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ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29‘ not found

根据提示是 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/ 路径下的 libstdc++.so.6 缺少版本 GLIBCXX_3.4.29。结果显示,里面确实有同类型的文件,我们直接选择一个查看是否有我们需要的版本。输出的结果如下,可以发现里面有我们需要的版本。可以发现输出的结果里确实缺少了我们需要的版本。

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#linux#gnu#运维
数据结构 | 算法中的卡特兰数的应用

输入一个整数n,计算h(n)。令h(0)=1,h(1)=1,Catalan数满足递推式例如另类递推式递推关系的解为递推关系的另类解为//函数功能计算Catalan的第n项//函数参数n为项数//返回值第n个Catalan数{return1;//保存临时结果//h(0)和h(1)i...

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#算法#数据结构
OS | 磁盘地址结构 、柱面号 盘面号 扇区号的计算

0号盘面是在1号盘面的正上方,也就是说0号盘面的0号程序它的正下方对应的应该是1号盘面的7号程序。由于磁头还没有准备好读写数据,因此1号盘面的0号程序,也就是物理地址为8的这个程序,从磁头下面划过的这个过程当中,并不能直接把这块的数据给读入。也就是说要在磁盘上访问一个扇区,必须给出其柱面号、盘面号和扇区号,这称为扇区的物理地址,即物理扇区号。那转了两圈之后,由于相应的一号盘面和0号盘面也是同步旋转

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#考研
深度学习 | 神经网络

如果是在测试(预测)阶段,输出中数值最大的就代表了当前的分类。但是对于用于训练的网络,还远远不够,因为当前的输出y还不够漂亮,他的取值范围是随意的,算出来是什么就是什么,我们想让最终输出是一个概率的形式 —— softmax层 进行归一化。也就是说随着网络层数的增加,进行分类的准确率没有发生明显的变化,甚至可能下降。输入层是特征向量,如果输入的是一张32x32的灰度图像,那么输入层的维度就是32x

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#深度学习#神经网络#人工智能
操作系统 | “扇区”、“簇”、“块”、“页”等概念

物理层面:一个磁盘按层次分为磁盘组合 -> 单个磁盘 -> 某一盘面 -> 某一磁道 -> 某一扇区扇区,顾名思义,每个磁盘有多条同心圆似的磁道,磁道被分割成多个部分。每部分的弧长加上到圆心的两个半径,恰好形成一个扇形,所以叫做扇区。扇区是磁盘中最小的物理存储单位。通常情况下每个扇区的大小是512字节。(由于不断提高磁盘的大小,部分厂商设定每个扇区的大小是4096字节)逻辑层面: 磁盘块(虚拟出来

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#linux#考研#操作系统
OSError: Can‘t load tokenizer for ‘bert-base-uncased‘. If you were trying to load it from

将下载的权重文件,放到某个文件夹下(加载路径的位置)。,Models页面,下载对应的Bert模型的权重。修改权重文件的加载路径 ——页面,因此不能下载相应的权重。解决方法:手动下载文件到本地。函数里面的权重文件路径,必须写。

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#bert#人工智能#深度学习
高数 | 【概念剖析】f(x)、可积、原函数 与 变限积分的关系

一、变上限积分与原函数的关系?要弄清楚它们之间的关系,首先我们来看定积分和不定积分是什么。1.什么是不定积分?说白了,不定积分就是求被积函数的一系列原函数(考虑到后面加了个任意常数c)。所以一个函数有不定积分就可以说它有原函数。2.什么是定积分?定积分最初被发明出来是为了求不规则图形的面积,它是与面积有关的。所以如果能求出一个函数在某个区间与 x 轴围成的面积,那么它在这个区间的定积分就是存在的,

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#考研
高数 | 【极限与等价无穷小】洛必达法则的隐藏细节、广义洛必达法则(分母无穷直接洛必达)使用条件

洛必达使用小结:发现泰勒展开和等价无穷小代换都搞不定的时候,洛必达判定能否使用:先看分母,如果趋于0,则看分子是否趋于0;如果分母趋于∞,根据广义洛必达,无需判断分子,即可使用洛必达求解。对于一些极限类证明题,可以通过构造一个趋于无穷的分母,再使用广义洛必达获得想要的结果。......

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#考研
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