03 2019 档案
摘要：参考：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79971488 使用TensorFlow构建你的第一个神经网络 我们将会使用TensorFlow构建一个神经网络，需要记住的是实现模型需要做以下两个步骤： 1. 创建计算图 2. 运行计算图 该
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摘要：tensor分为头信息区（Tensor）和存储区（Storage） 信息区主要保存着tensor的形状（size）、步长（stride）、数据类型（type）等信息，而真正的数据则保存成连续数组，存储在存储区 因为数据动辄成千上万，因此信息区元素占用内存较少，主要内存占用取决于tensor中元素的数
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摘要：参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）或更高维的数组（高阶数据） Tensor和numpy的n
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摘要：参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记 torch.autograd就是为了方便用户使用，专门开发的一套自动求导引擎，她能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播
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摘要：在学习的过程中遇见了一个问题，就是当使用backward()反向传播时传入参数的问题： 这里的backward()中为什么需要传入参数Variable(t.ones(1, 10))呢？没有传入就会报错： 这个错误的意思就是梯度只能为标量（即一个数）输出隐式地创建 比如有一个例子是： 1） 返回： 此
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摘要：参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py TRAINING A CLASSIFIER 到这里，你已经知道怎么定义神
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摘要：参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记 pytorch的设计遵循tensor-> variable(autograd)-> nn.Module三个由低到高的抽象层次，分别代表高维
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摘要：参考：http://python.jobbole.com/87522/ 1.首先要安装Anaconda 1）什么是Anaconda Anaconda是Python的包管理器和环境管理器,是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ip
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摘要：在deeplearning中再运行jupyter notebook就出现了错误： 这是因为之前你安装anaconda navigator时下面的应用的安装都是在base环境下，所以你直接在终端中运行时默认使用的是base环境，如果你进入了另一个自己生成的环境deeplearning，如下图所示，状态
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摘要：当我们在jupyter notebook中运行时可能会遇见没有某个包的情况，如下： 首先我的jupyter notebook是在本地设置的python3的环境deeplearning下运行的： 但是很奇怪的是我python3的环境下已经安装好了tensorflow，但是jupyter中还是显示没有
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摘要：1）使用conda install -n 环境名 包名 2)进入环境，在环境中使用pip install命令： 然后查看： 可见安装了1.13.1版本的tensorflow 3.使用anaconda navigator安装，详情可见jupyter notebook中No module named '
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/kturing/article/details/80557280 1.声明为声明为map[string]struct{} 由于struct{}是空，不关心内容，这样map便改造为set map可以通过“comma ok”机制来获取该key是否存在,例
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摘要：package main import ( "fmt" ) func main() { str := "hellOWorlD" //返回str is all lower char b := make([]byte, len(str)) for i, _:= range str{ s := str[i] if 'A' <= s...
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摘要：A~Z ：65~90 a~z ：97~122 0～9 : 48～57 如果想要知道字符串中的值是否是小写英文字符，不使用工具包的一种方法就是使用Unicode编码值，举例： 当然还有更简单的一种方法：
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摘要：参考：https://www.jianshu.com/p/4fbf529926ca rune是用来区分字符值和整数值的 byte 等同于int8，即一个字节长度，常用来处理ascii字符 rune 等同于int32，即4个字节长度,常用来处理unicode或utf-8字符 举例说明： 返回值为12是
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摘要：参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html DATA LOADING AND PROCESSING TUTORIAL 在解决任何机器学习问题时，都需要花费大量的精力来准备数据。PyTorch提供了许多工具来
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摘要：参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/autograd_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-autograd-tutorial-py AUTOGRAD: AUTOMATIC DIFFERENTIATIO
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摘要：参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/tensor_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-tensor-tutorial-py WHAT IS PYTORCH 这是一个基于python的实现两种功能的科学
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摘要：这上面的错误是因为你环境中没有安装GUI工具，但是你在代码中又想要显示图片，即有下面的语句： 那么就会报上面的错误，如果想要查看图像的话，建议你将其存到文件夹中查看 即将上面的代码改为：
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摘要：原因：matplotlib的backend中的FltkAgg, GTK, GTKAgg, GTKCairo, TkAgg , Wx or WxAgg这几个backend都要求有GUI图形界面的 首先查看了一下本机matplotlib的默认backend为： 但是因为我上面没有GUI，所以会报错：Ru
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mac python3 conda pytorch出错：libc++abi.dylib: terminating with uncaught exception of type NSException
摘要：mac 10.14/ conda/python 3.7环境下运行神经网络例子出现错误： 解决办法，运行下面的命令： 然后就成功了 具体原因可见：https://github.com/PAHdb/AmesPAHdbPythonSuite/issues/1
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摘要：linux上安装完torch后仍报错： 是因为还要进行环境配置： 首先进入： 添加下面的语句： 然后更新一下环境变量就可以了
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摘要：⚠️(predicted == labels).sum().item()作用，举个小例子介绍： 返回： 即如果有不同的话，会变成： 返回：
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摘要：在下载包时出现下面的错误： 一开始是调用config命令去设置清华的镜像： 但是还是出错： 后面发现可能是这个镜像的问题，打开本地的.condrac文件，将设置的channels改成： 后面再运行就发现成功了 之后如果设置了另一个函数再次进行install时，明明之前已经更改了channels，但如
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摘要：参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 以下是两种主要的迁移学习场景 微调convnet : 与随机初始化不同，我们使用一个预训练的网络初始化网络，就像在imagenet 1000 datas
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摘要：参考：https://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html 具体的理论就不解释了，这里主要是解释代码： ⚠️使用的是python2.7 1.导入包和选择设备 下面是需要用来实现神经迁移的包列表： torch, torch.
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摘要：可以使用sudo -l命令： 然后命令就会告诉你，你没有运行sudo的权限，其实就能说明你不是root用户了
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摘要：今天查看了一下运行程序怎么转后台，然后就发现了之前写的脚本一定要进行console控制台然后在解锁coinbase，然后才手动挖矿的操作真的是太笨了，后面研究了一下，发现是可以在运行语句上进行操作的： 如上面的命令所示，只要使用--unlock和--password就能够直接解密账户，而且还不会有时
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摘要：1.安装环境 1)本机安装 前提是已经安装好了docker\docker-compose\go，相应的内容可见 docker-1-环境安装及例子实践 docker官方文档学习-1-Docker for mac安装配置 go安装可看：开始学习前的环境安装 然后可见本机环境版本信息为： docker为：
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摘要：参考：http://www.blockchainbrother.com/article/1337 1.作用： 因为无论配置交易文件 .tx和初始区块文件 .block都是二进制格式，用户无法直接编辑。 configtxlator工具将这些配置文件在二进制格式和方便阅读的json格式之间进行转换。 开
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摘要：参考http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/07/yaml.html 基本语法规则如下。 • 大小写敏感 • 使用缩进表示层级关系 • 缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格。 • 缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可支持的数据结构有三种。 • 对象
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摘要：参考http://www.blockchainbrother.com/article/1339 configtxgen是Hyperledger Fabric提供的用于通道配置的实用程序，主要生成以下3种文件： 排序服务节点使用的创世区块； 创建通道使用的通道配置交易； 更新通道用的锚节点交易。 目前
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摘要：接下来的操作都将在hyperledge环境安装构建的虚拟机的环境下进行 参考https://hyperledgercn.github.io/hyperledgerDocs/build_network_zh/ 1》运行实例 先下载hyperledger fabric samples示例 然后进入其的f
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摘要：参考：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1596614770784685300&wfr=spider&for=pc cryptogen是Hyperledger Fabric提供的为网络实体生成加密材料（公私钥、证书等）的实用程序。这些证书代表一个身份，并允许在网络实体间
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摘要：参考https://hyperledgercn.github.io/hyperledgerDocs/blockchain_zh/ Hyperledger区块链框架（https://blog.csdn.net/maixia24/article/details/79557917 ） Hyperledge
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摘要：参考：https://hyperledgercn.github.io/hyperledgerDocs/glossary/ Chaincode - 链码，即智能合约 链码是一个运行在账本上的软件，它可以对资产进行编码，其中的交易指令（或者叫业务逻辑）也可以用来修改资产，链码运行的交易可能会改变世界状态
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摘要：1.安装go 先新建一个Go的工作空间文件夹,文件夹路径建议放在$HOME下: 编辑.bash_profile文件，如果没有请新建。在文件末尾加上: 编辑之后保存，然后执行source命令，使之生效: 然后进行查看： 2.安装docker 1）下载并安装好Docker.dmg.download，来源
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摘要：1. 1）.GOPATH设置 先设置自己的GOPATH，可以在本机中运行$PATH进行查看： 在这可见我的GOPATH是/Users/user/go，并在该目录下生成如下作用的三个子目录： src:存放源代码（比如.go .c .h .s等） pkg:编译后生成的文件（比如.a） bin:编译后生成
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摘要：https://www.jb51.net/article/126998.htm go标准库文档https://studygolang.com/pkgdoc 1. 如果想要再本地直接查看go官方文档，可以再终端中运行： 然后在浏览器中运行http://localhost:8000就能够查看文档了，如下
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摘要：https://github.com/cihub/seelog 文档学习：https://github.com/cihub/seelog/wiki 1.安装： 2.快速启动 Seelog的设计非常方便。它的默认配置和包级别的日志记录器是现成的，所以开始你只需要两行代码: Info只是Seelog支持
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摘要：参考：https://godoc.org/github.com/cihub/seelog 导入方式： 包seelog通过灵活的调度、过滤和格式化实现日志功能。 1.创建 使用下面的构造函数来创建一个日志记录器： 举例： 配置文件seelog.xml为,参考https://blog.csdn.net/
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摘要：参考https://github.com/go-delve/delve 安装 首先你必须有等于或高于1.8版本的Go,我的版本是： 我是用的是Mac,所以使用的是OSX安装方法： 然后使用go get 进行安装： 使用这种方法，你将无法使用delve的本机后端，但无论如何您都不需要它:macOS上的
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