<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Lucifer_zzq的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Lucifer_zzq]]></copyright><item><title><![CDATA[三维渲染mitsuba2安装 | git clone下载过慢问题 | 使用镜像源快速安装submodule]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/114705631</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/114705631</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Fri, 12 Mar 2021 20:37:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[Mitsuba2：https://mitsuba2.readthedocs.io/

         https://github.com/mitsuba-renderer/mitsuba2



官方安装：


## 从github上clone一个子仓库，不能直接download .zip，否则编译不成功

### Cloning the repository ###
git clone --recursive https://github.com/mitsuba-renderer...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[安装pytorch太慢怎么办？极速简单配环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/114534078</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/114534078</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Mon, 08 Mar 2021 15:41:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用豆瓣源！！！
使用pip安装！！！
例如cuda10.0安装pytorch1.2:

则虚拟环境下输入：
pip install torch==1.2.0 torchvision=0.4.0 -i https://pypi.douban.con/simple/

一秒5-10Mb！几分钟就下完啦～
总之就是把pip下-f+链接改成-i+豆瓣链接即可！

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu conda下使用opencv报错：If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/107168020</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/107168020</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Mon, 06 Jul 2020 21:11:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先需要安装这两个包：


sudo apt-get install libgtk2.0-dev pkg-config

如果还是报错的话：

解决方法1：

https://stackoverflow.com/questions/28776053/opencv-gtk2-x-error

解决方法2（亲测有效）：


pip install opencv-contrib-python


...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu18.04+NVIDIA 440显卡驱动+cuda10.0 安装踩坑指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/107028724</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/107028724</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Mon, 29 Jun 2020 22:20:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、ubuntu18.04

因为GBILC2.7只适配Ubuntu18.04，原来的16.04带不动，所以要升级下系统~最好不要直接用系统的自动update，出来多多少少有问题。。。后面在官网下了.iso文件，用rufus制作了一个启动盘，过程非常简单，有可能会说有包下载不了，去csdn上找有对应的包，放在.exe同一个文件夹下就可以使用啦！

在ubuntu重装时，如果不是大神建议选第二项erase模式擦除数据库重装，选第一个的话可能会放在其他盘里（例如你的数据盘。。。而不是系统盘）里存在多系统
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Active Learning - 01】 2013_CVPR_Adaptive Active Learning for Image Classification 论文笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/102677814</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/102677814</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Tue, 22 Oct 2019 10:56:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[主动学习阅读资料：

【Active Learning - 00】 主动学习概念/重要论文目录/重要代码&amp;资源

【Active Learning - 01】 2013_CVPR_Adaptive Active Learning for Image Classification 论文笔记

--------------------------------------------------...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Active Learning - 00】 主动学习概念/重要论文目录/重要代码&资源]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/102663447</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/102663447</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Mon, 21 Oct 2019 15:45:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[写在前面：

本人于2019.09入坑Active Learning，理解还不够深刻。这个系列博客主要是把related works中重要的核心思路，以及自己遇到的问题做的一个梳理，另外完善一下literature review，会不断更新。做这个方向的人不多，自己也在摸索，希望大佬多多指导，如果有相同方向的小伙伴也欢迎交流一波~

Email Address：465938578@qq.com ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Nvidia Tesla M40 装机保姆教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/88997018</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/88997018</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Wed, 03 Apr 2019 16:37:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[我知道这个卡真的很老了。。。也知道这个卡很菜。。。然鹅没办法也得要维护实验室老旧设备呜呜呜，写给实验室的学弟学妹们流芳百世。尽量不要重启！不要重启！不要重启！）


一. 系统安装：

只支持Ubuntu 16.04.1（16.04.4啥的内核小范围更新的话和显卡也不适配的）系统，链接地址：

http://old-releases.ubuntu.com/releases/16.04.1/ub...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数学干货——最小二乘问题（线性空间求解以及矩阵求解）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/86652911</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/86652911</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Fri, 25 Jan 2019 23:07:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[最小二乘是一个最简单的二次型凸优化问题，在不考虑约束问题时，方式式可写为：



其解为：

x的求解方法可以有不同的理解，在这里详细讲述线性代数法和矩阵求导求解法。

一、线性代数法：

假设A=（m×n）大小的一个矩阵，我们将其理解为一个由n个m维的基向量长成的子空间。其解x=（n×1），为n个基向量的组合系数。也就是Ax为A长成的子空间上的一个向量。b=（m×1），是一个在空间上的任意向量。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pytorch安装出现permission denied权限问题: Executing transaction: failed]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258594</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258594</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Wed, 26 Dec 2018 10:58:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用conda安装Pytorch时：


conda install pytorch torchvision -c pytorch
#or install old version
conda install pytorch=0.3.1 torchvision -c pytorch

有可能会在安装包的时候发生：Executing transaction: failed的问题，随后提示：permis...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu 的编辑器：vim、gedit、nano]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258502</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258502</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Wed, 26 Dec 2018 10:51:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[大家在图形界面中用的编辑器最熟悉的就是gedit，但是在例如显卡崩了重装时，在文字界面如果需要更换文件内容需要使用gedit发现会报错，此时不要惊慌，gedit是要在图形界面使用的，可以使用比较常见的vim，但是如果不巧的是此时没有联网又没安装vim（sudo apt-get install vim）时，文字见面的原始自带编辑器是nano（ctrl+O保存 ctrl+X离开）。


sudo ap...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu Unable to locate package 无法定位包的解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258479</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258479</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Wed, 26 Dec 2018 10:50:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[无法找到包，尝试：


sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu 硬盘无法识别挂载问题的解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258451</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258451</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Wed, 26 Dec 2018 10:49:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[显示：Unable to access &quot;63 GB Volumn&quot; Error mounting.......

解决办法：安装exfat磁盘格式工具：


sudo apt-get install exfat-utils]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu gedit报错Gtk-WARNING **: cannot open display: :0.0 解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258429</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258429</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Wed, 26 Dec 2018 10:47:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[当使用su 到另外一个用户运行某个程序，而这个程序又要有图形显示的时候，就有可能有下面提示：

No protocol specified

(gedit:2144): Gtk-WARNING **: cannot open display: :0

解决办法：这是因为Xserver默认情况下不允许别的用户的图形程序的图形显示在当前屏幕上. 如果需要别的用户的图形显示在当前屏幕上, 则应以当前登陆...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux Ubuntu 鼠标变为十字架锁死解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258411</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258411</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Wed, 26 Dec 2018 10:47:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[ctrl+alt+T打开Terminal终端，输入


ps -e |grep import
kill -9 id

找到import进程的id杀死进程即可。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu中出现Could not get lock/var/lib/dpkg/lock的解决方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258366</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258366</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Wed, 26 Dec 2018 10:45:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[有时候在sudo apt-get install安装软件时会出现上述错误，原因是apt还在运行。

解决办法：

1、首先找到并杀死所有的apt-get和apt进程：


ps -A | grep apt

2、显示结果后kill所有的apt-get和apt进程：


sudo kill -9 processcunmber
or
sudo kill -SIGKILL processnumber

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu更换清华镜像源——更快的下载速度]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258341</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/85258341</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Wed, 26 Dec 2018 10:44:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[由于ubuntu自带的软件源下载速度很慢，尤其对于国外的网站进行访问时，所以可以修改软件源，更快更稳定的下载安装各种包。

步骤如下：

1、先备份源文件：


cd /etc/apt/
sudo cp sources.list sources.list.bak 

2、替换源文件：


sudo gedit sources.list

修改为：


# 默认注释了源码镜像以提高 apt upda...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网络结构搜索（3） —— Simple and efficient architecture search for convolutional neural network]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/83315430</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/83315430</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Tue, 23 Oct 2018 22:49:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、网络态射（Network Morphism）

神经网络的结构几乎都是朝着越来越深的方向发展，但是由人工来设计网络结构的代价非常大，在网络结构搜索（1）、网络结构搜索（2）中分析了NAS、ENAS的网络结构搜索方法，通过RNN来学习一个网络结构参数构建模型，ENAS又在NAS的基础上引入权值贡献（DAG图）提高了搜索效率。

本文则考虑到，在实际网络搜索中，对于某一个task会有一些前任已经训...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网络结构搜索（2）—— ENAS（Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing）论文笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/83212026</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/83212026</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Sat, 20 Oct 2018 11:42:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、ENAS

论文地址：

代码地址：

 ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网络结构搜索（1）—— NAS（Neural architecture search with reinforcement learning）论文笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/83188462</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/83188462</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Fri, 19 Oct 2018 21:44:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、NAS

论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.01578 

代码连接：https://github.com/tensorflow/models

ICLR2017由Googlebrain推出的论文

二、Motivation for architecture search：

•Designing neural network architectures is h...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习干货学习（2）—— triplet loss]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/81271260</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Lucifer_zzq/article/details/81271260</guid><author>Lucifer_zzq</author><pubDate>Sun, 29 Jul 2018 16:14:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、Triplet结构：

triplet loss是一种比较好理解的loss，triplet是指的是三元组：Anchor、Positive、Negative：




整个训练过程是：

首先从训练集中随机选一个样本，称为Anchor(记为x_a)。
	然后再随机选取一个和Anchor属于同一类的样本，称为Positive (记为x_p)
	最后再随机选取一个和Anchor属于不同类的样本，称为...]]></description><category></category></item></channel></rss>