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        2025年9月19日
      摘要: Linux 的遠(yuǎn)程桌面沒(méi)有 Windows 那么簡(jiǎn)單,可以通過(guò)安裝 vnc 的方式實(shí)現(xiàn),這種需要安裝額外的軟件來(lái)進(jìn)行遠(yuǎn)程,今天介紹一種 xrdp 實(shí)現(xiàn)的方式。 1. 安裝xrdp和xface4 xfce4 是一個(gè)很輕量級(jí)的桌面,如果你不想使用 xfce4,那么只開(kāi)啟 xrdp 也是可以的,那么遠(yuǎn)程的 閱讀全文
      posted @ 2025-09-19 17:08 Sleven 閱讀(30) 評(píng)論(0) 推薦(0)
        2025年3月6日
      摘要: /usr/bin/google-chrome-stable --proxy-server="http://127.0.0.1:8888" 閱讀全文
      posted @ 2025-03-06 21:29 Sleven 閱讀(6) 評(píng)論(0) 推薦(0)
        2021年11月9日
      摘要: L0范數(shù)是指向量中非0的元素的個(gè)數(shù)。(L0范數(shù)很難優(yōu)化求解) L1范數(shù)是指向量中各個(gè)元素絕對(duì)值之和 L2范數(shù)是指向量各元素的平方和然后求平方根 L1范數(shù)可以進(jìn)行特征選擇,即讓特征的系數(shù)變?yōu)?. L2范數(shù)可以防止過(guò)擬合,提升模型的泛化能力,有助于處理 condition number不好下的矩陣(數(shù)據(jù) 閱讀全文
      posted @ 2021-11-09 11:08 Sleven 閱讀(571) 評(píng)論(0) 推薦(0)
        2021年10月24日
      摘要: Gnome、KDE、XFACE桌面環(huán)境安裝和卸載 出自Ubuntu中文 安裝桌面環(huán)境 (一)在終端中運(yùn)行安裝: 1、安裝XFACE: sudo apt-get install xubuntu-desktop 點(diǎn)上面的菜單“應(yīng)用程序-附件-終端”進(jìn)入到終端,先輸入你的用戶的密碼 2、安裝KDE:sud 閱讀全文
      posted @ 2021-10-24 17:58 Sleven 閱讀(1227) 評(píng)論(0) 推薦(0)
        2021年9月25日
      摘要: 閱讀全文
      posted @ 2021-09-25 19:45 Sleven 閱讀(20) 評(píng)論(0) 推薦(0)
        2021年9月14日
      摘要: 1. 前言 本文學(xué)習(xí)記錄了機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類常見(jiàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)以及分割中的MIoU。 主要有以下概念:Accuracy, Precision, Recall, Fscore,混淆矩陣,IoU及MIoU。 2. 分類評(píng)測(cè)指標(biāo) 圖像分類, 顧名思義就是一個(gè)模式分類問(wèn)題, 它的目標(biāo)是將不同的圖像, 劃分到不同的類 閱讀全文
      posted @ 2021-09-14 16:52 Sleven 閱讀(843) 評(píng)論(0) 推薦(0)
        2021年5月10日
      摘要: import torchfrom torch import nnfrom torch import optim#優(yōu)化器類# 1. torch.optim.SGD(參數(shù),學(xué)習(xí)率)# 2. torch.optim.Adam(參數(shù),學(xué)習(xí)率)import numpy as npfrom matplotlib 閱讀全文
      posted @ 2021-05-10 22:39 Sleven 閱讀(150) 評(píng)論(0) 推薦(0)
        2021年5月3日
      摘要: for images, labels in train_data: for images, labels in train_data: img = images[0] img = img.numpy() img = np.transpose(img, (1, 2, 0)) plt.imshow(im 閱讀全文
      posted @ 2021-05-03 15:24 Sleven 閱讀(88) 評(píng)論(0) 推薦(0)
        2021年4月27日
      摘要: import torchimport torch.nn as nninput = torch.randn(3, 3)#print(input)sm = nn.Softmax(dim=1)sl = nn.LogSoftmax(dim=1)#print(sm(input))test1 = torch.l 閱讀全文
      posted @ 2021-04-27 09:46 Sleven 閱讀(68) 評(píng)論(0) 推薦(0)
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