<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[xsfl1234的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; xsfl1234]]></copyright><item><title><![CDATA[使用 markdown/html 写latex by jupyter]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/72972052</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/72972052</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Fri, 09 Jun 2017 21:14:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言学latex半年了，感觉心好累好多东西记不住(毕竟不是天天用(谁会天天用这个啊))然后觉得，这个东西就跟汇编一样，还是不够抽象，那么应该存在一个c所以如何使用jupyter写latex呢jupyterjupyter 太好用啦语言python,R,haskell…报告本身可以写markdown，而markdown兼容html，而且里面还可以用latex写公式pptjupyter可以写ppt！可以用]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kmeans python 可视化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/71941456</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/71941456</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Sun, 14 May 2017 11:45:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[就是用PLT, 
 上一篇中主要写了kmeans图像分割的算法主体 
 这里对他做可视化 
 可视化两个函数， 
  第一个是visualize，遍历一遍不同的K值的图像，每个暂停0.7s，嘿嘿嘿可以做动画第二个是交互式的inter_vis 写了两个按钮，+K和-K。嗯就是这样，UI果然好麻烦。以后还是少写，感觉代码风格都变丑了from scipy.misc import imread,imshow]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kmeans 图像分割 by python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/71843595</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/71843595</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Sat, 13 May 2017 16:57:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[依然是神奇的numpy boardcast！！！
  > 
  输入：k，data[n]; 
  (1) 选择 k 个初始中心点，例如 c[0] = data[0]， ……，c[k-1]=data[k-1]; 
  (2) 对于 data[0]，……，data[n]，分别与 c[0]，……，c[k-1]比较，假设 c[i]差值最少，就标记为 i； 
  (3) 对于所有标记为 i 点，重新计算 c[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[convolution by numpy]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/69364912</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/69364912</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Wed, 05 Apr 2017 22:25:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[手动实现一个卷积其实就是数字图像处理的作业= =其实有时间的话想搞一下im2col，不过也没啥用，应该直接用框架就好了计算公式
  输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 
  N = (W − F + 2P )/S+1 
  padding = ‘SAME’ => W = N 
  S(W-1) = W-F+2P P = ((S-1)W-S+F)/2]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[最大子数组 by Haskell]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/68962713</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/68962713</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Mon, 03 Apr 2017 18:01:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[FIND-MAXIMUM-SUBARRAY算法导论中文第三版p42页习题4.1-5 
 非递归的线性时间的最大子数组算法 
。。。然而Haskell没循环啊。。。，我这种写法也算书中描述的吧。。。？不过这道题就已经很体现函数式的优势了，写这种题太爽了，一共四行(我没算声明)。完全入坑最气的是这道题在codewars上有问题，test全过但是因为一个Tab不让submit！难得做一道5kyu的题，下次]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[rule30 Haskell]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/67674087</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/67674087</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Tue, 28 Mar 2017 22:43:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[rule30codewars上挺好玩的一道题，可以用来生成随机数, 
 规则：好气喔markdown表格反人类，给个wiki吧　wiki的解释　下图为迭代过程！题目在这里！ 
 codewars haskell rule30　code x = [x!!(i-1)*4+x!!i*2+x!!(i+1)|i<-[1..(length x-2)]]
extend t = 0:t++[0]ite :: [In]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[tensorflow 源码编译遇到的坑坑坑坑坑坑坑坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/67669707</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/67669707</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Tue, 28 Mar 2017 22:40:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言　强烈推荐cuda8.0+cudnn5+ 然后直接pip安装！源码编译非常费劲　很多坑　de的我都意识模糊了配置：ubuntu14,cuda7.5,cudnn版本未知(应该是5吧)
安装tensorflow 1.0.1-gpu
需要准备一台能翻墙疯狂google github issues的电脑
因为是cuda7.5还是公用服务器。被迫源码编译进入主题　clone 要从github下载zip文件]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[KNN-PCA mnist]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/64926265</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/64926265</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Wed, 22 Mar 2017 19:52:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[I’ll write it tomorrow.# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Oct 14 22:32:18 2016@author: ryan
"""# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Sep  7 00:19:48 2016@author: ryan
In this program I use]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[chaos python 直方图均衡化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/64443292</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/64443292</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Tue, 21 Mar 2017 16:04:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[直方图均衡化是一种增加图片对比度的手段。之前学过一段时间Haskell.　函数式贼好玩，于是python现在开始瞎写。　欢迎交流各种实现方法！我CUDA写不出来(share memory写的有问题)，写出来求交流 
　 
　总的来说就是三步： 
　１．对图片求直方图 
　２．对直方图均衡化(使用累计分布函数) 
　３．映射回原图像　累计分布函数： 
　　　先看代码。。。import matplotl]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图像旋转(matlab)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/60956401</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/60956401</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Thu, 09 Mar 2017 11:01:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[原理　没啥好说的　就一个矩阵乘法。浏览器没装latex，所以意思一下A = [cos(alpha) sin(alpha) 0;
    -sin(aplha) cos(alpha) 0;
    0           0          1];
newij = A*[i;j;1];
　就是坐标转化公式　newij 为新坐标，i,j 为旧坐标　注意要使用uint8强制转换才能imshow掉　这样计]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[tensorflow update]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/56509113</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/56509113</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Wed, 22 Feb 2017 22:10:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[GPU Server: 
Past: 0.8 
to 1.0 
cuda7.5,cudnn5+but it doesn’t matter. use pip update automatically.pip install -U tensorflow --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
and because of the networ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络(vanilla ver.) in numpy]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/54925814</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/54925814</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Wed, 08 Feb 2017 13:32:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[写在最前vanilla neural network 学习材料有好多 
 前年年都是用MATLAB写的，写的还挺丑，后来用tensorflow写把底层细节都盖住了。 
 这里是一个只用numpy实现的版本学习材料的话。MATLAB推荐王小川的 45个神经网络案例 第一章 
 数学推导推荐吴恩达的Ufldl 反向传导算法细节activation function 的求导比较有技巧sigmoid : 1]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++基数排序另一种实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/54862609</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/54862609</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Sat, 04 Feb 2017 13:45:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.04497 
1.65082

Press ENTER or type command to continue

Press ENTER or type command to continue 
11.9672 
16.6019

Press ENTER or type command to continue 
ryan@Aeolian:~/VIM$ vim sort.cpp 

Press]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[git 误传大文件如何删除]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/54632970</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/54632970</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Fri, 20 Jan 2017 17:58:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[背景最近刚开始学git，虽然确实是用来做项目，但是老忍不住当百度云盘用= =  
 于是不小心传了一个1.7GB的数据集上去，git add 和git commit 都没毛病(虽然等了很久)， git push 不上去了。 
 然后想删掉对策$ du -hs
4.8G先感受一下。确实出大事了，因为版本管理的原因1.7G被保存了两遍git filter-branch --tree-filter 'rm]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于C++11 CPU多线程的 奇偶排序(没有CUDA)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/54429469</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/54429469</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Sat, 14 Jan 2017 21:51:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[写的不一定对！错了求指正！前言这篇是用C++11 的 thread 做的。 
 编译大概是g++ sort -O3 -pthread -std=c++14 -o sort其实还没学c++14最近开始学CUDA，感觉线程具体怎么用和硬件是直接相关的， 不同架构啊不同精度啊使用线程的方式都应该不同。这篇博客就是个实验，用CPU实现一下奇偶排序为日后与CUDA做比较一直是CPU和GPU一起学的。二者都支持]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CUDA从组成到编程(二) Hello World!]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/53957649</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/53957649</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Sat, 31 Dec 2016 18:53:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先是官网给的向量加法的例子。 
 我的环境是ubuntu16, cuda7.5 
 先是常用命令：这个的作用是使用自带的工具每0.5s刷新一下GPU的状态，可以作监控用$ watch -n 0.5 nvida-smi检查cuda编译器是否安装正确$ which nvcc检查GPU型号$ ls  -l /dev/nv*编译与运行$ nvcc hello.cu -o hello
$ ./hello#i]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[组成：GPU与CPU的比较]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/53955471</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/53955471</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Sat, 31 Dec 2016 14:02:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[GPU与CPU的比较不管是CPU还是GPU都是很高速的设备，然而从主存中取数据会很慢很慢，为了充分利用高速设备，二者都使用了缓存，编程一定要考虑的是计算机程序的局部性(locality)的基本属性—–时间局部性与空间局部性。多核时代和GPU并行运算时代来临，另外一个影响程序运行的速度的关键因素—–缓存一致性(Cache Coherency)。这些CPU和GPU都有一些区别，深入底层才能写出更高效的代]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kaggle 数据集下载]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/53955422</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/53955422</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Sat, 31 Dec 2016 13:56:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[kaggle数据集一般比较大，比如这次dstl更是达到22GB。国内连kaggle下载经常会断。尤其是kaggle需要认证才能下载，直接点击链接就是浏览器下载于是对策：1.wget wget -x --load-cookies cookies.txt -P data -nH --cut-dirs=5 https://www.kaggle.com/c/dstl-satellite-imagery-fe]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[线性回归 numpy normal equation & tensorflow gradient descent]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/53729739</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/53729739</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Sun, 18 Dec 2016 20:55:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[Linear Regression

最简单的线性回归就是求出w，b使得 y  = w x + b与真实值均方误差最小 
  于是很直接的可以直接令cost fuction 导数等于0， 然后就有可以求出closed solution  

唯一需要注意的是把b吸收进w中 也就是 X  =  [X,1],  Y = W * X 方便计算



train_x = (np.arange(10000)]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CSAPP: 反汇编]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/53646321</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xsfl1234/article/details/53646321</guid><author>xsfl1234</author><pubDate>Wed, 14 Dec 2016 21:01:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[这篇好好说话 
  c -> 汇编 -> 机器语言 
  二进制的 .o 文件可以通过objdump反汇编成汇编代码，然后就可以通过汇编代码仔细地考察c代码的效率啦 
  从效果上来说感觉对应地还不错  书上的例子：int accum = 0;
int sum(int x,int y)
{
        int t = x + y;
        accum += t;
        retu]]></description><category></category></item></channel></rss>