<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[tealex的专栏]]></title><description><![CDATA[小常的一亩三分地]]></description><link>https://blog.csdn.net/tealex</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.csdn.net/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; tealex]]></copyright><item><title><![CDATA[macOS/Linux 环境变量设置]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/105412395</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/105412395</guid><author>tealex</author><pubDate>Thu, 09 Apr 2020 15:48:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们安装一个软件后，之所以能够使用一些与该软件相关的命令，是因为该命令被添加到了系统的环境变量里面。比如安装完 Atom 之后，就可以使用 atom 命令打开文件。有时候我们需要自己设置环境变量，MacOS 设置环境变量有很多种方法，最常用的是编辑当前 SHELL 对应的用户级环境变量配置文件，如 bash 对应的 .bash_profile。
MacOS 和 Linux 都是类 Unix 系统，...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[把 Vim 打造成优秀的 C++ IDE]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/99081396</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/99081396</guid><author>tealex</author><pubDate>Sat, 10 Aug 2019 15:53:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[对于 Windows 上做 C++ 开发的用户来说，vs 为他们做了大量的工作，语法高亮、自动缩进、智能提示等等，当你 happy 的使用 vs 时，请记住一点，这是一个收费软件，虽然在我大中华普遍都在使用微软的盗版软件，但作为程序员我们心里应该知道这是不对的行为，然后再去 —— 等等，我们今天讨论的不是这个话题，我们要说的是 Linux 下的免费软件 Vim！

Vim 插件安装的教程在互联网上...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Vim 学习指南]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/99081040</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/99081040</guid><author>tealex</author><pubDate>Sat, 10 Aug 2019 15:52:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[Vim 学习指南

[日期：2013-08-20]
			来源：oschina.net 作者：Lesus, Garfielt, szkiti, 耀耀
			[字体：大中小]
		你想尽可能快地自学 vim (为大家所熟知的最好的编辑器) 。这是我学习的方法：从细处入手然后慢慢掌握所有技巧。

Vim六十亿美元的编辑器


设计优良，强壮，快速。


学习 vim 并把它作为你的下一个文本编...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[命令别名：定义自己的命令]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/85247544</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/85247544</guid><author>tealex</author><pubDate>Tue, 25 Dec 2018 14:34:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[
学习如何创建别名：你可以将太长或难以记忆的命令打包成你自己构建的命令。




命令别名Alias 在 Linux shell 中指的是将一些太长或者太难记的多个命令组合起来，成为一个由用户自己构建的命令。

可以通过 alias 命令来创建命令别名。在 alias 后面跟上想要创建的别名名称、一个等号（=），以及希望使用这个别名来执行的命令，这样一个命令别名就创建好了。举个例子，ls 命令在默...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[facebook 的Glow基础构架]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/84325376</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/84325376</guid><author>tealex</author><pubDate>Thu, 22 Nov 2018 09:03:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[ 

开发人员可以使用传统的深度学习框架例如pytorch,caffe, tensorflow 创建NN模型。但是，支持新的体系结构及操作符是不可扩展的，因为添加新的运算符需要在每个支持的体系结构上实现，并且添加新体系结构需要为其实现所有运算符。

Glow 旨在使用神经网络计算图，优化它，并以更可扩展的方式为各种后端生成代码。 这包括在有效针对特定后端之前的独立于目标的优化和分析。

开放式神经...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在 Linux 下使用 find 指令查询目录与档案的速查笔记]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/82909644</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/82909644</guid><author>tealex</author><pubDate>Sun, 30 Sep 2018 15:02:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[在 Linux 平台下找档案不外乎使用威力强大的 find 命令，威力强大的背后就是有一点点学习曲线，不过整体上来说还算简单，因此想写一篇文章留下备忘，让自己日后可以快速查阅参考。
【 基本语法】
查询档案名称 (也可以查询「目录名称」，其中 * 是万用字元)
find $HOME -name '*.mp3'

注 1 : $HOME 是 Linux 下的一个环境变数，预设指向执行帐号的 HOME...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CV 领域的最美情话]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/82909507</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/82909507</guid><author>tealex</author><pubDate>Sun, 30 Sep 2018 14:53:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[CV 领域的最美情话

Clustering-- 聚类

最好不相见，如此便可不相恋。
最好不相知，如此便可不相思。

LDA-- 文档主题生成模型

一个人需要隐藏多少秘密，才能巧妙地度过一生。

Multi-Task Learning-- 多任务学习

曾虑多情损梵行，入山又恐别倾城，
世间安得双全法，不负如来不负卿。

Fine-Tuning

你如果认识从前的我，也许你会原谅现在的我。

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux 下各种查找命令（find, grep, which, whereis, locate）]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/82705995</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/82705995</guid><author>tealex</author><pubDate>Fri, 14 Sep 2018 17:09:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[

find 命令

find &amp;lt;path&amp;gt; &amp;lt; expression &amp;gt; &amp;lt; cmd &amp;gt;
path： 所要搜索的目录及其所有子目录。默认为当前目录。expression： 所要搜索的文件的特征。cmd： 对搜索结果进行特定的处理。
如果什么参数也不加，find 默认搜索当前目录及其子目录，并且不过滤任何结果（也就是返回所有文件），将它们全都显示在屏幕上。

f...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从4条脉络看Deep Learning 模型最近若干年的重要进展]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/79816722</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/79816722</guid><author>tealex</author><pubDate>Wed, 04 Apr 2018 14:12:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[一个学生帮忙整理的 Deep Learning 模型最近若干年的重要进展。有 4 条脉络，整理很不错。分享一下。 
 
高清图下载点击

track1 cv/tensor：

1943 年出现雏形，1958 年研究认知的心理学家 Frank 发明了感知机，当时掀起一股热潮。后来 Marvin Minsky（人工智能大师）和 Seymour Papert 发现感知机的缺陷：不能处理异或回路、计算能力...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Mac OS X 如何使用 多版本 Python]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/79388675</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/79388675</guid><author>tealex</author><pubDate>Tue, 27 Feb 2018 15:35:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[① Mac 系统自带的 python 环境在：Python 2.7.10： /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7其中，解释器在该目录下的 ./bin/python2.7Python 2.6.9: /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.6其中，解释器在该...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python 遍历文件夹下的文件]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78952303</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78952303</guid><author>tealex</author><pubDate>Tue, 02 Jan 2018 15:29:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[在读文件的时候往往需要遍历文件夹，python 的 os.path 包含了很多文件、文件夹操作的方法。下面列出：os.path.abspath(path) #返回绝对路径os.path.basename(path) #返回文件名os.path.commonprefix(list) #返回多个路径中，所有 path 共有的最长的路径。os.path.dirname(path) #返回文件路径os.p]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习中常见的相关概念及TensorFlow中的batch和minibatch]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78804360</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78804360</guid><author>tealex</author><pubDate>Thu, 14 Dec 2017 17:20:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[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TensorFlow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。引用如下：


深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。


第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Mac下，使用sshpass让iterm2支持多ssh登录信息保存]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78711564</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78711564</guid><author>tealex</author><pubDate>Mon, 04 Dec 2017 17:11:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[windows里有个Xshell非常的方便好使，因为它能保存你所有的ssh登录帐号信息。MAC下并没有xshell，有些也提供这样的功能，但效果都不好。iterm2是很好的终端，但却不能很好的支持多profiles，当要管理的机器较多时，就比较麻烦了。好在它有profiles设置，只是不能保存ssh登录帐号及密码，它还提供了加载profiles时执行外部命令的功能，因此，这里就可以使用sshpas]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CentOS 7.0 进入单用户模式修改Root密码]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78626172</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78626172</guid><author>tealex</author><pubDate>Fri, 24 Nov 2017 16:47:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[一.启动时，随便按一个键如：PgUp键，空格即可（不能是回车），让其停留在如下界面




 

  二.按e编辑,进入Grub引导项列表，把ro改为 “rw init=/sysroot/bin/sh”. 然后 “Ctrl+x”启动




  




  




  三.现在你可以进入单用户模式了

       依次输入以下命令进行root密]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python 常用的一些东西——sys、os 等 (转)]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78424268</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78424268</guid><author>tealex</author><pubDate>Thu, 02 Nov 2017 14:33:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 常用内置函数：(不用 import 就可以直接使用)
    help(obj) 在线帮助, obj 可是任何类型 
​
    callable(obj) 查看一个 obj 是不是可以像函数一样调用 
​
    repr(obj) 得到 obj 的表示字符串，可以利用这个字符串 eval 重建该对象的一个拷贝 
​
    eval_r(str) 表示合法的 python 表达式，返回]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MXNet 符号编程]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78124264</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78124264</guid><author>tealex</author><pubDate>Thu, 28 Sep 2017 15:40:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[构成符号:

符号对我们想要进行的计算进行了描述, 下图展示了符号如何对计算进行描述. 下图定义了符号变量 A, 符号变量 B, 生成了符号变量 C, 其中, A, B 为参数节点,
 C 为内部节点! mxnet.symbol.Variable 可以生成参数节点,
 用于表示计算时的输入.



一个 Symbol 具有的属性和方法如下图所示:



对神经网络进行配置:]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NDArray Tutorial - mxnet]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78115728</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78115728</guid><author>tealex</author><pubDate>Wed, 27 Sep 2017 18:12:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[根据 mxnet documentation-NDArray 
NDArray 是 mxnet 用于计算的数据结构. 可类比于 tensorflow 的 tensor,caffe 的 blob. 
看到 mxnet 中的 NDArray 使用与 numpy 差别不大, 操作都很简明. 
这个网页都是基础操作, 我记录了其中较关键的部分.创建 NDArrayNDArray 既可直接创建, 也可以从 n]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 中的 if __name__ == '__main__' 该如何理解]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78085674</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78085674</guid><author>tealex</author><pubDate>Mon, 25 Sep 2017 15:26:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[程序入口

对于很多编程语言来说，程序都必须要有一个入口，比如 C，C++，以及完全面向对象的编程语言 Java，C# 等。如果你接触过这些语言，对于程序入口这个概念应该很好理解，C 和 C++ 都需要有一个 main 函数来作为程序的入口，也就是程序的运行会从 main 函数开始。同样，Java 和 C# 必须要有一个包含 Main 方法的主类来作为程序入口。

而 Python 则有不]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MxNet与numpy 的ndarray区别]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78020822</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/78020822</guid><author>tealex</author><pubDate>Mon, 18 Sep 2017 16:38:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[NDArray APINDArray 程序包 (mxnet.ndarray) 包含类似于 numpy.ndarray 的 张量计算包.  它的语法很相近, 除了增加了一些处理 I/O 和多设备的调用.Create NDArray类似 numpy, 你可以按照下面的方式来创建 mxnet.ndarray : import mxnet as mx
 # all-zero array of dimensi]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python logging 模块详解]]></title><link>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/77899261</link><guid>https://blog.csdn.net/tealex/article/details/77899261</guid><author>tealex</author><pubDate>Fri, 08 Sep 2017 21:28:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[简单将日志打印到屏幕：



[python] view
 plain copy






import logging  
logging.debug('debug message')  
logging.info('info message')  
logging.warning('warning message')  
logging.error('erro]]></description><category></category></item></channel></rss>