1. Anaconda 下载在机器学习，深度学习中，要用到大量的 package（就是各种工具包）。如果说，函数是一个工具，那么 package 就是一个工具包。一个个安装 package 很麻烦，而且容易出现疏漏。于是，就有了 Anaconda，这是一个集成了常用于科学分析（机器学习，深度学习）的大量package。也就是说，你只要安装了 Anaconda，就安装了很多我们之后要用的许多pack
问题：pytorch用torchvision下载数据集时速度极慢，而且大概率下载失败，就很恶心人，心态炸裂，故写本文提出解决此问题的方法。原因：下载速度极慢主要原因是pytorch下载数据集的网站如下图所示，属于国外网站，访问受限且极不稳定，解决此问题的最好方法就是自己把mnist等数据集下载到本地，然后把download参数改为False，但此时仍然会报错！原因是没有在./MNIST/proce
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2023-09-08 23:12:10
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安装pytorch出现的各种问题作为一个零基础学习深度学习的小白选手，学习的第一步就是搭建深度学习的环境，我选择了anaconda+pytorch，下面就是我在安装过程中遇到的一些问题。安装anaconda在anaconda官网找到对应的版本，下载安装，这个过程比较简单，在安装过程中记得勾选add添加环境变量。安装pytorch安装pytorch的话，首先要确定自己的cuda的版本，一般在控制面板
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2023-08-10 13:50:43
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Android应用增量更新 - Smart App Updates 介绍 你所看到的，是一个用于Android应用程序增量更新的库。 包括客户端、服务端两部分代码。 原理 自从 Android 4.1 开始， Google Play 引入了应用程序的增量更新功能，App使用该升级方式，可节省约2/3的流量。Smart app updates is a new feature of Go
先是没有思考，没有认真看，就按照一个博客开始执行照做。nvidia-smi，查看了显卡驱动没有问题，查看了适合版本的cuda。安装了cuda，版本是11.1.1，随后跟着选择了对应的cudnn。看了b站视频，现在的cuda是跟着pytorch自动被安装的，感觉以上白做。随后卸载上面安装的cuda,然后执行对应版本的conda安装命令。第一次安装的是11.1版本cuda的pytorch，结果下载太慢
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2024-05-05 11:13:18
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老铁们好！我是一名前谷歌的算法研究员，处理深度学习相关项目已有三年经验，接下来会在平台上给大家分享一些深度学习，计算机视觉和统计机器学习的心得体会，当然了内推简历一定是收的。这篇文章，不想说太多学术的东西，和大家简单谈一谈深度学习框架的选择，这几年在辅导的过程中，见过了太多同学在无意义的事情上浪费了太多精力，而如果第一个demo始终无法顺利跑动，这无疑是非常fraustrated的。1. 操作系统
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2024-01-16 19:01:17
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TeamViewer是一款功能强大的远程控制软件，被广泛应用于各个领域。不过，有时候在Linux系统上下载TeamViewer可能会遇到一些问题，特别是在下载过程中遇到无法下载的情况。
有些用户在Linux系统上下载TeamViewer时可能会遇到下载不下来的情况，这可能是由于网络问题、软件配置问题或者是TeamViewer官方网站出现了一些故障所致。无论是哪种情况，都会给用户带来一定的困扰，但
原创
2024-04-11 10:57:23
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在使用 Docker 时，我们有时会遇到“docker image 下载不下来”的问题，这可能源于网络配置、Docker 设置或镜像源等多方面的原因。在这篇博文中，我们将探讨解决这一问题的整个过程，从环境准备到实际应用，再到排错和生态扩展的每个步骤。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的技术栈兼容性。Docker 是一种容器化技术，支持在多种操作系统上运行，常见的包括 Linux、W
【安卓开发系列 -- APP】JetPack -- Lifecycle【1】Lifecycle 概念Lifecycle 是具备宿主生命周期感知能力的组件，它能持有组件(如 Activity 或 Fragment)生命周期状态的信息，并且允许其他观察者监听宿主的状态，它也是 Jetpack 组件库的的核心基础，包括 LiveData， ViewModel 组件等；【2】Lifecycle 的使用示例
学习Android，首先要学会如何配置环境，下面我以bmob后端云为例：配置环境前的准备：1.Android Studio(这里我用的是Android Studio3.5.1)2.注册好的Bmob官方网址(https://www.bmob.cn/)3.在Bmob上创建应用配置过程：1.将Gradle Scripts文件展开并打开第一项build.gradle文件2.把打开的build.
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2024-09-07 13:41:05
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在进行网络速度测试时，Speedtest 库提供了一些有用的信息，如下载速度、上传速度、延迟（ping 值）等，这些信息可以帮助用户更好地了解其网络连接的实际性能，并作出相应的调整。此外，Speedtest 库还可以用于自动化测试过程，比如定期测试网络速度，并将结果记录到日志文件中，以便进行长期性能监控和分析。以下是一个简单的 Python 代码示例，演示如何使用 Speedtest 库来测试网络
RabbitMQ安装与启动 window安装 （1）下载并安装 Eralng （2）下载并安装rabbitmq 双击安装，注意不要安装在包含中文和 空格的目录下！安装后window服务中就存在rabbitMQ了，并且是启动状态。 进入官网下载：https://www.rabbitmq.com/install-windows.html&nb
npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org --nodejieba_binary_host_mirror=https://npm.taobao.org/mirrors/nodejieba
原创
2022-07-13 11:17:15
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# Android Studio 下载不下来的解决方法
## 简介
本文旨在帮助刚入行的开发者解决在下载Android Studio过程中遇到的问题，并指导其正确进行每一步操作。以下是整个过程的流程图：
```mermaid
erDiagram
开始 --> 下载安装包
下载安装包 --> 安装
安装 --> 配置环境变量
配置环境变量 --> 结束
```
原创
2023-11-27 05:19:00
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[root@nfs01 ~]#rsync -a --delete /null/ /tmp/4)查看数据信息：ls [root@backup ~]# rsync /etc/hosts
-rw-r–r-- 349 2020/06/20 05:59:49 hostsPS:172.16.1.41是接收端服务器ip地址，“：”是判断ip尾部的终止符号
### ?3.rsync软件特点说明：1）支持拷贝
（分布式组件对象模型）是一系列微软的概念和程序接口，利用这个接口，客户端程序对象能够请求来自网络中另一台计算机上的服务器程序对象。DCOM基于组件对象模型（COM），COM提供了一套允许同一台计算机上的客户端和服务器之间进行通信的接口（运行在Windows95或者其后的版本上）。 DCOM（分布式组件对象模型,分布式组件
最近在学习爬虫的时候，发现怎么要下载这么多包啊，模块啊，刚开始下载的时候，什么也不懂，每次看教程也就是要你 pip install 包名 什么的最方便，但是很不幸，下载速度又慢，又非常容易下载失败。原因有很多。 然后我总结一下我在学习爬虫过程中遇到的那些坑。文章有点长，但认真看完能解决你下载模块遇到的各种奇奇怪怪的问题Pip install ：首先肯定是 cmd命令行中的 pip install
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2024-09-24 14:46:26
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Dubbo 3.0重大革新据了解，新的 Dubbo 内核与 Dubbo 2.0 完全不同，但它兼容 2.0。Dubbo 3.0 将以 Streaming 为内核，而不再是 2.0 时代的 RPC，但是 RPC 会在 3.0 中变成远程 Streaming 对接的一种可选形态。梁飞给出了一个内核接口：Streaming docking(Streaming），他说一切服务治理将围绕这个内核接口进行扩展
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2024-09-11 20:55:33
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1.动机加速神经网络训练最简单的办法就是上GPU，如果一块GPU还是不够，就多上几块。事实上，比如BERT和GPT-2这样的大型语言模型甚至是在上百块GPU上训练的。为了实现多GPU训练，我们必须想一个办法在多个GPU上分发数据和模型，并且协调训练过程。2.Why Distributed Data Parallel？Pytorch兼顾了主要神经网络结构的易用性和可控性。而其提供了两种办法在多GPU
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2024-08-09 19:35:15
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问题根据导师的要求复原师兄的深度学习网络模型，之前把师兄的模型写了进去，结果训练后，训练loss一直处于10.6附近不下降，测试准确率一直为0% （PS：loss = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = torch.optim.SGD() | torch.optim.Adam()）第一次尝试重写了一遍系统，用LeNet和AlexNet练练手，结果还是同样的问题。诡异的
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2024-09-25 07:25:25
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