<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[fanyue1997的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; fanyue1997]]></copyright><item><title><![CDATA[在docker container里面用VSCode launch.json debug]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/129379712</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/129379712</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Tue, 07 Mar 2023 12:06:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[VSCode 连接服务器 docker container]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何将一台局域网内的无公网IP的电脑，变成公网可访问的服务器（ssh访问为例）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/125786445</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/125786445</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Thu, 14 Jul 2022 16:18:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[解决我出门在外时想ssh登陆家里的电脑。家里用的非商用宽带没有固定公网ip，而且家里还有局域网。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【转】解决内存/显存泄露的方法 pytorch]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/121885705</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/121885705</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Sun, 12 Dec 2021 12:44:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[def debug_memory():
    import collections, gc, resource, torch
    print('maxrss = {}'.format(
        resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss))
    tensors = collections.Counter((str(o.device), o.dtype, tuple(o.shape))
                       .]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Variational Inference 笔记 from UCB CS 285 Sergey Levine]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/112856690</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/112856690</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Wed, 20 Jan 2021 05:46:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[Part 1

Probabilistic models withlatent variable models, evidence variable and query variable:



我们要这么想 p(x), p(z) 和 p(x|z):



这里牵扯到了第一个神经网络。

现在要明确，我们的目标是build一个model，尽可能的fit the data，or to say：





怎么train latent variable models？用！

但是p(x)有两种展开方式：...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【资源记录】Invertible Neural Networks 可逆神经网络是什么，与VAE，GAN的关系；什么是Bits per pixel，Bits per dim]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/109703025</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/109703025</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Sun, 15 Nov 2020 14:04:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[INN

两个很好的讲解视频：

https://www.youtube.com/watch?v=WqP45Iyvd3o这里的讲者是Analyzing Inverse Problems with Invertible Neural Networks的作者。这文章很适合入门了解INN的概念。

https://www.youtube.com/watch?v=IpbeIwSr7r0这个是比较综述的，涉及很多文章的内容。其中，我觉得比较值得细看的是NICE: NON-LINEARINDEPENDENTC...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【资源记录】流形学习 Manifold learning 和 PCA 的关系]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/107857066</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/107857066</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Fri, 07 Aug 2020 10:37:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[manifold 就是一个在高维空间里的低纬空间。

我看到了一个很好的英文讲义，讲了Manifold Learning Examples – PCA, LLE and ISOMAP （其实PCA也是manifold learning的一个例子）：


http://axon.cs.byu.edu/Dan/678/miscellaneous/Manifold.example.pdf

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【资源记录】作为程序员 对统计学中的卡方分布/检测，t分布/检测，f分布/检测 的自学记录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/107836593</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/107836593</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Thu, 06 Aug 2020 12:37:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[作为程序员，对于统计学相关知识掌握的很有限，今晚用了一些时间阅读各种资料，试图解决一下一直以来弄的不太明白的几个概念：卡方分布&amp;卡方检测，t分布&amp;t检测，f分布&amp;f检测。



首先我发现学习这几个概念的最好的顺序是，先看卡方检测、卡方分布，再看t 和f。



1. 卡方


卡方分布的应用：https://www.cnblogs.com/baiboy/p/tjx11.html


这篇非常好的文章，用两个例子，讲了卡方检测，以及如何通过查表（也就是查卡方分布密度函数）来判断是..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【资源记录】VAE 学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/107728493</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/107728493</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Sat, 01 Aug 2020 12:01:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先放上一组我很喜欢的中文博客，讲VAE：


VAE全面理解（上）

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40955254/article/details/82315224

VAE全面理解（下）

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40955254/article/details/82315909

三顾VAE

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40955254/article/details/101037614




然后有一.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【资源记录】Bayesian Neural Network（BNN）介绍，常见package及区别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/106323587</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/106323587</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Mon, 01 Jun 2020 05:47:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先介绍几个很不错的介绍BNN的blog（按易于理解的推荐阅读顺序）（可能有的需要购买才能读）：

https://medium.com/@joeDiHare/deep-bayesian-neural-networks-952763a9537：

这篇博客里讲了一个很重要的总结，实现BNN的三个思路：


Here’s my take on three approaches.

Approximating the integral with MCMC
	Using black-box variational]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【资源记录】如何用Pytorch的DataLoader加载自己的数据集]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/106325016</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/106325016</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Mon, 25 May 2020 03:06:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[这篇很实用！！https://www.pytorchtutorial.com/pytorch-custom-dataset-examples/
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【记录资源&想法】如何评估聚类效果 i.e. Clustering performance evaluation/Clustering validity assessment.]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/105804487</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/105804487</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Tue, 05 May 2020 01:31:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先，sklearn的文档里有一些很老很老的方法的介绍，一般是需要gt_label，一般不需要，但是我看那些不需要真实标签的方法，都是在简单的测量聚类结果中每一个cluster的“聚集度”，感觉都很弱：https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#clustering-performance-evaluation



然后，看了...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Latex ieee paper首页标题下方插入跨分栏图片，并解决脚注问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/103951997</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/103951997</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Mon, 13 Jan 2020 05:21:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[先上效果图：



这是我的一片投到ieee icra 的会议投稿，用的ieee-conference 的latex模版。因为看到一些别的文章（如cvpr的文章比较常见）用了在首页放一大横排图片的排版，感觉很吸引眼球，于是也想模仿。于是各种查资料：

https://www.zhihu.com/question/68533668

https://tex.stackexchange.com/que...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux ubuntu Unreal 4 运行闪退]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/96736124</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/96736124</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Sun, 21 Jul 2019 17:11:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[按照Airsim 的document里的方法，装好了UE4和airsim，在./UE4Editor 的时候，提示我没有OpenGL 4.3，让我加-opengl3来运行unreal。

我加了这个指令之后，能弹出加载框从0%加载到100%之后，就闪退自动关闭，看terminal里的记录信息，没有找到什么error，偶尔几个warning感觉都不是关键，最后的输出是这个。


Engine cras...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[tensorflow tf.where使用方法，大于某个值为1,小于为0]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/94392063</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/94392063</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Mon, 01 Jul 2019 22:16:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[one = tf.ones_like(label)

zero = tf.zeros_like(label)

label = tf.where(label &lt;0.5, x=zero, y=one)


one是全为1的，zero是全为0。

tf.where的作用是第一项为true时，label等于x对应的内容；为false时，label等于y对应的内容
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[部分转] linux 命令处理批量改名操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/93037634</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/93037634</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Thu, 20 Jun 2019 14:56:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[假如我们需要批量替换文件后缀，从.xxx替换成.ip：


find . -name '*.xxx'| awk -F "." '{print $2}'|xargs -I'{}'mv ./{}.xxx ./{}.ip


假如我想批量把文件名从“帧-xxx.jpg”改为“frame-xxx.jpg”:


find . -name '*.jpg'| awk -F "-" '{print $2}'...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu 16.04 更新Nvidia驱动（CUDA driver）后循环登陆， 解决方法及正确安装新显卡驱动的方式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/91359464</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/91359464</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Mon, 10 Jun 2019 00:49:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[原来我的ubuntu16.04 + 1080Ti用的驱动（CUDA driver）是380.130，因为想用tensorflow-probability，要安装tf13，所以要cuda &gt; 9.0…………于是要装更高版本驱动，否则报错CUDA Driver Version 与 CUDA Runtime Version 不匹配（https://devtalk.nvidia.com/defaul...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ModuleNotFoundError: No module named 'gflags']]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/91357213</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/91357213</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Sun, 09 Jun 2019 21:02:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[ModuleNotFoundError: No module named 'gflags'， 需要pip 安装，然后就能用import gflags了～

（跟opencv-python反过来，是python-gflags）


pip install python-gflags
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ModuleNotFoundError: No module named 'cv2']]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/91357193</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/91357193</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Sun, 09 Jun 2019 21:00:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[No module named 'cv2', 需要pip 安装，然后就能用import cv2了～

（是opencv-python，不是python-opencv）


pip install opencv-python


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Mac xcode配置opencv + non-free contrib 包]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/86479888</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/86479888</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Tue, 15 Jan 2019 12:57:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果想使用用opencv4+non-free，可以直接使用brew下载安装，方便快捷省心：


brew install opencv --with-contrib

之后配置xcode环境的步骤：


在“Header Search Path”中输入​​​​​​​/usr/local/Cellar/opencv/4.0.1/include/opencv4/

在“Library Search ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用 gst-launch 小记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/84332087</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fanyue1997/article/details/84332087</guid><author>fanyue1997</author><pubDate>Wed, 21 Nov 2018 23:43:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天在tx2上接摄像头（微软的摄像头），可以直接使用下面的指令：


	
	gst-launch-1.0 v4l2src device=/dev/video0 ! autovideosink
	
	
后来，把摄像头接到笔记本上（macbook pro，parallel中使用ubuntu），修改了相应的device路径，也会报错，后来尝试了把autovideosink 换成 xvimagesink ...]]></description><category></category></item></channel></rss>