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RSS订阅原创 为什么 RDM（不相似度矩阵）可以表示表征空间几何结构，而相似度矩阵不可以？
RSA 的目标不是比较“单个响应信号”，而是比较“表征结构”。RDM 提供了一个与尺度、单位、空间变换无关的结构表达，确保不同脑区/模型/物种的数据可以在同一个几何空间里比较。最近在学习相似性表征RSA（Representational Similarity Analysis）,发现RSA的计算必须经过RDM（不相似矩阵），所以好奇为什么RSA要这样做，**为什么不直接计算相似性再进行相似性计算？**查询资料后在此小记。
2025-11-04 18:05:10
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原创 小白入门——深度学习模型搭建
小生对于代码最多的是将github上前辈们的代码拿下来跑一跑，对代码的框架没有一个完整的认知，今天花了点时间整理学习了一下，记录在此~前向传播 → 计算损失 → 反向传播（Backward）→ 更新参数。：只包含前向传播（forward 函数）。损失函数（Loss Function）二、以pytorch为例的示例代码。优化器（Optimizer）
2025-10-24 19:07:19
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原创 带条件筛选的列表推导式
平时我们处理的数据一般都在同一个文件夹下面且文件后缀一致，仅命名不同，因此可以通过“**带条件筛选的列表推导式”**来高效的完成。①满足条件：用 “表达式” 处理该元素，将结果加入新列表；生成的列表只包含 “目录下所有 .npy 文件的完整路径”遍历结束后，得到一个只包含满足条件元素的新列表。1.遍历 “可迭代对象” 中的每个 “元素”；四、后期还可对列表进行排序，或者奇偶选取等操作。②不满足条件：跳过该元素，不加入新列表；
2025-10-24 18:09:17
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原创 python常用依赖库——argparse（解析命令行参数）
用户运行时，python script.py --epochs 200 和 python script.py -e 200 效果一致。长参数：以 – 开头，名称较长（如 --epochs），可读性强；短参数：以 - 开头，单个字母（如 -e），输入便捷。其中.add_argument()的基础结构如下。python常用依赖库——
2025-10-24 15:03:48
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原创 在没有图形界面（X Server）和浏览器的 Linux 服务器上，如何使用jupyter notebook
使用 Jupyter Notebook，核心是让本地电脑的浏览器访问服务器上的 Jupyter 进程。示例：将服务器的8888端口映射到本地的8888端口（端口可自定义，如本地用9999避免冲突）在没有图形界面（X Server）和浏览器的 Linux 服务器上，依然可以通过。打开本地电脑的浏览器（如 Chrome、Edge），
2025-10-09 16:16:25
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原创 Batch Normalization和Layer Normalization
Batch Normalization（批标准化）和 Layer Normalization（层标准化）是深度学习中两种常用的标准化技术，用于缓解训练过程中的 “内部协变量偏移”（Internal Covariate Shift）问题，加速模型收敛并提高稳定性。即：针对网络某一层的单个样本，计算该样本所有特征通道（或神经元）的均值和方差，再进行标准化（不依赖批次内的其他样本）。即：在每个批次内，针对网络某一层的所有样本，对每个特征通道（或神经元）单独计算均值和方差，再进行标准化。
2025-09-26 11:50:28
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原创 pytorch,torchaudio,torchvision是什么关系？为什么一定要兼容
torchaudio 和 torchvision 的代码直接调用 torch 的内部接口（如张量操作、CUDA 加速、神经网络层）。：同样基于 torch 开发的计算机视觉库，提供图像加载、数据增强、预训练模型（如 ResNet、YOLO）、图像处理工具（如归一化、转置）等，专注于视觉任务（如图像分类、目标检测）。：基于 torch 开发的音频处理库，提供音频加载、特征提取（如梅尔频谱）、音频增强、预训练模型（如语音识别模型）等功能，专门用于音频相关任务（如语音识别、声纹识别）。
2025-09-22 21:50:27
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原创 windows系统报OSError: Incorrect path_or_model_id: ‘E:\A_study‘如何解决
（1）正常复制路径（Ctrl+C）在文本编辑器（如 VS Code、记事本）中粘贴（Ctrl+V），在 Python 字符串中，\ 是转义字符（如 \t 代表制表符），导致路径被错误解析。那么如何在windows系统的中快速解决这个问题呢？：使用双反斜杠 \ 代替单反斜杠 \。
2025-09-22 11:36:33
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原创 Tokenizer的属性有哪些？
词汇表字典，键为子词 / 单词，值为对应的整数 ID（如 {“[CLS]”: 101, “hello”: 7592}）。：填充（[PAD]）的位置，“right”（右侧填充，如 BERT）或 “left”（左侧填充，如 GPT）。：词汇表大小，即分词器包含的所有子词 / 单词的总数（如 BERT 基础模型通常为 30522）。：掩码标记（如 [MASK]），用于掩码语言模型任务（如 BERT 的 MLM）。：分隔标记（如 [SEP]），用于分隔句子对（如 BERT 的句间分隔）。示例：查看分词器属性。
2025-09-19 11:45:04
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原创 Jupyter Notebook 找不到新建的虚拟环境的 kernel如何解决？
重启 Jupyter Notebook：关闭当前的 Jupyter Notebook 服务，然后重新启动，查看新建笔记本时是否可以选择新添加的虚拟环境内核。，可能是因为没有在虚拟环境中安装ipykernel库或者没有将虚拟环境的内核注册到 Jupyter。在激活的虚拟环境中，运行命令pip install ipykernel。运行命令conda activate 你的环境名称。
2025-09-18 14:40:52
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原创 events.out.tfevents文件的读取与可视化
需要的工具包：Tensorbord读取的步骤：①先转到events.out.tfevents所在的文件目录下命令：cd dir(所在文件夹目录)②tensorboard --logdir dir(文件所在文件夹) ③firefox浏览器打开第二部生成的网址，例如http://ubuntu122:6006/以上内容仅为自己学习记录所用。...
2022-05-24 11:29:47
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空空如也
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