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原创 在思科模拟器下搭建WWW、DNS、FTP、Email服务
一、搭建基本的拓扑结构拓扑结构中,包括四台台式机,两台笔记本,一个无线路由器,两个路由器,两个交换机,五台服务器。(注意:同种设备之间用交叉线,异种设备之间用直通线)二、配置基本IP设备所在的网段和IP已经在图片上标出,可以根据图片进行配置。三、配置静态路由Router0:Router1:四、搭建WWW服务0号服务器:(对上图解释:配置网关和DNS Server其中网关是1号路由器右边接口的IP其中DNS Server是1号服务器也就是DNS服务器的IP)(对上图的解释:
2020-12-01 20:22:19 46575 30
原创 python中的zip函数
使用zip()可以同时迭代多个可迭代对象,如列表、字典。注意:当若干个可迭代对象的长度不相等时,zip()函数会停止在最短的可迭代对象。
2024-03-15 19:36:35 420
原创 RuntimeError: CUDA out of memory并不是真的内存不够,而是由于代码中列表存储张量才爆显存
我以为是服务器平台的硬件配置问题,但是因为这个代码原来是能够复现出来的,所以应该还是代码的问题。
2024-03-15 18:11:32 505
原创 使用tensorboard查看loss曲线
如果报错“no module named past”,执行下面的命令安装future。2.在main.py中使用tensorboard绘制loss函数图像。把这个地址复制到浏览器就可以看到啦,或者按住ctrl直接点这个地址。3.在训练结束后,在events文件夹中可以看到保存的结果文件。虚拟环境需要安装了tensorboard。打开anaconda,进入虚拟环境中,1.安装tensorboard。
2024-01-05 19:12:02 528
原创 九天毕昇平台安装dgl库
1.因为九天平台默认的cuda版本是10.1,而dgl要求的最低适配的cuda版本是10.2,所有需要自己创建虚拟环境,安装对应版本的cuda。在下面这个链接中查找对应版本的压缩包,下载到本地,传到操作台中。
2024-01-04 20:47:38 513
原创 报错:DEPRECATION: The default format will switch to columns in the future. You。。。
【代码】报错:DEPRECATION: The default format will switch to columns in the future. You。。。
2024-01-04 15:38:41 406
原创 在启智平台安装dgl库
2.在这个网址上找到python版本、cuda版本、dgl版本都对应的包,复制对应的链接。3.通过wget进行安装,或者直接下载下来拖到服务器上。6.前面是dgl解压的位置,后面是torch的安装位置。5.通过这个命令查看系统中torch的安装位置。1.输入nvcc- V查看CUDA的版本号。7.测试dgl是否安装成功。
2023-12-31 15:52:55 414
原创 neo4j如何创建多个数据库
1.在neo4j的压缩包解压位置找到neo4j.conf文件。新增dbms.activate_database=**.db。再重新neo4j打开网页就进入到新建的数据库中。如果要切换,就把原来的注释掉就可以。
2023-12-15 20:26:48 386
原创 neo4j安装报错:neo4j.bat : 无法将“neo4j.bat”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。
neo4j.bat : 无法将“neo4j.bat”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写,如果包括路径,请确 保路径正确,然后再试一次。在环境变量中的,用户变量新增一个,名字是“Neo4j”,值是neo4j的压缩包解压后的路径。cmd用管理员身份打开,或者win11右键点击“在终端打开”。
2023-12-15 18:36:16 489
原创 实验过程中的问题记录
当参数args.eval_steps的值>0且global_step % args.eval_steps == 0的时候,执行eval_fn方法,结果自己没仔细看给设置成1了,导致陷入死循环(QAQ),跑了一晚上还没出结果,我说日志里面咋一直执行evalation验证操作,都执行好几百次了…注意:使用启智平台填运行参数的时候一定要注意参数的数值,有没有负号。设置参数eval_steps 本来应该是-1.在使用启智平台新建训练任务的时候,
2023-11-22 00:25:07 145
原创 pycharm导入自定义包报错ValueError: attempted relative import beyond top-level package|问题记录
在pycharm中导入自定义的包。
2023-11-18 19:08:09 55
原创 anaconda安装依赖报错ERROR: Cannot unpack file C:\Users\33659\AppData\Loca...|问题记录
【代码】anaconda安装依赖报错ERROR: Cannot unpack file C:\Users\33659\AppData\Loca...|问题记录。
2023-11-18 16:30:22 242
原创 梯度下降|笔记
机器学习中一个常见的任务是通过学习算法,自动发现数据背后的规律,不断改进模型,做出预测。上图的坐标系,横轴表示房子面积,纵轴表示房价,图中的点就是给出的数据。任务是,设计一个算法,让机器能够拟合这些数据,算出直线的参数w一个简单的方法是,先随机选一条过原点的直线,然后计算所有样本点和这条直线的偏离程度,再根据误差大小来调整w的值。
2023-10-30 23:32:19 124
原创 损失函数和目标函数|知识补充
损失函数,用来估量模型的预测值f(x)和真实值y之间的差异。风险函数,是损失函数的期望。f(x)关于训练集的平均损失称为经验风险,为:上面的图中,虽然第三个函数的图像对数据拟合的最好,损失函数最小,但是这并不是最好的。因为它出现过拟合习现象,过度学习历史数据。第一个函数的图像对历史数据拟合的很差,出现欠拟合现象。目标是:不仅要让经验风险最小化,还要让结构风险最小化。∴ 我们最终的优化函数是:损失函数+正则化函数即优化经验风险和结构风险,这个函数被称为目标函数。
2023-10-28 00:34:08 134
原创 启智平台新建一个调试任务后,如何配环境,并提交镜像
我一开始就是输入的su,发现conda命令不生效,我以为是镜像没装anaconda,所以就先在启智平台上装了一个anaconda,装在了/root/anaconda路径下面,安装完之后,调试页面在前面显示一个(base),在调试任务的时候是可以正常运行的代码的,然后把这个镜像提交了。在当前调试任务running的情况下,提交镜像,就可以在训练任务中使用。新建了训练任务,使用上面提交的镜像,一直报错** not found,就可以看到镜像自带的conda中已经安装的包。
2023-10-19 12:45:28 190
原创 在启智平台上安装anconda(启智平台中新建调试任务,选的基础镜像中有conda的,就无需安装)
在下面的网站上找到要下载的anaconda版本,把对应的.sh文件下载下来。把sh文件压缩成.zip文件,拖到启智平台的调试页面。依次输入下面两行代码,配置环境变量。出现"more"字样后,一直回车。出现上述界面,说明安装成功。
2023-10-18 20:28:51 502
原创 Anaconda虚拟环境pip安装国内镜像
在Anaconda的虚拟环境中,使用pip安装不同的包时,可以使用下面的命令直接指定国内阿里云的镜像,安装速度快。
2023-09-27 22:36:43 68
原创 基于bert-base-chinese的二分类任务
self.fc = torch.nn.Linear(768, 2) # 一个全连接神经网络,768是词编码维度,2是二分类with torch.no_grad(): # 使用预训练模型,抽取训练数据中的特征out = self.fc(out.last_hidden_state[:, 0]) # 把抽取到的特征放到全连接神经网络计算,获取bert最后一层隐藏层中[cls]对应的输出向量out = out.softmax(dim=1) # 对out的第一个维度进行归一化return out。
2023-09-26 21:00:29 641 3
原创 DEPRECATION: The default format will switch to columns in the future
文件夹下创建 PIP 文件夹,在这个文件夹中创建 pip.ini 文件(先用记事本创建txt文件,然后改后缀名称)
2023-09-25 13:51:21 68
原创 Transformer模型 | 个人理解
以机器翻译任务为例子,训练数据是法语句子“Je suis etudiant”和翻译成英文后的句子“I am a student”。Inputs是法语句子“Jesuisetudiant”,句子中的单词“Je”经过word embedding转换为嵌入向量x1,再加上positional embedding(位置编码向量)得到第一个Encoder block的输入向量x1。
2023-09-12 14:01:23 208
原创 CC-Proxy配置实验室网络代理服务器
1)输入pip list,报错“WARNING: There was an error checking the latest version of pip”注意的是当提示“是否要把anaconda的位置信息添加到PATH中时,要输入yes”。输出的是Anaconda的python版本说明安装成功。如果这个软件可以成功下载,说明代理配置成功。安装完成之后,在命令行输入。
2023-09-11 14:09:03 547
原创 springboot项目启动报错:Failed to configure a DataSource: ‘url‘ attribute is not specified......
自己的这个项目不用连数据库,直接将@SpringBootApplication修改为@SpringBootApplication(exclude= {DataSourceAutoConfiguration.class}),就可以设置项目不连接数据库。
2023-09-04 14:10:16 142
原创 IDEA报错:Plugin ‘org.springframework.boot:spring-boot-maven-plugin:‘ not found
1.在本地maven仓库中找到spring-boot-maven-plugin的版本号。2.在pom.xml文件中添加对应的版本号。
2023-09-04 13:57:01 1536 1
原创 在pycharm中对使用脚本文件运行的程序进行调试
在github中下载的许多项目都可以使用给出的脚本文件运行,本文介绍如果在pycharm中对使用脚本文件运行的程序进行调试的方法。
2023-08-14 20:55:35 318
原创 vue安装|win11系统
超时报错解决方法:https://blog.csdn.net/Mq_sir/article/details/118057699?在D:\nodejs下新建两个文件夹 node_cache和node_global。查看D:\nodejs\node_global文件夹,如果是空的,对path环境变量添加D:\nodejs\node_global。自定义安装路径,我的安装路径为**“D:\nodejs”**再次查看D:\nodejs\node_global文件夹.
2023-07-02 01:06:00 355
原创 最大池化|知识补充
对于左上角深蓝色的区域,其中最大的数值是9,所以得到的输出为9;最大池化的超参数:规模为2的过滤器,步幅为2。向右移动两个步幅,输出为2;向右移动两个步幅,输出为3;最终得到最大池化层的输出为2。2的绿色区域内输出为6;对最大池化层的直观理解。
2023-06-28 16:25:12 101
原创 卷积层|Convolution|知识补充
数据的形状被“忽视”了,比如,输入的数据是一个三维的图像信息,但是在向全连接层输入时,需要把三维数据reshape成一维数据,无法利用与形状相关的信息。而卷积层可以保持形状不变,当输入数据是图像时,卷积层可以以3维数据的形式接收输入数据,并以三维数据的形式输出至下一层。CNN中层的连接顺序是“Convolution-ReLu-Pooling”。CNN中增加了Convolution层和Pooling层;滑动窗口进行计算并且求和。
2023-06-28 15:57:19 244
原创 在九天服务器上本地安装torch
2.在下面这个官网地址中根据CUDA版本和python版本找到对应的命令。打开最后的链接,然后根据文件名字找到对应的三个文件分别是(4.下载完之后上传到九天服务器的控制台界面。1.查看CUDA的version。直接放在根目录下,路径比较简单。右键复制链接,到迅雷中下载。
2023-06-14 16:45:46 242 3
原创 Anaconda|本地安装pytorch
对上一篇文章的补充:https://blog.csdn.net/weixin_44021274/article/details/129797815?在下载完需要的文件后,放到文件夹中,(存储路径要求是英文的,不能有空格或其他特殊字符)我直接放在了D盘中,这样路径比较简单。安装完成后,进行测试。
2023-06-14 01:02:03 189
原创 使用Git下载github上的代码
git clone下载对应的github代码。右键选择 Git Bash Here。在本地找到要存放代码的目的文件夹。
2023-06-06 22:50:34 300
原创 服务器安装torch速度超级慢
在九天服务器上配置需要的环境,需要安装1.8.1 GPU版本的torch。上面这几个命令输入之后出现卡死或者需要十几个小时等待时间。安装torchvision。安装torchaudio。使用豆瓣源进行分别下载。
2023-06-06 20:26:11 570
原创 BERT中的MLM和NSP
*内容:**在一个句子中,随机选中一定百分比(实际是15%)的token,将这些token用"[MASK]“替换。**改进:**在被选中的15%的token中,有80%被替换为"[MASK]",有10%被替换为一个随机token,有10%保持不变。①、80%的情况下将"hairy"替换为"[MASK]",即 my dog is hairy -> my dog is [MASK];一个样本的两个句子用[SEP]隔开,第一个句子的句首加上[CLS],第二个句子的句尾加上[SEP]。标签:NotNext。
2023-06-05 10:56:56 840
空空如也
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