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RSS订阅原创 通过SSH远程连接主机，并且使用主机的容器运行程序
人在国外，笔记本性能较差（无GPU），无法通过普通SSH连接到国内的电脑（有GPU），因此必须借助第三方工具Tailscale，在笔记本和主机都下载并且安装，会得到两个公网IP，这样就可以直接通过SSH连接主机了。1、打开国内主机的docker desktop，打包好镜像，powershell中运行，将主机的代码挂在到容器中。（后续我会研究一下SSH后能不能将笔记本的代码挂在到容器）输入密码后成功连接。（这一步可以直接通过VSCODE完成，这样就代表连接成功了），此时相当于直接控制主机的VSCODE。
2025-04-17 23:34:56
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原创 # Docker配置
4、可以用的镜像：docker.domys.cc，其他可用镜像参考：https://www.dhzy.fun/archives/6852.html。1、win10系统下docker就跟抽风一样，非常难用，设置后apply&restart长时间没反应，很恶心。
2025-04-16 07:22:35
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原创 《动手学深度学习》第二版课后练习题答案——3.2. 线性回归的从零开始实现
如果我们将权重初始化为零，会发生什么。算法仍然有效吗？假设试图为电压和电流的关系建立一个模型。自动微分可以用来学习模型的参数吗?能基于普朗克定律使用光谱能量密度来确定物体的温度吗？计算二阶导数时可能会遇到什么问题？这些问题可以如何解决？为什么在squared_loss函数中需要使用reshape函数？尝试使用不同的学习率，观察损失函数值下降的快慢。如果样本个数不能被批量大小整除，data_iter函数的行为会有什么变化？
2025-02-02 01:08:15
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原创 《动手学深度学习》第二版课后练习题答案——3.1. 线性回归
一．假设我们有一些数据x1xn∈R。我们的目标是找到一个常数b，使得最小化∑ixi−b2。1．找到最优值b的解析解。2．这个问题及其解与正态分布有什么关系？二．推导出使用平方误差的线性回归优化问题的解析解。为了简化问题，可以忽略偏置b（我们可以通过向X添加所有值为 1 的一列来做到这一点）。1．用矩阵和向量表示法写出优化问题（将所有数据视为单个矩阵，将所有目标值视为单个向量）。2．计算损失对w的梯度。
2025-02-01 16:59:14
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原创 蓝牙小车
概要 建立在51单片机以及stm32f4单片机上的蓝牙小车,它真的只是一台车没有什么别的功能。（主要原因是我太菜了）硬件淘宝搜索1.蓝牙小车底盘。2. l298n驱动两个。3. 51单片机最小核心板。4. STM32F4核心板。5. 杜邦线一大堆。6. 口香糖电池。51单片机学习过程买了一本郭天祥老师的51单片机教程以及一块学习板，配合着b站上的教程看，主要是为了初步了解...
2019-01-26 22:27:05
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空空如也
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