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wickyan
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2024年8月6日
CPU挖矿病毒解决方法
摘要: 解决CPU满载的挖矿病毒问题,使用sysdig显示出隐藏的进程,禁用服务、删除与该服务相关的系统服务文件、删除服务对应的可执行文件,断网修改密码防止再次感染。
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posted @ 2024-08-06 21:26 wickyan
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2023年8月28日
感受野的计算(膨胀卷积/空洞卷积计算)
摘要: ## 膨胀卷积(空洞卷积)等效大小: $$ K_{等效大小}=(d-1)(K_{size}-1)+K_{size} $$ 其中$K_{size}$代表空洞卷积的kernel size,d代表dilation rate(普通卷积为1),$K_{等效大小}$代表空洞卷积转换成同样感受野的普通卷积的ker
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posted @ 2023-08-28 02:20 wickyan
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2022年12月31日
如何播放无损音乐格式tak(Tom's lossless Audio Kompressor)?
摘要: 无损格式tak,全称Tom's lossless Audio Kompressor windows下,下载TAK SDK: 官方解码器 解压后Applications文件夹里面有Tak.exe 点击Decompress -> Add Files -> Decompress,将.tak文件转换为.wa
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posted @ 2022-12-31 21:57 wickyan
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2022年11月30日
使用Docker进行深度学习
摘要: 为什么必须使用Docker进行深度学习? 你要说,我就喜欢配环境,反反复复配环境,就喜欢一个下午没有任何实际产出的那种感觉。 那么,请不要使用Docker,谢谢。 —— www.bilibili.com/video/BV163411C7jE 使用了Docker,就可以不用装conda,不需要配置cu
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posted @ 2022-11-30 00:28 wickyan
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研二上随笔
摘要: 研二上随笔 由于上海3-6月疫情导致学业荒废,10月开题、奖学金评定、同门论文定稿竟接踵而至。深知硕士生之生涯将不多日矣,遂拾笔续写学术道路之笔记。(20220924) 第一周 咸鱼 第二周 咸鱼 第三周 拔牙 + 咸鱼 第四周 win11右键自动展开 W11ClassicMenu https://
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posted @ 2022-11-30 00:17 wickyan
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2022年2月20日
研一下学习笔记
摘要: 第一周 第二周 Screen screen -S session_name # 新建一个叫session_name的session screen -ls(或者screen -list) # 列出当前所有的session # 回到session_name这个session screen -d sess
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posted @ 2022-02-20 22:25 wickyan
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2021年12月21日
IEEE TPAMI 2021: MobileSal: Extremely Efficient RGB-D Salient Object Detection
摘要: IEEE TPAMI 2021: MobileSal: Extremely Efficient RGB-D Salient Object Detection 存在问题 移动网络在特征表示方面不如笨重的网络强大,如果适当利用彩色图像的深度信息,可以增强与SOD相关的特征表示。 主要贡献 提出了一种隐式
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posted @ 2021-12-21 12:00 wickyan
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2021年12月7日
数理统计学习笔记
摘要: 数理统计学习笔记 √ 1 找一个概率密度函数,求其对应的分布函数,用概率密度空间的思想解释 概率密度函数: $$ f(x)= \begin{cases}\frac{2 x}{\pi^{2}}, & 0<x<\pi \ 0, & \text { others }\end{cases} $$ 当$x \
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posted @ 2021-12-07 17:10 wickyan
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2021年11月8日
论文速览
摘要: Deep RGB-D Saliency Detection with Depth-Sensitive Attention and Automatic Multi-Modal Fusion 基于深度敏感注意和自动多模态融合的深RGB-D显著性检测(DSA2F) 我们建议将原始深度图分解为多个区域,每个
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posted @ 2021-11-08 18:50 wickyan
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2021年10月31日
研一上学习笔记
摘要: 研1 上 随笔 第三周 class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
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posted @ 2021-10-31 20:00 wickyan
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