束输入。2. 将该十进制数转换成十六制数；结果以十六进制数的形式显示在屏幕上。3. 如果输入非数字字符，则报告出错信息，重新输入。4. 键盘输入一字符串，以空格结束，统计其中数字字符的个数，在屏幕显示。5. 输入’Q’或’q’时程序运行结束。流程图实验源码STACK1 SEGMENT DB 128 DUP(0)STACK1 ENDSDATA SEGMENT TISHIINFO DB 'Please input a
2022-03-26 19:19:33
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原创 微原实验一 汇编语言编程实验
实验内容1. 将指定数据区的字符串数据以ASCII码形式显示在屏幕上，并通过DOS功能调用完成必要提示信息的显示。2. 在屏幕上显示自己的学号姓名信息。3. 循环从键盘读入字符并回显在屏幕上，然后显示出对应字符的ASCII码，直到输入”Q”或“q”时结束。4. 自主设计输入显示信息，完成编程与调试，演示实验结果。流程图实验源码data segment string db 'Name:I❥XDU; ID:190301xxxxx$' tip db 'Input chara
2022-03-26 19:14:51
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原创 西电Pintos操作系统课程设计 实验四
实验四：Priority Scheduling—Donation for Locks一、实验目的解决由lock造成的优先级反转问题。二、实验方案使用优先级捐赠（Priority Donation）来解决由lock造成的优先级反转问题。优先级捐赠是指高优先级的线程将自身优先级捐给与其竞争资源的低优先级线程，以促使其尽快释放资源，进而保证自身能尽快得到运行所需资源的策略。优先级捐赠主要分以下几种情况：1.简单捐赠，这是最为平常和简单的一种捐赠情况。lock、优先级流动及线程执行时间顺序如下图所示：
2022-03-26 10:45:14
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原创 西电Pintos操作系统课程设计 实验三
实验三：Priority Scheduling一、实验目的原始Pintos系统中对于线程的调度，没有考虑优先级问题，采用的是最为简单的FCFS策略。本实验要求为Pintos建立优先级调度机制，并确保任何时刻CPU上运行的都是最高优先级线程。二、详细实现修改thread.c中的thread_create()函数，在结尾处加上比较语句，若该新建的线程的优先级高于正在执行的线程的优先级，则用thread_yield()函数把正在运行的线程送入ready_list。修改thread_yield()函数，
2022-03-26 10:40:31
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原创 西电Pintos操作系统课程设计 实验二
实验二：Alarm-Clock一、实验目的重新实现timer_sleep()函数，避免“忙等待”的发生。通过阅读Pintos部分源码，初步了解Pintos操作系统内核的关键函数和底层实现；通过重新设计并实现函数，加深对操作系统中线程、中断等理论知识的理解。二、设计思路三、详细实现修改thread.h,在struct_thread结构体中添加变量block_ticks_counter，用于记录当前线程被阻塞的ticks数。2.修改thread.c中的thread_create()函数，初始化
2022-03-26 10:36:40
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原创 西电计科微机原理期末复习笔记
本人西电19计科，微原期末90+，这是复习期间整理的笔记，基本涵盖了课程全部重点，有需要的学弟学妹可以在复习的时候参考一下。
2022-03-26 10:12:25
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原创 西电计科数据库系统期末复习笔记
本人西电19计科，数据库系统98，这是复习期间整理的笔记，基本涵盖了课程全部重点，有需要的学弟学妹可以在复习的时候参考一下。
2022-03-26 10:06:48
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原创 西电计科数据挖掘期末复习笔记
本人西电19计科，数据挖掘期末95+，这是复习期间整理的笔记，基本涵盖了课程全部重点，有需要的学弟学妹可以在复习的时候参考一下。
2022-03-26 09:59:09
6456
2
原创 西电计科计算机视觉期末复习笔记
本人西电19计科，CV期末90+，这是复习期间整理的笔记，基本涵盖了课程全部重点，有需要的学弟学妹可以在复习的时候参考一下。
2022-03-26 09:46:11
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原创 AutoDL-GPU租用平台使用教程
AutoDL是一个国内的GPU租用平台，最近使用了一下，体验感还是很nice的，所以写了篇博客来介绍一下该平台的具体使用方式，也可以当做一个教程来学习^_^网址：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL一、进入平台页面可以看到下面罗列出了各种GPU的租用价格，还算是比较亲民的。二、创建实例1.注册登录后进入控制台（页面右上角），点击“我的实例”，选择“租用新实例”：2.注册登录后进入控制台（页面右上角），点击“我的实例”，选择“租用新实例”：在页面最下方可以选择镜像，比
2022-01-22 17:04:48
117464
20
Matlab实现SIFT+RANSAC图像拼接与融合
2022-02-26
MNIST数据集（包含raw及preocessed）
2022-01-22
西电暑期数模培训第二阶段培训.zip
2021-09-04
Greedy Snake Final.zip
2021-08-18
Greedy Snake 单人.zip
2021-08-18
数学建模算法及程序包(个人+收集整理）.zip
2021-07-21
空空如也
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