#零、环境 Ubuntu 18.04 显卡 940MX 安装Cuda8.0+Cudnn5.1 由于Ubuntu 18.04自带的gcc版本为7.5.0,下文中使用了建立软链接的方式，使得Cuda使用gcc5.0。 #一、安装合适版本的显卡驱动 参考下图，选择适当版本 来源：https://docs. ...
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2021-01-28 11:39:10
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本文是在宿主机Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像，在容器中通过Miniconda3创建python3.7.5的环境并成功安装mindspore_gpu_1.0.1；一、前期踩过的坑二、安装成功的流程【1】拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像【2】镜像内创建容器此处一定是nvidia-docker创建【3】在容器内安装
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2020-12-17 13:10:51
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数据处理不等式：DataProcessingInequality我是在差分隐私下看到的，新解决方案的可用性肯定小于原有解决方案的可用性，也就是说信息的后续处理只会降低所拥有的信息量。那么如果这么说的话为什么还要做特征工程呢，这是因为该不等式有一个巨大的前提就是数据处理方法无比的强大，比如很多的样本要分类，我们做特征提取后，SVM效果很好，但是如果用DNN之类的CNN、AuToEncoder，那么效
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2020-11-30 15:15:49
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客户端登陆交互式登录MySQL–h–u–p–PDBNAME–e“sql”-u是用户的意思一般直接可以写成–uroot或者–uMySQL-h是指主机IP的意思–h192.168.1.120,设置用户可以远程访问才行-p是密码的意思,可以直接写密码-pP@ssw0rd或者为了安全不写密码–p-P是端口的意思，针对多实例的mylsq可以选择端口登录–p3306DNNAME是指数据库名字，可以直接写数据库
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2020-10-06 20:17:29
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在FNN（DNN）的前向传播，反向梯度推导以及代码验证中，我们不仅总结了FNN（DNN）这种神经网络结构的前向传播和反向梯度求导公式，还通过tensorflow的自动求微分工具验证了其准确性。在本篇章，我们将专门针对CNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导。更多相关内容请见《神经网络的梯度推 ...
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2020-09-17 12:17:39
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零、背景及引言 本文是对Sequence to Sequence Learning with Neural Networks文章阅读后的总结。 在不同的学习任务中，传统深度神经网络（DNN）是表现不错的强力模型，如在图像分类、语音识别领域，但DNN由于不能适应输入输出不固定的情况，导致其不能够用于序 ...
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2020-08-03 00:46:35
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2020-07-27 17:56:07
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下载对应的tar版本：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-6x-download 解压安装包 version="6.0.1.8" os="Ubuntu-16.04" arch=$(uname -m) cuda="cuda-10.2" cudnn= ...
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2020-07-22 16:16:34
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druid连接池是阿里巴巴的数据库连接池项目。它的一个亮点强大的监控功能以及防SQL注入，同时不影响性能。这里是它的GitHub地址。感觉druid扩展的功能还是很实用的。 实用的功能 详细的监控 ExceptionSorter，针对主流数据库的返回码都有支持 SQL防注入 内置加密配置 可自定义扩 ...
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2020-07-20 22:25:04
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ubuntu16.04 编译opencv CUDA, CUDNN gpu加速
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2020-07-20 17:20:16
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