https://blog.ctaoist.cn 骑马倚斜桥，满楼红袖招。 https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/Python%E7%9A%84%E8%B7%A8%E7%9B%AE%E5%BD%95%E5%BC%95%E7%94%A8 经常遇到 Python 跨目录引用报 No module named xxxx 错误，略微整理一下。 区分Python中的一些概念 一个以 .py 结尾的文件就是一个 python module 任意一个文件夹，只要其中包含 python module，就可以叫做 python package.（Python2的话，该文件夹内还需要包含一个 __init__.py 文件） 我们既可以 import package，也可以 import module，以及 module 下的函数、类等等 Python引用自定义python文件的情况 utils和main位于同级目录下 16 Feb 23 18:05 HKT https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/Python%E7%9A%84%E8%B7%A8%E7%9B%AE%E5%BD%95%E5%BC%95%E7%94%A8 https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/RNN%E4%B8%8ELSTM RNN 一个简单的RNN模型如下： 循环神经网络的隐藏层的值 SSS 不仅仅取决于当前这次的输入 XXX，还取决于上一次隐藏层的值 St−1S_{t-1}St−1​。权重矩阵 W WW 就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。 RNN 按照时间线展开： 网络在 ttt 时刻接收到输入 X_{t} 之后，隐藏层的值是 StS_tSt​ ，输出值是 OtO_tOt​ 。关键一点是， OtO_tOt​ 的值不仅仅取决于 XtX_{t}Xt​ ，还取决于 St−1S_{t-1}St−1​ 。 LSTM LSTM 的梯度由两部分组成：RNN 结构的梯度和线性变换函数的梯度。线 01 Nov 22 10:50 HKT https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/RNN%E4%B8%8ELSTM https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E6%92%AD%E5%8E%9F%E7%90%86 如图所示，计算图的反向传播从右到左传播信号。反向传播的计算顺序是，先将节点的输入信号乘以节点的局部导数（偏导数），然后再传递给下一个节点。 首先来考虑加法节点的反向传播。这里以 z=x+yz = x + yz=x+y 为对象， 观察它的反向传播。z=x+yz = x + yz=x+y 的导数可由下式（解析性地）计算出来： ∂z∂x=1∂z∂y=1\frac{\partial z}{\partial x} = 1 \\ \frac{\partial z}{\partial y} = 1 ∂x∂z​=1∂y∂z​=1 也就是说，加法节点的反向传播只乘以 1。输入的值会原封不动地流向下一 14 Oct 22 13:10 HKT https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E6%92%AD%E5%8E%9F%E7%90%86 https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0 简介 迁移学习(transfer learning)通俗来讲，就是运用已有的知识来学习新的知识，核心是找到已有知识和新知识之间的相似性，用成语来说就是举一反三。由于直接对目标域从头开始学习成本太高，我们故而转向运用已有的相关知识来辅助尽快地学习新知识。比如，已经会下中国象棋，就可以类比着来学习国际象棋；已经会编写Java程序，就可以类比着来学习C#；已经学会英语，就可以类比着来学习法语；等等。世间万事万物皆有共性，如何合理地找寻它们之间的相似性，进而利用这个桥梁来帮助学习新知识，是迁移学习的核心问题。 在迁移学习中，我们已有的知识叫做源域(source domain)，要学习的新知识叫目标域 13 Jun 22 11:24 HKT https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0 https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/d28c741e3eb4 公司另一个项目组整了台 GPU 服务器，可以蹭一蹭，tensorflow-gpu 环境的搭建还是有点麻烦，使用 conda 会省时省力一些。 安装 cuda 和 cudnn 手动安装 官方下载地址 conada 安装 换源请参考 conda 换源 初次使用 conda 需要初始化 shell： conda init powershell # win10 初始化 powershell, linux 则 bash/zsh 等 Copy ps. powershell 需要开启执行脚本的权限, 打开PowerShell 然后输入 get-executionpoli 13 May 22 11:15 HKT https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/d28c741e3eb4 https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/Leanote-%E6%94%B9%E9%80%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0 背景 通过 Leanote 写笔记，经过整理后可以直接发布 Blog 的这种模式比较戳我了。 不过一直有点忍受不了 Leanote 的分类逻辑和 Hexo ，Hugo ，Jekyll 等静态博客不太一样，用着主题市场中半成品的主题，就这样凑合着过了两年。 但直到看到了一款 Jekyll 的主题 Chirpy，可以说是一间钟情了，果断移植到 Leanote 上。 在移植过程中越来越忍受不了 Leanote 奇怪的分类逻辑，移植的不够完美，越想越气，忍无可忍，又想到 Leanote 官方从 2018 年就基本上停止更新了，然后就 fork 了源码修改了对应部分的逻辑。 移植后的主题：le 25 Apr 22 23:53 HKT https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/Leanote-%E6%94%B9%E9%80%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0 https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/Leanote%E6%94%AF%E6%8C%81Mermaid-Chartjs%E5%8F%8A%E4%BF%AE%E5%A4%8DBug 支持 emoji、chart.js 以及 mermaid 参考的大佬地址：https://github.com/jim3ma/leanote 下载 note.html 替换 leanote/app/views/note/note.html 下载 note-dev.html 替换 leanote/app/views/note/note-dev.html 下载 md2html.js 替换 leanote/public/libs/md2html/md2html.js 下载 main-v2.js 替换 leanote/public/md/main-v2.js 下载 default.css 替换 25 Apr 22 23:16 HKT https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/Leanote%E6%94%AF%E6%8C%81Mermaid-Chartjs%E5%8F%8A%E4%BF%AE%E5%A4%8DBug https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/N2N-%E6%90%AD%E5%BB%BA%E6%95%99%E7%A8%8B 之前从 Zerotier 切换到 Tinc，但是在 ArchLinux 和创建的 Alpine 镜像中，连接成功一段时间后老是提示 Metadata socket read error for xxxxx: Connection reset by peer，搜了一圈也没有找到解决办法，干脆切换到 N2N 算了。 N2N是一款十分简单且强大的p2p组网软件。它可以实现组网和p2p直连。只需要拥有一台服务端，任何主机都可以接入进来做为客户端，功能更贴近 Zerotier。 安装 supernode 服务端 由于 VPS 的 Debian 软件仓库里的版本非常低，做了一个Dock 12 Apr 22 10:32 HKT https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/N2N-%E6%90%AD%E5%BB%BA%E6%95%99%E7%A8%8B https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/Mathematica%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E6%BB%91%E5%9D%97%E6%91%86%E8%BF%90%E5%8A%A8 写这个主要是为了Mathematica的动画制作，Mathematica官方文档给出的是用Animate及相关的函数，但这并不能满足题目的要求，所以选择创建GIF图片。 题目 滑块摆由一置于光滑杆上的质量为m的滑块A、一质量为M的小球B和长度为L，质量不计的刚性杆铰接而成，不计各处摩擦，以过A点的水平面为零势能面，通过Lagrange方程建立系统的运动方程，利用Maple软件画出： 1. 滑块A的位移x随时间t的变化曲线 2. 角度φ随时间t的变化曲线 3. 滑块摆的运动动画 拉格朗日力学分析 在力学中经常使用 Lagrange 方程来分析。 在滑块摆 06 Dec 21 16:45 HKT https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/Mathematica%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E6%BB%91%E5%9D%97%E6%91%86%E8%BF%90%E5%8A%A8 https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/Linux%E5%88%9B%E5%BB%BASwap%E5%88%86%E5%8C%BA a.创建交换文件 fallocate -l 4G /swapfile# ordd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1M count=4096 b.设置可访问权限 chmod 600 /swapfile c.格式化文件 mkswap /swapfile d.激活swap空间 swapon /swapfile f.开机自动启用swap空间 编辑/etc/fstab，添加下面这一句： /swapfile none swap default 0 0 或者在 /etc/rc.local 中添加： s 02 Dec 21 11:08 HKT https://blog.ctaoist.cn/blog/post/ctaoist/Linux%E5%88%9B%E5%BB%BASwap%E5%88%86%E5%8C%BA