<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[哈哈哈哈哈]]></title><description><![CDATA[请多多指教]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; u014680339]]></copyright><item><title><![CDATA[MIT 6.824 2020 分布式系统 Lab1 Mapreduce 实验思路和代码分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/105246656</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/105246656</guid><author>u014680339</author><pubDate>Wed, 01 Apr 2020 15:22:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[2020 Lab1 Mapreduce一、流程图二、代码设计1.1 对象设计1.2 函数设计三、实例代码分析Master部分1.1 流程分析1.2 GetTask函数1.3  updateTask函数1.4  updateMaster函数worker部分2.1 入口函数：main/mrworker.go2.2 MapTask函数2.3 ReduceTask函数四、实验结果五、参考资料

一、流程图...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[学习笔记]CS330 - 2 Multi-Task & Meta-Learning Basics]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/102508472</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/102508472</guid><author>u014680339</author><pubDate>Sat, 12 Oct 2019 16:08:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[Lecture· 2  Multi-Task &amp; Meta-Learning Basics
Multi-Task Learning

models&amp;training
challengees
case stydy of real-world multi-task learning

Meta-Learning

problem formulation
general recipe o...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[学习笔记] Lecture 1 - CS330 深度多任务学习和元学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/102508186</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/102508186</guid><author>u014680339</author><pubDate>Fri, 11 Oct 2019 19:04:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里写自定义目录标题Lecture 1 课程介绍，问题定义和应用先修科目：本课程形式：课程研究内容介绍

Lecture 1 课程介绍，问题定义和应用

课程主页：http://cs330.stanford.edu/
先修科目：
CS229；之前有过强化学习经历最佳
TF：tensorflow
​	需要懂得基本的tensorflow
参考文档
本课程的话题（深度学习，强化学习）
1. 问题定义
2...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[linux 服务器配置jupyter notebook]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/92798073</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/92798073</guid><author>u014680339</author><pubDate>Tue, 18 Jun 2019 18:52:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[时间：2019年6月18日18:29:00
类型：#环境配置

1.背景
​		Jupter notebook远程访问服务器，利用服务器计算资源的同时，享受本地的图形化界面
2. 步骤
（1）登录服务器
# git bash
$ ssh yourname@hostip

（2）安装jupyter notebook
​			安装anaconda会默认安装好
（3）生成配置文件
$ jupter no...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[论文阅读]中文版 - deep learning]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/92638757</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/92638757</guid><author>u014680339</author><pubDate>Mon, 17 Jun 2019 15:53:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度学习 - LeCun、Bengio 和 Hinton 的联合综述
论文地址 Deep learning
时间：2019年6月10日10:11:47 - 2019年6月12日10:41:17
难度：简单，入门
编号：1
进度：1/3   23/52
方向：深度学习，计算机视觉
类型：综述

这篇论文发表在2015年5月27日的 Nature 上，译文首次发表在 优快云 上，由@kevin和@刘...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[论文阅读]中文版-AlexNet]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/92636680</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/92636680</guid><author>u014680339</author><pubDate>Mon, 17 Jun 2019 15:44:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[AlextNet -基于深度卷积神经网络的图像网分类
论文地址 ：AlexNet
时间：2019年6月16日11:05:09
难度：一般
编号：2
进度：2/2 23/52
方向：深度学习，计算机视觉
类型：经典网络

相关:
值得阅读：[我看AlexNet-Author: Zongwei Zhou | 周纵苇
](https://www.jianshu.com/p/58168fec534d)

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu 16.04LST 下安装Anaconda及Tensorflow]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/72459392</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/u014680339/article/details/72459392</guid><author>u014680339</author><pubDate>Thu, 18 May 2017 10:55:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、下载Anaconda并安装

官网下载地址：https://www.continuum.io/downloads/



下载完毕后，在terminal中到达文件所在位置



bash Ana.......(快捷键Tab) .sh

一路按回车键，中间记得输入一个yes就可以顺利完成安装。

安装完后，配置环境路径



# 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是...]]></description><category></category></item></channel></rss>