首先贴上Conda官网教程的网址

确实还是官网教程最简单实用,许多百度甚至谷歌搜索出来的csdn博客等并不是最优解法,而且废话太多…

有效解决办法就是下面一句(已经装了Anaconda3想装一个2):

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conda create -n py27 python=2.7 anaconda
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Python Data Visualization — Comparing 5 Tools

背景介绍

本次由于项目需要,要将深度学习预测出来的数据(41x9的矩阵)和Label矩阵进行对比,所以需要进行3D可视化,因而对比了几个常见的python数据可视化库。

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本周是效率拔群的一周。从洛杉矶回来后,马上着手了走之前和张岭学长讨论的机器学习项目,并已经取得了很好的效果,这令我们十分振奋。这个项目是波音公司主导的一个研究型项目,我负责的是将之前使用传统方法由瞬时二极管中的电荷和空穴分布求解出器件中各店电压分布的过程用深度学习予以优化。

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Numpy高维数组连续切片

先回顾一下基础:

创建数组:一般5种方式创建数组

1. 从其他python结构转变,如列表,元祖

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>>> x = np.array([2,3,1,0])
>>> x = np.array([2, 3, 1, 0])
>>> x = np.array([[1,2.0],[0,0],(1+1j,3.)]) # note mix of tuple and lists,and types
>>> x = np.array([[ 1.+0.j, 2.+0.j], [ 0.+0.j, 0.+0.j], [ 1.+1.j, 3.+0.j]])1234
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Pytorch 自动生成网络结构图

Pytorch没有TensorFlow类似的原生支持,尽管也可以用TensorBoardX进行可视化,但是其生成的网络图不适合直接展示。所以,有没有合适的自动化方案?

首先,可以利用一个开源库,functional-zoo

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机翼拂过地表的风,穿过天边的云,越过无垠的大海与起伏的丘陵;极目远眺,无数的灯火点缀着这片宁静的夜。Los Angeles,我们的脚尖轻触这片多情的地,任生命的画卷被这座城浸染。

纵横交错的路携手含情脉脉的灯,编织出了一条条闪烁的金线;从高空俯瞰,这座四四方方的城市好似一块硕大无朋的电路板,流动的车与人则好似股股电流,于其间不知疲倦的穿梭往复。短短五天的洛杉矶之行,就此宣告拉开了帷幕。

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进程与线程

进程是程序执行时的一个实例,即它是程序已经执行到何种程度的数据结构的汇集;从内核的观点看,进程的目的就是担当分配系统资源(CPU时间、内存等)的基本单位;

线程是进程的一个执行流,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位;一个进程由几个线程组成(拥有很多相对独立的执行流的用户程序共享应用程序的大部分数据结构),线程与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源;

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C语言如何获得精确时间

精确到秒

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#include <stdio.h>
#include <time.h>

int main(){
time_t t_start, t_end;
t_start = time(NULL) ;
sleep(3000);
t_end = time(NULL) ;
printf("time: %.0f s\n", difftime(t_end,t_start)) ;
return 0;
}
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Xcode简明教程(Mac OS下C开发环境的搭建)

在 Mac OS X 下学习C语言使用 Xcode。Xcode 是由Apple官方开发的IDE,支持C、C++、Objective-C、Swift等,可以用来开发 Mac OS X 和 iOS 上的应用程序。Xcode最初使用GCC作为编译器,后来由于GCC的不配合,改用LLVM/Clang。

Xcode 的安装非常简单,在 APP Store 上直接下载即可,这里不再赘述。

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