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人工智能,机器学习 学习记录


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Linux C++ compile

Posted on 2022-01-18 | In Tools , makefile
c++ complie123g++ --std=c++11 changeFuYunRecord.cpp -o changefyrecord -g -O0 -lpthreadg++ --std=c++11 data_gen.cpp -o gen_data -g -O0 -lpthread MakeFileDemo123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839cmake_minimum_required (VERSION 2.8.8)project (ddzpeiwan)# cmake寻找cuda,这个要现在系统里面装好cuda,设置好cuda的环境参数啥的FIND_PACKAGE(CUDA REQUIRED)set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -g -std=c++17 -pthread -W ")SET(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS};-gencode arch=com ...
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Markdown 语法

Posted on 2022-01-10 | In Tools
ICON: https://gist.github.com/rxaviers/7360908 符号(基础)二元关系 符号显示 代码 显示符号 代码 $\leq$ \leq $\geq$ \geq $\leqslant$ \leqslant $\geqslant$ \geqslant $\ne$ \ne $\approx$ \approx $\cong$ \cong $\simeq$ \simeq $\sdot$ \sdot $\perp$ : \perp $\int$ \int $\iint$ \iint $\oint$ \oint $\infin$ \infin $\infty$ \infty $\in$ \in $\propto$ \propto $\notin$ \notin $\cap$ \cap $\cup$ \cup $\subset$ \subset $\supset$ \supset $\subseteq$ \subseteq $\parallel$ \parallel $\forall$ \forall $\e ...
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Pytorch 版本对应关系表

Posted on 2022-01-03 | In DNN_platform , pytorch
[TOC] Offical Web: https://pytorch.org/get-started/locally/ torch and torchaudio 版本对应表https://wenku.baidu.com/view/99163a4cac1ffc4ffe4733687e21af45b307fe04.html Torch : TorchVision 版本 torch torchvision python cuda 1.11.?? 1.10.2 0.11.3 >=3.7 <=3.9 1.10.1 0.11.2 >=3.6 <=3.9 111 1.10.0 0.11.1 >=3.6 <=3.9 1.9.1 0.10.1 >=3.6 <=3.9 1.9.0 0.10.0 >=3.6 <=3.9 1.8.2 0.9.2 >=3.6 <=3.9 1.8.1 0.9.1 >=3.6 <=3.9 1.8.0 0.9.0 >=3 ...
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2022_PLAN

Posted on 2022-01-01 | In Self , Plan
提升 电子信息 MEM 软考高级(系统分析师,软件架构师) 专业精进: RL book 博弈论 《Reinforcement Learning: An Introduction》【PDF】 《强化学习 第二版》机械工业出版社 《动手学强化学习–上海交大-余勇教授团队》 《深度强化学习–学术前沿》刘驰 机械工业 《机器学习》西瓜书 【实体书】 《机器学习公式详解》南瓜书 《视觉SLAM十四讲》【实体书】 英语阅读 《The Million Pound Bank Note》 第一遍 第二遍 高数 概率论 导数 目标追踪 Mask-RCNN 目标追踪 自动驾驶 九月-自动驾驶基础 《视觉SLAM十四讲》 《计算机视觉中的多视图几何》 《概率机器人》 《机器人学中的状态估计》 《ROS机器人编程与SLAM算法解析指南》 浙大-自主驾驶穿越机 技术:C++网络编程: Window网络编程C++ Unix网络编程C++
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AI应用热点方向

Posted on 2022-01-01 | In AI , Apply
AI生成骨骼动画 动作生成(miHoYo) ​ PFNN 动作合成经典之作-PFNN ​ NSM ​ Motion Matching 的介绍 deformation算法 ​ 行为/运动控制,规划,交互方向
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CUDA版本问题解决

Posted on 2022-01-01 | In DNN_platform , CUDA
[TOC] Ubuntu系统下的驱动安装1- Ubuntu16 () nvidia-384安装成功 2- Ubuntu18 (驱动版本太低,无法安装成功) 驱动410安装: 为了与UbuntuServer版本服务器一致,在18.04最新桌面版上安装410驱动,但是一直报内核报错,尝试了所有的安装方式,都无法顺利安装成功 网上也没有类似的问题,最终准备换440的驱动安装,安装成功 CUDACUDA 驱动对应版本 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html CUDA 下载 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDA Toolkit Minimum Required Driver Version for CUDA Minor Version Compatibility* Linux x86_64 Driver Version Windows x86_64 Driver Version CUDA 12.x & ...
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Papers Log 2021

Posted on 2021-12-24 | In Papers , Years
[TOC] GAN: StarGAN DeepFakeLab CoGAN DiscoFaceGAN SimSwap CV: WhiteBox CartoonBody photo2cartoon pix2pix CycleGan AgileGAN Game: DeltaDou POG DouZero MuZero
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Player Of Game(POG)论文翻译

Posted on 2021-12-19 | In Game , Imperfect Information Game
Pog [toc] Abstract游戏作为人工智能发展的基准由来已久。最近,使用搜索和学习的方法在一组完美信息博弈中表现出了很强的表现,而使用博弈论推理和学习的方法在特定的不完美信息扑克变种中表现出了很强的表现。我们介绍了一种将引导搜索、自玩学习和博弈论推理相结合的通用算法Player of Games。players of Games是第一个在大型完备和不完备信息博弈中取得较强经验性能的算法—–这是向真正适用于任意环境的通用算法迈出的重要一步。我们证明了 Player of Games 是健全的,随着可用计算时间和近似容量的增加,收敛到完美的游戏。 Player of Games在国际象棋和围棋方面取得了强劲的表现,在单挑无限注德州扑克 中击败了最强大的公开智能体(Slumbot),并在苏格兰场击败了最先进的Agent。 一个不完美的信息游戏,说明了引导搜索、学习和博弈论推理的价值。 1 Introduction在 1950 年代,Arthur L. Samuel 开发了一个跳棋程序,该程序采用了现在所谓的极小极大搜索(带有 alpha-beta 剪枝)和“(死记硬背)rote ...
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Tools 常用工具解密

Posted on 2021-12-06 | In OS , Linux , shell
Contents[toc] beyond compare 过期解决方法11.window+R打开管理 2.输入regedit后回车,则就会打开注册表编辑器 3.里面有一个cacaheId然后删掉,果断的删掉 ​ 计算机\HKEY_CURRENT_USER\Software\ScooterSoftware\BeyondCompare\ 4.找到他的老巢(安装路径)然后删除BCUnrar.dll 5.好了打开就可以用了 beyond Compare 30天过期后的处理办法2打开Beyond Compare 4,提示已经超出30天试用期限制,解决方法: 修改C:\Program Files\Beyond Compare 4\BCUnrar.dll,这个文件重命名或者直接删除,则会新增30天试用期,再次打开提示还有28天试用期 一劳永逸,修改注册表     1)在搜索栏中输入 regedit ,打开注册表     2) 删除项目:计算机\HKEY_CURRENT_USER\Software\ScooterSoftware\Beyond Compare 4\CacheId Ref: ...
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Inference

Posted on 2021-12-03 | In AI , DeepLearning
[toc] 深度学习模型加速与压缩常用方法-总体介绍深度学习模型加速方向大致分为两种: 一、轻量化网络结构设计 分组卷积(group convolution,典型的如ShuffleNet和MobileNet等) 分解卷积(inception结构等) Bottleneck结构(通过1x1卷积进行降维和升维等操作) 神经网络结构搜索(Neural Architecture Search,简称NAS) 硬件适配 二、模型压缩相关技术 网络剪枝 知识蒸馏 参数量化 按照压缩过程对网络结构的破坏程度, 我们将模型压缩技术分为“前端压缩”与“后端缩”两部分。 所谓“前端压缩”,是指不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏、紧凑的模型结构设计以及滤波器层面的剪枝等;而“后端压缩”则包括低秩近似、未加限制的剪枝、参数量化以及二值网络等,其目标在于尽可能地减少模型大小,因而会对原始网络结构造成极大程度的改造。 其中,由于“前端压缩”未改变原有的网络结构,仅仅只是在原模型的基础上减少了网络的层数或者滤波器的个数,其最终的模型可完美适配现有的深度学习库,如caffe等。相比之下,“后端压缩”为 ...
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