<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[LINSOFT]]></title><description><![CDATA[Ysun Lin 的技术和人生的记录]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Linsoft1994]]></copyright><item><title><![CDATA[Adam三连问]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/100784777</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/100784777</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Thu, 12 Sep 2019 23:06:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[Adam能和L2正则一起使用？
不能。
L2正则 在SGD中和weight decay是等价的，但是在Adam中就不等价了。
因为在Adam中，每个参数的梯度的计算和历史梯度相关，不是简单乘上学习率
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/63982470
Adam能解决梯度爆炸？
不能。
理论上，Adam是不会发生梯度爆炸的问题，因为梯度更新式：
mt=mt−1⋅β1+g...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[A+B（可能）最短代码原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/100782842</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/100782842</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Thu, 12 Sep 2019 21:42:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录问题描述可能长度最短代码证明拓展
问题描述
POJ上的A+B题目虽简单，但被各种人玩出花来，链接：http://poj.org/problem?id=1000
输入a b，0≤a≤9, 0≤b≤9，输出a+b
输入样例：8 1
输出样例：9
可能长度最短代码
main(n){gets(&amp;n);printf("%d",n%85-43);}

参考POJ Dicuss
证明
上述代码中n是...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Blender Python编程技巧]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/88092797</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/88092797</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Sun, 03 Mar 2019 20:00:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[Blender Python编程技巧
整理自 https://docs.blender.org/
bpy.data
object复制
ob = obj.copy() # duplicate linked
ob.data = obj.data.copy() # optional: make this a real duplicate (not linked)
bpy.context.scene.ob...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[物质世界与精神世界]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/80558311</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/80558311</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Sun, 03 Jun 2018 17:30:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[人类认识世界都是通过有限的感受器，如眼睛、耳朵、鼻子、皮肤等。通过这些感受器收到的信号，然后在脑子里建立 各种模型，也就是你的内心世界、精神世界。（你的世界观、价值观，对事物的看法，对事情的回忆等等）

世界是复杂的，人类只能通过有限的感官来认识世界，也可以通过机器（如雷达、电子显微镜、望远镜、电磁探测仪等）来拓宽认知的途径。也就是为啥物理理论不断变革，亚里士多德-&amp;amp;amp;gt;伽利略和牛顿-&amp;amp;amp;gt;爱...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络是可微逻辑机]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/79562536</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/79562536</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Thu, 15 Mar 2018 01:32:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[每个神经元是 一个可微分的逻辑单元。

把一堆逻辑单元按照一定结构放在一起，组合成神经网络，然后用 可微的最优化方法——梯度下降法 进行优化。

神经网络就是一个程序，大量的逻辑门按照一定结构组合的复杂程序。梯度下降用来自动化编程。复用逻辑单元，就是 增加深度、CNN、RNN等方法。

学出的是逻辑单元组合成的程序，复用里面的逻辑做知识迁移，即复用一个模块 到 另一个任务里面。

强大的网络，RN...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络的时空权衡]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/79562531</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/79562531</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Thu, 15 Mar 2018 01:23:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[学习模型，开始蚕食人类智慧编写的传统算法程序了。 
Google Brain 用 学习索引（Learned Index） 代替 B树索引，然后GPU/TPU/XPU并行加速，可以大幅度提高 数据检索的效率，这应该是Software2.0的一个比较新奇的应用。AlphaZero也是其中一个例子。

由此启发，我们可以用一个旧的模块产生数据，然后 神经网络模块 用这些数据训练，最后并行化的神经网络把传...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于“自然语言”的一些思考]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/79562527</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/79562527</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Thu, 15 Mar 2018 01:16:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[老板用 “自然语言” 跟我们交流，把他的 “语义” 传达给我们，让我们做他想做的事情。 
我们用 “程序语言” 与机器交流，把我们的 “语义” 传达给机器，让机器做我们想做的事情。

语义是 脱离“语言” 之外 独立存在的东西。你看到美景，你脑海里有“语义”，你没法用语言表达出来。你吃到好吃的，脑海里有 “语义”，你也没法用语言表达出来，这就是 “语言” 的局限了。语言，尽可能表达 丰富的 语义。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Valgrind Memcheck 源码分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/79562518</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/79562518</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Thu, 15 Mar 2018 01:11:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[Valgrind Memcheck


  日期：2017-12-27 18:10:53 星期三




Valgrind Memcheck
一、源代码的基本情况
Valgrind版本
主要涉及文件
功能概述


二、常见内存错误
三、Memcheck工作原理
Valgrind概述
Valgrind工作原理
工具启动
中间表示（VEX）
JIT执行


Valgrind回调Memcheck
内存错...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux随机数发生器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/79562513</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/79562513</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Thu, 15 Mar 2018 01:06:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[Linux随机数发生器


  日期：2017-11-29 01:42:10 星期三




Linux随机数发生器
一、源代码的基本情况
Linux内核版本
涉及文件
功能概述


二、外部访问接口
内核层输出接口
用户层输出接口
环境噪音输入接口


三、核心源码分析
随机数发生器理论
熵池结构
熵的加入
随机数的生成
启动脚本


四、回答主要问题
核心代码抽取
初始化漏洞攻击


五、参考...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于机器获取人类知识的思考]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/79519062</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/79519062</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Sun, 11 Mar 2018 19:21:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们现在的知识来源，一部分是 自己探索，一部分是 通过语言、文字等方式 获取别人的知识。而现在复杂的机器学习系统都是从0或者少量人类知识（主要是体现在模型设计和数据特征处理上）开始进行数据的探索，没有其它通用的知识等。如果能在一些人类传达的知识的基础上进行机器学习，所需要的数据量将大大减少。

人工智能两种实现途径：人类知识迁移 和 机器学习。而人类迁移知识两种途径：人类学会和机器沟通 和 训练机...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于机器学习的TDD开发模式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/78388877</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/78388877</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Sun, 29 Oct 2017 22:42:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[ML Based TDD，即基于机器学习的测试驱动开发——人类解读需求，完善大量测试用例，然后机器根据测试用例学习和发掘里面逻辑，最后的模型就是 我们所需要的一个模块。全新的软件开发思维，用机器学习代替完成某些复杂的逻辑模块。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ogre(1.9)的内存管理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/51477055</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/51477055</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Sun, 22 May 2016 21:20:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ogre(1.9)的内存管理内存管理分类在Ogre里面，（堆）内存管理分为两类： 
1. 内存分配器的管理 
2. 垃圾回收以下的内存管理，指的都是 堆内存的管理。内存管理的作用
提高内存分配的效率，有标准库的new/delete，也有nedmalloc支持多线程的分配器，还引入了内存池，在不同平台中，使用最适合分配器来提高效率。
提高引擎的可扩展性，用户可以根据系统平台的实际情况，随意更改内存分配]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ogre(1.9)的插件原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/51477022</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/51477022</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Sun, 22 May 2016 21:15:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ogre(1.9)的插件原理研究目的本人研究过部分cocos2dx游戏引擎等源码，它们都是揉在一团的，要修改引擎里面的一些代码，需要重新编译整套源码。这样，引擎的可扩展性就大大降低了。Ogre这个引擎让我最吃惊的就是这个插件化的系统，渲染系统、场景管理系统 居然可以作为插件直接嵌入，还有如果要加入新的功能，也可以不需要重新编译整套源码，通过动态链接库的方式很方便地添加。更让我惊喜的是，Ogre引入了]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[make makefile cmake qmake 之区别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/50809986</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Linsoft1994/article/details/50809986</guid><author>Linsoft1994</author><pubDate>Sat, 05 Mar 2016 18:04:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[出自: https://www.zhihu.com/question/27455963/answer/36722992
make 是用来执行Makefile的
Makefile是类unix环境下(比如Linux)的类似于批处理的”脚本”文件。其基本语法是: 目标+依赖+命令，只有在目标文件不存在，或目标比依赖的文件更旧，命令才会被执行。由此可见，Makefile和make可适用于任意工作，不限于编程]]></description><category></category></item></channel></rss>