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RSS订阅原创 远程SSH服务器端VSCode插件配置Codex
本文分享了通过VSCode远程配置Codex插件的详细步骤。核心方法是利用SSH端口转发解决服务器无法直连OpenAI的问题，主要包括：1）在SSH配置中添加RemoteForward端口转发；2）配置服务器代理环境变量；3）同步本地和服务器端的Codex认证文件；4）确保本地网络代理设置正确。文章还提供了登录异常时的解决方案，如上传本地auth.json文件到服务器。整个过程需注意端口一致性，配置完成后需要重启VSCode服务。该方案适用于需要通过代理访问OpenAI服务的远程开发场景。
2026-07-26 15:27:21
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原创 【最新！最简单】配置自己的pytorch+Cuda+cudnn环境镜像
这些组件是用于 GPU 加速的关键技术，而 PyTorch 依赖这些技术来提供高效的深度学习计算。然而，随着 PyTorch 的发展，安装过程已经变得更加简便。从 PyTorch 版本 1.3 开始，官方提供了包含 CUDA 版本的 PyTorch 预编译二进制文件。到conda直接在创建的conda环境中粘贴上述命令即可，如果遇到网络问题，可能需要自己配置下清华源，可见参考博客。随后进入python编译环境，输入以下命令检查是否安装成功。过去在安装 PyTorch 时，通常需要。
2026-02-01 13:10:32
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原创 Dataloader num_workers非零出现CUDA error: initialization error
Dataloader num_workers非零出现CUDA error: initialization error
2024-07-16 22:43:02
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原创 Linux运行.sh文件出现 ”-bash: ./run.sh: /bin/bash^M: bad interpreter: No such file or directory“ 错误
解决 ”-bash: ./run.sh: /bin/bash^M: bad interpreter: No such file or directory“ 错误
2024-07-14 16:57:16
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原创 关于torch版本不同，在使用crossentropy()时的一些问题
突然灵光一闪，我想看看两个torch环境是否一致，查了下，自己电脑torch版本是 1.12.1，服务器是1.7.0 ，我有点忐忑不会真是 torch版本问题把，于是我查了下 官网doc。查了下发现说是Cross_entropy的target参数得是 index形式，不能为one-hot。折腾了半天，查了很多资料，都说不能用 one hot，可是我自己试的又是可以的，真想qtmd。其标签必须为0~n-1，而且必须为1维的，如果设置标签为[nx1]的，则也会出现以上错误。看到这，真相rnmd，折腾了一晚。
2023-05-24 21:38:32
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原创 解决登录linux环境后每次都要source ~/.bashrc 使环境变量生效问题
关闭 shell 窗口后（我使用的是mobaxterm）再次打开发现环境变量失效了，查了很多解决方法，有说。等等，我都试了不知道为啥就是不行，最后看集群上别人的配置，参考了下解决。1、编辑 ~/.bashrc文件，末尾添加。
2023-05-20 19:26:43
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原创 ST-GCN 复现：遇到多GPU并行训练时使用nn.DataParallel遇到的nn.ParameterList()为空的问题
近期复现ST-GCN代码时，发现遇到一个问题，其开源代码使用了 nn.DataParallel() 进行多 GPU 并行训练，同时使用 nn.ParameterList() 来构建参数列表；经过确认，这是pytorch的bug，原作者是在torch1.2上开源的代码，本人使用的是torch1.7，会有这个问题。
2023-05-08 11:04:56
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原创 Matlab--图像处理之imshow遇到的uint8和double之间的弯路
最近在做图像处理时，用到imshow，发现时而正常时而不正常，查阅诸多资料，做个总结：1、imread() 返回的图像类型是uint8类型， 这时用imshow显示图像的时候， imshow会认为输入矩阵的范围在0-255， 如果imshow的参数为double类型的，那么imshow认为输入矩阵的值为0-1.（所以如果是double类型的矩阵数据，直接imshow的话，大于1的全都是白色）。2、matlab读入图像的数据是uint8，而matlab中数值一般采用double型（64位）存储和运算。
2020-12-23 13:26:45
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原创 关于非负矩阵分析算法学习的一些总结
1、概念：非负矩阵分解（NMF）是一种可以有效处理多变量数据的方法，是面对高维海量非负数据的一种特征提取和降维的方法，它不仅能达到维数约简，还能得到非负的数值结果，有很好的解释性。随着NMF算法的发展，为了更好地适应实际问题，各种改进的NMF算法层出不穷。但究其思想均是将目标矩阵V近似分解为两个非负矩阵W与H的乘积，即V≈WH。2、常用的两种代价函数：为了找到V≈WH的近似解，我们...
2020-01-02 14:19:56
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原创 小白学json一个实例
小白学json的一个例子搞了一天，最终用阿里巴巴的fastjson解决的。有关fastjson的安装 我使用的是maven只要在pom里面添加如下依赖 1 <dependency> 2 <groupId>com.alibaba</groupId> 3 <artifactId>fastjson</artifactId> 4 <version>1.1.23</versio
2017-08-01 14:42:55
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空空如也
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