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RSS订阅原创 在运行的 Docker 容器内安装并配置 SSH 服务
确保您的容器在启动时暴露了 SSH 端口（默认是 22）。如果容器没有暴露端口，可以在运行容器时使用 `-p` 参数来映射端口。
2024-10-30 18:08:01
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原创 如何排查linux apt update 空间不足的问题
如何排查 apt update 空间不足的问题在运行 `apt update` 时，遇到 "No space left on device" 错误通常是由于设备上的存储空间已满。下面我们整理了一个排查空间占用以及释放空间的流程，帮助您解决该问题。首先，通过以下命令查看系统中每个挂载点的磁盘空间使用情况：df -h这个命令将显示文件系统、已用空间、可用空间和使用率。特别需要关注的是 `/` 分区，因为这是 apt 常常使用的分区。
2024-10-30 17:56:49
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原创 conda 新建环境报Solving environment: unsuccessful attempt using repodata from current_repodata.json, ret
linux系统运行：conda create -n em python=3.9报：Solving environment: unsuccessful attempt using repodata from current_repodata.json, retrying with n...创建失败。可能是有一些源导致的错误，可以通过恢复默认源解决。
2024-09-13 00:23:18
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原创 mmsegmentation 自定义模型报错：KeyError: ‘EncoderDecoder is not in the model registry
mmsegmentation 自定义模型报错：KeyError: 'EncoderDecoder is not in the model registry'这通常是由于模型内部初始化问题引起的。
2024-08-07 17:15:52
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原创 ema_mnist_blog
首先，我们定义一个简单的全连接神经网络模型，并实现ModelEmaV2来进行EMA参数更新。# 定义简单的模型return x# 初始化模型、损失函数和优化器# 定义 EMA 模型。
2024-05-30 18:19:47
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原创 使用Hugging Face下载ImageNet
1. 创建Hugging Face账号，在个人中心的setting部分，生成Access Token。3. 新建一个python文件。此时需要输入token。
2024-01-30 09:52:41
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原创 self.register_buffer()中的值发生变化
PyTorch中定义模型时，有时候会遇到self.register_buffer('name', Tensor)的操作，但是在使用时发现，buffer里的值发生变化了。解决办法为使用clone。
2023-07-29 23:39:39
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原创 使用基于python的neurora进行表征相似性分析（RSA）
发现了一款用于表征分析的Python API，还是挺方便的，这里简单介绍一下进行表征相似性分析的使用方法。
2023-01-05 17:19:41
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原创 本地代码上传GitHub报错（向日葵竟然会影响）
报错：Failed to connect to github.com port 443: Timed out。向日葵，Teamview等远程连接软件可能也有影响
2022-10-08 17:34:05
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原创 为什么我们不快乐
快乐是一种舒缓的，淡淡的情绪，比如早晨醒来看到外面的阳光，或者不经意间听到鸟叫回忆到童年的愉悦时光。这种细微的情绪，往往是血清素调节的，可以保持长久的愉悦感。相比快乐，兴奋则要激烈得多，比如打游戏，谈恋爱，升职加薪等等。区分快乐和兴奋，然后告诉自己生活应该是快乐的，多留意这些快乐事情，如果能从生活中的小事源源不断积累愉悦感，那么就能持久快乐。不管是快乐的情绪还是不快乐的情绪，大脑只喜欢熟悉的情绪。经过长久的积累，有时候我们无法分辨情绪的差异，比如这里关注的快乐和兴奋。
2022-10-05 15:29:41
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原创 12.子图布局，嵌套
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 不用打imshow也能显示%matplotlib inline 子图布局# 3行3列，第二个参数是在什么位置ax1 = plt.subplot2grid((3,3), (0,0))ax2 = plt.subplot2grid((3,3), (0,1))ax3 = plt.subplot2grid((3,3), (1,0))ax4 = plt.subplot2grid((3,3), (1,
2022-05-24 22:06:18
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原创 matplotlib学习笔记11.pie图
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 不用打imshow也能显示%matplotlib inline 饼图m = 51212f = 40742m_perc = m/(m+f)f_perc = f/(m+f)colors = ['navy','lightcoral']labels = ['Male','Female']plt.figure(figsize=(12,12))# autopct 显示百分比的设置， exp
2022-05-24 22:03:57
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原创 matplotlib学习笔记10.3D绘图
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 不用打imshow也能显示%matplotlib inline from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D3Dfig = plt.figure()# 相当于把2维图放到Axes3D渲染ax = Axes3D(fig)x = np.arange(-4,4,0.25)y = np.arange(-4,4,0.25)# 形成矩阵X,Y = np.m
2022-05-24 21:37:00
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原创 matplotlib学习笔记9.直方图
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 不用打imshow也能显示%matplotlib inline 直方图一个数据的分布x = np.random.normal(0,20,100)bins = np.arange(-100,100,5)plt.hist(x, bins=bins)plt.xlim([min(x)-5,max(x)+5])(-61.3905975546451, 50.14653064924281)
2022-05-24 21:34:39
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原创 matplotlib学习笔记8.对轴的操作
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 不用打imshow也能显示%matplotlib inline 设置轴是否可见x = [np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]fig = plt.figure(figsize=(8,6))# notch是否使用特别形状,sym离群点用什么表示，vert表示竖着画还是横着画plt.boxplot(x,notch=False,s
2022-05-22 22:41:38
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原创 matplotlib学习笔记7.小提琴图
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 不用打imshow也能显示%matplotlib inline 小提琴图与盒图不同的时，小提琴图有胖瘦，胖的地方值多fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(12,5))x = [np.random.normal(0,std,100) for std in range(6,10)]axes[0].violinplot(x, s
2022-05-22 22:38:20
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原创 matplotlib学习笔记6.盒图
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 不用打imshow也能显示%matplotlib inline 盒图基本盒图x = [np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]fig = plt.figure(figsize=(8,6))# notch是否使用特别形状,sym离群点用什么表示，vert表示竖着画还是横着画plt.boxplot(x,notch=False,s
2022-05-22 22:37:06
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原创 matplotlib学习笔记5.误差bar以及复杂条形图
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 不用打imshow也能显示%matplotlib inline 误差bar以及复杂条形图mean_values = [1,2,3]variance = [0.2,0.4,0.5]bar_label = ['bar1', 'bar2', 'bar3']x_pos = list(range(len(bar_label)))plt.bar(x_pos,mean_values,yerr=var
2022-05-22 00:40:09
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原创 matplotlib学习笔记4.对图的填充
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 不用打imshow也能显示%matplotlib inline 填充填充面积x = np.random.rand(10)print(x)# cumsum返回求和的中间计算结果x = x.cumsum()print(x)[0.16291293 0.78287339 0.84420882 0.78009326 0.12563782 0.34622635 0.29423626 0.
2022-05-22 00:09:49
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原创 matplotlib学习笔记3.条形图
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 不用打imshow也能显示%matplotlib inline 条形图np.random.seed(0)x = np.arange(5)y = np.random.randint(-5,5,5)barh是垂直方向的图fig,axes = plt.subplots(ncols=2)# axes表示选那个图v_bars = axes[0].bar(x,y,color='r')h_
2022-05-21 16:13:34
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原创 matplotlib学习笔记2，绘图风格.
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 不用打imshow也能显示%matplotlib inline 风格plt.style.available['bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seabor
2022-05-21 15:23:02
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原创 matplotlib学习笔记一，图的各种参数
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 不用打imshow也能显示%matplotlib inline matplotlib学习笔记一plt.plot([1,2,3],[1,2,3])plt.xlabel('x', fontsize=14)plt.ylabel('y')Text(0,0.5,'y')各种参数小插一个markdown的表格左对齐右对齐居中对齐单元格单元格单元格单元格单
2022-05-21 15:12:05
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原创 python数组操作容易犯的错误
在下面的例子中，希望做到的是数组a,b中元素大于3的置为1，其余为0。应该先做置0操作。程序：import numpy as npa = [1,2,2,3,4,5]a = np.array(a)b = [1,2,2,3,4,5]b = np.array(b)# 错误的例子a[a>3] = 1a[a<=3] = 0print('a',a)b[b<=3] = 0b[b>3] = 1print('b',b)输出：a [0 0 0 0 0
2022-05-04 11:09:40
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原创 Notion + Zotero
问题：Notion + Zotero报错报错 APIResponseError使用Notion + Zotero的教程很多。比如Notion+Zetero配置 | 程序员灯塔https://www.wangt.cc/2021/12/notionzetero%E9%85%8D%E7%BD%AE/按照这个基本可以配置成功，但是配置完之后报错APIResponseError。修改方法：Database ID那一栏，我直接复制了模板的链接，也就是copy link点了直接粘贴到Database
2022-04-07 18:35:46
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原创 使用matlab将.off文件转.obj文件
参考：matlab-off文件转化为obj文件_Frank（Zhiyang-Dou）的博客-优快云博客原文的输出只能在.off同样的路径下，不是很方便，这里重新写了一些。readOff和writeOBJ文件请从原文下载。clc,clear close allimgPath='E:\image_denoising\datasets\shapenetcore\PASCAL3D+_release1.1\PASCAL3D+_release1.1\';readpath = fullfile(img
2022-03-31 11:48:13
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原创 记录一下一个plt的界面显示多个子图像（仅仅是核心代码笔记，代码不完整）
代码：inset_axes可以在当前视图下添加一个小图，列表内为坐标，transform是坐标变换piesize = dx/len(node_weighs)/2 # this is the image sizep2 = piesize / 2.0if node_weighs is not None: for i in range(len(node_weighs)): xi, yi = x[i], y[i] a = ax.inset_axes([xi-p
2022-03-09 18:25:57
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原创 conda报错：an unexpected error has occurred. conda has prepared the above report
原因：install的时候电脑自动关机了，再开机就是报遗传environment variables：………………an unexpected error has occurred. conda has prepared the above report解决办法：把缓存清一下conda clean -i
2022-03-05 23:17:50
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原创 使用PS将dpi变为300
最近投稿文章，要求图片至少为300dpi，但我的图片只有96。使用PS修改的方法：1.点击图像2.点击下拉菜单中的图像大小不选择重新采样，把分辨率设置为300（原来72），确定3. 点击文件，存储为选择tif。注意不要选择png等格式，会发现dpi还是原来的。...
2022-02-14 22:11:03
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原创 pytorch reshape和transpose
做数据操作的时候发现计算错误，检查才知道是reshape和transpose混了。这里对两者的对比做个笔记。代码： a = torch.rand((3,4)) print(a) print('transpose',a.transpose(0,1)) print('reshape',a.reshape(4,3))输出：tensor([[0.0908, 0.6192, 0.1025, 0.7192], [0.4392, 0.2334, 0.212
2022-01-08 19:55:20
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原创 RuntimeError: copy_if failed to synchronize: cudaErrorIllegalAddress: an illegal memory access was e
pytorch 报错：RuntimeError: copy_if failed to synchronize: cudaErrorIllegalAddress: an illegal memory access was encountered我的出错原因是输入数据忘记加.to(device)或.cuda()
2021-12-24 15:40:15
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原创 补一个之前发的tensorbord可视化中的tensorbordutil文件
from tensorboardX import SummaryWriterimport torchvision.utils as vutils# 定义Summary_Writerwriter = SummaryWriter('./Result') # 数据存放在这个文件夹def show(model,loss): # 显示每个layer的权重 print(model) for i, (name, param) in enumerate(model.named_par.
2021-12-21 14:11:24
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原创 conda安装或者更新的时候遇到 condan solving environment failed
conda安装或者更新的时候遇到condan solving environment failedcondaHTTPerror: HTTP 000……错误：往往是安装源的问题，运行如下代码重置源可以解决：conda config --remove-key channels之后需要清华源，中科大源等可以再设置conda config --add channels - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/freecond.
2021-12-09 11:44:05
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原创 pickle.dump(f, MNIST_feature) TypeError: file must have a ‘write‘ attribute
with open('mnist_train.pkl','wb') as f: pickle.dump(f, model)错误原因:文件对象和要
2021-11-26 12:18:20
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原创 神奇的bug RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered
报错截图网上有很多关于这个错误的解决方法，出错原因都不一样。我的出错原因： def step(self, X, Y): X = X.flatten(1) b, _ = X.shape deltaW = self.lr * (torch.mm(X.T,Y) - self.inhibit)/b self.weight.data.add_(deltaW)这里我的X，Y是输入，模型用了GPU。在输入时，X转到GPU上..
2021-11-19 22:17:24
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原创 win10下Ubantu子系统找原系统中的文件
win10安装Ubantu子系统，可以在mnt目录下找到win10系统其他盘的文件，这样在使用pycharm的时候就不用每次把程序放在子系统里了。
2021-11-03 21:49:36
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原创 最近pytorch cuda显存不够发生在test阶段
本来应该不会在test阶段发生的，因为这时已经不求导了，检查发现，在模型计算时少了with torch.no_grad:即应该：with torch.no_grad: pred = model(input)
2021-09-24 13:31:15
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原创 RuntimeError: bool value of Tensor with more than one value is ambiguous
pytorch报错RuntimeError: bool value of Tensor with more than one value is ambiguous被自己蠢哭,错误原因是，因该写成以下这样的model = Net()out = model(input)我写成了out = Net(input)
2021-09-04 00:35:21
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原创 总结一下深度学习里可视化图像的一些问题
可视化工具使用matplotlib，针对经过torchvision的tranformer变换后要可视化的一些问题原图：问题1经过处理后，如果直接去做可视化，如使用这样的语句：img = img.detach().cpu().numpy().reshape(224,224,3)出现图像如下解决方法，使用ToPILImagefrom torchvision.transforms import ToPILImageimg = ToPILImage()(img...
2021-09-01 11:33:57
453
全部的EDVR预训练模型
2020-11-23
review.zip
2020-09-20
数据库实验报告.doc
2020-02-24
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