分子生成

在文獻裡 Molecular Generation 和 Molecule Generation 這倆說法各占一半,順便記錄下 captioning 的思路。

Elo Rating System和Probability Theory Basics

cs231n

it's never too late

磁存储


中国建筑

世界上的建筑风格太多了,只简单总结一下我见过的中式建筑。

FreeBSD趟坑记


FreeBSD的官方文档和社区的完善程度是所有操作系统里首屈一指的水平,随便对比一下Linux的发行版CentOSUbuntuArch LinuxmacOSwindows,高下立判。唯二缺点是用户少导致软件生态不如Linux(但有兼容层),且其中文资料比较匮乏,因此在这儿记录一下我使用时遇到的问题。

文章中也包含了我对RAID(主要是RAID用到的信息编码和群论)和UPnP、SMB等通用技术的理解。

NAS装机实录

Case HP Gen7 (Proliant Microserver) 209
Matherboard ASRock B460M-ITX/ac (ALC887, WiFi5, BT4.2) 465
CPU Intel Pentium G6605 (2cores, 4threads, 4.30GHz, TDP58W, UHD Graphics 630) 410
CPU cooler ID Cooling IS-30 (graphene) 热管喷石墨烯 110
Memory 金百达(KingBank) 银爵8G * 2 3200MHz C14低时序 209
Power Supply Unit(PSU) 益横Enhance 7025B FLEX 1U 250W 80plus(铜牌) 263
Storage Seagate(希捷) ST4000VX015 CMR 4TB * 2 452 + 462
梵想S500Pro 256GB NVMe SSD M.2/PCIe, 某杂牌(舰灵)M.2 2280 SSD散热 114
Western Digital(西数)WD5000LPLX黑盘 68
RAID LSI MegaRAID 9271-8i 6Gb/s 2208 1GBcache LSI49571-03电池 170
USB2.0扩展板, 半高PCI挡板 15 + 6.5

cs231n ⅓ summary

Lecture1 Course Introduction

课程相关的Slides, Notes, Papers花书作为主要参考材料。

Lecture1根据Course Materials完成了Code of Python Numpy Tutorial

会将我学习到的,课上讲到的核心内容、自己的思考和理解、部分公式的推导、Assignments的代码原理和实现过程整理到本篇及后续的学习报告,以防止走马观花。

参考资料都整理在文末,转载请注明出处。

cs231n的课程名是Convolutional Neural Networks for Visual Recognition,即用于视觉识别的卷积神经网络,Lecture 1~4通过CV和ML基本概念及算法原理讲解了Visual Recognition问题的处理流程和学习DL必要的前置ML知识,我也趁这段时间,借助花书和统计学习方法恶补了必要的数学知识;Lecture 5~end才从CNN讲起,进入课程主题。

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