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RSS订阅原创 C++ ——STL 常用拷贝和替换算法
corp //容器内指定范围的元素拷贝到另一个容器中replace //将容器内指定范围的旧元素修改为新元素replace_if //容器内指定范围满足条件的元素替换为新元素swap //互换两个容器的元素。
2025-03-15 16:42:31
281
原创 C++——STL 常用的排序算法
sort // 对容器内元素进行排序reandom_shuffle // 洗牌 指定范围内的元素随机调整次序merge // 容器元素合并，并存储到另一个容器中reverse // 反转指定范围的元素。
2025-03-15 16:05:19
307
原创 C++——STL 常用的查找算法
find //查找元素find_if //按条件查找元素adjacent_find //查找相邻重复元素binary_search //二分查找法count //统计元素个数count_if //按条件统计元素个数。
2025-03-15 15:12:25
357
原创 C++ ——STL中常用遍历算法
常用算法主要是由头文件<algorithm> <functional> <numeric>组成。<algorithm>是所有STL头文件中最大的一个，范围涉及到比较，交换，查找，遍历操作，复制，修改等等。<numeric>体积很小，只包括几个在序列上面进行简单数学运行算的模板函数<functional>定义了一些模板类，用以声明函数对象for_each：遍历容器transfrom：搬运容器到另一个容器中。
2025-03-15 11:10:13
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原创 C++——STL 常用集合算法
/ 注意：两个集合必须是有序序列。//注意：两个集合必须是有序序列。//dest：目标容器开始迭代器。//dest：目标容器开始迭代器。//beg1：容器1开始迭代器。//end1：容器1结束迭代器。//beg2：容器2开始迭代器。//end2：容器2结束迭代器。//beg1：容器1开始迭代器。//end1：容器1结束迭代器。//beg2：容器2开始迭代器。//end2：容器2结束迭代器。
2025-03-13 20:41:11
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原创 Matlab中lfilter函数
scipy.signal.lfilter是 SciPy 库中用于实现线性滤波的函数，它基于对信号进行滤波。它的原理是通过递归的方式计算输入信号的滤波输出。
2025-03-06 16:31:36
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原创 nano编译器中关闭文件并退出的方法
命令终止进程，但可能会导致未保存的更改丢失。如果误按了保存或退出组合键，按。无响应，可以关闭终端或使用。通过这些步骤，你可以顺利关闭。取消操作，继续编辑。
2025-02-25 15:25:02
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原创 已解决：AttributeError: ‘FreeTypeFont‘ object has no attribute ‘getsize‘ 报错
【代码】已解决：AttributeError: ‘FreeTypeFont‘ object has no attribute ‘getsize‘ 报错。
2024-08-01 16:47:23
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原创 分布式训练loda模型报错
然后遍历原始state_dict中的每个键值对。在每个键名前面添加"module."前缀，然后将处理过的state_dict加载到模型中。去除每个键名"module."前缀，然后将处理过的state_dict加载到模型中。这样做的目的是确保在load分布式训练中保存的模型时，将键名中的".module"前缀去除掉，以匹配模型的结构。这样做的目的是确保在分布式训练中加载模型时，将键名中的".module"前缀添加回来，以匹配模型的结构。以上代码首先创建一个空字典。以上代码首先创建一个空字典。
2023-12-02 11:40:46
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原创 torch.rand()和torch.randn()的用法
2.torch.randn() 生成从标准正态分布（均值为0，标准差为1）中采样的随机数。也可以说生成的张量中的元素符合标准正态分布。内的任何值都有可能被生成，包括所有的实数值。torch.rand() 和torch.randn() 都是用来生成随机张量的函数。生成的是从标准正态分布中采样的随机数，因此它的值可以在负无穷到正无穷之间，而。内均匀分布的随机数是一种随机数生成方式，其中生成的随机数在区间。的随机数，也可以说生成的张量中的元素符合均匀分布。内的任何值都具有相同的概率分布。
2023-11-10 10:45:21
2206
原创 PyTorch中flatten() 函数的用法
此时x的维度是2×3×4=24，x = flatten(0) 和 x = flatten()的结果相同。被设置为0，表示从第一个维度（通常是批大小）开始展平。如果设置为其他整数值，则会从指定的维度开始展平。1.start_dim（可选参数）：指定从哪个维度开始展平张量。被设置为-1，表示展平直到最后一个维度。如果设置为其他整数值，则会在指定的维度结束展平。此时x是从1维度开始展开，最后的x维度为（2，3×4），也就是（2，12）(1). 首先随机定义一个满足正态分布的（2，3，4）的数据x。
2023-11-07 11:55:24
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原创 PyTorch中veiw()，reshape() 的用法及其区别
PyTorch的reshape函数返回的是原始张量的新视图，而不是副本，因此原始张量和新形状的张量共享相同的数据。同样的理由，不能将形状为（3，3）的张量reshape为形状为（1，8）的张量，原因也是元素总数不一样。x = x.view(x.size(0), -1) 就是将网络的上一层输出的shape从第一维度开始将后面的维度展平，例如:前一层的输出shape是（1，512，1，1）经过x = x.view(x.size(0), -1)之后就变成了（1，512）此外，当需要改变张量形状时，建议优先使用。
2023-11-07 10:48:54
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原创 单卡训练改为DistributedDataParallel训练
2.DistributedDataParallel (DDP)：All-Reduce模式，本意是用来分布式训练（多机多卡），但是也可用于单机多卡。是新一代的多卡训练方法。torch.distributed 库提供分布式支持，包括 GPU 和 CPU 的分布式训练支持，该库提供了一种类似 MPI 的接口，用于跨多机器网络交换张量数据。DDP通过Ring-Reduce的数据交换方法提高了通讯效率，并通过启动多个进程的方式减轻Python GIL的限制，从而提高训练速度。但速度较慢，且存在负载不均衡的问题。
2023-11-02 17:15:35
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原创 Python中得isinstance()函数
这时会发现，创建一个A对象，再创建一个继承A对象的B对象，使用 isinstance() 和 type() 来比较 A() 和 A 时，由于它们的类型都是一样的，所以都返回了 True。而B对象继承于A对象，在使用isinstance()函数来比较 B() 和 A 时，由于考虑了继承关系，所以返回了 True，使用 type() 函数来比较 B() 和 A 时，不会考虑 B() 继承自哪里，所以返回了 False。isinstance()函数是类似于type()函数的python内置函数，
2023-09-05 11:26:48
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原创 解决报错： RuntimeError: [enforce fail at /pytorch/third_party/gloo/gloo/transport/tcp/device.cc:127] rp
分布式训练前，终端先执行：export NCCL_SOCKET_IFNAME=lo。提示我找不到 my_username地址。
2023-08-16 15:57:25
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原创 c语言，c++语言中常用的一些占位符：%d，%f，%p，%s，%c等的含义及其解释
mf：输出的数据占m列，如字符串本身长度大于m，则突破获m的限制，将浮点型对象全部输出。%ms：输出的字符串占m列，如字符串本身长度大于m，则突破获m的限制，将字符串全部输出。%-m.nf：其中m，n含义同上，m为输出的宽度，n为保留小数位数，若浮点型对象长小于m，则在m列范围内，m前为负，浮点型对象左对齐，右补空格。%-mf：如果浮点型对象的长度小于m，则在m列范围内，m前为负，浮点型对象左对齐，右补空格。%m.ns：输出占m列，但只取字符串中左端n个字符，这n个字符输出在m列的右侧，左补空格。
2023-07-27 21:02:56
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原创 Pytorch中permute()，transpose()，view()函数
比如原向量中(1, 2, 3, 4)，1的下标是0，2的下标是1，3的下标是2，4的下标是3；**这个意思不是torch.transpose()只能作用于二维向量，它的意思是一次只能进行两个维度的转置，如果需要多个维度的转置，那么需要多次调用transpose()。2.维度变换函数是进行的浅拷贝操作（只复制了指像某个对象的指针，新旧对象还是共享同一块内存）即view操作会连带原来的变量一同变形，这是不合法的，所以也会报错；而tensor.view()维度变形函数的要求是需要Tensor的内存连续。
2023-07-26 11:19:43
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原创 numpy.empty的用法
不同，它不会将数组值设置为零，因此可能会稍微快一些。另一方面，它需要用户手动设置数组中的所有值，应谨慎使用。依给定的shape, 和数据类型 dtype, 返回一个一维或者多维数组，order：是否在内存中以C或fortran(行或列)顺序存储多维数据。dtype：指定输出数组的数值类型。shape：返回空数组的维度。，为随机产生的数据。
2023-07-14 10:45:53
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原创 实现二维数组或多维数组排序得方法
意思根据给定参数从最后一个参数开始进行排序，如果最后一个参数给定的值相同，则根据倒数第二个参数进行排序，以此类推。例：mat= [1.+2.j 3.+4.j 5.+6.j]实部： [1. 3. 5.] 相当于：np.real。虚部： [2. 4. 6.] 相当与：np.imag。((a[:,1],a[:,0]))是一个。，先用实部，然后用虚部排序一个复杂数组。
2023-07-11 10:36:29
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原创 qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin “xcb“ in ““ even though it was found.（解决办法）
报错：（在以安装pyqt5的情况下）环境：ubuntu16.04。
2023-06-16 09:37:46
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原创 torch.cat ( )和 np.concatenate() 的用法
axis参数为指定按照哪个维度进行拼接，上述的例子中A为[2,3] B为[2,3]，设置axis=0则代表着按照第一维度进行拼接，拼接后的尺寸为[4,3]除了第一维度的尺寸发生变化，其他维度不变，同时也说明，必须保证其他维度的尺寸是能对的上的，如果x1为[5,4],x2为[5,3],在这里如果还设置axis=1的话，则会报错，因为x1和x2的第二维度尺寸不相等，无法拼接。E=torch.cat((A,D),0)就表示按维数0（行）拼接A和B，也就是竖着拼接，A上B下。即所谓的维数0和维数1.
2023-06-12 20:35:48
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原创 np.where() 和 np.argwhere()的用法
1.np.where(condition,x,y) 当where内有三个参数时，第一个参数表示条件，当条件成立时where方法返回x，当条件不成立时where返回y。
2023-06-07 12:00:29
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原创 【torch.nn.init】初始化参数方法解读
稀疏矩阵：将2D输入张量填充为稀疏矩阵，其中非零元素将从正态分布N ( 0 , 0.01 ) N(0,0.01)N(0,0.01)中提取。正态分布：从给定均值和标准差的正态分布N(mean, std)中生成值，填充输入的张量或变量。xavier_normal 分布：用一个正态分布生成值，填充输入的张量或变量。kaiming_normal 分布：用一个正态分布生成值，填充输入的张量或变量。均匀分布： 从均匀分布N(a,b)中生成值，填充输入的张量或变量。正交矩阵：用一个(半)正交矩阵填充输入张量。
2023-04-27 11:25:45
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原创 python——numpy中 np.std( )的用法
dtype： dtype, 可选，用于计算标准差的类型。对于整数类型的数组，缺省值为Float 64，对于浮点数类型的数组，它与数组类型相同。out： ndarray, 可选，将结果放置在其中的替代输出数组。它必须具有与预期输出相同的形状，但如果有必要，类型(计算值的类型)将被转换。axis： int, 可选，计算标准差的轴。默认情况是计算扁平数组的标准偏差。计算沿指定轴的标准差。返回数组元素的标准差。x： array_like，需计算标准差的数组。ddof： int, 可选，Delta的自由度。
2023-04-26 20:06:59
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原创 python torch.div( ) 函数使用说明
参考链接: torch.div() 二.解释： Divides each element of the input input with the scalar other and returns a new resulting tensor. outi = inputi / other if input is of type FloatTensor or DoubleTensor ,other should be a real number, othe
2023-04-24 16:14:40
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原创 Python [ ]、[:]和[::]的用法
例如 str_list[1:4] 表示访问 str_list 序列中的第二到第四个元素 (str_list[1]，str_list[2]，str_list[3])，不包含 str_list[4] 元素。str_list[:4] 表示访问这个序列的第一到第四个元素 (不包含 str_list[4] 元素)，str_list[4:] 表示访问第五到最后一个元素。翻转序列的元素，例如 str_list[::-1] 表示翻转取序列中的元素， str_list 序列中的元素。[ ]： 主要是取序列中的一个元素，
2023-04-23 10:51:25
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原创 python combinations（）函数
Python 中的itertools模块主要时创建一个迭代器，返回iterable中所有度为r的子序列，返回的子序列中的项按输入iterable中的顺序排序。
2023-04-13 15:09:16
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原创 Linux安装nvidia遇到的问题you appear to be running an x server please exit x before installing
对于其他的 linux 版本，如果桌面系统是基于 gdm 类型，应该把命令中的 lightdm 改为 gdm 即可；非这两种桌面系统类型的，百度一下你的 linux 版本关闭 X 服务的相关命令吧。查看哪些程序在占用nvidia.nvm就可以了，可直接通过 sudo kill -9 [`pid`] 杀死相对应的进程即可。之后就会安装成功，本人安装时遇到了这两个问题，如有其他问题欢迎大家提出。可直接重启服务器解决此问题。kill 杀不死的进程。下载自己对应的版本即可。
2023-04-11 11:04:30
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原创 yaml.load()报错 TypeError: load() missing 1 required positional argument: ‘Loader’ 的解决方案
由报错信息可见：yaml的load函数缺少"Loader"这个参数，这是因为 yaml 5.1 版本后弃用了 yaml.load(file) 这个用法。Yaml 5.1 之后的版本为了加强安全性要求指定具体的 Loader，禁止执行任意函数。以上两种方法任意一即可。
2023-04-07 15:14:36
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空空如也
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