摘要：
原文转自： https://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53691569 阅读全文
posted @ 2018-11-20 15:19
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2018年11月20日
2018年11月6日
摘要：
原文地址： https://blog.csdn.net/Mao_Jonah/article/details/78965827 关于nvcc fatal : Value ‘sm_20’ is not defined for option ‘gpu-architecture’的问题先说明配置Ubuntu 阅读全文
posted @ 2018-11-06 12:57
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2018年11月3日
摘要：
网上搜寻到的代码，亲测比较好用，分享如下。 import gym import time env = gym.make('CartPole-v0') # 获得游戏环境 observation = env.reset() # 复位游戏环境,新一局游戏开始 print ('新一局游戏 初始观测 = {} 阅读全文
posted @ 2018-11-03 14:19
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2018年11月1日
摘要：
这是最新找到的 对抗生成网络的代码，亲测可以跑通。前几天也上传了一个网上找到的代码，但是这回这个代码中判别网络的假数据中加入了 detach() 函数， 网上查找说这个函数可以切断神经网络的反向传导，虽然不是很理解，但总是感觉这个更对一些。对于 detach 这个函数在这里面的作用网上怎么说的都有， 阅读全文
posted @ 2018-11-01 16:58
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2018年10月30日
摘要：
最近在网上找到了一个使用LSTM 网络解决 世界银行中各国 GDP预测的一个问题，感觉比较实用，毕竟这是找到的唯一一个可以正确运行的程序。 阅读全文
posted @ 2018-10-30 15:35
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2018年10月17日
摘要：
最近学习DeepLearning, 在网上找到了一个自编码器的代码，运行以下，还比较好用，分享如下。由于代码出处无处可考，故不予特殊说明。 以上代码为 pytorch 运行效果图： 阅读全文
posted @ 2018-10-17 08:52
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2018年10月16日
摘要：
最近再看深度学习的内容，看到了对抗生成模型，感觉比较有意思，在网上找了一个代码，运行了一下，发现确实可行。网上都说对抗生成网络运行比较耗时，而且不好收敛，不试不知道，一试验发现确实比较耗时。本文给出的代码只是网上找到的最基本的模型，亲测可行。 代码没有找到出处，故不标明出处了。 运行效果如下。 最后 阅读全文
posted @ 2018-10-16 23:27
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2018年10月5日
摘要：
原地址： https://blog.csdn.net/chaoyu168/article/details/79241506 win10 2016 长期服务版的ISO文件中本身就带有KMS激活KEY，不用输入任何KEY，连接网络进入CMD，只要输入：slmgr /skms kms.digiboy.ir 阅读全文
posted @ 2018-10-05 21:26
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2018年9月25日
摘要：
发现博客： https://blog.csdn.net/u010752600/article/details/79534910 于是找到解决方法。 sudo rm -rf ~/.nv/ 阅读全文
posted @ 2018-09-25 10:12
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2018年9月15日
摘要：
读博已一年有余，时间过之不谓之不快，浪费时间甚多，思则甚忧，哀哉哀哉。暑假前导师开学期总结，总算是见到了导师，半年之中在学校见到导师的唯一一面，甚觉珍贵，会上导师有所交代，所交代事情必是重中之重，半年一面，这唯一的指导必是浓缩精华，于是有所记录，为防遗失，遂存之。 读书之际，望自己一切看开，一切想开 阅读全文
posted @ 2018-09-15 20:45
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