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计算机组成原理——中央处理器-异常和中断机制(课程笔记)

人为设置的中断例如“转管指令”程序性事故如定点溢出、浮点溢出、操作码无法识别、除法中出现“非法”等硬件故障电源掉电、插件接触不良、磁表面损坏等I/O设备([[输入输出系统]])I/O设备被启动后,一旦准备就绪,就向CPU发出中断请求外部事件例如用户通过键盘来中断现行程序。...

机器人足球仿真第一次作业

机器人足球仿真第一次作业机器人足球仿真是一门与RoboCup有关的一门课程,讲到了有关球员的决策,球队的开发等知识。这是老师布置的第一次作业,基本任务就是解析字符串,其功能相当于uva中Prase的功能。作业内容及要求要求:编写程序解析球员所看到和听到的信息。示例:(hear 1022 -30 passto(23,24))(see 1022 ((ball) -20 20 1 -2) ((playe

#c++
合工大机器人足球仿真考试题56题(底层uva)

题目要求//拿球后行为,利用已有 Worldmodel(21)(1)在 playOn 模式下,拿到球以后朝前方快速带球。(2)在 PlayOn 模式下,拿到球以后朝球门方向慢速带球。(3)在 playOn 模式下,拿到球以后把球围绕自己身体逆时针转。(4)在 playOn 模式下,拿到球后,有人逼抢(自身周围 7 米范围有至少 1 名对方球员),则把球踢到距离对手的另外一侧,安全带球(如对手在右侧

cuda out of memory(pytorch)问题的解决

最近在训练网络,发现无法使用GPU,一直报错cuda out of memory.查阅了网上很多方法,记录一下我的解决过程。可能原因及解决方法(一)原因:大量其他进程占用了GPU解决:kill占用GPU的进程,释放GPU参考博文:链接(二)原因:batch_size过大解决:将batch_size调小一点,再次测试看能否运行。(三)原因:不知道这个怎么描述,没有用到所有的GPU?解决:在代码中添加

#pytorch
使用kaggle GPU跑自己的模型

最近想训练一个模型,奈何自己电脑的GPU太拉胯根本带不动,用cpu跑跑一整天才跑完一个epoch,真的心累,于是乎,我把目光投向了云GPU。然后kaggle的云GPU瞬间吸引了我的目光,好家伙,不要钱还好操作,这波羊毛难道不薅?!冲冲冲!!!kaggle官网:地址(一)注册虽说薅羊毛很快乐,但是刚开始薅的时候还是要花点儿功夫的,注册的时候我就折腾了一会儿。1.点击右上角“Register”注册2.

#云计算
UNet-3D个人理解及代码实现(PyTorch)

以下内容均为个人理解,如有错误,欢迎指正。UNet-3D论文链接:地址网络结构UNet-3D和UNet-2D的基本结构是差不多的,分成小模块来看,也是有连续两次卷积,下采样,上采样,特征融合以及最后一次卷积。UNet-2D可参考:VGG16+UNet个人理解及代码实现(Pytorch)不同的是,UNet-3D的卷积是三维的卷积。关于2D卷积和3D卷积的区别可参见这篇文章:链接需要注意的是,UNet

#python#pytorch#深度学习
obsidian安装第三方插件——无法加载插件

在设置中找到“第三方插件”选项,并把安全模式关闭,此时就可以下载社区中的插件了关闭安全模式后,可以浏览社区插件,但此时可能会出现无法加载插件的问题经查阅,国内某位大佬整理了obsidian 的各种插件,并整合在了gitee上:地址可以从这个地址下载相关的插件插件下载完毕后,得到一个压缩包。此时进入我们正在使用的obsidian笔记文件夹下,找到./obsidian文件夹,进入plugins文件夹(

VGG16+UNet个人理解及代码实现(Pytorch)

以下内容均为个人理解,如有错误,欢迎指正。VGG16网络结构vgg16的网络结构如下所示,16的含义就是说网络中有16个全连接层。图1没有画出最后的卷积层。结合这两张图来看,捋一下网络的结果和卷积的过程:1.第一阶段:假设输入图片大小为224 x 224 x 3(如图2),先经历两次3 x 3的卷积,得到 224 x 224 x 64,再经历一次最大池化,得到112 x 112 x 1282.第二

#python#pytorch#神经网络
UNet-3D个人理解及代码实现(PyTorch)

以下内容均为个人理解,如有错误,欢迎指正。UNet-3D论文链接:地址网络结构UNet-3D和UNet-2D的基本结构是差不多的,分成小模块来看,也是有连续两次卷积,下采样,上采样,特征融合以及最后一次卷积。UNet-2D可参考:VGG16+UNet个人理解及代码实现(Pytorch)不同的是,UNet-3D的卷积是三维的卷积。关于2D卷积和3D卷积的区别可参见这篇文章:链接需要注意的是,UNet

#python#pytorch#深度学习
使用kaggle GPU跑自己的模型

最近想训练一个模型,奈何自己电脑的GPU太拉胯根本带不动,用cpu跑跑一整天才跑完一个epoch,真的心累,于是乎,我把目光投向了云GPU。然后kaggle的云GPU瞬间吸引了我的目光,好家伙,不要钱还好操作,这波羊毛难道不薅?!冲冲冲!!!kaggle官网:地址(一)注册虽说薅羊毛很快乐,但是刚开始薅的时候还是要花点儿功夫的,注册的时候我就折腾了一会儿。1.点击右上角“Register”注册2.

#云计算
到底了