batch脚本编写(zt)

R语言在DSSAT模型的气候、土壤、管理措施等数据准备,自动化模拟和结果分析 随着基于过程的作物生长模型(Process-based Crop Growth Simulation Model)的发展,R语言在作物生长模型和数据分析、挖掘和可视化中发挥着越来越重要的作用。现有版本V4.7能模拟27种主要农作物的生长发育和产量形成过程,被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安全、土碳循环、环境影响、农业可持续性、农业生态等诸多与农业生产和科研有关的领域。R语言在DSSAT模型的气候、土壤、管理措施等数据准备,自动化模拟和结果分析上都发挥着重要的作用。 阅读详情
batch批处理(转载)

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后缀是bat的文件就是批处理文件,是一种文本文件。现在已经用得很少了,但是象IBM笔记本的系统恢复盘就是靠批处理来执行的。简单的说,它的作用就是自动的连续执行多条命令,批处理文件的内容就是一条一条的命令。那它有什么用呢? 比如,在启动wps 软件时,每次都必须执行:
C:/>cd wps
  C:/WPS>spdos
  C:/WPS>py
  C:/WPS>wbx
  C:/WPS>wps
如果每次用WPS之前都这样执行一次,您是不是觉得很麻烦呢?
如果有一个方法,只需编写一个批处理文件,就会自动执行刚才的所有命令,您想不想学呢? 当您看完此节,自己编写的第一个批处理文件顺利执行时,您一定会大吃一惊的。
常用命令
   echo、@、call、pause、rem是批处理文件最常用的几个命令,我们就从他们开始学起。
echo 表示显示此命令后的字符;echo off 表示在此语句后所有运行的命令都不显示命令行本身。@ 与echo off相象,但它是加在其它命令行的最前面,表示运行时不显示命令行本身。
call 调用另一条批处理文件(如果直接调用别的批处理文件 ,执行完那条文件后将无法执行当前文件后续命令);
pause 运行此句会暂停,显示Press any key to continue... 等待用户按任意键后继续;
rem 表示此命令后的字符为解释行,不执行,只是给自己今后查找用的;
例:用edit编辑a.bat文件,输入下列内容后存盘为c:/a.bat,执行该批处理文件后可实现:将根目录中所有文件写入 a.txt中,启动UCDOS,进入WPS等功能。
批处理文件的内容为:         文件表示:
  echo off            不显示命令行
    dir c:/*.* >a.txt       将c盘文件列表写入a.txt
    call c:/ucdos/ucdos.bat    调用ucdos
    echo 你好            显示"你好"
    pause              暂停,等待按键继续
    rem 使用wps           注释将使用wps
    cd ucdos            进入ucdos目录
    wps               使用wps  
批处理文件中还可以像C语言一样使用参数,这只需用到一个参数表示符%。
%表示参数,参数是指在运行批处理文件时在文件名后加的字符串。变量可以从 %0到%9,%0表示文件名本身,字符串用%1到%9顺序表示。
例如,C:根目录下一批处理文件名为f.bat,内容为 format %1
  则如果执行C:/>f a:    则实际执行的是format a:
又如C:根目录下一批处理文件的名为t.bat,内容为 type %1 type %2 ,那么运行C:/>t a.txt b.txt 将顺序地显示a.txt和b.txt文件的内容。
此外电脑每次启动时都会寻找autoexec.bat这条批处理文件,从而可执行一些每次开机都要执行的命令,如设置路径path、加载鼠标驱动mouse、磁盘加速smartdrv等,可以使您的电脑真正自动化。
特殊命令
if goto choice for 是批处理文件中比较高级的命令,如果这几个你用得很熟练,你就是批处理文件的专家啦。 if 表示将判断是否符合规定的条件,从而决定执行不同的命令。 有三种格式:
1、 if "参数" == "字符串"  待执行的命令
参数如果等于指定的字符串,则条件成立,运行命令,否则运行下一句。(注意是两个等号)
如if "%1"=="a" format a:
2、 if exist 文件名  待执行的命令
如果有指定的文件,则条件成立,运行命令,否则运行下一句。如if exist config.sys edit config.sys
3、 if errorlevel 数字  待执行的命令
如果返回码等于指定的数字,则条件成立,运行命令,否则运行下一句。如if errorlevel 2 goto x2  DOS程序运行时都会返回一个数字给DOS,称为错误码errorlevel或称返回码
goto 批处理文件运行到这里将跳到goto 所指定的标号处, 一般与if配合使用。 如:
goto end
:end
echo this is the end
标号用 :字符串 表示,标号所在行不被执行
choice 使用此命令可以让用户输入一个字符,从而运行不同的命令。使用时应该加/c:参数,c:后应写提示可输入的字符,之间无空格。它的返回码为1234……
如: choice /cme defrag,mem,end 将显示 defrag,mem,end[D,M,E]?
例如,test.bat的内容如下:
@echo off
choice /cme defrag,mem,end
if errorlevel 3 goto defrag 应先判断数值最高的错误码
if errorlevel 2 goto mem
if errotlevel 1 goto end
efrag
c:/dos/defrag
goto end
:mem
mem
goto end
:end
echo good bye
此文件运行后,将显示 defrag,mem,end[D,M,E]? 用户可选择d m e ,然后if语句将作出判断,d表示执行标号为defrag的程序段,m表示执行标号为mem的程序段,e表示执行标号为end的程序段,每个程序段最后都以goto end将程序跳到end标号处,然后程序将显示good bye,文件结束。
for 循环命令,只要条件符合,它将多次执行同一命令。
格式FOR [%%f] in (集合) DO [命令]
只要参数f在指定的集合内,则条件成立,执行命令
如果一条批处理文件中有一行:
for %%c in (*.bat *.txt) do type %%c
含义是如果是以bat或txt结尾的文件,则显示文件的内容。
autoexec.bat
DOS在启动会自动运行autoexec.bat这条文件,一般我们在里面装载每次必用的程序,如: path(设置路径)、smartdrv(磁盘加速)、 mouse(鼠标启动)、mscdex(光驱连接)、 doskey(键盘管理)、set(设置环境变量)等。
如果启动盘根目录中没有这个文件,电脑会让用户输入日期和时间。
例如,一个典型的autoexec.bat内容如下:
@echo off                  不显示命令行
prompt $p$g                 设置提示符前有目录提示
path c:/dos;c:/;c:/windows;c:/ucdos;c:/tools    设置路径
lh c:/dos/doskey.com                加载键盘管理
lh c:/mouse/mouse.com              加载鼠标管理
lh c:/dos/smartdrv.exe               加载磁盘加速管理
lh c:/dos/mscdex /S /D:MSCD000 /M:12 /V    加载CD-ROM驱动
set temp=c:/temp                  设置临时目录
IF -EXIST
首先用记事本建立一个文件,文件内容如下:
@echo off
IF EXIST /AUTOEXEC.BAT TYPE /AUTOEXEC.BAT
IF NOT EXIST /AUTOEXEC.BAT ECHO /AUTOEXEC.BAT does not exist
在C盘保存文件为TEST.BAT
然后执行命令
C:/>TEST1.BAT
这时,如果AUTOEXEC.BAT中有内容的话会显示出来。
接着再建立一个文件,内容如下:
@ECHO OFF
IF EXIST %1 TYPE %1
IF NOT EXIST %1 ECHO %1 does not exist
也保存在C盘,文件名为TEST2.BAT
然后执行命令
C:/>TEST2 AUTOEXEC.BAT
同样,如果AUTOEXEC.BAT中有内容的话会显示出来。
说明:
1. IF EXIST 是用来测试文件是否存在的,格式为
IF EXIST [路径+文件名] 命令
2. 其中第二个文件中的%1是参数,DOS允许传递9个批参数信息给批处理文件,分别为%1---------%9 ,有点想实参和形参的关系,%1是形参,AUTOEXEC.BAT是实参。
更进一步的,建立一个名为ABC.BAT的文件,内容如下:
IF ‘%1’ = = ‘ A ’ ECHO XIAO
IF ‘%1’ = = ‘ B ’ ECHO TIAN
IF ‘%1’ = = ‘ C ’ ECHO XIN
完成后运行C:/>ABC.BAT A B C
屏幕上会显示C:/>XIAOTIANXIA
如果执行C:/>ABC.BAT A B
屏幕上会显示C:/>XIAOTIAN
DOS将一个空字符串附给参数%3。
可以将NOT放在IF和条件之间,指示IF在条件为假时执行某一命令。
注意:这个命令可在DOS下输入直接运行。
IF-ERRORLEVEL
用记事本建立一个文件XIAO.BAT,内容如下
@ECHO OFF
XCOPY C:/AUTOEXEC.BAT D:/
IF ERRORLEVEL = = 0 ECHO 成功拷贝文件
然后执行文件
C:/>XIAO.BAT
如果文件拷贝成功,屏幕就会显示:成功拷贝文件
IF ERRORLEVEL 是用来测试它的上一个DOS命令的返回值的,注意只是上一个命令的返回值,因此下面的批处理文件是错误的
@ECHO OFF
XCOPY C:/AUTOEXEC.BAT D:/
IF ERRORLEVEL = = 0 ECHO 成功拷贝文件
IF ERRORLEVEL = = 1 ECHO 未找到拷贝文件
IF ERRORLEVEL = = 2 ECHO 用户通过ctrl-c中止拷贝操作
IF ERRORLEVEL = = 3 ECHO 预置错误阻止文件拷贝操作
IF ERRORLEVEL = = 4 ECHO 拷贝过程中写盘错误
无论拷贝是否成功,后面的:
未找到拷贝文件
用户通过ctrl-c中止拷贝操作
预置错误阻止文件拷贝操作
拷贝过程中写盘错误
都将显示出来。
注意:这个命令是可以在DOS下直接输入的。
例如:
C:/>XCOPY /AUTOEXEC.BAT D:/
之后可以执行
C:/> IF ERRORLEVEL = = 0 ECHO 成功拷贝文件
如果成功,屏幕将显示:
成功拷贝文件
以下就是几个常用命令的返回值:
backup
出口状态 意义
0 备份成功
1 未找到备份文件
2 文件共享冲突阻止备份完成
3 用户用ctrl-c中止备份
4 由于致命的错误使备份操作中止

diskcomp
出口状态 意义
0 盘比较相同
1 盘比较不同
2 用户通过ctrl-c中止比较操作
3 由于致命的错误使比较操作中止
4 预置错误中止比较
diskcopy
出口状态 意义
0 盘拷贝操作成功
1 非致命盘读/写错
2 用户通过ctrl-c结束拷贝操作
3 因致命的处理错误使盘拷贝中止
4 预置错误阻止拷贝操作
format
出口状态 意义
0 格式化成功
3 用户通过ctrl-c中止格式化处理
4 因致命的处理错误使格式化中止
5 在提示“proceed with format(y/n)?”下用户键入n结束
xopy
出口状态 意义
0 成功拷贝文件
1 未找到拷贝文件
2 用户通过ctrl-c中止拷贝操作
4 预置错误阻止文件拷贝操作
5 拷贝过程中写盘错误
IF STRING = = STRING
首先用记事本建立一个名为XIAO.BAT的文件,文件内容如下:
@echo off
IF "%1" = = "A" FORMAT A:
接着执行
C:/>XIAO A
屏幕上就出现是否将A:盘格式化的内容。
这个语句的格式为
IF "参数" = = "字符串"  待执行的命令
参数如果等于指定的字符串,则条件成立,运行命令,否则运行下一句。
注意:要想在DOS下直接使用,只有这样
C:/> IF "A" = = "A" FORMAT A:
毫无意义。
GOTO
首先用记事本建立一个名为XIAO.BAT的文件,文件内容如下:
@ECHO OFF
IF EXIST C:/AUTOEXEC.BAT GOTO KB
: KB
COPY C:/AUTOEXEC.BAT D:/
: DONE
注意:
1. 标号前是冒号(:)
2. 标号的最后一行是: DONG
3. DOS支持最长为八位的标号,当无法区别两个标号时,将跳转至最近的一个标号。
FOR
首先用记事本建立一个名为XIAO.BAT的文件,文件内容如下:
@ECHO OFF
FOR %%C IN (*.BAT *.TXT *.SYS) DO TYPE %%C
接着执行
C:>XIAO.BAT
执行以后,屏幕上会将C:盘所有的以 *.BAT *.TXT *.SYS为扩展名的文件内容显示出来,当然不包括隐藏文件。
说明:字符%%C 表示FOR命令变量,FOR支持通配符。 
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AaronLu的专栏 967

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

批处理设置计算机不休眠,Windows 定时休眠 睡眠 批处理命令

@echo offcd /d %~dp0set ZT=[睡眠/休眠]set ZT0=[关机]set ZX=OVER1set ZX0=OVER2set P=[运行中]:beginclstitle 执行%ZT%的设定set /a TH0=%time:~0,2%if %TH0% LSS 10 (set TH0=10%TH0%) else (set /a TH0=1%TH0%)set /a TM0=1%t...

weixin_39744240的博客 2072

[DOS批处理] 自动备份

 那一天看了一句话 "如果将备份的文件 放在本机,那么等于没有备份" 于是坐立不安.于是考虑把 备份在用友服务器的 帐套文件拷贝出来. 用友的备份是自带的计划任务, 设定备份时间和帐套,以及保存时间,她就可以自动循环备份, 比如 保存七天, 她就会把七天前的备份删除. 而我现在需要把 这些备份文件夹 备份到另外一台机子上. 服务器的文件目录结构是这样的G:/dayBack|zt0001/2

GlGh的日子 1588

关于dos 可执行文件(ZT)

DOS下的可执行文件有三种,分别是EXE,COM和BAT。其中,EXE和COM文件都是二进制形式的,只有BAT文件是文本形式的,可以直接阅读。因 此,BAT文件和以上二进制可执行文件相比,内容要简单的多。这些文件内包含着DO...

cuicelu3911的博客 795

C# 批量插入Mysql zt

public void loadData(Connection connection) { long starTime = System.currentTimeMillis(); String sqlString = "load data local infile ? into table test"; PreparedStatement pst...

afeyfre41671的博客 134

curve25519-dalek中RistrettoPoint的double_and_compress_batch原理梳理

可参照博客Extended twisted Edwards curve坐标系及相互转换第2.3.2节,有: 2(X:Y:Z:T)=(X3:Y3:Z3:T3)2(X:Y:Z:T)=(X_3:Y_3:Z_3:T_3)2(X:Y:Z:T)=(X3​:Y3​:Z3​:T3​) X3=(2XY)(Z2−dT2)=ehX_3=(2XY)(Z^2-dT^2)=ehX3​=(2XY)(Z2−dT2)=eh Y3=...

mutourend2010@gmail.com 520

记录远程桌面的连接登录日志方法(ZT)

记录远程桌面连接登录日志   1、在一个位置上建立一个存放日志和监控程序的目录,比如我在C盘下建立一个RDP的目录   2、在其目录下建立一个名为RDPlog.txt的文本文件   3、在其目录下建立一个名为RDPlog.bat的批处理文件,内容为:  date /t &gt;&gt;RDPlog.txt  time /t &gt;&gt;RDPlog.txt  netstat -n...

kangri37的博客 629

[ZT] Eclipse快速上手指南

     在j2medev上看到的一篇好文章,还没有看完,先收集过来,里面简单扼要的介绍的eclipse的几个关键使用,包括安装配置,junit,ant,cvs等,非常不错。Eclipse是一款非常优秀的开源IDE,非常适合Java开发,由于支持插件技术,受到了越来越多的开发者的欢迎。最新的Eclipse 3.0不但界面作了很大的增强,而且增加了代码折叠等众多优秀功能,速度也有明显的提升。配合众多

nonocast 1280

ZT: 无软驱和光驱安装Redhat方法

从硬盘安装RedHat Linux 9.0通常需要三个文件①shrike-i386-disc1.iso;②shrike-i386-disc2.iso;③ shrike-i386-disc3.iso。这代表了安装时需要的三张光盘。由于是映像文件,系统无法直接读取,所以需要先将ISO里的文件还原。  这里推荐大家使用Daemon Tool(http://www.linuxeden.com/downlo

learning & developing... 1350

BECLR: BATCH ENHANCED CONTRASTIVE FEW-SHOT LEARNING

无监督的少样本学习(U-FSL)希望通过在训练时放弃对注释的依赖来弥合这一差距。对比学习方法在U-FSL领域的成功引起了我们的兴趣,我们从结构上探讨了它们在预训练和下游推理阶段的缺点。我们提出了一种新的动态聚类记忆(DyCE)模块,以促进高度可分离的潜在表示空间,以增强预训练阶段的正采样,并将隐式类水平的见解注入无监督对比学习中。然后,我们在少样本推理阶段处理样本偏差问题,这在某种程度上被忽视了,但很关键。

weixin_50917576的博客 1185
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code_farmer
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