- 博客(13)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 GPU 服务器配置记录 （二）安装配置 Anaconda
GPU 服务器配置记录 （二）安装配置 Anaconda下载在 清华源镜像 下载对应的版本。安装执行命令，并采用默认配置安装。bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh 配置执行命令 conda config --set show_channel_urls yes 生成 conda 配置文件。编辑 ~/.condarc 如下：channels: - defaultsshow_channel_urls: truedefault_channels:
2022-05-09 10:26:22
333
原创 GPU 服务器配置记录（一）
GPU 服务器配置记录 （一）最近显卡降价，新配了一台服务器用于开发。以下为服务器配置过程的记录。Ubuntu 挂载硬盘STEP 1 查看硬盘状态输入命令 sudo fdisk -lDisk /dev/loop0: 4 KiB, 4096 bytes, 8 sectorsUnits: sectors of 1 * 512 = 512 bytesSector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytesI/O size (minimum/
2022-05-07 20:32:42
673
原创 基于 ESP32 的 LCD 模块（ST7789）开发
基于 ESP32 的 LCD 模块开发硬件连接| ESP32-DEVKIT-C | LCD 引脚 | 备注 || :------------: | :------: | :-----------: || GPIO 25 | | 无 || GPIO 23 | SDA | 数据 || GPIO 19 | SCL | 时钟 || GPIO
2021-10-25 22:53:35
7104
2
原创 Pyinstaller 打包问题 （1）
项目中使用了 folium 地图库以及pyproj地理坐标转换库。Pyinstaller 打包出现异常。解决方案如下：No module named 'pyproj._datadir解决方案：在 *.spec 文件中作如下修改：在 hiddenimports 中添加 pyproj.datadirFileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\Users\natha\AppData\Local\Temp\_MEI3090
2020-09-10 16:06:25
1213
2
原创 基于 Raspberry 3B+ 的可移动测试平台 (2)
基于 Raspberry 3B+ 的可移动测试平台 (2)evdev 手柄映射表概述使用evdev 获取手柄输入。（安装：pip install evdev，相关教程略）手柄如下图所示，按键明明参考PS4 手柄。按键映射 event code取值 event val说明L13101,0按下为 1 释放为 0L220 - 255释放为 0 按下最大值为255L33171, 0按下为 1 释放为 0R13110按下为 1 释放为 0
2020-07-20 16:59:13
185
原创 傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换的联系
对于连续时间傅里叶变换：∫−∞∞x(t)e−jωtdt(1)\int_{-\infty}^{\infty } x(t)e^{-j\omega t} dt \tag 1∫−∞∞x(t)e−jωtdt(1)傅里叶变换要求时域信号绝对可积，即有：∫−∞∞∣x(t)∣dt<∞(2)\int_{-\infty }^{\infty } \left| x(t) \right| dt<\infty \tag 2∫−∞∞∣x(t)∣dt<∞(2)如果不满足 （2）式，那么给x(t)x(t
2020-07-20 08:56:10
200
原创 基于 Raspberry 3B+ 的可移动测试平台 (1)
文章目录必要环境配置切换国内源Python 版本切换pip 换源XBOX 手柄支持开启硬件接口添加WIFI支持必要环境配置切换国内源备份源文件sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.baksudo cp /etc/apt/sources.list.d/raspi.list /etc/apt/sources.list.d/raspi.list.bak修改软件更新源执行sudo nano /etc/apt/sources.l
2020-07-15 19:25:01
202
原创 高斯分布公式推导
设真值为 θθθ, x1,x2⋯,xnx_1,x_2⋯,x_nx1,x2⋯,xn为 n 次独立测量值, 每次测量的误差为ei=xi–θe_i=x_i–θei=xi–θ，假设误差eie_iei的密度函数为 f(e)f(e)f(e), 则测量值的联合概率为nnn个误差的联合概率，记为:L(θ)=L(x1,x2,⋯,xn:θ)=∏i=1nf(ei)=∏i=1nf(xi−θ)\begin{aligned}L(θ)&=L(x_1,x_2,⋯,x_n:\theta) \\&= \pr
2020-07-14 11:34:02
3362
原创 数据分析基础教程 （2）
数据分析基础教程 （2）文章目录数据分析基础教程 （2）MatplotlibSeabornSeaborn 的主题管理Seaborn 的调色板Seaborn 分布图Scipy 基础教程回归分析插值MatplotlibMatplotlib是Python绘图的始祖。现阶段的大部分高级绘图包如 Seaborn、holoviews、ggplot及 Pandas中的 plot()函数等都是基于 Matplotlib 定制的。换而言之，那些高级绘图包能做到的事，Matplotlib也能做到，只是可能需要长时间的调试
2020-07-08 15:15:38
807
原创 数据分析基础教程 ( 1 )
数据分析基础教程简介NumpyNumPy是Python的一种开源的数值计算扩展，可用来存储和处理大 型矩阵，比Python自身的列表结构要高效得多。NumPy底层使用 BLAS 作为向量，各种运算的速度也得到大幅提升。它主要包括：强大的N维数组对象Array；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C、C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数，使 NumPy 和稀疏矩阵运算包SciPy的配合使用更加方便。 另外，NumPy中的数据类型在 P
2020-07-07 16:24:23
1063
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人