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Ubuntu自动设置挂载 记录一次Ubuntu未自动挂载问题 查看分区挂载情况 使用lsblk命令查看各分区挂载情况，选择ubuntu根分区。 得到以下内容，注意到sda2未被挂载 1234567loop0 7:0 0 4K 1 loop /snap/bare/5loop1 7:1 0 55.7M 1 loop /snap/core18/2812loop2 7:2 0 63.5M 1 loop /snap/core20/2015sda 8:0 0 3.6T 0 disk ├─sda1 8:1 0 16M 0 part ├─sda2 8:2 0 1.7T 0 part └─sda3 8:3 0 1.9T 0 part /media/xxx/Software 获取分区的 UUID 使用 blkid 命令： blkid 命令会列出所有可用驱动器的信息，包括 UUID。 运行以下命令：1sud ...

使用方法 用 Chrome 打开歌单的 web 页面（可以通过分享拿到链接，链接类似这样：http://music.163.com/playlist?id=xxx&userid=yyy） 然后右键“检查”（如果有左上角有 device 选项，需要选择 Laptop 开头的，可以在 Edit/编辑 里添加） 在 console 里输入下面脚本，即可输出 “歌曲名 - 歌手名” 格式的内容： 通过https://www.spotlistr.com/ 或 https://www.tunemymusic.com/ 导出到 Apple Music 或者 Spotify 等音乐平台 1234567891011121314151617181920212223(function () { let iframeDocument = document.getElementById("g_iframe").contentDocument; let tempElement = iframeDocument.createElement(& ...

SVM使用c++实现 下面是使用c++实现一个简单的支持向量机（SVM）分类器，并提供了从文件中读取数据、训练模型和对测试数据进行预测的功能。 SVM 实现是基于线性核函数的，并采用了简化的序列最小优化（SMO）算法进行训练 SVM推导 SVM 旨在找到一个超平面，使得正负样本间的间隔最大化。 对于线性可分的数据集，SVM 的目标函数和约束条件可以写为： 目标函数（最小化）： 12∥w∥2\frac{1}{2} \| \mathbf{w} \|^2 21​∥w∥2 其中 www 是超平面的法向量。 约束条件： yi(w⋅xi+b)≥1,  ∀iy_i (\mathbf{w} \cdot \mathbf{x}_i + b) \geq 1, \; \forall i yi​(w⋅xi​+b)≥1,∀i 其中 yiy_iyi​是第i个样本的类标签，xix_ixi​是第i个样本的特征向量，bbb是偏置项。 通过拉格朗日乘子法引入拉格朗日乘子 αi≥0\alpha_i \geq 0αi​≥0，得到拉格朗日函数： L(w,b,α)=12∥w∥2−∑i=1mαi[ ...

BP网络c++实现 单隐藏层流程 下面实现一个单隐藏层的简单BP算法，其中输入层、隐藏层、输出层节点个数可以自定义，而前向传播和后向传播是主要过程，下面是按上图进行的公式推导 1. 前向传播 1.1 输入层向隐藏层传播 q=∑ixiwij−βjhj(q)=σ(∑ixiwij−βj)q=\sum_i x_i w_{ij} - \beta_j\\ h_j(q)=\sigma( \sum_i x_i w_{ij} - \beta_j ) q=i∑​xi​wij​−βj​hj​(q)=σ(i∑​xi​wij​−βj​) 其中hjh_jhj​为第jjj个隐藏层节点的值，xix_ixi​为第iii个输入层节点的值，wijw_{ij}wij​为第iii个输入层节点到第jjj个隐藏层节点的权重，βj\beta_jβj​为第jjj个隐藏层节点偏置值，σ(x)\sigma(x)σ(x)为Sigmoid激活函数，其公式如下 σ(x)=11+e−x\sigma(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} σ(x)=1+e−x1​ 代码 12345678910111213//计算h_j(q)int ...

https://www.youtube.com/watch?v=XkY2DOUCWMU 线程变换 设线性变换T的矩阵A为 A=[3112]A= \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ 1 & 2 \end{bmatrix} A=[31​12​] 另一个向量v为 v=[−12]v= \begin{bmatrix} -1\\ 2 \end{bmatrix} v=[−12​] 对于 res=Avres=Avres=Av 的计算，可以理解成下面的动态图 即，对A分量1A_{分量1}A分量1​进行了−1-1−1的缩放，A分量2A_{分量2}A分量2​进行了222的缩放，再将两个缩放的结果相加，得到最终向量resresres. 这样的计算是通过几何意义进行计算 res=[31]∗−1+[12]∗2=[−13]res= \begin{bmatrix} 3 \\ 1 \end{bmatrix} * -1 + \begin{bmatrix} 1 \\ 2 \end{bmatrix} * 2 = \begin{bmatrix} -1 \\ 3 \end{bmatr ...

Stable Signature运行流程 先安装原始的stable diffusion，目前stable diffusion有两个版本(v1,v2)，建议用v2（v1实际跑越来的问题太多了）； 除了原始的sd，目前还有stable diffusion webui版本，这个版本拥有了UI，而且一键安装不需要自己配置环境，上手即用，但缺点是，目前无法对webui中的txt2img.py文件进行修改，即：无法将stable signature嵌入进去。 stable signature是基于stable diffusion基础上的，所以，要先运行好stable diffusion 下面是stable diffusion【v2】安装流程 stable diffusion【v2】项目：https://github.com/Stability-AI/stablediffusion 注意：作者是Stability-AI 下载stable diffusion项目 打开项目的目录，里面有environment.yaml文件，可以打开environment.yaml文件，对name进行修改（默认 ...

进入实验室之前需要刷实验室安全的课程并通过考试，这儿有两个脚本可以自动化完成 刷时长脚本 需要安装selenium库：pip install selenium 修改user_name为学号，password为登录办事大厅的密码 随后执行脚本 脚本缺点，部分题目需要手动切换网页刷新 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byimport timeLOGIN_URL = "http://10.22.107.77"user_name = "account" # accountpassword = "password" # passworddr ...

卷积 先提出了个投色子问题，投两次色子，两次色子的点数相加一共有多少种可能，每种可能对应的概率分为是多少？ 下面是第一种可视化的方案，将两组色子按行、列进行组合，将一共得到36种结果，再将结果相同的点数进行累加 下面是第二种可视化的方案 将第二行的色子反转，对应位置与第一行的色子进行匹配，匹配结果：两行点数相加为7，并且一共有6种可能，P(7)=6÷36P(7)=6 \div 36P(7)=6÷36 而将第二行的色子左移，直到让第二行最后一个色子与第一行第一个色子匹配，匹配结果：两行点数相加为2，并且有1种可能 继续将第二行色子不断右移，则可以分别匹配到不同的相加后点数，以及对应的概率 然而，上面的概率是建立在每个色子都有相同的概率（1/6)基础上得到的，如果每个色子的概率不同呢？比如红色3的概率是0.24，而红色4的概率是0.1 ，如下图所示 那么，此时两组点数相加为3的概率就会发生变化，比如 P(3)=0.16×0.22+0.21×0.11P(3)=0.16 \times 0.22 + 0.21 \times 0.11P(3)=0.16×0.22+0.21×0.11 ...

利用反向ssh从外网访问内网主机 前言 内网一台主机仅能在内网访问，没有公网ip，外网无法直接访问。下面是个反向ssh连接方案，从而可以连接到校园内网主机。 工作原理 内网主机B可以访问到外网服务器A，于是让B与A创建通信隧道连接，随后再通过外网主机A连接到内网主机B 所谓反向ssh最通俗的理解，这就像寄信一样，虽然我不知道你的地址，但是你知道我的地址，那么你就先给我写封信，告诉我你的地址，然后我不就可以回信给你了么？ 前提：使用密钥登录 为了不输入密码，这边选择用密钥登录，下面是密钥登录的方法 在内网主机B创建密钥，使用命令ssh-keygen -t rsa，这个命令会在**~/.ssh/**目录下生成一个公钥，一个私钥。 将公钥的内容，复制到服务器A的**~/.ssh/authorized_keys**（这里的~是user的home路径）内 1ssh-copy-id -i ~/.ssh/mykey.pub user@host 随后，在内网主机B尝试无密码登录到服务器A（假设A的ip为12.12.12.12） 1ssh username@12.12.12.12 如果不需要输入 ...

大纲 获得ChatGPT账号 API访问模式 获得ChatGPT4.0账号 ChatGPT4.0科研相关插件 其它ChatGPT相关软件 全文用得上的链接 ChatGPT的官方网址是 https://chat.openai.com 官网注册/登录链接 https://chat.openai.com/auth/login 购买邮箱的网站：https://www.henduohao.com/ 手机验证码接码平台 https://sms-activate.org/ 两个用于购买ChatGPT账号的网络平台 https://www.gpt777.shop/?categoryId=0（推荐） https://www.z2u.com/chatgpt/accounts-5-20670（国外网站） ChatHub插件项目链接：https://github.com/chathub-dev/chathub/releases 查看账号额度 https://platform.openai.com/account/usage 生成API Key https://platform.openai.com/ac ...