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原创 跨网连接vscode

实现vscode跨网连接,居家也能办公!!!

2025-04-02 16:56:38 1146

原创 客户机用vscode连接局域网内主机

SSH分为客户端 openssh-client 和服务器 openssh-server,如果只是登录其他机器则只需要安装openssh-client,如果想通过其他机器登录本台机器,则需要安装 openssh-server。ubuntu默认安装了openssh-client。

2025-04-02 12:03:10 219

原创 深入理解贝尔曼公式(state value、Bellman equation)

深入讲解强化学习中的state value、action value、贝尔曼公式

2025-03-01 19:48:35 826

原创 深入理解梯度下降、拉格朗日对偶与正则化(1)

深入等高线梯度、拉格朗日函数及拉格朗日对偶问题

2025-02-24 16:08:13 812

原创 一文深刻理解BN、LN、IN、GN、WN五种归一化方式的原理及代码实现

对五种常见的Normalization方式(BN、LN、IN、GN、WN)进行清晰明了的介绍,帮助你更快更好地理解相关内容

2025-02-18 21:16:46 902

原创 强化学习基本概念(state、Action、Policy、Reward、Trajectory、Return、Discounted Return、Episode)

针对强化学习中的基本概念进行介绍与理解,深入浅出理解强化学习中的十个关键概念

2025-02-16 23:03:48 816

原创 论文导读:读论文正确的顺序

讲述读论文正确的顺序

2025-02-11 15:29:20 113

原创 ubuntu自定义添加字体

(下载渠道有多种,可以根据自己的需要去网上找对应的资源)

2024-12-10 12:12:51 327

原创 ubuntu24.04配置vscode、anaconda、cuda、cudnn、pytorch

一文速通ubuntu24.04下vsode、anaconda、cuda、cudnn、pytorch安装

2024-12-09 20:55:44 485

原创 ubuntu24.04安装搜狗输入法(解决系统自带的fitcx5与搜狗输入法的依赖fcitx (>= 1:4.2.8) 冲突的问题)

本文基本上是基于创作的,进行了些许的补充。部分ubuntu24.04系统之所以安装不上搜狗输入法,主要是因为自带的fitcx5与搜狗输入法的依赖冲突。

2024-12-09 17:15:18 1463

原创 彻底解决安装向日葵的各种问题(未安装libgconf-2-4、windows连接ubuntu系统一直卡在正在建立远程连接等问题)

解决ubuntu向日葵安装遇到的问题

2024-12-06 16:29:50 3813 1

原创 ubuntu修改硬盘名称,一文速通!!!

一文看懂如何给ubuntu中的硬盘重命名

2024-12-06 15:37:43 661

原创 rolabelImg标注的旋转框标签文件转换成labelImg标注的垂直框标签文件

【代码】rolabelImg标注的旋转框标签文件转换成labelImg标注的垂直框标签文件。

2024-11-14 15:53:09 130 1

原创 python基本数据类型与基础语法

【代码】python基本数据类型与基础语法。

2024-07-10 15:16:15 143

原创 python字符串处理函数

处理python字符串的一些基本函数

2024-07-10 15:12:45 107

原创 conda基本操作

有些时候已经配置好了虚拟环境中的各种依赖和包,可以直接使用,但是为了防止某些项目的依赖包版本和已配置好的包有冲突,另一方面重新配置依赖包又比较麻烦,因此可以将已经配置好的环境复制一份,在备份上进行某些包的版本变更。然后根据自己的cuda版本去pytorch官网找对应的pytorch版本,建议通过conda命令安装。安装好之后通过以下命令来查看 pytorch 是否可用及对应的版本号。首先查看自己服务器的cuda版本。

2024-07-05 10:38:30 205

原创 python推导式基础用法

介绍了推导式的一些基本用法,包括列表推导式、字典推导式、集合推导式

2024-06-27 18:36:49 274 1

原创 python中的类变量、类方法、及静态方法

以一个简单的学生实例创建为例,实现每创建一个学生实例,学生数量就+1的功能,以下代码分析了对类变量两种访问方式的区别,第一种是通过实例来访问,第二种通过类本身来访问。

2024-06-27 16:50:04 623

原创 SVM的直观理解

对数据进行分类。如图1场景,在这个二维空间中,怎么样才算是比较好的数据分类情况呢?图1毫无疑问,应该是红色实线是较为理想的分类方式。试想在蓝色和绿色分类的情况下,如果现在新进来一个数据,靠近边界线,那么这个数据被错误分类的可能性会非常大,但是如果是红线分类的情况下,就会有一个相对较大的缓冲区(也被称为margin),也可以理解为容错区域。如图2所示。这个间隔会将两类数据所处的空间分隔开,这个间隔可以体现两类数据的差异大小。

2023-12-13 23:52:03 631

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2023-03-14 20:12:48 1297

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