摘要:高速堵车的问题,这个高速堵车毕竟是一种违反直觉的事情,看到一个短文: 链接: https://mbd.baidu.com/newspage/data/dtlandingsuper?nid=dt_5909282599829175550&sourceFrom=pc_feedlist_dt 假如一个高速路
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摘要:无意之中解锁了百度的上古页面: 链接:https://www.baidu.com/default.html 百度一下,你就知道 (baidu.com) 可以说看到了这个页面就想到了20年前的百度,这个页面可以说百度的上古页面或者说是始祖页面了,现在的百度页面: 链接: https://www.bai
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摘要:这个论文保持着上世纪人工智能论文的特点,与其说是计算机类论文更不如说是偏生物科学方面的论文,这也可能是因为当时的人工智能的研究更加偏向于生物启发, 有些像Biology-Inspired Engineering。 这个论文是最古老的使用并结合计算机方法来进行研究的“元学习”算法之一的论文,可以说是元
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摘要:编程语言mojo调用python十分方便,mojo不仅可以调用python的库函数更可以调用python的内置函数(builtins),给出示例代码: from python import Python fn main() raises: Python.add_to_path(".") let my
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摘要:代码: from python import Python fn f() raises: # This is equivalent to Python's `import numpy as np` let np = Python.import_module("numpy") let a = np.a
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摘要:代码: from python import Python fn main(): # fn main() raises: # This is equivalent to Python's `import numpy as np` let np = Python.import_module("nump
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摘要:相关: 快评丨“发疯式”公关救不了花西子 李佳琦对花西子的宣传口号和花西子公司本身的宣传口号是相似的,可以说作为年收入过亿的直播一哥已经远离了普通消费者是事实,但是忽略顾客的心理感受确实是失职。说的直白些,那就是国人,那些几亿的普通人难以接受国产奢侈品牌作为日用品,而且更难以容忍的是买不起国产奢侈品
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摘要:二、GROMACS安装和运行实例 HPC平台提交任务脚本: DSUB脚本的使用参数简介: GROMACS 测试用例: git clone https://github.com/OSGConnect/TOREVIEW-tutorial-gromacs.git
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摘要:原文地址: https://mp.weixin.qq.com/s/XrddDDpDXHKBcEueH8YXcA 大连人工智能计算中心携手大连理工大学软件学院、大连市中心医院联合打造“MedChat:面向眩晕诊疗的中文医疗对话大模型”,于9月22日在昇腾AI开发者创享日暨昇腾AI创新大赛2023大连赛
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摘要:题外话: 作为一个博士延期的人来说,读这样的文章还是颇有共鸣的。 论文中节选: 王松俊在 《 研究生教育 导论 》 中通过导师与研 究生之 间 的 关系建构过程 的纵 向梳理提 出 关 于对研 究生与 导师之 间 师生 关 系 的 内涵 。 他认为 , 研 究生 与 导 师 的 关 系
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摘要:问题: 你是一名专业的原画师,请画一幅坐在咖啡厅的少女给我当头像。 加入“性感”二字,生成失败: 保持关键词:咖啡厅、少年,生成的图片基本一样: 请画一幅坐在咖啡厅的少女给我当头像 保持关键词:咖啡厅、女人,生成的结果图也都是极为相似的: 如果问题为:性感女人,主体结构和之前的关键词:咖啡厅、女人,
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摘要:博士同学最近联系我,说是自己的mac系统升级后之前可以用的网络软件不可用使用了,由于平时工作需要,这个网络软件如果没有是十分不方便的,为此找我急需给出解决方案。作为一个资深穷人虽然使用Linux系统有了10十多年的时间,但是对于mac系统自己是真的不太会,就是远程连接到对方的电脑上我也是一通胡乱试验
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摘要:运行python代码报错: 问题发现: 问题其实十分的狗血,这个代码是在服务器上运行的,运行之前其实并没有看具体的代码情况,git clone 下载下来就直接运行了,原来这个代码需要进行图片绘制,说直白些就是需要显示屏,于是解决方法也十分简单,就是换个带桌面的电脑或者使用虚拟屏幕xvfb。 参考:
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摘要:论文: 《A Reduction of Imitation Learning and Structured Prediction to No-Regret Online Learning》 算法描述: Mixing Policy: 个人理解: imitation learning的大意就是有一个ex
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摘要:参考: https://blog.csdn.net/u012947309/article/details/116736684 经过研究发现,libtensorflow_framework.so 只在TensorFlow1.13及小于1.13之下的版本才有。
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摘要:相关: python中numpy.random.seed设置随机种子是否影响子进程 代码: from ale_python_interface import ALEInterface import numpy as np np.random.seed(1111) import cv2 import
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摘要:给出代码: from multiprocessing import Process import numpy as np class NN(Process): def __init__(self, id): super(NN, self).__init__() self.id = id def ru
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摘要:无意间看到了这么一个题: LeetCode279:完全平方数,动态规划解法超过46%,作弊解法却超过97% 使用Python编写动态规划算法来解决该问题: import numpy as np n=int( input("num:") ) op_num = 0 dp = np.zeros(n+1,
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摘要:和朋友聊天,朋友说自己前一阵刚刚把5针狂犬病疫苗打完了,这下可算放心了,而我听到这个事情却十分的诧异,因为自始至终我也没听说过朋友被狗或猫咬伤的事情,好一通询问后才知道原来朋友并没有被动物咬伤,之所以打狂犬病疫苗是为了做预防,因为狂犬病发作的死亡率是100%,所以他打算要提前预防。而这个事情也确实要
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摘要:读 视觉中国为什么让人不敢配图,要人义愤填膺。 这里必须要重点说明,对于“视觉中国的评价”这里也只是引用央视的评价。 碰瓷式的经营绝对不是什么良性的经营方式,靠海量发诉讼通知来赚钱大有滥用司法和依赖自身地位打击、强压业内人员的嫌疑,即使这么干现在不违法但也绝对是不道德的,而且我想未来的市场会更加的规
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摘要:以Tensorflow为例。 神经网络(TensorFlow举例)在GPU中训练时需要占用的内存大概有下面几部分组成: 1. TensorFlow的自身的计算库导入显存时所在内存,一般在session初始化时就会自动导入,这部分大小与TensorFlow的版本有关,这里大概估计普遍为450MB大小;
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摘要:找到vscode中的ssh扩展(Visual Studio Code Remote - SSH),然后卸载,再重新安装,即可解决。 PS: 重新安装时需要较长时间的等待。
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摘要:在用TensorFlow_1.14.0中发现数据类型的显示带有 _ref : x1=tf.Variable([1, 2, 3])x2=tf.Variable([1.0, 2.0, 3.0]) 也就是说 int32_ref 其实就是 tf.int32,float32_ref 其实就是 tf.float
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摘要:G-A3C的代码: https://gitee.com/devilmaycry812839668/gpu_a3c 论文: 《Reinforcement Learning thorugh Asynchronous Advantage Actor-Critic on a GPU》 论文地址: https
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摘要:参考: https://www.cnblogs.com/hasakei/p/10035198.html https://blog.csdn.net/senjie_wang/article/details/84073823 https://github.com/bbitmaster/ale_pytho
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摘要:运行老代码报错: image = misc.imresize(image, [Config.IMAGE_HEIGHT, Config.IMAGE_WIDTH], 'bilinear')AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imre
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摘要:Abstract: 并行算法下的参数同步方式一般有同步更新和异步更新两种方式,本文在此基础之上提出了一种新的参数同步方式——半异步更新方式。 Introduction: 这里用神经网络举例子,也就是神经网络的并行中的参数同步的情况,给出同步、异步方式: 同步: 各个客户端分别各自运行神经网络的前向和
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摘要:aarch64架构下不支持gym[atari]安装,因此我们只能在该环境下安装gym,对于atari环境的支持则需要源码上重新编译,也就是本文给出的下面的方法: 源码下载: https://github.com/Farama-Foundation/Arcade-Learning-Environmen
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摘要:参考: https://www.5axxw.com/questions/content/h0e4te 一般在linux中gcc都是安装在系统路径下,有的时候需要更换gcc版本但是又没有系统权限,这时候就可以考虑使用conda下集成的gcc 。 安装方法: conda config --add cha
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摘要:答案: cmake -DPython3_EXECUTABLE=/path/to/bin/python3 参考: https://stackoverflow.com/questions/49908989/cmake-cant-find-python3
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摘要:Ubuntu系统下可以有两种安装方式: 1. 通过系统软件库进行安装,命令: sudo apt install torcs torcs-data 该种安装方式比较简单,容易成功,缺点就是必须要有sudo权限。 2. 源码安装: 源码下载地址: https://sourceforge.net/p/to
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