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2021年2月10日
[Linux] 2021年版本 树莓派ssh内网穿透笔记
摘要: 简介 本文介绍了在2021年了,如何在没显示器的情况下安装树莓派的os,搭建内网穿透。 硬件准备 路由器 sd读写卡 树莓派 网线 电脑 软件准备 云服务器 树莓派准备 os的烧写有两种方式: 1.1 在新的网址上,下载需要的os,由于我不需要图形化界面,所以使用的是lite os,然后搜索引擎找一
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posted @ 2021-02-10 02:37 schaffen
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2021年2月9日
[Linux] zsh 笔记
摘要: 内容简介 记录zsh的相关笔记和链接,供下一次使用的时候参考。 正文 首先是安装zsh: yum install zsh 安装ohmyzsh: $ sh -c "$(curl -fsSL https://raw.github.com/ohmyzsh/ohmyzsh/master/tools/inst
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posted @ 2021-02-09 18:52 schaffen
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[Linux] ssh 指令笔记
摘要: 简介 本篇记录了使用ssh中的一些过程。 正文 我申请了Azure,它提供给我了key_name.pem文件,我该如何使用? 方式一 ssh -i key.pem root@IP # 如果出现报错说明这个问题是文件的权限太大了,需要给小点: sudo chmod 600 key.pem 方式二 可以
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posted @ 2021-02-09 18:05 schaffen
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2020年12月15日
[NLP] 2.3 编辑距离和对齐 (Edit Distance and Alignment)
摘要: 获得两个strings的距离,是非常有价值的事情。 你可以用这个进行单词的修正,例如你在office里面输入了单词graffe,然后软件帮你自动搜索最近的单词,类似graf,graft等等。 对于基因编辑来说,也非常有帮助。我们都知道基因由AGCT序列组合而成,它们可以被视为文本,然后查找最近的基因
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posted @ 2020-12-15 18:37 schaffen
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2020年11月25日
[NLP] beam search的简单实现
摘要: 介绍 本文基于该博客的内容改编。 想象你是一位校长,手下有十个班级,每个班级5个学生,每个学生都坐在自己的座位上,每个人成绩都不一样。 (如果你很难想象,那么就看看下面的代码实例中的data变量。) 现在你的任务是,从一班到十班,根据特定规则,在每个班级寻找一位学生,然后搭配成为最好的学生组合(注意
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posted @ 2020-11-25 05:07 schaffen
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2020年11月24日
[TORCH] pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence 的使用 (2020版本)
摘要: 内容简介 本文主要是通过代码的方式展示pytorch的pack和pad函数。 找到的两个可以参考的靠谱网站(不是CSDN的奇怪东西): 理论链接,建议直接看图 实践链接,直接看代码 使用的代码 from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence,
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posted @ 2020-11-24 23:53 schaffen
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2020年11月23日
LC 番外 heapsort 算法
摘要: 原始教程来源: 链接 代码 class Solution: def sort_heap(self,nums): # 对heap进行排序 self.build_heap(nums) for i in range(len(nums)-1,-1,-1): # i 和 头 互换,此时头是最大 nums[i]
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posted @ 2020-11-23 23:36 schaffen
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2020年11月13日
LC 综合 中级算法笔记
摘要: 数组类型 编号 名称 链接 思路 3 无重复字符的最长子串 点击 橡皮筋,左端的情况会影响到最右端的位置,如果左端进步,右端的长度可能继续拉长。右端开始为-1位 5 最长回文子串 点击 最外面俩数是一样得,如果里面是回文,那么外面一定也是回文,动态规划 链表 编号 名称 链接 思路 328 奇数偶数
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posted @ 2020-11-13 05:45 schaffen
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2020年11月11日
LC 212. 单词搜索2
摘要: 原题链接 https://leetcode-cn.com/problems/word-search-ii/ 原题描述 给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个单词(字符串)列表 words,找出所有同时在二维网格和字典中出现的单词。 单词必须按照字母顺序,通过 相邻的单元格 内的字母构
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posted @ 2020-11-11 04:17 schaffen
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2020年11月8日
[NLP] 2.2 文本正规化 (Text Normalization)
摘要: 上一节,我们尝试使用正则表达式工具来提取必要的信息,接下来则是要对提取出来的文本正规化。 基本的任务(根据实际应用会产生变化): 让文本句子token化/segment化(获得单词) 正规化**单词(word)**的形式 (例如提取单词的主干,比方说英语中的原型和过去式) 让句子segment化 上
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posted @ 2020-11-08 22:17 schaffen
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