<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Gransand的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Gransand]]></copyright><item><title><![CDATA[Linux系统Anaconda目录迁移后使用conda命令出现“坏的解释器”的解决方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/108341658</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/108341658</guid><author>Gransand</author><pubDate>Tue, 01 Sep 2020 15:45:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[项目场景：

Linux下Anaconda所在路径空间不足，需要对Anaconda进行迁移，这里如果你不在意用ocnda创建的虚拟环境的话，建议卸载重新安装，在安装过程中选择新的安装路径即可。教程另行百度

如果不想放弃用conda创建的虚拟环境，就得麻烦一点。

问题描述：

使用mv命令将目录迁移：


[root@bogon ~]$ mv /home/anaconda3/ /data/

修改了~/.bashrc文件下的PATH路径：


# export PATH="$PATH:/home/anac]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Xshell的常用快捷键大全]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/96434845</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/96434845</guid><author>Gransand</author><pubDate>Thu, 18 Jul 2019 16:32:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[Xshell的常用快捷键大全
原文地址

表1 浏览命令行的击键




击键
全名
含义




Ctrl + F
字符向前
向前移动一个字符


Ctrl + B
字符向后
向后移动一个字符


Alt + F（被占用）
单词向前
向前移动一个单词


Alt + B（被占用）
单词向后
向后移动一个单词


Ctrl + A
行头
到当前行的开始


Ctrl + E
行尾
到行的末尾


...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Anaconda安装深度学习框架(TensorFlow，Pytorch)教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/89343495</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/89343495</guid><author>Gransand</author><pubDate>Tue, 16 Apr 2019 22:07:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[有道云链接

1、用anaconda创建虚拟环境，在这之前，我们需要确定服务器上安装了anaconda，使用下面命令查看
whereis anaconda
anaconda: /data/softwares/opt/anaconda2/bin/anaconda
然后将anaconda添加到你的linux环境变量中（.bashrc &amp; .bash_profile）
打开文件.bashrc ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一文读懂交叉熵（Cross-Entropy）和相对熵（Relative-Entropy）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/87949740</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/87949740</guid><author>Gransand</author><pubDate>Wed, 27 Feb 2019 10:48:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[提到机器学习，就不得不提损失函数，提到损失函数，就不得不提交叉熵。
本文章将对这个概念进行详细的分析。
1、信息量
信息量是对事件发生概率的度量，一个事件发生的概率越低，则这个事件包含的信息量越大，这跟我们直观上的认知也是吻合的，越稀奇新闻包含的信息量越大，因为这种新闻出现的概率低。
对于随机变量 XXX，事件X=x0X=x_0X=x0​的信息量定义为：
I(x0)=−log(p(x0))
I(x...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu下非root用户安装protobuf及相应的python依赖]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/87777597</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/87777597</guid><author>Gransand</author><pubDate>Wed, 20 Feb 2019 10:14:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[下载相应版本的protobuf
下载文件格式为：protobuf-python-[version].tar.gz
下载地址
安装protobuf compiler
这里以3.6.1版本为例
# 解压到指定目录
tar -zxvf protobuf-python-3.6.0.tar.gz -C {your_path}
# 编译执行
cd {your_path}
./configure --prefi...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++ 按位操作（与、或、异或）方法详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/79575080</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/79575080</guid><author>Gransand</author><pubDate>Wed, 23 Jan 2019 11:25:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[按位与运算符（&amp;amp;amp;）

参加运算的两个数据，按二进制位进行“与”运算。 
运算规则：0&amp;amp;amp;0=0;   0&amp;amp;amp;1=0;    1&amp;amp;amp;0=0;     1&amp;amp;amp;1=1; 
即：两位同时为“1”，结果才为“1”，否则为0 
例如：

int AndOperator(int &amp;amp;amp;a, int &amp;amp;amp;b){
    return a &amp;amp;]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu非root用户安装Transformer（Marian版本）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/86607001</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/86607001</guid><author>Gransand</author><pubDate>Wed, 23 Jan 2019 11:19:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[静态编译，不需要修改环境变量，一定要记得依赖包的安装位置
1、cmake
cmake使用3.5.1版本以上，我用的是3.13.3版本
下载地址：https://cmake.org/files/
下载文件名为cmake-版本号.tar.gz，下载完成后，执行以下指令：
cd /文件存放目录
tar xzvf cmake-3.3.2.tar.gz

解压完成即可，不需要编译
2、boost
下载 bo...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CNN在自然语言处理上的详细解析与应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/86606114</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/86606114</guid><author>Gransand</author><pubDate>Wed, 23 Jan 2019 10:45:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载出处：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40027052/article/details/78331816

作者 | 卞书青
卷积神经网络（Convolutional Neural Network）最早是应用在计算机视觉当中，而如今CNN也早已应用于自然语言处理（Natural Language Processing）的各种任务。本文主要以CMU CS 11-747（Neur...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[tensorflow中的数据读取方式(包括CSV格式)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/80933491</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/80933491</guid><author>Gransand</author><pubDate>Thu, 05 Jul 2018 21:35:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[ 
         
                     
                采用tensorflow训练深度学习的网络的时候，一般数据集加载都有现成的程序，但是，我们应该知道整个加载流程，在参考一些学习资料之后，对整个流程做个总结。tensorflow有三种数据读取方式，如下进行阐述： 
（一）preloaded data： 
直接由tensorflow产生数据，然后运行：...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux下Anaconda+Tensorflow环境安装与配置(超简单)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/80928791</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/80928791</guid><author>Gransand</author><pubDate>Thu, 05 Jul 2018 16:23:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[Anaconda安装

　　在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包。Windows环境下的安装包直接执行.exe文件进行安装即可，Ubuntu环境下在终端执行

原文地址：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux服务器非root权限下搭建TensorFlow框架(Anaconda)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/80835545</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/80835545</guid><author>Gransand</author><pubDate>Wed, 27 Jun 2018 21:52:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[　　在linux上跑tensorflow程序的时候，往往需要各种python包，或者不同的版本的python，tensorflow,在没有root权限的情况下，只能去找管理员。没用管理员权限的也有办法：



1. 下载Anaconda

官网下载地址：https://www.anaconda.com/download/#linux 
下载对应版本，上传到服务器，执行：



bash Anaco...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Win10下用Anaconda安装TensorFlow（CPU和GPU）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/80713810</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/80713810</guid><author>Gransand</author><pubDate>Sat, 16 Jun 2018 16:48:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[　　TensorFlow的CPU版本的安装相对来说比较简单，这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如需要的请搜索其他博文。





1. 安装Anaconda

　　选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda，官网现在的版本是Anaconda 5.2 for Python3.6，点击下载即可。 
 
　　就和安...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux下非ROOT权限安装MySQL（亲测有效）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/80584402</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/80584402</guid><author>Gransand</author><pubDate>Tue, 05 Jun 2018 17:22:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[　　以前一直不太会安装MySQL，尤其是没有ROOT权限的情况下，在自己的普通个人用户里安装MySQL，总会遇到各种各样的问题。一百度，发现基本上都是root用户里面安装MySQL的分享。

　　但今天在一个个人开发环境里需要安装MySQL，没有root权限的情况下，自己按照之前安装WordPress环境时的经验，竟然顺利的安装成功了。这就是所谓的“船到桥头自然直”吧。现在有一种大彻大悟的感觉，再...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 条件随机场(CRF) 序列标注 介绍及工具简单用法解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/80284436</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/80284436</guid><author>Gransand</author><pubDate>Fri, 11 May 2018 20:30:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[CRF简介

　　Conditional  Random  Field：条件随机场，一种机器学习技术。

　　CRF由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。条件随机场是一个典型的判别式模型，其联合概率可以写成若干势函数联乘的形式，其中最常用的是线性链条件随机场。

　　感...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Win10下的pytorch，torch简明安装（使用conda命令）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/79844293</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/79844293</guid><author>Gransand</author><pubDate>Sat, 07 Apr 2018 19:54:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[Pytorch简介与Win10安装

Pytorch是facebook开发的深度学习库，其目标是想成为深度学习领域整合GPU加速的numpy。话说开发还是要用Linux环境啊，无奈自己笔记本装不上Ubuntu，如今pytoch目前还没有对Windows的官方支持(计划0.4版本开始支持，目前是0.3.1)，所幸的是知乎用户蒲嘉宸一直在提供适合windows的包。



首先，我们根据自己的环境下载...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python库scikit-learn的PCA类使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/78810127</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/78810127</guid><author>Gransand</author><pubDate>Fri, 15 Dec 2017 15:36:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. scikit-learn PCA类介绍　　在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。 最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA，我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法。　　除了PCA类以外，最常用的PCA相关类还有KernelPCA类，它主要用于非线性数据的降维，需要用到核技巧。因此在使用的时候需要选择合]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[LeetCode 422 Find All Duplicates in an Array]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/78787348</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/78787348</guid><author>Gransand</author><pubDate>Fri, 15 Dec 2017 09:57:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[LeetCode 422 找到数组中所有重复出现的数字 时间复杂度O(N) 空间复杂度O(1) 实现]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[LeetCode 27 Remove Element]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/78783271</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/78783271</guid><author>Gransand</author><pubDate>Tue, 12 Dec 2017 16:30:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[LeetCode 27 Remove Elment 的Java和Python3实现]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java库中的排序函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/78779903</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Gransand/article/details/78779903</guid><author>Gransand</author><pubDate>Tue, 12 Dec 2017 10:54:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用java库中的函数进行排序，递增，递减，对于数组，对于List集合排序。对于基本数据类型外的对象类型排序。  
主要方法：  
    Arrays.sort(array);  
    Collections.sort(list);  
    Arrays.sort(nameArray,Comparator);  
    Collections.sort(list,Comparator);]]></description><category></category></item></channel></rss>