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2024年12月3日
我带着一把攻击力随机的武器去打怪。每次打出的伤害在[0,100]上均匀分布。如果打死某个怪平均需要的攻击次数恰为2次,则这个怪的血量是?
摘要: 从某个Q群看到的题目,尝试解答,不知道有没有问题。 \[\text{给定归一化生命为}H,攻击次数为n,p_n为n次攻击之和的概率分布,则有期望:\\ \begin{aligned} E(n) & =\sum_{n=1}^{+\infty}n\int_0^Hp_{n-1}(A=H-t)p_1(A\g
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posted @ 2024-12-03 21:29 kksk43
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2024年10月28日
pytorch,训练模型时内存占用不断上升
摘要: 重点关注带有梯度的变量,特别是累积它们或收集它们的地方 我的问题是,在训练的时候收集logits时,忘记加上.detach(),导致梯度信息也跟着收集,然后内存占用不断上升甚至超过90G 加上.detach()后,就固定在44G不变了
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posted @ 2024-10-28 10:51 kksk43
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2024年9月25日
Remote-SSH连接windows的一个坑
摘要: 之前用某主机名(Host)连过远程的Linux系统(比如主机名为host_A),现在将其从.ssh/config文件里面移除,并创建新的配置用同样主机名host_A连接远程的windows,结果发现连不上 后来在它连接的日志里面发现"remote.SSH.remotePlatform"里面有一项"h
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posted @ 2024-09-25 11:18 kksk43
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2024年7月4日
pytorch中的repeat和repeat_interleave
摘要: 个人的简单理解: repeat可以理解为多次复制张量后在指定维度上concate上去,即x.repeat(n,dim=k)等价成torch.cat([x for _ in range(n)],dim=k) repeat_interleave实际上等价于repeat在高一维的基础上运算后再view,即
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posted @ 2024-07-04 10:12 kksk43
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2024年4月8日
Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered
摘要: kaggle里面导入pytorch_lightning时发出的警告信息 复现 代码(其余是2024年3月下旬kaggle的默认环境): !pip install -U einops==0.7.0 sacred==0.8.5 pytorch_lightning==1.1.4 torchtext==0.
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posted @ 2024-04-08 21:48 kksk43
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2024年3月16日
FutureWarning: promote has been superseded by promote_options='default'.
摘要: 找到并将pa.concat_tables(tables, promote=True)改为pa.concat_tables(tables, promote_options='default')或pa.concat_tables(tables, bool_promote=True) 这是pyarrow发
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posted @ 2024-03-16 19:46 kksk43
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2024年3月7日
灰度图用cv2.imshow不能显示(全灰),用plt却能正常显示
摘要: 在读取nii.gz格式医学影像时遇到这个问题 与waitkey无关 原图就是单通道图像,与通道顺序无关 尝试与plt一样的自动归一化处理(因为原图有超过255的灰度值),没用 接下来,后知后觉数据类型不对(灰度值都超过255了。。),转unit8就好了 如下: gray_img = gray_img
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posted @ 2024-03-07 22:21 kksk43
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2023年11月18日
组合数学练习题
摘要: 球盒问题总结:https://zhuanlan.zhihu.com/p/429815465 排列组合 知识补充 例题 除非有方法限制,否则从简单的排列组合模型开始尝试 难以下手的思路(主要是因为\(m,n\)固定了): 用容斥则会简单问题复杂化,比这里(36题)还复杂. 用递推式:\(a_{m,n}
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posted @ 2023-11-18 17:47 kksk43
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2023年11月3日
节4 Fisher准则算线性最优分界面
摘要: Fisher判别准则 Fisher判别分析的思想:给定训练样例集,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近、不同类样例的投影点尽可能远离。在对新样本进行分类时,将其投影到同样的这条直线上,再根据新样本投影点的位置来确定它的类别。[1] Fisher准则得到的结果是“次优”,而非“最
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posted @ 2023-11-03 11:33 kksk43
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2023年9月22日
torch.unique
摘要: 写代码的时候想把一个张量\(X\)中的最后一个维度进行类似集合那样的操作,于是网上找到了torch.unique这个方法(官方文档) torch.unique(input, sorted=True, return_inverse=False, return_counts=False, dim=Non
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posted @ 2023-09-22 17:35 kksk43
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