<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Calcular的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Calcular]]></copyright><item><title><![CDATA[Ubuntu18.04-cuda.txt]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/82942304</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/82942304</guid><author>Calcular</author><pubDate>Fri, 05 Oct 2018 09:51:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[install nvidia-GPU driver:

quit save-boot mode(in bios), update ubuntu, apt-get upgrade, reboot
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot, check nvidia-smi

if use in laptop do this

sudo apt-get i...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CIFAR10-Pytorch-94.1%]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/82384704</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/82384704</guid><author>Calcular</author><pubDate>Tue, 04 Sep 2018 15:42:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[train.py:

# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
import torch.nn as nn
import cv2
import numpy as np
from torchvision import models
import torchvision.transforms as transforms
from matplotlib import py...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Tensor]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/81714375</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/81714375</guid><author>Calcular</author><pubDate>Thu, 16 Aug 2018 01:43:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[tensor.h：

/*
This file is important that must be included
*/
#ifndef TENSOR_H
#define TENSOR_H

#define GPU_EN //Enable GPU or parallel-computing-device

#define STATIC_TENSOR   0  //tensors have the...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习框架计算图复现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/80976384</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/80976384</guid><author>Calcular</author><pubDate>Mon, 09 Jul 2018 19:54:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[参考与评述

参考书目《Deep Learning》Lan Goodfellow. 
经典的深度学习框架是以计算图&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;梯度下降方法实现对前馈网络的有监督学习。 
这里复现了前馈计算图的梯度计算实现。





一、前馈计算图实现


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Tensorflow训练识别基础范本]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/80915221</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/80915221</guid><author>Calcular</author><pubDate>Wed, 04 Jul 2018 16:48:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、尝试MNIST数据集的分类问题

1. 导入MNIST数据集：



#首先创建一个文件放在与主文件相同目录下命名为input_data.py内容如下
&amp;amp;quot;&amp;amp;quot;&amp;amp;quot;Functions for downloading and reading MNIST data.&amp;amp;quot;&amp;amp;quot;&amp;amp;quot;
from __future__ import absolute_import
from ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python3基础使用范本]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/80834659</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/80834659</guid><author>Calcular</author><pubDate>Thu, 28 Jun 2018 21:17:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[参考

本文参考书目为《Python基础教程第三版》

一、常见易混淆运算符


整除运算：print(3//2) 
求幂运算：print(3**2)  相当于32323^2
16,8,2进制的表示：print(0xAF,010,0b0101)
取绝对值：print(abs(-1.2))
浮点数取近似整：print(round(2/3))
浮点数向下取整： 
import math 
print(...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TeX使用范本]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/80834497</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/80834497</guid><author>Calcular</author><pubDate>Wed, 27 Jun 2018 20:22:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[参考

对于安装LaTeX与TeXStudio使用可以查看博客 
https://blog.youkuaiyun.com/simple_the_best/article/details/50608124

使用范本



%导言区
\documentclass[11pt]{article} 
%book,report,letter,ctexart,ctexbook,ctexrep,article
%10pt为...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[git操作-windows]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/80233376</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/80233376</guid><author>Calcular</author><pubDate>Mon, 07 May 2018 23:27:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 下载安装git

在  https://gitforwindows.org/  下载，安装git，一路next下去

 

2. 配置git

找到  git Bash  快捷方式所在目录，右键属性，设置快捷键 ctrl+alt+你想要定义的按键 将目标中 --cd包括后面的全部去掉，起始位置定义为你要的绝对起始路径，之后用快捷键打开 git Bash 然后输入配置信息

git confi...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[B+树完全解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79328397</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79328397</guid><author>Calcular</author><pubDate>Sat, 21 Apr 2018 15:26:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、B+树的结点组成B+树包含两种结点：0、根结点：(一般区分为两种，这里我将根结点分开说明，因为根节点非常特殊而且唯一)      若树只有一层：仅有根结点，此根结点也是叶结点，根结点中索引值个数无最少限制。      若树为两层以及以上：最上面那一层为根结点，根结点属于内部结点，根节点中指针最少为2个。1、叶结点：叶节点在B+树的最底层（所有叶节点都在一层），叶结点中存放索引值、指向记录的指针...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关系数据库设计理论]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79332453</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79332453</guid><author>Calcular</author><pubDate>Sat, 21 Apr 2018 15:26:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[  一、关系数据库模型关系模型是一种基于表的数据模型，以下为关系学生信息，该表有很多不足之处，本文研究内容就是如何改进它：下面是一些重要术语：1.属性（attribute）：列的名字，上图有学号、姓名、班级、兴趣爱好、班主任、课程、授课主任、分数。2.依赖（relation）：列属性间存在的某种联系。3.元组（tuple）：每一个行，如第二行 （1301，小明，13班，篮球，王老师，英语，赵英，7...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[高级数据库设计模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79404971</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79404971</guid><author>Calcular</author><pubDate>Sat, 21 Apr 2018 15:26:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、E-R模型1.实体-联系模型：称E-R模型，实体由一张实体表以及相应的属性组成（方框表示），联系由一张联系表以及相应的属性组成（用菱形表示），属性由椭圆形表示。2.一对一联系：如下图，一个A对应一个B，一个B对应一个A。3.一对多联系：如下图，一个A对应多个B，一个B对应一个A。4.多对多联系：如下图，一个A对应多个B，一个B对应多个A。5.多个实体间联系：如下图，一个教师对应一门课程，一本参...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[三、语法分析器构造原理【待更】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79596341</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79596341</guid><author>Calcular</author><pubDate>Sat, 17 Mar 2018 22:09:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、自顶向下分析（top-down parsing）

1.自顶向下构造分析树一般方法：

采用最左推导方式，总选择句型中最左非终结符进行替换，替换时根据输入流的下一个终结符选择一个候选式。自顶向下构造方法可能引起回溯操作因此需要一定文法规则支持来避免回溯（即消除公共前缀），又要防止无限推导（即消除左递归）。下图是一个无回溯操作的自顶向下分析树构造方法。



 

2.递归下降分析（recurs...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[二、词法分析器构造原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79594121</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79594121</guid><author>Calcular</author><pubDate>Sat, 17 Mar 2018 17:47:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、正则式（regular expression）

1.正则式定义：

ε表示语言{ε}，a表示语言{a}，(r)|(s)表示语言L(r)并L(s)，(r)(s)表示语言L(r)L(s)，(r)*表示语言(L(r))*

正则式优先级为 闭包&amp;gt;连接&amp;gt;或，即((a)(b)*)|(c)写为ab*|c 。

再给一些例子：(a|b)(a|b)定义的语言为{aa,ab,ba,bb}，(a|b...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一、编译器构造一般原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79593203</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79593203</guid><author>Calcular</author><pubDate>Sat, 17 Mar 2018 16:22:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、编译器概述

1.翻译器（translator）：把一种语言程序翻译成另一种语言程序。

2.编译器（compiler）：高级语言变成低级语言。

3.解释器（interpreter）：将语句一条一条直接执行，而不生成目标代码。

4.编译器阶段：源程序-&amp;gt;词法分析-&amp;gt;语法分析-&amp;gt;语义分析-&amp;gt;中间代码生成器-&amp;gt;独立于机器代码优化器-&amp;gt;代码生成器-&amp;gt;依赖...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Tensorflow学习文档【待更新】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79300425</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79300425</guid><author>Calcular</author><pubDate>Fri, 09 Feb 2018 17:18:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文部分参考 

https://morvanzhou.github.io/

https://www.bilibili.com/video/av9156347/?from=search&amp;amp;seid=14443754263386295565

 

如何安装?

win10-x64下cpu版本

1.下载安装python3.6勾选ADD环境变量。（此安装包自带numpy与pip）

2.cm...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[灰度图压缩(DCT+RLE)平均压缩率18%]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79299301</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79299301</guid><author>Calcular</author><pubDate>Fri, 09 Feb 2018 16:01:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[缺点:高频段有阴影


/*
Auto folder version	[1]
Name				[imcp.cpp]
Branch				[image_process]
File type			[cpp]
Direction			[灰度图像压缩，支持分辨率:120*160,240*320,480*640，960*1280]
*/

#include &quot;stdafx.h&quot;

#include&amp;lt;s...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux摄像头驱动V4L2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79298563</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79298563</guid><author>Calcular</author><pubDate>Fri, 09 Feb 2018 15:00:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[video.h


#ifndef VIDEO_H
#define VIDEO_H

/*¹ý³Ì
cam_open(&quot;/dev/video0&quot;);
cam_setformat(H, W);
cam_getinfo();
cam_setbuf();
cam_mapbuf();
cam_start();
while(1)
{
cam_getdata(bmp_yuv420,V4L2_PIX_FMT_Y...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hellow windows]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79298443</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79298443</guid><author>Calcular</author><pubDate>Fri, 09 Feb 2018 14:53:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[main.cpp


#include &amp;lt;windows.h&amp;gt;
#include &amp;lt;stdlib.h&amp;gt;  
#include &amp;lt;string.h&amp;gt;  
#include &amp;lt;stdlib.h&amp;gt;
#include &amp;lt;malloc.h&amp;gt;
#include &amp;lt;memory.h&amp;gt;
#include &quot;dispix.h&quot;

#defi]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SQL语言学习文档MySQL/5.7]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79298281</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79298281</guid><author>Calcular</author><pubDate>Fri, 09 Feb 2018 14:41:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[
MySQL/5.7
如何下载? Ubuntu下: sudo apt-get install mysql-server
如何连接? mysql -u root -p 输入密码
清除数据库/慎重
DROP DATABASE test;


创建数据库
CREATE DATABASE test;


显示已有数据库
SHOW DATABASES;


选定操作数据库
USE test;


MySQL...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python3.6配置opencv win10-64bit最快配置方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79105255</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Calcular/article/details/79105255</guid><author>Calcular</author><pubDate>Fri, 19 Jan 2018 11:58:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先，在python官网上下载release版本的python3.6-amd64注意要下载.exe文件，运行安装

然后，管理员运行cmd输入: pip install opencv-python之后会自动安装

import cv2成功

 

opencv python文档https://docs.opencv.org/...]]></description><category></category></item></channel></rss>