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linux怎么远程执行另一台linux机器上的shell文件?

https://zhidao.baidu.com/question/424323362.html==============================================================例如:在Blinux /opt/m.sh m.sh中命令是date 我现在想在A机器上的命令行执行m.sh这个脚本,怎么操作? 命令用引号括起来就可以了,如:ssh B_ip "s

【Linux使用及问题解决】用户登录时显示 -bash-4.2$ 问题

集群的普通用户在登录时,会出现 -bash-4.2$ 的状态[root@dl2 home]#su hxbash-4.2$查看 /etc/passwd 文件,显示用户 hx 的信息hx:x:1002:1002::/home/hx:/bin/bash查看 /home目录下没有用户 hx 的目录[root@dl2 home]#ls原因:在linux下通过usera

#linux
Ubuntu16.04安装Chrome浏览器及解决root不能打开的问题

1. 安装桌面(emmm,不知道是否只执行第二个命令就行)# apt-get install gonme# apt-get install ubuntu-desktop2. 安装Chrome浏览器# wget http://www.linuxidc.com/files/repo/google-chrome.list -P /etc/apt/sources.list.d/# w

【TensorFlow问题】AttributeError:'module' object has no attribute 'mul'

原因:TensorFlow 发布的新版本的 API 修改了tf.mul, tf.sub and tf.neg are deprecated in favor of tf.multiply, tf.subtract and tf.negative.解决方法:使用时将 tf.mul 改成 tf.multiply 即可其余的 tf.sub 和 tf.neg 也要相应修

[问题记录]TensorFlow测试mnist失败

前两篇TensorFlow测试mnist示例文章上传后,csdn吞了我的图,再次测试时,出现了以下问题[test@dl1 mnist]$ python mnist_test_begin.pyI tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0

如何理解TensorFlow中的batch和minibatch

转自 http://hp.stuhome.net/index.php/2016/09/20/tensorflow_batch_minibatch/原文如下:在刚开始学习使用TF的过程中,我不是很理解什么是“batch”。也经常有人问,到底minibatch是干什么的?然而这是一个在TF中,或者说很多DL的框架中很常见的词。这个解释我觉得比较贴切也比较容易理解。引

TensorFlow不同版本引起的错误

这几天分别基于tensorflow0.11和1.0版本测试,记录下两个版本不同的API,参考:http://blog.csdn.NET/edwards_june/article/details/656523851. AttributeError: 'module' object has no attribute 'merge_all_summaries'>>

win10开启自带移动热点以及解决无法设置移动热点,请打开WLAN问题

1. 选择Windows设置里的 “网络和Internet”2. 选择移动热点,点击开。如果这一步显示“无法设置移动热点,请打开WLAN”解决方法:右键单击计算机-管理-设备管理器,然后点击菜单栏的查看-显示隐藏的设备,然后在网络适配器下方找到托管网络虚拟适配器,我的就是标出来的那个,将该适配器启动。3. 选择更改适配器选项,然后看到网络

PCIe传输速率和可用带宽(吞吐量)计算

参考:https://baike.baidu.com/item/pcie/2167538?fr=aladdin          http://blog.csdn.net/zenglichuanjia/article/details/47297845  http://www.baike.com/wiki/GT/s=================================

【深度学习系列4】深度学习及并行化实现概述

转自 http://djt.qq.com/article/view/1245摘要: 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务,如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络,多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能力。训练深层模型是长期以来的难题,近年来以层次化、逐层初始化为代表的一系列方法的提出给训练深层模型带来了希

#深度学习
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