07 2020 档案

Ubuntu 18.04.4 安装docker18.09 (使用阿里云的源)
摘要:由于AI_Station 是使用容器构建环境的,而且只提供镜像上传下载功能,不为容易提供网络功能,因此需要在平台上把镜像拉取到本地,并安装一些必备软件然后再打包成镜像上传回去,因此需要在本地构建docker环境,于是如下: 安装GPG证书 curl -fsSL http://mirrors.aliy 阅读全文

posted @ 2020-07-29 11:25 Angry_Panda 阅读(2792) 评论(0) 推荐(0)

浪潮计算平台之AI方向——AI_Station开发环境的使用总结
摘要:概览: 1. 开发环境 使用默认的设置,不改挂载路径: 可以看到在容器内对挂载的目录进行文件操作是可以真实记录到实际的文件目录内的。 对挂载路径的另一种设置: 不使用默认的设置,手动更改挂载路径: 在用户文件目录和组共享目录中可以看到容器内对其进行的操作: 挂载到容器里的文件目录都是可以在容器里面进 阅读全文

posted @ 2020-07-24 16:41 Angry_Panda 阅读(4881) 评论(26) 推荐(0)

《深度强化学习——边做边学》第二章 在走迷宫任务中策略迭代方法(修改后的代码)
摘要:如下图所示: 初始点在 S0, 终点在S8, 其中红线的部分是墙,不能通过,绿色的圆圈是此刻所在位置。 每次实验的初始策略,是在任一的状态时可以选的动作其概率都是均等的,如果三个动作可以选就各为0.333333,如果是两个动作可以选就各是0.5。 每次实验通过不断的根据策略采样探索路径,并根据探索的 阅读全文

posted @ 2020-07-15 15:50 Angry_Panda 阅读(920) 评论(0) 推荐(0)

《深度强化学习——边做边学》第二章 在走迷宫任务中随机探索 (修改后的代码)
摘要:如下图所示: 初始点在 S0, 终点在S8, 其中红线的部分是墙,不能通过,绿色的圆圈是此刻所在位置。 在任一的状态时可以选的动作其概率都是均等的,如果三个动作可以选就各为0.333333,如果是两个动作可以选就各是0.5。 原书中已经提供代码,但是感觉看起来不是很明晰,于是修改了一下: https 阅读全文

posted @ 2020-07-14 16:01 Angry_Panda 阅读(832) 评论(0) 推荐(0)

【转载】 新版 Kite为啥这么火,问就俩字『好用』
摘要:本文转自: https://blog.csdn.net/qq_28168421/article/details/102927311 本文转自『AI开发者』(okweiwu) 不久前,一个免费的专门针对 Python 的代码补全工具 Kite,有了新的动态。这次,Kite 开发者在之前的基础上,增加了 阅读全文

posted @ 2020-07-11 12:46 Angry_Panda 阅读(2056) 评论(0) 推荐(0)

【转载】 GPU地址空间的相关概念
摘要:为了结合上篇 文章 https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/13264080.html 对RTX显卡是否能够实现P2P通信功能,同时专业级别显卡的共享内存功能是需要应用程序依托NVLINK高速访存的特性进行硬编码实现的很不是nvidia显卡或驱动 阅读全文

posted @ 2020-07-10 11:25 Angry_Panda 阅读(2201) 评论(0) 推荐(0)

【转载】 CUDA中的Unified Memory
摘要:为了结合上篇 文章 https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/13264080.html 对RTX显卡是否能够实现P2P通信功能,同时专业级别显卡的共享内存功能是需要应用程序依托NVLINK高速访存的特性进行硬编码实现的很不是nvidia显卡或驱动 阅读全文

posted @ 2020-07-10 09:55 Angry_Panda 阅读(1030) 评论(0) 推荐(0)

两个 RTX2070 super 显卡 可不可以通过 nvlink交换机 进行P2P通信 呢? (答案: 可以)
摘要:以前转载了一篇文章: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/12370685.html 对于里面的结果总感觉有所怀疑,于是斥巨资购入两个 技嘉 rtx2070super 显卡, (至于为啥不弄两个2080ti呢,因为才贵搞不定呢),然后又购入了 阅读全文

posted @ 2020-07-07 23:00 Angry_Panda 阅读(5354) 评论(1) 推荐(1)

( Ubuntu系统下 ) vim插件安装 supertab 实现tab键的补全功能 (vim+python环境下)
摘要:本文前提已经安装了 Vundle : 下载 supertab : git clone https://github.com/ervandew/supertab ~/.vim/bundle/ 编辑 .vimrc 文件: 在Vim的命令行模式下执行 :PluginInstall 即可完成安装: 效果: 阅读全文

posted @ 2020-07-07 13:40 Angry_Panda 阅读(1094) 评论(0) 推荐(0)

( Ubuntu环境下 )Vim插件推荐-Python自动补齐Vim插件jedi-vim的安装(使用插件管理器vundle进行安装)
摘要:Ubuntu系统下,为 Vim 安装python自动补齐的插件 jedi-vim 。 1. jedi-vim安装依赖 首先,jedi-vim插件需要当前Vim版本支持python,在终端输入 vim --version 可查看当前 Vim 的版本和编译信息。如下图可知,当前Vim并不支持 pytho 阅读全文

posted @ 2020-07-07 13:36 Angry_Panda 阅读(3332) 评论(0) 推荐(0)

( Ubuntu环境下 ) Vim插件管理器 Vundle 的安装
摘要:为vim安装插件的时候一般会选择先安装一个插件管理器, 一般有 Pathogen和Vundle 比较常用,同时也有比较轻量级的 Vim插件管理神器vim-plug 。 1. 下载 Vim插件管理器 Vundle Vundle插件提供了一个Vundle.vim文件,其下载地址为:https://git 阅读全文

posted @ 2020-07-07 13:33 Angry_Panda 阅读(2559) 评论(0) 推荐(0)

( Ubuntu环境 ) Vim下一键运行python代码
摘要:使用一个统一的顺手的编辑&编译环境对于写代码是一件事半功倍的事情, 说白了就是有个顺手的写代码的工具很重要,这里要说的工具就是Vim。 假设 Ubuntu 系统中已经安装 Vim : 编辑 home下用户根目录的 .vimrc 文件: 在 .vimrc 文件中添加以下内容: "一键运行代码 map 阅读全文

posted @ 2020-07-07 13:32 Angry_Panda 阅读(1201) 评论(3) 推荐(0)

python之理解super及MRO列表 ( 示例版 )
摘要:例子 1: class A0: def pri(self): super().pri() print("A0") class A1(A0): def pri(self): super().pri() print("A1") class B0: def pri(self): print("B0") c 阅读全文

posted @ 2020-07-07 13:31 Angry_Panda 阅读(261) 评论(0) 推荐(0)

【转载】 python之理解super及MRO列表
摘要:原文地址: https://www.jianshu.com/p/de7d38c84443 python之理解super super(type[, object-or-type]) type 类。 object-or-type 类,一般是 self。 1、super 在类的继承中,如果重定义某个方法, 阅读全文

posted @ 2020-07-07 13:30 Angry_Panda 阅读(283) 评论(0) 推荐(0)

【转载】 你真的理解Python中MRO算法吗?
摘要:来自:www.xymlife.com 作者: XYM 链接:http://www.xymlife.com/2016/05/22/python_mro/ (点击阅读原文前往) 【前言】 MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序。Python语言包含了很多优秀的特性,其中多 阅读全文

posted @ 2020-07-07 13:28 Angry_Panda 阅读(345) 评论(0) 推荐(0)

《Python数据可视化之matplotlib实践》 源码 第四篇 扩展 第十三章
摘要:图 13.10 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unic 阅读全文

posted @ 2020-07-07 13:27 Angry_Panda 阅读(367) 评论(0) 推荐(0)

《Python数据可视化之matplotlib实践》 源码 第四篇 扩展 第十二章
摘要:图 12.1 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np barSlices=12 theta=np.linspace(0.0, 2*np.pi, barSlices, endpoint=False) radii=30*np.random.r 阅读全文

posted @ 2020-07-07 13:26 Angry_Panda 阅读(446) 评论(0) 推荐(0)

《Python数据可视化之matplotlib实践》 源码 第四篇 扩展 第十一章
摘要:图 11.2 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8], frameon=True, facecolor="y", aspect= 阅读全文

posted @ 2020-07-07 07:30 Angry_Panda 阅读(329) 评论(0) 推荐(0)

《Python数据可视化之matplotlib实践》 源码 第四篇 扩展 第十章
摘要:图 10.1 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.axes([0.1, 0.7, 0.3, 0.3], frameon=True, facecolor="y", aspect="equal") plt.plot(np.aran 阅读全文

posted @ 2020-07-06 18:40 Angry_Panda 阅读(378) 评论(0) 推荐(0)

《Python数据可视化之matplotlib实践》 源码 第三篇 演练 第九章
摘要:图 9.1 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) font={"family":"monospace", "color":"maroon", "weigh 阅读全文

posted @ 2020-07-06 00:16 Angry_Panda 阅读(446) 评论(0) 推荐(0)

《Python数据可视化之matplotlib实践》 源码 第三篇 演练 第八章
摘要:图 8.1 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.axes([0.05, 0.7, 0.3, 0.3], frameon=True, facecolor="y", aspect="equal") plt.plot(np.aran 阅读全文

posted @ 2020-07-05 14:00 Angry_Panda 阅读(493) 评论(0) 推荐(0)

《Python数据可视化之matplotlib实践》 源码 第二篇 精进 第七章
摘要:图 7.1 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicod 阅读全文

posted @ 2020-07-05 11:42 Angry_Panda 阅读(494) 评论(0) 推荐(0)

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