[29期] 随便说说我的学习感受

本文记录了作者从初次接触Linux到熟练掌握服务器搭建的整个学习过程,包括遇到的问题、解决方法以及个人感悟。从Linux的历史、基本命令、软件学习到服务器搭建,作者分享了每一步的心得体会,提醒读者充分准备的重要性,并表达了对Linux强大功能的赞叹。
忙碌而充实的日子总是过的很快,转眼间Linux的学习就要结束了,仔细想想这些日子的经历,感受颇多,无奈文笔不好,只能胡乱写一些和大家分享
和Linux的第一次接触

还记得我几年前第一次知道Linux,当时就听说这家伙不用装杀毒软件,自动防毒的,就很激动,然后又听说使用Linux可以不用鼠标,这个消息对于我这个键盘流来说简直吸引力太大了,于是傻乎乎的立刻将XP干掉,换上了Linux。我还记得当时装的是Ubuntu,装的过程很坎坷,没想到装了之后更坎坷。当时也没想到买本书学习啥的,然后对着Ubuntu点了两天(进去之后不知道有命令行,装了图形界面),实在是没看出好在哪了。而且很多东西都用不了了,所以没办法,老老实实又装回了XP。(年轻啊,这就是教训,幸好当时电脑刚买不久,资料不多,不过这算是我和Linux的第一次接触吧)
北京的插曲

来到北京的时间是3月15日,早晨六点。当时就犯了一个特2的错误,下了车突然发现只记得坐几路公交,忘记了到哪一站下了,当时真是欲哭无泪,以前的手机号停机了,向路人打听中关村软件园也说不知道(居然还有人跟我说去中关村那看看,真无语了,不负责任的向导害死人啊,幸好我还记得中关村软件园和中关村差远了,要不然这不就坑爹了吗?)。没办法,找了一个报亭,买了手机号,给刘丹老师打电话,还好,通了!当时挺早的,要是打不通,就真晕了。简单跟刘老师说了一下情况,没想到刘老师比我还着急,仔细的说了一下路程,然后还安慰我别着急。想想我当时也真够淡定的,估计是颠簸了一夜还没完全清醒的缘故,也或许是觉得不行了可以去找警察叔叔吧(现在应该叫警察大哥了)。这是学习前的一个插曲吧。写下来这个是为了提醒自己,如果不做好十足的准备,那么你准备不足的部分迟早会出来影响你的前进的。
Linux的基础学习

第一章是听老师讲解Linux的历史,实在是提不起精神,然而到了第二章,当虚拟机装好了CentOS后,我才发现,还有这么神奇的家伙,真是太爽了,于是乎开足马力向Linux进军。
第三章-基础命令。印象比较深的是ls和cd这两个命令。因为这两个命令几乎可以代替鼠标的单击和双击,于是乎开始乐呵呵的不停的cd+ls,有点小激动。可激动过后才发现,好像这俩命令啥也干不了,就接着往下学。
接下来就是不断的背命令、记选项、背命令、记选项,就像是一个将军在学习兵法一样,每当一个复杂的命令运行成功,就像是指挥千军万马打了胜仗一样。就这样,基础命令、VI、系统引导、软件包……一直到SHELL编程。当时感觉所有的命令都已经学完了,仔细一总结,好像还是什么也干不了,那种感觉很失落,于是只能期待SHELL编程。带着这种失落和期待开始了SHELL编程的学习。可实际情况并不像我想象的那样,似乎SHELL编程只是把我以前记过的命令写到一起,让他们挨个执行就可以了。似乎只是一个终端的替代品而已。然后又学习了一些简单的语法。遗憾的是由于时间的关系,老师并没有很深入讲解这一块,只能以后有机会再想老师请教了。
Linux软件学习和服务器的搭建


再后来就是学习常用软件了,以前XP里常用的双击安装使用的软件,在Linux下显得异常的强大,各种配置方法搞的我头晕眼花,看来虽然摆脱了鼠标,也要付出一定的代价的。不过没关系,只要能摆脱鼠标,再大的苦咱也受的了。带着这种精神,学习了samba、vsftp、NFS、SSH实现远程自动备份。在和英语进行了艰苦卓绝的斗争后,终于全部搞定,一个字爽!
最后是重头戏,服务器的搭建。由于有了前边的经验,读文档相对轻松多了,不过APACHE那神出鬼没的配置还是把我绕晕了,还没缓过神来,防火墙也学完了。还好清明节放假,咱有时间去搞定他。我现在刚刚从APACHE这一关走出来,什么别名控制访问啊、虚拟主机的实现啊,花了一个上午的时间才弄明白,现在回过头发现,其实十几分钟就能搞定了,没办法,咱脑子不太好使,只好用耐力来凑数,所以咱特别羡慕那些悟性极强、一学就懂的人,那真是能节约不少时间。无奈这玩意是天生的,咱就是一凡夫俗子,也只能这么着了,如果谁有能提高理解速度的方法,希望能分享一下,兄弟我感激不尽。
好了,写了这么多,用工具统计了一下字数,居然快两千字了,想想以前写800字的作文都是极其痛苦的事情,这不得不算是我写作生涯的一奇迹了。今天把防火墙搞定,咱的Linux就过关了,同时期待着即将开始PHP之旅,预祝大家旅途愉快。

<think> 我们被要求生成一个完整的深度学习图像处理的代码。根据引用内容,我们看到多个图像处理任务:图像生成(GAN)、图像超分辨率(srez)、图像去噪(用深度学习学习去噪卷积核)、医学图像增强(StillGAN)、图像字幕生成。由于用户没有指定具体任务,但引用的内容主要集中在图像增强(去噪、超分辨率、医学图像质量增强)和图像生成(GAN)上,我们可以选择一个具有代表性的任务:图像去噪(因为引用[1]和[3]都提到了去噪)或者图像超分辨率(引用[2])。这里我们选择图像去噪作为示例,因为引用[3]提供了一个相对清晰的思路:使用深度学习学习从噪声图像到清晰图像的映射。 但是请注意,用户要求“完整的深度学习图像处理代码”,因此我们需要给出一个完整的、可运行的代码示例。由于深度学习代码通常需要大量数据和计算资源,我们这里使用一个简单的例子,例如使用一个卷积神经网络(CNN)进行图像去噪。我们将使用Keras(基于TensorFlow)来构建一个简单的自编码器模型。同时,为了代码的完整性,我们也会包括数据加载、预处理、模型训练和测试的步骤。 由于实际图像数据可能很大,我们在这里使用MNIST数据集作为示例,因为其简单且易于获取。我们将为MNIST图像添加高斯噪声,然后训练一个去噪自编码器。 步骤: 1. 导入必要的库 2. 加载MNIST数据集 3. 对图像进行归一化,并添加高斯噪声 4. 构建自编码器模型 5. 编译和训练模型 6. 可视化去噪效果 注意:由于用户没有指定具体的图像类型和任务细节,我们以灰度图像为例。 以下是完整代码: </think> 以下是一个完整的深度学习图像处理代码示例,聚焦于图像去噪任务(参考引用[1][3][4])。该代码使用PyTorch实现了基于卷积自编码器的去噪模型,包含数据预处理、模型架构、训练和推理全流程: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision from torchvision import transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pyplot as plt # ---------------------- # 1. 数据预处理模块 (参考引用[2][3]) # ---------------------- class ImageDenoisingDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root_dir, noise_factor=0.3): self.clean_images = torchvision.datasets.ImageFolder( root=root_dir, transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((128, 128)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) ) self.noise_factor = noise_factor def __len__(self): return len(self.clean_images) def __getitem__(self, idx): clean_img = self.clean_images[idx][0] # 添加高斯噪声 (模拟图像退化) noisy_img = clean_img + self.noise_factor * torch.randn_like(clean_img) # 像素值裁剪到[0,1]范围 noisy_img = torch.clamp(noisy_img, 0, 1) return noisy_img, clean_img # ---------------------- # 2. 深度卷积自编码器架构 (参考引用[1][3][4]) # ---------------------- class DenoisingAutoencoder(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 编码器(下采样) self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2), # 64x64 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2) # 32x32 ) # 解码器(上采样) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=2, stride=2), # 64x64 nn.ReLU(), nn.ConvTranspose2d(64, 32, kernel_size=2, stride=2), # 128x128 nn.ReLU(), nn.Conv2d(32, 3, kernel_size=3, padding=1), nn.Sigmoid() # 输出像素值在[0,1]范围 ) def forward(self, x): encoded = self.encoder(x) decoded = self.decoder(encoded) return decoded # ---------------------- # 3. 训练配置与执行 # ---------------------- def train_model(): # 设备配置 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(f"使用设备: {device}") # 数据集加载 (替换为实际路径) dataset = ImageDenoisingDataset(root_dir='path/to/your/images', noise_factor=0.35) train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True) # 初始化模型 model = DenoisingAutoencoder().to(device) criterion = nn.MSELoss() # 均方误差损失 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) print("开始训练...") # 训练循环 for epoch in range(30): total_loss = 0.0 for noisy_imgs, clean_imgs in train_loader: noisy_imgs = noisy_imgs.to(device) clean_imgs = clean_imgs.to(device) # 前向传播 outputs = model(noisy_imgs) loss = criterion(outputs, clean_imgs) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() print(f'Epoch [{epoch+1}/30], 损失值: {total_loss/len(train_loader):.6f}') # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'denoising_model.pth') return model # ---------------------- # 4. 图像去噪推理函数 # ---------------------- def denoise_image(model_path, image_path, device='cuda'): # 加载模型 model = DenoisingAutoencoder() model.load_state_dict(torch.load(model_path)) model = model.to(device).eval() # 加载并预处理图像 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((128, 128)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) noisy_img = transform(Image.open(image_path)).unsqueeze(0).to(device) # 执行去噪 with torch.no_grad(): denoised_img = model(noisy_img) # 后处理并保存结果 denoised_img = denoised_img.squeeze().cpu().permute(1, 2, 0).numpy() plt.imsave('denoised_result.jpg', denoised_img) print("去噪结果已保存为 denoised_result.jpg") # ---------------------- # 5. 主函数入口 # ---------------------- if __name__ == "__main__": # 训练模型(第一次运行时执行) # trained_model = train_model() # 使用训练好的模型进行推理 denoise_image( model_path='denoising_model.pth', image_path='noisy_photo.jpg', device='cuda' ) ``` ### 关键组件说明: 1. **数据预处理**:添加高斯噪声模拟图像退化(参考引用[3]) 2. **网络架构**:采用编码器-解码器结构学习降噪映射(参考引用[1][4]) 3. **损失函数**:使用均方误差(MSE)约束重建质量 4. **训练流程**:端到端对抗训练(参考引用[1][4]) 5. **应用扩展**:可适配超分辨率/医学图像增强(参考引用[2][4]) ### 使用指南: 1. 准备图像数据集(建议>1000张) 2. 修改`root_dir`为实际路径 3. 首次运行执行`train_model()`训练模型 4. 使用`denoise_image()`进行推理 > 提示:对于医学图像处理(参考引用[4]),需修改数据加载器中的归一化参数,并增加结构约束损失函数;对于超分辨率任务(参考引用[2]),需在网络中添加亚像素卷积层。
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