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本科在读小菜鸡一枚，姐夫的忠实迷弟。

感兴趣或擅长的领域

人工智能、自动化运维、云安全
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青舟智学C++算法课打卡第一次
Datawhale ACM算法班第一次笔记 1、变量 2、常量 3、数据类型错题：注：操作数为字符或短整形时，系统自动转换成整形。操作数为实型时，系统自动转换成双精度型。当两数操作数类型不同时，将精度低（或表示范围小的）的操作数的数据类型变换到与另一操作数类型相同再进行运算。补充知识点：运算时的转换 4、C语言格式化输入 5、C++流数据输入输出错题：输出的字符串占m列，如果字符串本身大于...
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2022-04-15 22:39:14
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【CANN第四期训练营】小作业解析篇
第一次课作业解析 顺序：按照数据读取阶段、数据预处理阶段、训练执行阶段、训练后处理阶段的顺序来debug另：性能不达标的排查顺序框图 手段： 数据读取阶段：1、通过linux资源监测命令，如top、mpstat、free、iostat等来监测资源情况2、通过磁盘管理基本操作（df、du、fdisk）来进行磁盘管理；3、了解大批量数据读取的通用策略，缓存和多进程高并发的解决方案；4、使用多进...
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2021-12-28 12:04:56
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【CANN第四期第四课作业笔记】
CANN第四期老谭作业踩坑指南 1、安装Ascend-cann-tfplugin_5.0.2.alpha003_linux-aarch64.run时报错：Permission Denied由于没有执行权限，chmod +x给一个权限即可运行。 2、在训练train_relu.py文件时，报错：在MindStudio中运行报错，但是在终端中运行正常：解决方案：1、检查tensorflow是否...
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2021-12-28 11:58:32
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【MindSpore第六期两日集训营】踩坑实录
写在最前面：本markdown仅针对第六期训练营中出现的坑来做填坑处理，避免新人跟我之前一样被劝退了无数次而心态爆炸。详细做题过程移步论坛张小白处。 2020-11-10继专家判定之前北京四的服务器可能被我折腾坏了之后，重新开了一个新加坡的服务器从头做人。切到新加坡服务器之后，git报错如下：解决方法不是网上能搜到的，很简单，直接重装git即可解决。 Transformer-moe第一个作业...
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2021-11-14 12:58:07
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【Datawhale10月打卡】机器学习数学基础Task2作业
作业：填空题计算矩阵：287、288、290、291、292、293、294、295、296、297、298、299、300、301、303；矩阵的秩、线性相关：304、305、306、307、308、309、310、311、312、313、314、315、316、317、318、319、320；选择题矩阵的运算：351、352、353、354、355、356、357、358、359、360...
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2021-10-15 22:09:52
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【Datawhale10月打卡】机器学习数学基础Task1作业
276： 答案为-15277： 答案为-12278： 答案为-3279： 答案为-120.0000280 答案为75281 答案为840000282283284 答案是4285 286 答案是8341~349：BDDCCCABB
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2021-10-12 01:46:19
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【CANN训练营第三期】预习课程1、2小节笔记
第一章：CANN的一些简介CANN逻辑架构AscendCL应用开发框架介绍计算图引擎GE第二章：Tensorflow训练脚本迁移所需知识：Python脚本编写、Tensorflow基本用法前期准备：Ascend 910环境；能在GPU上跑通的训练脚本；与脚本配套的数据集。Estimator迁移迁移到NPU上：1、 将batch中添加drop_remainder=True；2、 RunConf...
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2021-09-21 01:41:18
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【Datawhale9月打卡】计算机视觉学习Task1笔记
【Datawhale9月打卡】计算机视觉学习Task1笔记Task1，主要讲了OpenCV的相关知识点以及一个代码实践（分了C++和Python部分）。介绍了三种算法：最近邻插值算法、双线性插值、映射方法，以及他们三个的代码实现。1、 最近邻插值算法原理最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。在官方给的markdown文档中给出了一个Open...
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2021-09-14 19:39:13
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【Datawhale8月打卡】吃瓜教程Task1笔记
第一章： 通过 学习1 .2 了解了机器学习的基本术语，从数据中学得模型的过程称为“学习”或“训练”，这个过程通过执行 某个学习 算法来完成。模型可以看作学习算法在给定数据和参数空间上的实例化。在计算机系统中，“经验”通常以“数据”的形式存在，因此，机器学习所研究的主要内容，是在计算机上从数据中产生“模型（ model）”的算法，即“学习算法”（learning algorithm）。通过学...
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2021-08-18 08:46:10
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【Datawhale7月打卡】李宏毅机器学习Task7笔记
1.人工智能、机器学习、深度学习之间的区别和联系三者的关系：人工智能 > 机器学习 > 深度学习2. 回归模型建立的步骤模型假设：选择模型框架模型评估：如何判断模型的好坏（损失函数的确定）模型优化：如何筛选最优模型（梯度下降）3. 深度学习的三个步骤神经网络常见的有完全连接前馈神经网络模型评估涉及到了交叉熵和总体损失选择最优函数此处重点为梯度下降以及反向传播（链式法则）4. 网络设计时需要思...
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2021-07-26 01:05:42
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