<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[漫浸天空的雨色的备忘录~]]></title><description><![CDATA[————————————————————————来自一只程序员菜狗子最后的挣扎。。。 Σ(っ °Д °;)っ]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; a845717607]]></copyright><item><title><![CDATA[VS code 用remote-ssh 远程连接win10 出现 Could not establish connection to host]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/112888364</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/112888364</guid><author>a845717607</author><pubDate>Wed, 20 Jan 2021 16:31:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天是回到家的第一天，打开电脑远程连接学校的电脑准备开始搬砖，之前都是直接拿VS code连接的linux系统，这次连接win10就出了些许小问题，问题如下：

连接先是出现了 timeout，网上有人说，是文件与打印机共享这个选项没有打开：



但是。。。。我打开了也并没有什么卵用= =，这时候出现的状态是，ping远程的电脑ping不通，但是如果使用windows自带的远程桌面连接可以连上。

一个一个功能试太麻烦，于是索性直接把防火墙关了，这样就可以ping通啦，但是，又出现了新的问题....

C]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation:]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/112319489</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/112319489</guid><author>a845717607</author><pubDate>Thu, 07 Jan 2021 16:52:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天跑网络在进行loss.backward()的时候，出现了如下错误：

one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [2, 64]], which is output 0 of ViewBackward, is at version 21;

expected version 20 instead. Hint: enabl]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RuntimeError range.second - range.first == t.size() INTERNAL ASSERT FAILED at .XXXX]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/112317214</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/112317214</guid><author>a845717607</author><pubDate>Thu, 07 Jan 2021 16:18:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天跑网络的时候遇见了这么一个错误：

Exception has occurred: RuntimeError

range.second - range.first == t.size() INTERNAL ASSERT FAILED at .XXXX , please report a bug to PyTorch. inconsistent range for TensorList output (copy_range at .XXX)

在百度和bing找了半天没找到相关解释，最后还是google]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于nn.embedding的维度的定义，函数的理解，一些需要注意的点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/104752736</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/104752736</guid><author>a845717607</author><pubDate>Mon, 09 Mar 2020 15:35:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[关于nn.embedding的维度的定义，函数的理解，一些需要注意的点

定义

首先简单介绍一下nn.embedding，函数调用形式如下

torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq=False,spar...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于pytorch网络模型可视化函数make_dot的一些问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/104615436</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/104615436</guid><author>a845717607</author><pubDate>Mon, 02 Mar 2020 17:42:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[关于pytorch网络模型可视化函数make_dot的一些问题

首先，放上make_dot函数的源码（实验室同门给的，出处不详= =）


def make_dot(var, params=None):
    """
    画出 PyTorch 自动梯度图 autograd graph 的 Graphviz 表示.
    蓝色节点表示有梯度计算的变量Variables;
    橙色节点表...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch神经网络模型会自动初始化嘛？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/104598363</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/104598363</guid><author>a845717607</author><pubDate>Sun, 01 Mar 2020 19:41:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[pytorch神经网络模型会自动初始化嘛？

搭好的神经网络，可以自定义初始化方法，如下方式：


from torch.nn import init
#define the initial function to init the layer's parameters for the network
def weigth_init(m):
    if isinstance(m, nn.Conv...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于loss.backward()以及其参数retain_graph的一些坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/104598278</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/104598278</guid><author>a845717607</author><pubDate>Sun, 01 Mar 2020 19:33:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[关于loss.backward()以及其参数retain_graph的一些坑

首先，loss.backward()这个函数很简单，就是计算与图中叶子结点有关的当前张量的梯度
使用呢，当然可以直接如下使用


    optimizer.zero_grad() 清空过往梯度；
    loss.backward() 反向传播，计算当前梯度；
    optimizer.step() 根据梯度更新网...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于 Pytorch 学习的一些小困惑的理解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/104546501</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/104546501</guid><author>a845717607</author><pubDate>Thu, 27 Feb 2020 22:57:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[小记

如题，本文用于总结学习Pytorch的一些小困惑，大的问题，可能会拉出来单写一篇博客，没解决的问题也会暂且放进来，解决了之后再补上去解决方法~~ 目前本人处于菜鸡阶段，深度学习的理论储备有了一些，但还没有真正完整独立的完成一个项目，急需真枪实弹的操练一把，不能继续咸鱼下去了_(T-T｣ ∠)_

下一周就开始正式上（网）课了，后面争取每天都能遇到一个有收获的问题，并且在这里进行总结~ 大家...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PAT 乙级 1047  编程团体赛]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/86134565</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/86134565</guid><author>a845717607</author><pubDate>Sun, 13 Oct 2019 23:40:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[1047编程团体赛（20 point(s)）

编程团体赛的规则为：每个参赛队由若干队员组成；所有队员独立比赛；参赛队的成绩为所有队员的成绩和；成绩最高的队获胜。

现给定所有队员的比赛成绩，请你编写程序找出冠军队。

输入格式：

输入第一行给出一个正整数N（≤10​4​​），即所有参赛队员总数。随后N行，每行给出一位队员的成绩，格式为：队伍编号-队员编号 成绩，其中队伍编号为 1 到...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[tf.multinomial()/tf.random.categorical()用法解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/99701349</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/99701349</guid><author>a845717607</author><pubDate>Sun, 18 Aug 2019 09:59:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[tf.multinomial()/tf.random.categorical()用法解析

首先说一下，tf.multinomial()在tensorflow2.0版本已经被移除，取而代之的就是tf.random.categorical()

网上的很多博客解释的都不清楚，官网......解释的也很模糊，于是想自我总结一下，顺便帮助对此也很困惑的人～

因为tf.multinomial()被tf....]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu19.04下Anaconda4.7.10+cuda10.1+cuDNN7.6.2+tensorflow2.0+pytorch1.1深度学习环境配置总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/98596294</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/98596294</guid><author>a845717607</author><pubDate>Tue, 06 Aug 2019 11:21:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[安装的前提是你已经安装好显卡驱动，如果没有安装好，丢个传送门关于ubuntu19.04下安装独立显卡驱动

安装Anaconda4.7.10

先去anaconda官网下载，这里选择则64-Bit (x86) Installer



然后在下载目录打开终端，输入


bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

之后会出现协议，这里不用管，一直Enter到结束...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu终端挂载硬盘的方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/98497281</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/98497281</guid><author>a845717607</author><pubDate>Mon, 05 Aug 2019 16:40:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[终端挂载硬盘的方法

1.进入终端

2.输入sudo fdisk -l 查看硬盘信息

硬盘名称的命名方式：sda1 sda2 sda3...(表示第一块硬盘的各个分区)sdb1sdb2 sdb3.... sdc.. sdd sde等等（下面以sdb1为例）


sudo mount /dev/sdb1 /mnt/sdb1

这里，前一个路径是硬盘硬件路径，后一个路径是挂载路径，如果提示...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu19.04环境下的系统安装+花屏问题的解决]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/98449419</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/98449419</guid><author>a845717607</author><pubDate>Mon, 05 Aug 2019 15:22:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[说在前面，本文只做自我总结用，因为一次次重装环境到处找博客看帖实在是太麻烦了，而且网上的博客还良莠不齐，还有好多版本不兼容，本文中的某些图片是截图，某些是照片（在不能截图的情况下），图片比例可能会显示不正常，鼠标移到图片上单击放大查看就可以了~

ubuntu镜像的下载与制作U盘启动工具

镜像的下载传送门：ubuntu iso镜像下载地址

至于U盘启动工具制作，这个比较简单就不赘述了，丢个传送...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[VS code 运行C/C++文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/94756604</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/94756604</guid><author>a845717607</author><pubDate>Fri, 05 Jul 2019 21:09:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[VS code 运行C/C++文件

搞了一下午，搞得头疼，网上的教程五花八门，奈何VS code版本更新太快，于是.....就出现了各种bug，就很难受，不过最终终于成功啦，所以做一个简短的小结，防止自己以后再装就忘了= =

第一步，下载mingw，这个直接官网下载就好了，下载地址点这里
点这个下载即可，安装过程没有什么需要注意的，安装路径可以任意选择，安装完之后，要自己配置一下环境变量，（这...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用来存储有用的经验贴]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/90574997</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/90574997</guid><author>a845717607</author><pubDate>Sun, 26 May 2019 12:56:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文仅为博主学习总结自用

学习：

关于python 的装饰器的详解https://www.cnblogs.com/cicaday/p/python-decorator.html

关于python 闭包的详解https://betacat.online/posts/2016-10-23/python-closure/)

print函数的详细用法https://blog.youkuaiyun.com/zh...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[jupyter notebook无法用dos命令行打开解决方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/90453194</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/90453194</guid><author>a845717607</author><pubDate>Wed, 22 May 2019 22:20:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[我用anaconda装的jupyter notebook，直接点击图标打开可以，但是利用cmd进入命令行运行，就会提示如下错误


Traceback (most recent call last):
  File "F:\Anaconda3\Scripts\jupyter-notebook-script.py", line 6, in &lt;module&gt;
    from notebo...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[codeup《算法笔记》题目索引（题目+解析+代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/89607849</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/89607849</guid><author>a845717607</author><pubDate>Sat, 27 Apr 2019 21:28:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[黑色的题目没有题解（题目本身错误，或者后端判题机有问题，或者博主本身能力不足做不出来= =），还请多担待~~
如果想考PAT，不是很建议刷codeup里面的题目，如果有时间可以看一下我总结的经验，希望能帮助到你~~传送门——PAT考试经验总结（甲乙级均适用）~~想满分的请看这里！~~

《算法笔记》2.1小节——C/C++快速入门-&gt;基本数据类型

《算法笔记》2.2小节——C/C++快速入...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[1863 Problem  A C语言-数字交换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/89578572</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/89578572</guid><author>a845717607</author><pubDate>Sat, 27 Apr 2019 21:24:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题 A: C语言-数字交换

时间限制:1 Sec内存限制:128 MB

题目描述

输入10个整数，将其中最小的数与第一个数对换，把最大的数与最后一个数对换。写三个函数； ①输入10个数；②进行处理；③输出10个数。

输入

10个整数

输出

整理后的十个数，每个数后跟一个空格（注意最后一个数后也有空格）

样例输入


2 1 3 4 5 6 7 8 10 9

样例输出

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[6168 Problem  A Speech Patterns (25)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/89578476</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/89578476</guid><author>a845717607</author><pubDate>Sat, 27 Apr 2019 21:23:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题 A: Speech Patterns (25)

时间限制:1 Sec内存限制:32 MB

题目描述

People often have a preference among synonyms of the same word. For example, some may prefer "the police", while others may prefer "the cops...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[6126 Problem  A	Set Similarity (25)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/89578447</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/a845717607/article/details/89578447</guid><author>a845717607</author><pubDate>Fri, 26 Apr 2019 23:17:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题 A: Set Similarity (25)

时间限制:1 Sec内存限制:32 MB

题目描述

Given two sets of integers, the similarity of the sets is defined to be Nc/Nt*100%, where Ncis the number of distinct common numbers shared ...]]></description><category></category></item></channel></rss>