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RSS订阅原创 conda中配置pytorch遇到的坑
不要随便升级conda，升级完以后conda就没法用了，报错ImportError: No yaml library available.解决方式是重装anaconda，但是又引发了terminal中无法使用命令的问题……一言难尽 在自己的conda环境中配置cuda时，尤其是下载了CUDA Toolkit (nvidia)，是会修改服务器显卡驱动的，进而引起异常。本此就是报错Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch，同时nvid.
2022-01-10 17:05:45
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原创 BTP项目quiz准备
1. Multi-Clip Feed Video logging Session 定义 Multi-clip feeds are live sessions that contain extra shots, different camera angles and slow motion replays of the action from the sport. 特征 Do not have graphics or commentary 多为慢动作，最重要的是确定运动员和赛事 需要log的点 示例 摄像
2021-11-16 23:05:16
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原创 win10中pycharm远程操作Linux服务器
win10中pycharm远程操作Linux服务器 连接服务器 有三种方式： winscp（目录式） putty（命令行式） win+r 输入mstsc，输入参数进入可视化界面 分别在linux和pycharm中创建项目文件夹，并建立映射 pycharm中只需存放代码，linux中需要存放代码和数据。linux中新建项目只需用conda activate env_name然后用git指令下载就行 注意指令中的python3可能写作python=3，而不是anaconda中没有python3 然后配置py
2021-09-15 20:11:57
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原创 2021-09-14
目标检测常见模型 难点在于输出层目标的个数不是确定的。如果讲图片切分成不同的小的部分，目标则可能会出现在不同的区域中，计算上吃不消。以下算法可以解决这一问题 R-CNN(Regions with CNN features) 通过selective research将图像分为2000左右个region proposals； 将所有的region proposals作为CNN的输入，输出区域特征； 将区域特征输入SVM分类器进行分类。 问题： 计算量还是很大； 不能实时计算； region proposa
2021-09-14 20:27:35
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原创 c++程序员python踩过的坑
a = [[1, 2, 3]] b = a[0] b.append(4) print(a) 写了200多行的python程序，调了一下午代码原来错这了…… python中这里不是简单的赋值，b相当于a[0]的引用，二者是连体的！ 要想摆脱a b 之间的关系需要用copy函数。我大意了，这python不守武德啊…… ...
2020-11-15 15:57:02
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原创 python console出现乱码问题
python console出现乱码问题 命令行中出现乱码，在设置中将图中所示选项改为utf-8即可。其余几个编码选项貌似与命令行无关
2020-11-13 11:37:58
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原创 python内存溢出
python内存溢出 用pytorch实现双向lstm，函数中出现栈溢出的情况，报错为 Process finished with exit code -1073741515 (0xC0000135) 调试发现list转化为tensor的库函数.tensor是很慢的，而且执行到一半自己灭了……说明他很吃内存。改成for循环逐行执行就ok了 ...
2020-06-16 16:50:06
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转载 面试
阿里 笔试：时间相当得赶，基本上会来不及。题目内容大多是一些智商题，概率论，操作系统、网络等基础题。只要是技术面，选择题都是从一个大的题库中随机抽取，而不是跟某个具体的岗位挂钩。比如一些概率题，会有考察贝叶斯公式的，一些智商题，可能需要你用到简单的动态规划来推算。个人认为，选择题部分主要还是在考察一个人的基本功还有他的知识面。 第二部分总共有三道大题，时间好像是两个小时，有点记不太清了。一般情况下...
2020-05-08 01:35:55
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原创 知识工程笔记1
待学习： python, one-hot, 步骤： 安装python+pytorch环境 数据转换成数学向量模式(把数据存成tensor, 可以自动求导) 编程求解模型参数 在学习过程中观察每一轮梯度下降验证集、测试集的F1-measure 概念： 查准率：正确预测数/模型预测总数 查全率：正确预测数/实体总数 F1-measure: 2查全率查重率/（查全率+查重率） 词的维度一般在500左右，需要试一试 很多细节是需要注意的（例如会出现多出的字符） 另： 寄存器：计算机的存储层次之中，寄存器（re
2020-05-07 23:56:51
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原创 北理工校赛1——船只定位
听了熊春光老师的题解，收获很多。在这里分享一下： 1. 突出亮点 相同的题目会有不同的解法。如何选择、优化、细化模型是关键。例如： 这里首先他加上了预处理，增加了数据的可靠性；另外用更加复杂且专业的指标衡量模型误差，这是与众不同的。摘要中准准确叙述了实验过程、结合数据说明结论，完成了对主干的概括。 增加了模型的说服力 2.有理有据 建模重在一个“建”字，论述模型是什么、如何建立起来的是很关键的。影响因素，确立变量，建立模型都要明确，不能一笔带过或是主观臆断。 这里很好的体现了优化过程，突出了亮点
2020-04-27 23:00:18
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原创 国赛数学建模北理工校赛1——题解1
老师讲解： 此题是典型的时间序列问题。 研究方向: 预测、分类、周期检测、异常值检测等。 问题重述：明确本课题研究的必要性；站在自己的角度，归纳此课题研究 问题分析：搜集资料，用现有的算法解释问题，明确其优缺点 抽象问题，确立建模方法 初步分析数据，从分布、波动幅度、周期性等方面阐述。数据量大则需作出图像。 判断异常值：（具体方法见后） (1)预测型:先根据已有数据构建模型做出预测，再利用误差（残差、平 均误差、平均绝对误差、均方误差、平均百分比误差和平均百分比误差置信区间、根据实际设置的阈值等）判断异常
2020-04-22 22:18:49
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原创 国赛数学建模——北理工校赛1
3.31组队参赛 很早就听过数学建模这样一个量级的比赛，也一直想着参加，但是没想到他来的这么快。导员突然在群里通知国赛校级选拔的消息，让我猝不及防地惊了一下。疫情原因，过去的一整个寒假都宅在家里，却并没有干任何实质性的事情。这建模比赛……心里还真没谱。算了，冲就完事了。问了几个同学，不是没兴趣就是已经组队了。无奈之下在群里发了“一缺二求带”，竟真就有人原意要我。没什么好犹豫的，我成为了他们队伍中的...
2020-04-02 22:36:27
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空空如也
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