<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Arkarin的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Arkarin]]></copyright><item><title><![CDATA[使用matplotlib.pyplot在读入的图片上画线段]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/143010741</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/143010741</guid><author>Arkarin</author><pubDate>Thu, 17 Oct 2024 13:06:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用 matplotlib 在读入的图片上画线，关键点在于图片和线段共用一个坐标。，先使用 imshow 函数来显示图片，再使用 plot 函数来在图片上画线。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python使用sys.exit()和抛出异常（raise）终止程序的区别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/141154707</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/141154707</guid><author>Arkarin</author><pubDate>Tue, 13 Aug 2024 09:14:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用sys.exit()时，你的目的是结束整个程序，并向调用环境返回一个退出码。这通常用于脚本或命令行程序。使用raise时，你的目的是抛出一个异常，它可能被捕获并处理，也可能导致程序终止。这用于错误处理、状态通知或控制程序流程。选择哪种方式取决于你的具体需求和上下文。如果你的目标是优雅地结束程序并返回一个状态码，那么sys.exit()是更合适的选择。如果你需要处理错误或异常情况，并可能基于这些信息恢复或调整程序的行为，那么raise是更好的选择。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[运行spyder报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘urllib2‘]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/115003573</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/115003573</guid><author>Arkarin</author><pubDate>Fri, 19 Mar 2021 12:48:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[windows10下通过Anaconda prompt进入tensorflow环境

在该环境下打开spyder会抛出异常

ModuleNotFoundError: No module named 'urllib2'


(base) C:\Users\qingke3&gt;conda activate tensorflow

(tensorflow) C:\Users\qingke3&gt;spyder
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Prog]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python 面向对象编程练习习题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/114948121</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/114948121</guid><author>Arkarin</author><pubDate>Fri, 19 Mar 2021 10:57:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[类和实例

访问限制

请把下面的Student对象的gender字段对外隐藏起来，用get_gender()和set_gender()代替，并检查参数有效性：


gender_range = ['male', 'female']

class Student(object):
    def __init__(self, name, gender):
        self.name = name
        if not gender in gender_range:
            r]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[tensorflow-gpu 指定cpu运行]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/115001404</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/115001404</guid><author>Arkarin</author><pubDate>Fri, 19 Mar 2021 10:53:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu下配置anaconda和tensorflow常见问题的解决方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/80022960</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/80022960</guid><author>Arkarin</author><pubDate>Fri, 20 Apr 2018 19:55:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[实验速度遇到了瓶颈，于是申请换了显卡，gpu从gtx560更新到gtx980ti，硬盘从1T的机械硬盘换成了256g的固态硬盘，内存也从8g变成了32g，准备体验一波飞速训练的网络了。本来以为配置tensorflow已经是轻车熟路了，然而这次重新装系统，重新配环境还是遇到了不少问题，记录在这里以后参考。ubuntu和cuda toolkit的安装很简单，需要注意tensorflow官网上要求的to...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在windows下配置anaconda+tensorflow]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/77752447</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/77752447</guid><author>Arkarin</author><pubDate>Thu, 31 Aug 2017 20:22:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[win10下配置anaconda+tensorflow]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Human-level concept learning through probabilistic program induction个人理解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/50463281</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/50463281</guid><author>Arkarin</author><pubDate>Tue, 05 Jan 2016 16:04:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[这是一篇放在science封面文章的paper，作为人工智能机器学习的文章，被导师推荐去读了一番，再次为自己的英语理解能力哭瞎了，paper里的program一词从头到尾都不知道具体指什么，因为理论知识有限，以下的内容仅仅作为自己的一份学习笔记，参考时请慎重。

    文章要做的是模仿人类的学习能力去建立一个学习模型，由于目前机器学习无一不是需要大量数据支持的，而人类的学习可以从很少的学习样]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[拉格朗日对偶（Lagrange dual）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/48574097</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Arkarin/article/details/48574097</guid><author>Arkarin</author><pubDate>Sat, 19 Sep 2015 12:23:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[拉格朗日对偶函数





即使原问题不是一个凸优化问题，那么拉格朗日对偶函数也是一个凹函数优化问题。




典型应用

当我们寻找约束存在时的最优点的时候，约束的存在虽然减小了需要搜寻的范围，但是却使问题变得更加复杂。为了使问题变得易于处理，我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数，即拉格朗日函数，再通过这个函数来寻找最优点。]]></description><category></category></item></channel></rss>