本文介绍了在VSCode中远程调试Linux服务器Python代码的完整流程。首先确保已建立SSH连接，然后在本地和服务器安装debugpy。调试时，在服务器运行debugpy监听脚本并指定目标文件路径，配置VSCode的launch.json文件设置调试参数，最后设置断点启动调试即可。关键步骤包括：使用-Xfrozen_modules=off参数、配置监听端口、设置wait-for-client

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前几日，微信开放了小程序开发权限，个人开发者终于可以发布小程序了，在可预见的一段时间内，小程序的数量将发生井喷。（辛苦了审核人员了）我爱看美剧，有时候同时追四五部剧，经常会忘记该看多少集了，所以花了两天时间写了一个追剧的助手，叫极简追剧，现已上架。有兴趣的同学可以用用，同时也欢迎技术讨论。扫我打开《极简追剧》↓小程序截图

本文介绍了在openEuler系统上安装和配置Atune性能调优工具的全过程。主要内容包括：使用yum安装atune及atune-engine组件，修改atuned.cnf配置文件中的网卡设置，通过源码编译安装必要证书，以及启动相关服务。最后展示了如何使用atune-adm命令进行系统性能分析。文章提供了详细的安装步骤和参考链接，帮助用户快速完成Atune的部署并投入实际使用。整个过程仅需执行少量

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关于交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络（GANs），用到了交叉熵，发现自己对交叉熵的理解有些模糊，不够深入。遂花了几天的时间从头梳理了一下相关知识点，才算透彻的理解了，特地记录下来，以便日后查阅。

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深度学习优化函数详解系列目录深度学习优化函数详解（0）– 线性回归问题深度学习优化函数详解（1）– Gradient Descent 梯度下降法深度学习优化函数详解（2）– SGD 随机梯度下降深度学习优化函数详解（3）– mini-batch SGD 小批量随机梯度下降深度学习优化函数详解（4）– momentum 动量法深度学习优化函数详解（5）– Neste...

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