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原创 误删除、格式化或分区打不开丢失的文件如何恢复？实用的文件恢复方法分享

误删除、格式化或分区打不开丢失的文件如何恢复？

原创 在 Python 中，for 循环可以带有一个 else 语句块

在上面的代码中，for 循环遍历了整数序列 [1, 2, 3, 4]，如果当前循环变量 i 的值等于 3，则执行 break 语句，提前结束循环。该语句块表示在循环正常结束后要执行的代码，即在所有元素都被遍历过后要执行的代码。如果循环是由于 break 语句而提前结束的，则不会执行 else 语句块。需要注意的是，else 语句块不是与 if 语句块配对的，而是与 for 语句块配对的。这意味着，else 语句块中的代码会在循环结束后执行，不管循环是否成功地找到了匹配的元素。

原创 详解atoi函数

atoi函数atoi函数是将字符串转换成整数。该函数的返回值为int类型的整数，转换后的值不可超出int可表示的范围。注意：1、该函数首先会丢弃尽可能多的空白字符，直到找到第一个非空白字符，然后，从这个字符开始，取一个可选的初识加号或者减号，后跟尽可能多的十进制数字，并将他们返回一个int类型的数值。2、若该字符串是在整数的字符后包含其他字符，则这些字符将会被忽略，返回其他字符之前的整数，并且不会对该函数造成任何影响。

原创 cin.get()及cin.get(ch)

【代码】cin.get()及cin.get(ch)

原创 gcc -c mult.c -o mult.o 的解释

c是将源文件汇编成目标文件但是不进行链接，-o是指定目标文件的名称。

原创 Ubuntu下tar命令使用详解 .tar解压、.tar压缩

在ubuntu使用过程中，常常会遇到文件解压和压缩的操作，然而压缩的种类又那么多，参数也不少，常常记不住，这里归纳总结一下。

原创 Linux中echo命令用法详解

echo命令是脚本语言中的常用命令，作用相当于C语言里面的printf。在shell中，可以打印变量的值，或者输出指定的字符串，可以将结果写入到文件，也可以打印在终端。echo命令可以在显示器上显示一段文字，起到提示的作用，对于调试非常有帮助。

原创 linux编辑文本(vim)时跳转到最后一行和第一行及相关指令

vi操作1.跳到文本的最后一行：按“G”,即“shift+g”2.跳到最后一行的最后一个字符 ： 先重复1的操作即按“G”，之后按“$”键，即“shift+4”。3.跳到第一行的第一个字符：先按两次“g”，4.跳转到当前行的第一个字符：在当前行按“0”。5.vi加密。进入vi，输入":" + “X” 之后就提示你输入两次密码。6.文件重新载入 :e!7.单行复制 将光标移到复制行 按 'yy’进行复制8.多行复制 将光标移到复制首行 按 'nyy’进行复制 n=1.2.3.4。。。。。9.粘贴 将光标移到粘

原创 linux中的“~”、“/”、“./”分别代表什么？

表示返回到home目录。

原创 Linux中的pwd指令

pwd是print working directory的缩写，Linux中用 pwd 命令来查看”当前工作目录“的完整路径。简单得说，每当你在终端进行操作时，你都会有一个当前工作目录。

原创 linux中的ls和ll指令

使用指令alias有： alias ll='ls -l --color=auto' 可以看到ll是ls -l指令的一个别名或者说快捷方式，当然可以使用指令：unalias ll 删除该指令，也可以使用alias ll='ls -l '添加该指令。ll:以长列表格式显示当前文件或目录信息，包括：属性 权限 文件个数 所有者 所属组 文件大小(byte) 最后一次修改时间 文件名。ls:显示当前目录下文件或目录，只显示名称，指令全称：list directory contents。

原创 liunx的cp命令

输入alias命令，显示 cp=‘cp -i’， cp命令被系统设置了别名，-i参数是文件覆盖提示确认操作，可以看到别名 ，也就是当执行cp的时候，其实执行的是cp -i参数。方法4：编辑~/.bashrc文件注释掉cp的alias，在alias cp=’cp -i’前加上”#”注释，修改后，重新登录即可实现复制不提示。-i：与 -f 选项相反，在覆盖目标文件之前给出提示，要求用户确认是否覆盖，回答 y 时目标文件将被覆盖。-r：若给出的源文件是一个目录文件，此时将复制该目录下所有的子目录和文件。

原创 Xshell7连接虚拟机时拒绝密码问题解决（ubuntu）+linux vi命令详解

不过有一点要特别注意，就是您进入vi之后，是处于「命令行模式（command mode）」，您要切换到「插入模式（Insert mode）」才能够输入文字。在使用「last line mode」之前，请记住先按「ESC」键确定您已经处于「command mode」下后，再按「：」冒号即可进入「last line mode」。「/关键字」：先按「/」键，再输入您想寻找的字符，如果第一次找的关键字不是您想要的，可以一直按「n」会往后寻找到您要的关键字为止。「p」：将缓冲区内的字符贴到光标所在位置。

原创 三分钟教你，任意电脑完美安装：MIUI+

目前MIUI官网已经不提供下载MIUI+了，只有展示页面。我们通过小米商城的小米笔记本的服务支持来下载安装包。理论上，任何win10,11本都可以成功安装，不限于小米电脑。比如本教程，我就是联想的笔记本。

原创 数据结构与算法题

游游拿到了一个字符串，她希望你作如下变换:如果一个字符是大写字母，则将其变成下一个字母，即A变B，B变C，以此类推。(特殊的，如果是Z，则变成A)如果一个字符是小写字母，则将其变成上一个字母，即b变a，c变b以此类推。(特殊的，如果是a，则变成z)。请你帮游游输出变换后的字符串。如果无法选择两个字符串，使得其中一个是另一个是子串，则输出-1.的子串，且它们的价值之和尽可能大。第一行输入一个正整数n，代表字符串的数量。接下来的n行，每行输入一个字符串。，代表第i个字符串和它的价值。，第i个字符串的价值为。

原创 ‘tensorboard‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。

原创 如何关闭Tensorboard服务器

（其实在我的ssh里，有时CTRL+C不能正常工作，那我就用这个）pid**（进程id）杀死进程**是我当前的tensorflow的。

原创 torch F.cosine_similarity()使用

torch F.cosine_similarity()使用

原创 Windows 11+RTX3060安装CUDA、cuDNN与Pytorch

实验环境为RTX 3060的Windows 11。我在一开始没有安装合适的CUDA版本，导致最终Pytorch训练时报错，最终只能推倒重来，浪费了不少时间。为了提醒更多的同学在一开始就安装正确的版本，在此记录。...

原创 pytorch深度学习实战

爱因斯坦求和是一种对求和公式简洁高效的记法，其原则是当变量下标重复出现时，即可省略繁琐的求和符号。比如求和公式： 其中变量 a 与变量 b 的下标是相同的（即重复出现），则可将其记为： einsum方法正是利用了爱因斯坦求和简介高效的表示方法，从而可以驾驭任何复杂的矩阵计算操作。基本的框架如下：上述操作表示矩阵A与矩阵B的点积。输入的参数分为两部分，前面表示计算操作的字符串，后面是以逗号隔开的操作对象（数量需与前面对应）。其中在计算操作表示中，"->“左边是以逗号隔开的下标索引，重复出现的索引即是需要

原创 Python-pip安装包容易装错的包总结

最近看到python使用pip安装包的时候写错名字导致中了挖矿病毒，所以这里为python使用者总结一下，哪一些包经常使用但是import的名字和pip安装的名字不一致的。状元：sklearn机器学习特别火相信这个包很多人在用，但我经常安装会写成：pip install sklearn，很明显这是错的## 错误pip install sklearn## 正确pip install scikit-learn## 使用import sklearn2. 榜眼：opencv##

原创 【PyTorch】torch.mean(), dim=0, dim=1 详解

创建一个tensor,这个tensor是一个元素类型为浮点型的2维数组import torchs = torch.arange(6,dtype=float).reshape((2,3))print(s)print(s.shape)# 查看tensor的形状tensor([[0., 1., 2.], [3., 4., 5.]], dtype=torch.float64)torch.Size([2, 3])dim属性的全称是dimension，表示维度。dim=0...

转载 ubuntu pycharm 搜狗中文输入法不跟随光标问题

解决在 Linux x64 操作系统环境下，使用 JetBrains 系 IDE 存在的两个问题：fcitx 输入法候选框不跟随光标 Markdown 文件无法正常预览下载jbr包：github链接使用方法：直接替换 IDE 安装目录下的 jbr 目录简单有效。...

原创 Ubuntu18.04安装搜狗输入法以及sougo输入法在Ubuntu下汉字输入出现数字代码的问题

Ubuntu18.04安装搜狗输入法_陨越的博客-CSDN博客_ubuntu18安装搜狗输入法问题输入汉字出现如下乱码解决方案打开终端,输入fcitx-configtool1从而打开将sougo pinyin放到不是第一位的顺序,解决.就很神奇!...

原创 PyTorch入门基础串讲

PyTorch的基本概念import torchimport numpy as np"""几种特殊的tensor"""a = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])print(a)print(a.type())"""输出： tensor([[1., 2.], [3., 4.]]) torch.FloatTensor"""#对比a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])print(a1)"

原创 win10/Ubuntu18.04双系统时间同步

1.在ubuntu下安装ntpdatesudo apt install ntpdate2.设置同步windows时间sudo ntpdate time.windows.com3.更新时间到硬件sudo hwclock --localtime --systohc4.重启即可

原创 CUDA的配置

环境变量CUDA_SDK_PATH= D:\software\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\binCUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64Path%CUDA_LIB_

转载 【Pytorch教程】：变量 (Variable)

目录 Pytorch教程目录 什么是Variable Variable 计算, 梯度 获取 Variable 里面的数据什么是Variable在 Torch 中的 Variable 就是一个存放会变化的值的地理位置。里面的值会不停的变化。我们定义一个 Variable：import torchfrom torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模块# 先生鸡蛋tensor = torch.Flo...

原创 torch.mean()方法

一、方法详解含义：顾名思义，返回一个Tensor的均值torch.mean(input, dim, keepdim=False)input：输入的张量dim：求均值的维度，若dim = 0，则沿行求均值，返回的形状是（1，列数）；若dim=1，则沿列 求均值，返回的形状是（行数，1）,默认不设置dim的时候，返回的是所有元素的平均值。keepdim：输出张量是否跟输入张量的另一个维度相同需要注意的是 mean()函数只能在float格式的数据上处理如果不是，要不就x = ...

转载 Jupyter Notebook 的使用指南

前言Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、方程式、可视化和文本的文档。它的用途包括：数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等等。它具有以下优势：可选择语言：支持超过40种编程语言，包括Python、R、Julia、Scala等。 分享笔记本：可以使用电子邮件、Dropbox、GitHub和Jupyter Notebook Viewer与他人共享。 交互式输出：代码可以生成丰富的交互式输出，包括HTML、图像、视频、LaTeX等等

原创 torch.optim优化算法理解之optim.Adam()

torch.optim是一个实现了多种优化算法的包，大多数通用的方法都已支持，提供了丰富的接口调用，未来更多精炼的优化算法也将整合进来。为了使用torch.optim，需先构造一个优化器对象Optimizer，用来保存当前的状态，并能够根据计算得到的梯度来更新参数。要构建一个优化器optimizer，你必须给它一个可进行迭代优化的包含了所有参数（所有的参数必须是变量s）的列表。 然后，您可以指定程序优化特定的选项，例如学习速率，权重衰减等。optimizer = optim.SGD(model.p

原创 python enumerate用法总结

enumerate()说明enumerate()是python的内置函数 enumerate在字典上是枚举、列举的意思 对于一个可迭代的（iterable）/可遍历的对象（如列表、字符串），enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值 enumerate用法： 　　　　enumerate(sequence, [start=0])　　参数：　　　　sequence：一个序列迭代器或其他支持迭代对象　　　　start：下标起始位置 enumerate（）函数

转载 BatchNorm2d原理、作用及其pytorch中BatchNorm2d函数的参数讲解

BN原理、作用：函数参数讲解：BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)1.num_features：一般输入参数为batch_sizenum_featuresheight*width，即为其中特征的数量，即为输入BN层的通道数；2.eps：分母中添加的一个值，目的是为了计算的稳定性，默认为：1e-5,避免分母为0；3.momentum：一个用于运行过程中均值和..

原创 深度学习—BN的理解

0、问题　　机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。　　思考一个问题：为什么传统的神经网络在训练开始之前，要对输入的数据做Normalization?原因在于神经网络学习过程本质上是为了学习数据的分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大

原创 python中的 os.mkdir和os.makedirs（）

创建目录在Python中可以使用os.mkdir()函数创建目录（创建一级目录）。其原型如下所示：os.mkdir(path)其参数path 为要创建目录的路径。例如要在D盘下创建hello的目录>>> import os>>> os.mkdir('d:\hello')可以使用os.makedirs（）函数创建多级目录。其原型如下所示：os.makedirs(path)其参数path 为要创建目录的路径。如在D盘下创建boo

转载 NumPy与ndarray简介（转载）

一、NumPy简介NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括： 一个强大的N维数组对象ndrray； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数NumPy的优点： 对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多； NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，...

转载 Opencv学习笔记(四)--图像处理平滑，锐化操作

图像平滑算法图像平滑与图像模糊是同一概念，主要用于图像的去噪。平滑要使用滤波器，为不改变图像的相位信息，一般使用线性滤波器。几种不同的平滑方法：1. 归一化滤波器 Blurs an image using the normalized box filter. void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Po...

转载 Release和Debug模式的区别以及Opencv在Release和Debug不同模式下的配置

1、Release和Debug的区别 　　Release版称为发行版，Debug版称为调试版。 　　Debug中可以单步执行、跟踪等功能，但生成的可执行文件比较大，代码运行速度较慢。Release版运行速度较快，可执行文件较小，但在其编译条件下无法执行调试功能。 　　Release的exe文件链接的是标准的MFC DLL(Use MFC in a shared or static dll)。这些D...