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RSS订阅原创 完美解决Tensorboard: No dashboards are active for the current data set.问题
个人认为tensorboard代码写的有问题。一般情况下检查这几个地方都可以解决假设events文件储存在~/mine/anet/runs/model1/中。
2025-04-02 16:18:55
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原创 使用BrainnetViewer展示脑连接（包括制作edge）
实际上用BrainNetViewer来展示连接或脑区的人已经越来越少了，因为一旦连接增多，表示就非常不清晰。但作为一个经典的软件，还是有必要去了解。配置就不多说了，直接进入正题点击load file:可以看到有四个可以导入文件的地方。
2024-11-19 16:13:35
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原创 使用pandoc将latex转换成word（带参考文献）
这样生成的word是没有参考文献的（参考文献处用空格取代），但可以满足最基本的需要。自己使用latex，但导师只会用word，批改起来非常不方便，只能转化成word。cd到目录下直接使用命令。
2024-11-19 15:02:23
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原创 使用Pandoc将latex转换word出现unexpected end of input
使用IEEE模版，编译时没有任何问题但使用Pandoc转换时却出了问题，全网找不到一个具体的解决方案，这里记录一下此处显示报错位置在704行，实际上去文件根本没有704行，最后一行是end{document}，所以没有办法通过pandoc的报错定位。
2024-10-12 09:37:59
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原创 linux和mac安装+配置circos(
一定要下载完这两个包，GD才会work，要不然会报错，且-modules显示也是fail。官网的教程说的很明白，但是很多包都已经过时了需要在网上找。一般来讲，所有包的安装都不会太困难，除了GD。1.是因为官网给的链接下出来的tgz无法解压。2.我的电脑安装后GD照样是fail的。，进入这个地址下一个.tgz。第二点的原因在于，官网的情况。，进入这个地址，按部就班。GD安装困难有以下几点。搞了一天终于配置成功。
2024-07-25 17:48:53
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原创 下载了多个conda重新配置环境
可以看到仿佛是环境下还有环境，此时activate是找不到的。这是因为系统安装了两个conda，在我这里一个安装到了。文件夹下，此时重新配置环境即可。
2024-06-20 09:49:52
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原创 Linux安装Matlab傻瓜教程
此时matlab会跑到上面来，我们就可以cd到它了。Linux安装是挂载在硬盘外的，需要重新挂载。默认即可，sudo后不会显示无法创建。不选择指定用户，其他按默认。
2023-11-22 17:02:14
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原创 快速理解并计算双样本T检验(带例子)
总而言之，双样本T检验可以根据统计学的方法算出两组样本之间的差异，并且判断是否有足够的信心支持或者拒绝假设。例如，在做脑科学研究中，我们可以通过各种方法输出正常被试和抑郁症患者的一系列指标，然后通过T检验观察两组人是否有差异，从而得出正常被试和抑郁症患者的大脑存在差异。
2023-11-16 10:00:14
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原创 如何在Python中将所导入文件按序号进行排序？
写代码时导入复杂文件名的文件需要耗费很多脑细胞，尤其是在对他们进行排序的时候，更是如此。我身边好多同学通过手动操作，手动改名，批量改名和开头➕00等方式让文件名顺利排序，但这些都不是最简单的方法，下面我将介绍我所知道的文件导入方法。注：此方法看似很麻烦，其实很简单。
2023-03-31 11:29:45
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原创 快速理解深度学习中的latent code潜在编码
latent code，laten space，latent represtentation
2022-11-28 16:13:11
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原创 深入理解配准任务中的STN
做配准工作已经有一段时日，在有idea后就一直在写文章，工作中把每个模块当成黑箱子在用。直到最近深入研究才发现自己的知识有多么浅薄，所以决定从最基层开始慢慢理解配准这个任务，本篇文章写出本人对STN浅显的理解。
2022-09-23 11:20:25
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原创 关于Spatial Transformer Networks(STN)如何学习参数
STN是很基础的块，网上大多数文章只是讲了STN是如何进行前向传播的，我相信大多数人好奇的是这样一个无监督的块是如何自我学习的。网络结构如下图所示一、网络结构简介1.localisation net一个多层的CNN网络，输入是图片或者特征图，输出为包含六个参数的θ\thetaθ矩阵。2.Grid generator根据θ\thetaθ矩阵和原图U的坐标（系），得到变换后的新图V的坐标（系）3.Sampler根据新图V的坐标（系）和原图U的像素值，赋予新图以像素。二、整体定性输入一张图片或特
2022-02-16 13:51:48
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原创 5分钟理解transformer中的decoder
transformer中decoder和encoder是非常像的。先假设decoder是一个独立的块，研究它的输入和输出。一、Autoregressive（自回归）如果把decoder当成一个黑匣子，这个黑匣子先接受一个特殊符号begin，说明预测开始，第一个输出的字符为“机”，那么A再输入进decoder在输出"器"，以此类推。在最后的时候用另一个特殊符号end结尾。这样把输出当成输入的学习称为AT（自回归）。二、ATvsNAT非自回归，顾名思义，输入不再是上一时刻的输出。那么这时候就会引.
2022-01-19 01:05:59
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空空如也
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