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RSS订阅原创 python中的引用与内容修改
在Python中，当你将一个可变对象（如列表、NumPy数组或类似的数据结构）作为参数传递给一个函数时，对该对象所做的任何就地（in-place）修改都会影响到原始对象，即使函数没有显式地返回该对象。然而，通常为了代码的清晰性和可维护性，即使函数内部进行了就地修改，有些开发者也会选择让函数返回修改后的对象，这样调用者可以明确地知道对象已经被改变，或者可以选择不修改原始对象而是使用返回的新对象。数组已经被修改，随后返回这个已经修改过的数组是合理的（尽管在这个特定的例子中，由于。因此，答案是：是的，
2025-01-23 15:50:22
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原创 py报错：libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29‘ not found
py报错：libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29‘ not found
2024-04-03 14:26:47
1774
原创 python报错：Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with current PyTorch
python报错：Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with current PyTorch
2024-03-06 14:42:35
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原创 torch.jit.trace与checkpoint.checkpoint冲突：Could not export Python function call ‘CheckpointFunction‘.
torch.jit.trace与checkpoint.checkpoint冲突：Could not export Python function call 'CheckpointFunction'.
2024-03-06 11:23:42
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原创 vscode报错：sysctl: setting key “fs.inotify.max_user_watches“: Read-only file system
解决vscode报错：sysctl: setting key “fs.inotify.max_user_watches“: Read-only file system
2024-03-04 11:15:46
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原创 vscode连接docker报错：The remote host may not meet VS Code Server‘s prerequisites for glibc and libstdc+
The remote host may not meet VS Code Server‘s prerequisites for glibc and libstdc+
2024-02-20 14:48:57
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原创 Ubuntu 18.04 使用conda命令行安装pytorch 1.11，适配CUDA 11.x，并解决下载速度慢问题
pytorch官网：Start Locally | PyTorch上图文本内容可以在这下面复制conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 升级Pytorch到11.1 太慢了 增加时延先limit conda config --set remote_read_timeout_secs 3000.0 一般 1000.0就够了 ...
2022-05-27 09:43:00
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原创 5.26 Ubuntu 18.04 重装NVIDIA驱动
大概是这么个流程，命令文本可以复制下面的 执行卸载： 禁用Ubuntu自带驱动 编辑配置文件：sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf跳至最后一行添加：blacklist nouveau完成后执行：sudo update-initramfs -u重启：reboot Ctrl+Alt+F1/2/3…” 进入命令行界面 检查自带驱动是否已禁用 ：lsmod | grep...
2022-05-26 16:48:12
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原创 5.22.-25 CUDA Toolkit安装、wegt下载、显卡，GPU，显卡驱动，CUDA ，CUDA Toolkit之间的关系
CUDA Toolkit安装相关———deb 和 runfile 的区别ubuntu18.04.2 （双系统）安装cuda10.1（1050ti）_isErik的博客-优快云博客
2022-05-26 16:39:44
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原创 Ubuntu18.04 NVIDIA解决Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch
在跑isaacgym的legged robot的时候，发现显卡挂掉了，不能用CUDA，因此使用nvidia-smi来查看显卡信息，没有出现显卡信息，但出现下面的错误Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch这表明内核驱动与系统驱动不匹配查看驱动的内核版本cat /proc/driver/nvidia/version这一步可以看到内核版本kernel module的版本，我的是510.60.02通过
2022-05-22 16:06:46
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原创 5.19-5.20学习笔记
nm命令的输出包含三个部分：1 符号值。默认显示十六进制，也可以指定； 2 符号类型。小写表示是本地符号，大写表示全局符号(external); 3 符号名称。
2022-05-22 15:40:33
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原创 python绝对路径和相对路径
绝对路径是从根目录开始的路径，Win的根目录为C D F盘，Linux的根目录为/相对路径是从当前文件的所在的目录开始的，./表示当前文件所在的目录，../表示的是当前文件所在目录的父目录
2022-04-21 17:00:33
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原创 Ubuntu18.04安装tensorflow-gpu
conda create -n tfgpu tensorflow-gpu=2.1（试了试2,6不成功，2,1可以成功）
2022-04-19 17:04:50
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原创 4.13-4.15（Ubuntu18.04）--anaconda3、Isaac gym、Isaac sim
一、安装anaconda31.下载anaconda3：Anaconda | Anaconda Distribution2.在终端进入下载：cd Download 或 cd 下载3.运行.sh文件：bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh4.选项一个选no，其余的yes：“Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]...
2022-04-15 16:19:40
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原创 Sarsa（lambda）学习笔记
sarsa（lambda）是sarsa的升级版，当智能体获得奖励时，对当前路径中所有走过的元素进行更新 sarsa为什么是on-policy方法：因为sarsa策略根据Q表和e-greedy选择s的动作a，也根据相同的Q表以及e-greedy选择s’的动作a‘，因此采样策略和训练策略都是相同的，因此为on-policy...
2022-04-15 15:27:35
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原创 Win10+ubuntu18.04双系统安装
先按照第一个链接下载ubuntu18.04镜像文件以及rufus准备一个U盘，并把U盘备份，因为一会用到U盘的时候会将U盘格式化，接下来按照第二个链接安装启动盘，ubuntu安装以及设置的时候就不用看下面这个链接了Create a bootable USB stick with Rufus on Windows | Ubuntu接下来再按照第一个链接设置U盘启动并进行ubuntu安装就好了，这里要注意的是分区部分和启动项部分...
2022-04-08 12:47:54
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原创 深入浅出强化学习--原理入门（郭宪博士版本）--第二章作业（包含render画图函数参数学习）
gym render画图函数参数讲解以及深入浅出强化学习--原理入门第二章作业
2022-03-05 11:10:19
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原创 windows10，anaconda，python3.6，openai-gym安装测试以及遇到的问题---日志
openai-gym安装工具：anaconda prompt参考教程：win10下安装OpenAI Gym_pursuit_zhangyu的博客-优快云博客因为最近在上深度增强学习课，所以需要安装一个运行环境。这里面我安装一个anaconda和pycharm。好像代码不能够在spyder或者jupyter notebook运行。Anaconda在前面的博客中已经安装了anaconda，可以先创建一个环境，可以命名为gymconda install --name Gym python=3.5acti
2022-02-22 11:59:48
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原创 win10 + anaconda3 + python安装keras相关依赖：tensorflow-gpu并设置GPU支持
最近要学习深度学习，接触keras，发现其需要设置GPU支持以及几个python套件：Numpy、SciPy、Matplotlib、BLAS、HDF5。其中Numpy、SciPy、BLAS、HDF5都已经安装好，我需要做的就只是设置GPU支持、安装tensorflow-gpu、安装Matplotlib。一、获得GPU支持，安装tensorflow-gpu以及CUDA与cudNN特别简单的一步就可以创建好虚拟环境并安装tensorflow-gpu ：conda create -n tenso..
2021-10-31 18:06:31
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空空如也
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