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RSS订阅原创 ModuleNotFoundError 和对应安装指令
sudo apt install ipython #安装后仍旧报错，可能是虚拟环境会自动匹配之前自带的版本。
2023-03-20 16:20:29
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原创 ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.26‘ not found
在运行程序的时候报错：后面使用和 重新安装opencv，仍旧报错：网上资料显示调用的高版本的gcc，生成的动态库没有替换老版本gcc的动态库导致。解决方法分别有以下几种：1、重新安装scipy但是这种方法对我没用2、查找当前环境有没有GLIBCXX_3.4.29发现是有的（之前查找没有对应版本，猜测可能是因为重新安装opencv以及scipy生成了）在环境中添加：解决问题！
2023-03-15 13:35:01
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原创 安装库报错：No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME=‘/usr/local/cuda-11.3‘
cuda与torch版本问题
2023-03-07 22:56:46
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原创 GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation
报错GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation
2023-02-23 21:15:37
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原创 pytorch下tensorboard使用[远程服务器]
说明：16006:127.0.0.1代表本机上的16006号端口，6006是服务器上tensorboard使用的端口（两个端口号都可以自己设置，只要没被占用即可）。10.76.2.233 -p 52指的是服务器的IP。tag指定可视化时变量的名字，scalar_value是保存的值，global_step可以理解为x轴坐标。这里的SummaryWriter的作用就是，将数据以特定的格式存储到刚刚提到的那个文件夹中。这样就会生成一个x轴跨度为100的折线图，y轴坐标代表着每一个epoch的mAP。
2023-02-16 20:44:28
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原创 深度学习tips
1、datasets_make函数中最后全部转化为numpy形式。2、模型推导时数据首先进行处理，移到cuda上。而不是(30,10, 32,16)否则会出现问题，比如数据是10。
2023-02-13 17:07:02
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原创 生成训练数据报错ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0
查看print("train_dataset: ", len(train_dataset.scene_info))是正确数据个数，经过检查发现是生成数据时。其中self.sequence_set是一个空array，len始终为0，修改为正确长度即可。
2023-02-13 10:38:43
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原创 使用AI Deadlines工具查看AI会议投稿日期
3、代码库出现更新时，使用 git pull https://github.com/paperswithcode/ai-deadlines.git 更新代码。4、可以直接在_data/conferences.yml查看截稿日期，更直观可以在浏览器输入aideadlin.es网址查看。2、如果自己想要添加会议，可以在_data/conferences.yml中操作。】最好自己在官网核查一遍，可能存在错误。1、clone代码库。
2023-02-12 10:34:30
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原创 自注意力机制 Self-Attention
对于输入的每一个向量(第一层是词的Embedding，其它层是前一层的输出)，我们首先需要生成3个新的向量Q、K和V，分别代表Query向量、Key向量和Value向量。Q表示为了编码当前词，需要去注意(attend to)其它(其实也包括它自己)的词，我们需要有一个查询向量。而Key向量可以认为是这个词的关键的用于被检索的信息，而Value向量是真正的内容。另外Key和Value都不是输入向量，而是输入向量做了一下线性变换。输出计算为值的加权和，其中分配给每个值的权重由查询与相应键的兼容性函数计算。
2022-12-15 21:08:16
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原创 Transformer网络
Transformer网络最初被设计出来是为了自然语言处理、语言翻译任务，这里解释的也主要基于这一任务展开。在 Transformer 出现之前，递归神经网络(RNN)是自然语言处理的首选解决方案。当提供一个单词序列时，递归神经网络(RNN)将处理第一个单词，并将结果反馈到处理下一个单词的层。这使它能够跟踪整个句子，而不是单独处理每个单词。但是这种方法只能顺序的处理单词，同时对于长序列的文本无法有效处理，当两个单词距离过远时会出现梯度消失的问题。
2022-12-13 21:54:17
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原创 vscode报错Failed to save ***，The content of the file is newer.
vscode无法保存代码
2022-11-26 20:28:10
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原创 pytorch相关函数
这里对于dim维度求和，注意的是每一个元素的值都是与之前元素的求和。4、tensor转化为numpy。3、创建全零矩阵tensor。
2022-11-25 20:49:43
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原创 python实现数字和数组合并
将两个数组合并，可以简单的通过np.stack((a,b),axis=1)或者np.concatenate((a,b),axis=1)实现。考虑到a此时是0维，而b的数据集中在第0维度，手动给a增加维度可以实现合并。
2022-11-16 10:41:55
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原创 报错Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same
其中 Input type 是我们喂进去的数据， weight type 是网络模型，看出前者位于CPU，后者由于model.cuda()已经在GPU上。
2022-11-14 16:44:00
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原创 关于数据插值
1、对于旋转插值，使用scipy.spatial.transform.Slerpfrom scipy.spatial.transform import Rotation as Rfrom scipy.spatial.transform import Slerpkey_rots = R.random(5, random_state=2342345)key_times = [0, 1, 2, 3, 4]构建对象，确定对应的时间和旋转量，Create the interpolator object:
2022-05-23 17:26:48
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原创 ubuntu技巧
1、文件管理器卡死，无法强制退出ps -A | grep nautiluskill PID2、微信闪退rm -rf .deepinwine/Deepin-WXWork/
2022-05-23 15:06:34
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原创 pytorch相关
1、nn.Sequential（）nn.Sequential( nn.Conv1d(6, self.base_plane, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False),nn.BatchNorm1d(self.base_plane), nn.ReLU(inplace=True), )一个有序的容器，神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行，同时以神经网络模块为元素的有序字典也可以作为传入参数nn.Sequential里面的模块按照
2022-03-23 11:04:17
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原创 python函数
1、random.seed（）随机数设置为对应值2、np.inf表示+∞，是没有确切的数值的,类型为浮点型对应链接：conda更换镜像源下载超时解决方法
2022-03-21 19:31:10
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原创 SFM调研
最近尝试使用带有深度信息的视觉数据进行处理，在此记录一下。**1、sfm介绍**SfM的全称为Structure from Motion，即通过相机的移动来确定目标的空间和几何关系，主要利用的是视觉数据。在vins-mono中主要在初始化过程中使用了sfm，我预计先从这里入手，仔细挖掘一下这种方法与SLAM的异同点。2、vins-mono初始化中的sfmbool Estimator::initialStructure(){ TicToc t_sfm; //check imu o
2021-12-21 19:17:04
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原创 matlab如何直接对图片进行修改（plot画图后在属性窗）
1、对横坐标x的修改如图所示横坐标数值太大，很占地方，统一减去一个数。可以直接在属性检查器中修改，对应XTick:修改Xticklabel（注意不要修改XTICK，不然会定位到真正的横坐标700的地方）：同时修改X轴标签：最后效果：...
2021-11-15 16:19:37
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空空如也
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