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2022年6月29日
Cisco Anyconnect windows10无法打开的解决办法
摘要: 试过了无数次卸载重装,最后发现只需要把防火墙给关了之后一切就解决了。。。
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posted @ 2022-06-29 21:57 marsggbo
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2022年6月27日
NVIDIA GPU Cloud (NGC)集群使用笔记
摘要: 1. 安装ngc命令 NGC集群的使用需要用到ngc命令行,安装方法如下: 下载NGC CLI wget --content-disposition https://ngc.nvidia.com/downloads/ngccli_linux.zip && unzip ngccli_linux.zip
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posted @ 2022-06-27 15:30 marsggbo
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2022年6月13日
Linux 命令行运行Cisco Anyconnect
摘要: 运行vpn /opt/cisco/anyconnect/bin/vpn 连接 connect 你的IP地址 例如 connect nhvpn30.vpn.nvidia.com 完整示例 $ /opt/cisco/anyconnect/bin/vpn Cisco AnyConnect Secure M
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posted @ 2022-06-13 20:44 marsggbo
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WSL2使用GUI APP
摘要: WSL2可以让我们在windows系统下方便的使用linux,但是有的linux程序是只能在GUI下才能使用,比如浏览器或者VPN软件等,这就需要我们使用WSL2的GUI界面,具体方法如下: 假设你已经安装好了WSL2-Ubuntu系统 修改 ~/.bashrc export DISPLAY=$(r
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posted @ 2022-06-13 20:12 marsggbo
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2022年6月2日
WSL安装CUDA
摘要: 安装命令 删除旧的GPG key sudo apt-key del 7fa2af80 安装 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin sudo
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posted @ 2022-06-02 22:15 marsggbo
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2022年4月26日
[CVPR2021] AttentiveNAS: Improving Neural Architecture Search via Attentive Sampling
摘要: 1. 背景(Two-stage NAS) 该篇论文(AttentiveNAS)聚焦的是Two-stage NAS,比较出名的算法有 BigNAS,Once-for-all NAS (OFA), SPOS等等,不过他们都采用的uniform的采样去训练Supernet,即把所有的子网一视同仁,尽可能分
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posted @ 2022-04-26 20:28 marsggbo
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2022年4月20日
二项分布期望和方差推导
摘要: 若随机变量$X$服从二项分布,即$X\sim B(n,p)$, 则有$P(X=k)=C_nkpk(1-p)^{n-k}$,其均值和方差分别是 \(E(X)=np\) \(D(X)=np(1-p)\) 之前学二项分布的时候看到它的期望和方差觉得形式很简单,就没怎么细看推导过程。但是自己去推导的时候发现
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posted @ 2022-04-20 21:21 marsggbo
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2022年4月18日
python setup.py 如何把非py文件也打包?
摘要: 假设我的项目目录大致如下 myapp/ ├── myapp │ ├── configs │ │ ├── data │ │ │ └── data.yaml │ │ └── trainer │ │ └── trainer.yaml │ ├── __init__.py │ ├── run.py │ └──
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posted @ 2022-04-18 20:06 marsggbo
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2022年4月17日
说人话理解 伯努利分布&二项分布&泊松分布&指数分布是什么关系?
摘要: > 开始介绍之前还是老样子先吐槽一下教科书不说人话,喜欢端着,真是耽误了一群数学天才。 # 伯努利分布 伯努利分布很好理解,常见的例子就是抛硬币,假设硬币正面朝上的概率是 p,所以伯努利分布的**概率质量函数(probability mass function,简写作pmf**)是: > 注意区分概
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posted @ 2022-04-17 13:59 marsggbo
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2022年4月10日
说人话搞懂【极大似然估计】和【最大后验概率】的区别!
摘要: 什么是先验/后验概率 我们先给出一些符号定义,令$\theta$表示模型参数,$D$表示数据。 先验概率比较好理解,比如 $p(D)$就表示数据的先验概率(prior probability)。 但是在之前我经常搞不明白 $p(D|\theta)$ 和$p(\theta|D)$ 哪个才是后验概率(p
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posted @ 2022-04-10 20:14 marsggbo
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