Rita's Blog

Linux安装Anaconda后出现的conda: command not found问题

wrt1213 — Mon, 05 Dec 2022 20:52:02 +0800

安装过程：终端没有出现(base)，且提示conda: not found尝试：一种解决方法但提示source: not found 尝试但是管理员没给权限最终解决方法：在~/.bashrc文件最后添加一行export PATH=$PATH:/home/Your_name/anaconda3/bin 保存后在终端输入问题解决

【笔记】Git及Github使用

wrt1213 — Sat, 09 Jul 2022 00:26:50 +0800

目录Git概述及安装Git常用命令设置用户签名（姓名和邮箱地址）“～/.gitconfig”初始化本地库查看本地库状态本地文件添加到暂存区提交本地库，形成历史版本修改文件历史版本信息版本穿梭（回溯历史版本）查看当前本地库中所有文件Git分支操作创建分支合并分支解决冲突的流程压缩历史（更改历史）团队协作团队内协作跨团队协作github使用前准备设置SSH Key添加公开密钥创建仓库（Repository）github操作本地库代码推送到远程库(push)pullclone加入团队pull requestIDE

Leetcode刷题：空间缩减思想

wrt1213 — Fri, 03 Jun 2022 16:40:36 +0800

167. 两数之和 II - 输入有序数组 11. 盛最多水的容器 240. 搜索二维矩阵 II 11. 盛最多水的容器

Leetcode刷题：双指针

wrt1213 — Fri, 03 Jun 2022 16:24:50 +0800

27. 移除元素 26. 删除有序数组中的重复项 283. 移动零 344. 反转字符串 844. 比较含退格的字符串 977. 有序数组的平方 80. 删除有序数组中的重复项 II 5. 最长回文子串 557. 反转字符串中的单词 III

Leetcode刷题：螺旋矩阵

wrt1213 — Fri, 03 Jun 2022 00:10:58 +0800

并不涉及什么算法 54. 螺旋矩阵剑指 Offer 29. 顺时针打印矩阵以上两个题目基本相同，但29的测试用例中包含了空矩阵，所以还是要先考虑这种情况。如果矩阵为空，就不能用获取矩阵列数。螺旋矩阵 II 59. 螺旋矩阵 II 螺旋矩阵 III...

李宏毅对抗生成网络 (GAN)教程（5）Evaluation

wrt1213 — Fri, 13 May 2022 22:40:32 +0800

为什么likelihood不行传统衡量generator的方法是算generator产生的数据的likelihood。给一些generator在训练时没有观察过的真实数据，计算产生这些数据的likelihood。但在GAN中无法计算产生某一种特定结果的几率，因为数据是通过复杂的神经网络生成的，而不是简单的分布。核密度估计Kernel Density Estimation 这种情况下无法判断需要生成多少个点才能估计分布，在实际应用中也会出现问题。 likelihood本身也未必代表输出的质量：如果

打印优快云博文

wrt1213 — Thu, 12 May 2022 22:08:31 +0800

F12后控制台输入 (function(){ $("#side").remove(); $("#comment_title, #comment_list, #comment_bar, #comment_form, .announce, #ad_cen, #ad_bot").remove(); $(".nav_top_2011, #header, #navigator").remove(); $(".csdn-side-toolbar,.template-box,.reward-user-box").remo

李宏毅对抗生成网络 (GAN)教程（4）Tips for GAN (WGAN EBGAN)

wrt1213 — Wed, 11 May 2022 23:31:34 +0800

在李宏毅GAN教程（3）的基础上增添修改内容文章目录JS散度不是很适合LSGANEBGANLSGAN（Loss-sensitive GAN）仍然存在的问题GAN for Sequence Generation 为了让GAN容易训练 JS散度不是很适合最原始的GAN量的是Pg和Pdata之间的JS散度；但是有一个严重的问题：可能两个分布没有任何的重叠，一方面的原因是由于image在高维空间中的分布其实是低维的流形（二维平面折叠在三维空间中），高维空间中的低维流形几乎是可以忽略的，高维空间中随意抽样只有非

李宏毅对抗生成网络 (GAN)教程（3）Unsupervised Conditional Generation

wrt1213 — Wed, 11 May 2022 02:40:53 +0800

之前做的是 supervised，收集了很多图片和对应的文字本节是unsupervised 的，收集不到他们之间的link

李宏毅对抗生成网络 (GAN)教程（2） Conditional Generation by GAN

wrt1213 — Wed, 11 May 2022 02:33:45 +0800

李宏毅GAN教程第二部分，Conditional Generation by GAN

李宏毅对抗生成网络 (GAN)教程（1）Introduction

wrt1213 — Wed, 11 May 2022 02:24:52 +0800

视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1tE411Z78A 在文章目录Basic idea of GAN生成器Generator判别器Discriminator两者关系一个实际的过程算法过程GAN AS Structure Learning生成器可以自己学习吗？（生成器就是Autoencoder中的decoder）可以的话，单独learn会有什么问题？（输出像素之间独立）判别器为什么不自己学习生成图片？（可以生成但是很卡（很慢））总结经过GAN，都可以解决 Basic

动手学深度学习第四章多层感知机练习（Pytorch版）

wrt1213 — Mon, 09 May 2022 00:41:04 +0800

学习《动手学深度学习》过程中完成的作业

动手学深度学习代码（三）：多层感知机 pytorch

wrt1213 — Sun, 08 May 2022 20:18:24 +0800

能自己实现的都重新写了函数。(pycharm) 文章目录多层感知机从零开始实现多层感知机简洁实现多层感知机从零开始实现 import torch from torch import nn import torchvision # 计算机视觉相关库 from d2l import torch as d2l from torch.utils import data from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt def g

动手学深度学习代码（二）：线性回归

wrt1213 — Sun, 08 May 2022 14:24:40 +0800

文章目录线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现线性回归的从零开始实现 #%% import torch import random from d2l import torch as d2l #%% #生成数据集 def synthetic_data(w, b, num_examples): #@save X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w))) y = torch.matmul(X, w) + b y += torch.norm

Leetcode刷题：二分查找

wrt1213 — Sun, 08 May 2022 09:00:00 +0800

结合leetcode题目整理了学习二分查找的过程和理解。二分本质上是求第一个满足某条件的数。如果题目具有二分性质，也就是所谓的题目具有单调性质。每次写之前要考虑：二分的边界二分条件怎么写 left和right怎么收缩多push一个inf会不会更好。（本质上来讲，就是考虑二分的边界内是不是一定存在答案，如按插入一个数时插入数大于数组中所有数字）关于nums.push_back(inf): 如果数列后加一个inf，变成{1,2,3,3,4,inf}，大于等于target的第一个就是4号位置，

Exp-normalize和LogSumExp技巧

wrt1213 — Mon, 18 Apr 2022 22:32:20 +0800

softmax模型中，会计算出模型输出然后将此输出送入交叉熵损失。对较大值进行指数运算时，可能会出现上溢 (overflow) 或下溢 (underflow) 问题。 Exp-normalize技巧使用softmax预测概率分布时， y^j=exp⁡(xj)∑k=1nexp⁡(xk)\hat{y}_{j}=\frac{\exp \left(x_{j}\right)}{\sum^{n}_{k=1} \exp \left(x_{k}\right)}y^j=∑k=1nexp(xk)exp(xj)

动手学深度学习 softmax：RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current

wrt1213 — Mon, 18 Apr 2022 16:17:51 +0800

pycharm无法多进程读取数据导致的报错问题描述：报错 RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase. This probably means that you are not using fork to start your chi

动手学深度学习：softmax完整代码（pytorch + windows+ pycharm）

wrt1213 — Mon, 18 Apr 2022 16:06:20 +0800

删去多余的演示部分，解决了图像无法显示的问题文章目录softmax手动实现softmax简洁实现遇到的问题pycharm无法多进程读取数据导致的报错pycharm绘图不显示/卡顿无法动态绘制图像PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。: '../data' softmax手动实现 import torch from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as plt from torchvision import t

解决Pycharm绘图报错：Error: failed to send plot to http://127.0.0.1:63342

wrt1213 — Sun, 17 Apr 2022 23:48:52 +0800

pycharm 2021.3.3专业版， python scientific模式使用plt.show()绘制的图像只能在工具窗口(SciView)中显示，无法使用弹出窗口，取消“在工具窗口显示”时会报错 error: failed to send plot to http://127.0.0.1:63342 使用plt.show()显示绘制的代码时遇到报错，图像无法正常显示。使用jupyter运行相同代码，绘图正常。几种常见原因/处理方法： option under settings > to

c++ 严重性代码说明项目文件行错误 C4996‘strcpy‘:

wrt1213 — Fri, 15 Apr 2022 18:16:06 +0800

使用字符数组操作strcpy()和字符串操作string.c_str()时出现错误，显示SIGNAL: SIGSEGV。使用strcpy(s1, s2)函数可以复制字符串 s2到字符串 s1。 string.c_str()返回当前字符串的首字符地址原代码 #include #include #include using namespace std; #pragma warning(disabl