Mrli
别装作很努力,
因为结局不会陪你演戏。
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熟悉Latex写作
首先开始的便是文档定义: 12345\documentclass[bachelor]{njupthesis}% \documentclass[option]{class}% class有article, proc, minimal, book, slides% option: a4paper(纸张大小)、10pt(字体大小)、fleqn(行间公式对齐方式)、leqno(行间公式的编号对齐方式)、onecolumn(单栏)、titlepage(文档标题后另起一页)\end{document} 查看: https://blog.csdn. ...

《漫画机器学习入门》大关真之——读书笔记
《漫画机器学习入门》总结 机器学习是指计算机通过不断地处理数据并修正算法和参数来学习各种规则, 从而不断改进模型而得到更优化的算法。书中主要讲解了玻尔兹曼机的机器学习 谁是世界上最美丽的人? ****特征量****就是如每一个人的年龄,眼睛大小; 特征向量就是每个人的特征量放到一起,特征向量是表达特征的一个数组 误差函数: 在美丽程度这个问题上, 误差函数就是—— 计算“美丽程度”的实际输出与给定的理想输出之间的差值 最优化问题: 最小化误差函数,其实是一个求解最优化问题:我们的任务就是要找到没有误差或者误差小到满足要求的最适合的模型。这就要通过调节模型中的参数,使误差函数值 ...

深度学习+Pytorch学习笔记
在课程设计实验周里总共读了3本书, 《深度学习算法实践》、《深度学习框架PyTorch快速开发与实战》、《PyTorch深度学习入门》。 其中《深度学习算法实践》、《深度学习框架PyTorch快速开发与实战》比较失望,质量比较差;《PyTorch深度学习入门》的代码质量高一点,但需要理论辅助,由于事先看了李宏毅老师的深度学习,因此还算容易入手。 《深度学习框架PyTorch快速开发与实战》 网上关于《深度学习框架PyTorch快速开发与实战》的评价: 关于作者 作者一共三个,在封面内侧有简单的介绍, 三个作者的简绍里没有“深度学习”相关的内容(请注意书名).单从这本书的作者介绍来说 ...

李宏毅机器学习_摘要
P3Regression - Case Study regularization解决overfitting(L2正则化解决过拟合问题) regularization可以使曲线变得更加smooth,training data上的error变大,但是 testing data上的error变小。有关regularization的具体原理说明详见下一部分 原来的loss function只考虑了prediction的error,即$$\sum_{i}{n}\left(\hat{y}{i}-\left(b+\sum_{j} w_{j} x_{j}\right)\right)^{2}$$;而r ...

Linux服务器同步时钟
因为今天在集群193跑程序的时候发现时间不同步, 因此想想把集群的时间全部同步一下 在Linux中设置系统时间,可以用date命令: 1234# 查看时间$ date# 修改时间$ date -s "20140225 20:16:00" #yyyymmdd hh:mm:ss Linux硬件时间的设置 硬件时间的设置,可以用hwclock或者clock命令。两者基本相同,只用一个就行,只不过clock命令除了支持x86硬件体系外,还支持Alpha硬件体系。 系统时间和硬件时间的同步 同步系统时间和硬件时间,可以使用hwclock命令。 4. 不同机器之间的时间同步 为了 ...

JupyterHub搭建
之前搭建的JupyterLab逐渐被使用起来了, 单用户的模式还是不太方便, 因此准备用JupyterHub来做下用户隔离 1. 安装nodejs和npm 按照JupyterLab官方教程, 先是安装最新的nodejs和npm, 但是由于16.04的apt源安装的nodejs版本比较久, 因此在后面的安装中会有坑, 这边根据网上的教程手动安装最新的nodejs 12$ curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_10.x | sudo -E bash -$ sudo apt-get install -y nodejs 安装成功后输入node --v ...

scrcpy+AutoJS
scrcpy简介 特点: 利用电脑的键盘和鼠标可以控制手机。把 APK 文件拖拽到电脑窗口即可安装应用到手机,把普通文件拖拽到窗口即可复制到手机。 不需要在手机上安装任何应用。 简单地来说,scrcpy就是通过adb调试的方式来将手机屏幕投到电脑上,并可以通过电脑控制您的Android设备。它可以通过USB连接,也可以通过Wifi连接(类似于隔空投屏),而且不需要任何root权限,不需要在手机里安装任何程序。scrcpy同时适用于GNU / Linux,Windows和macOS。 它的一些特性: 亮度(原生,仅显示设备屏幕) 性能(30~60fps) 质量(1920×1080或以上) ...

GithubActions
GitHub Actions 是 GitHub 的持续集成服务,于2018年10月推出。 GitHub Actions 是什么? 大家知道,持续集成由很多操作组成,比如抓取代码、运行测试、登录远程服务器,发布到第三方服务等等。GitHub 把这些操作就称为 actions。 很多操作在不同项目里面是类似的,完全可以共享。GitHub 注意到了这一点,想出了一个很妙的点子,允许开发者把每个操作写成独立的脚本文件,存放到代码仓库,使得其他开发者可以引用。 如果你需要某个 action,不必自己写复杂的脚本,直接引用他人写好的 action 即可,整个持续集成过程,就变成了一个 actions ...

Python中import的细节
防忘系列… Pycharm并没有IDEA一样可以设置对import进行排序以及自动消除没用到的库(要用快捷键Ctrl + Alt + O), 并且如果导入方式不正确会 1.找不到自定义包 2.Pycharm对指定内容报错(下划线或红线) Python中模块,包,库概念 模块:就是.py文件,里面定义了一些函数和变量,需要的时候就可以导入这些模块。 包:在模块之上的概念,为了方便管理而将文件进行打包。包目录下第一个文件便是__init__.py,然后是一些模块文件和子目录,假如子目录中也有__init__.py,那么它就是这个包的子包了。 库:具有相关功能模块、包的集合。这也是Python ...

南邮校园网CSDN等部分网站图片无法加载解决方案
问题定位 转自: https://blog.csdn.net/pamzerbhu/article/details/108549279 用语言描述如下: 打开页面后页面加载正常,但是图片完全没有加载。但是挂全局代理是可以看到图片的。挂代理后如下所示: 开始定位问题: 点击审查元素,接着找到我这张图的链接,直接用浏览器打开,报错**NET::ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID** 然后点击 高级–继续访问 img-blog.csdn.net (不安全) 图片成功加载: 好了,找到了问题。接下来就是面向搜索引擎的找方法时间。 经过查询发现是DNS的问题(或者 ...

SQL练习
SQL练习 鉴于同学被字节狂问SQL题,因此也激发了我的危机感。 作为非科班的, 写SQL还是比较慌的, 因此做下专题训练。 理论知识: SQL语句执行顺序 1.sql执行顺序 12345678910(1) from (3) join (2) on (4) where (5) group by(开始使用select中的别名,后面的语句中都可以使用)(6) avg,sum.... (7) having (8) select (9) distinct (10) order by 2.sql语句执行顺序 12345678910(8) SELECT (9)DISTINCT<selec ...

手撕操作系统中的页面置换算法
操作系统基础 内存换页算法 公平算法: 随机算法、先来先出(FIFO)算法、第二次机会算法、时钟算法 非公平算法: 最优OPT算法、NRU算法、LRU算法、工作集算法、工作集时钟算法 其中LRU算法会被面试的时候要求手撕, 因此本篇就稍微介绍一下LRU和LFU两个算法, 这两个算法除了在内存换页上会被使用到, 简单介绍一些算法: 随机更换算法 需要替换页面的时候,产生一个随机页面号,替换与该页面对应的物理页面。 先来先出(FIFO)算法 更换最早进入内存的页面。其中有Belady异常现象: 缺页率随内存块数增加而增加 最优OPT算法: 最佳置换算法是由Belady于1966年 ...

粒子滤波Matlab代码解读
粒子滤波概念 理解粒子滤波(particle filter) 粒子滤波的Matlab仿真算法实现 1.1 机器人定位问题 关于机器人定位,有三大问题,它们分别是: (1)“全局定位”:指初始位置未知,机器人靠自身运动确定自己在地图中的位姿。 (2)“位姿跟踪”:指已知自身位姿或者已经通过“全局定位”得到了一个较好的位姿估计,在后续运动时补偿精度较差的运动控制误差; (3)“绑架劫持”:指机器人在已知自身位姿的情况下,得到了一个错误的位姿信息或者外界将其放到另外一个位姿,而里程计信息给出了错误的信息甚至没有给出控制信息。 1.2 粒子滤波步骤(可结合2中例题) (1)初始状态:用大量粒子模 ...

范数的概念_MATLAB使用
范数 之前大二在看机器学习的时候一直看到"范数"这个名词, 但是一直没有去详细了解过, 就只知道2-范数相当于两个点在二维平面的距离。这次在看粒子滤波matlab实现代码的时候看到了norm函数, 正好补一下关于范数的概念。 向量的范数 定义 注: 简言之: ①向量的范数是定义在线性空间上的非负实数.②实内积空间和酉空间中向量的长度∣x∣=(x,x)|x|=\sqrt{(x,x)}∣x∣=(x,x)​都是向量的范数③酉空间向量范数∣∣x∣∣||x||∣∣x∣∣用向量长度|x|来定义时,记作∣∣x∣∣2=∣x∣=xxH=sumi=1nξξˉ||x||_2 = |x ...

emplace_back与push_back
之前看1002. 查找常用字符题解的时候,发现有人用了emplace_back,将char转型成了string塞进了vector<string>,感觉是个骚操作。 之前也看过emplace_back和push_back的区别, 只不过又忘记了, 因此本次也算个防忘系列把… 1234567vector<string> ans;for (int i = 0; i < M; i++) { for (int j = 0; j < minFreq[i]; j++) { // emplace_back 骚操作 ans.e ...

AutoLianliankan笔记
近来无事,又研究其了之前看到过的自动连连看的代码,碰到了一些问题, 因此做下笔记 pywin32 win32gui:定位窗体,操作窗体 win32api:提供API,操作鼠标、键盘 win32con:具体API事件 ==>对于窗体的操作使用win32gui;而对键盘、鼠标操作可以用更高级封装的库pymouse、pykeyboard;剪切板使用win32clipboard 程序的设计: getWindowPosition=>先确定游戏窗口位置pos,并置顶 getScreenImage()==>在窗口置顶后再截图 getAllSquare()=>找到游戏边界, ...

数据结构——单调栈
秋季PAT的第一题就是单调栈,之前没怎么学过, 因此这次专门学习做下笔记。 单调栈Monotone Stack 概念: 从行为上看,它不仅仅是用存储与访问受限的栈,而是一种辅助工具,用于检测数据的单调性变化并作出反应(表现: 当入栈元素会影响栈总体单调性时,要出栈一些元素以维持单调性) 场景: 向左or向右找到第一个稍大(小)的元素、其索引下标; 确定某条件(单调)下的最长区间; 确定区间构成的极值,如max f(la,b]); Point: 单调递增栈: 指栈内元素的出栈序列递增(或递减),而栈内元素是递减(或递增),即当元素比栈顶小的时候入栈。因此需要输出下一个最大的元素。 ...

docsify使用记录
Docsify 是什么? Docsify 一个神奇的动态生成文档网站的工具。 不同于 GitBook、Hexo 的地方是它不会生成将 .md 转成 .html 文件,所有转换工作都是在运行时进行。 较多使用的场景是GitHub中对某一开源程序的文档介绍,由于docsify的主题较为好看, 且轻量、易使用,因此使用也较为广泛。同时它也支持很多插件来丰富功能。但跟Hexo相比,个人感官上Hexo更适合做个人博客, 而docsify更适合专门来写程序的介绍文档 春招的时候背了很多的面经, 只不过秋招回头来看基本上又都记不太清了,于是想自己整理些面经笔记啥的。 之前也试过在个人博客上发表, 只不 ...

扇区、块/簇
扇区 概念: 扇区,顾名思义,每个磁盘有多条同心圆似的磁道,磁道被分割成多个部分。每部分的弧长加上到圆心的两个半径,恰好形成一个扇形,所以叫做扇区。扇区是磁盘中最小的物理存储单位。 扇区大小: 512B -> 4KB 扇区(Sector)大小是固定的,默认情况下,每个扇区(Sector)为512字节,2009年后,硬盘厂商开始发布4KB字节扇区的硬盘了,4KB扇区硬盘已经在消费级市场广泛应用。但是同一块硬盘上的扇区大小一定是一致的。不可能存在多种不同大小的扇区。 逻辑扇区、物理扇区 物理扇区是磁盘上真实存在对应的扇区; 逻辑扇区是由于扇区大小由512B变成4KB后, 为了与老系统兼 ...

IDEA插件开发
新建IDEA 插件工程 File -> new -> Project -> Plugin即可 初始会生成一个项目xml配置文件, 以下是我进行修改后的 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637<idea-plugin> <id>top.nymrli.privatesee</id> <name>privateSee</name> <version>1.0</version> <vendor ...