原创 大學計算機基礎C語言實驗習題選(1)實驗4-3 循環結構-判素數 四種做法 Miller-Rabin素性測試 孿生素數(6倍數判別法) 樸素做法 樸素改進

實驗4-3 循環結構-判素數 編寫程序sushu.c,輸入一個正整數n(n>2),判斷n是否爲素數。 格式要求 輸入:scanf("%d",&n) 輸出: (1)如果n<=2,則printf(“ERROR”) (2)如果是素數,

原创 吳恩達機器學習編程作業與筆記(3)第4周:Neural Networks: Representation神經網絡:表示

lrCostFunction.m - Logistic regression cost function function [J, grad] = lrCostFunction(theta, X, y, lambda) %LRCO

原创 吳恩達機器學習編程作業與筆記(4)第5周:Neural Networks: Learning神經網絡:學習

sigmoidGradient.m - Compute the gradient of the sigmoid function function g = sigmoidGradient(z) %SIGMOIDGRADIENT r

原创 DP-記憶化搜索-HDU-1078-FatMouse and Cheese

#include<bits/stdc++.h> #define mem(x) memset(x,0,sizeof(x)) using namespace std; typedef long long ll; const ll ma

原创 吳恩達機器學習編程作業與筆記(2)第3周:Logistic Regression邏輯迴歸

編程作業 plotData.m function plotData(X, y) %PLOTDATA Plots the data points X and y into a new figure % PLOTDATA(x,y

原创 深度學習圖形工作站環境安裝與配置(5)用docker安裝nextcloud實現文件管理,管理數據集

筆者實驗室的圖形工作站上有兩塊磁盤,一塊是1TB的SSD固態硬盤,一塊是4TB的機械硬盤,當然,操作系統裝在那塊固態硬盤上。在正常使用過程中,機械硬盤經常有空閒,爲了不浪費資源,筆者將這塊機械硬盤分位了兩塊,一塊作爲jupyter

原创 DP-遞推-POJ-1664-放蘋果

#include<cstdio> #include<cctype> #include<cstring> #define mem(x) memset(x,0,sizeof(x)) using namespace std; typed

原创 DP-遞推-POJ-1285-Combinations, Once Again

#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; typedef long long ll; const ll maxn=55;

原创 深度學習圖形工作站環境安裝與配置(2)anaconda的安裝與配置和jupyterlab的部署,開機自啓動

Anaconda的安裝與配置 第一步:安裝Anaconda tuna源似乎有些問題,而且版本比較老,可以去官網先獲取下載鏈接,然後安裝 如果想要安裝notebook而不是lab,筆者以前寫過類似的文章,可以參考參考Anaconda

原创 深度學習圖形工作站環境安裝與配置(5)Tensorflow兼容性終極解決方案,用Docker安裝多版本Tensorflow,Docker19.03以後版本安裝Tensorflow-gpu

筆者實驗室的圖形工作站基於Ubuntu 18.04 LTS,按照官方給出的建議適配方案,適配最新的2.x版Tensorflow最合適,安裝1.14版的tensorflow總是會出現各種奇奇怪怪的兼容性問題。而這臺服務器使用的人很多

原创 深度學習圖形工作站環境安裝與配置(1)CUDA和cuDNN的安裝

介紹 筆者實驗室的圖形工作站基於Ubuntu 18.04,請先安裝Ubuntu操作系統。推薦安裝Ubuntu 18.04 LTS,LTS意味着Long Term Support,你可以在官網下載並刻錄U盤安裝。Ubuntu操作系統

原创 深度學習圖形工作站環境安裝與配置(3)Tensorflow-gpu安裝各種坑,運行佔顯存不佔CPU,提示找不到libraries,提示tf沒有xx函數

筆者最近安裝tensorflow遇到了各種坑,花了不少時間解決,這裏總結一下,紀念被他折騰的那段時間⊙﹏⊙ 安裝環境 該篇文章是深度學習GPU工作站配置的系列文章之一,在上兩篇文章中,筆者介紹了anaconda,jupyter,c

原创 吳恩達機器學習編程作業與筆記(0)介紹:課程簡介、學習資源及編程作業提交方法

課程介紹 該課程幾乎被認爲是機器學習基石,在國內有着極高的知名度,知乎上也有很多大神對這樣的神課做出了總結,中國人對此可以稱得上是“迷戀”。 爲何中國人迷戀吳恩達的機器學習課? 作者吳恩達是斯坦福大學的客座教授,曾供職於谷歌無人駕

原创 吳恩達機器學習編程作業與筆記(1)第2周:Linear Regression 線性迴歸

如果還不知道怎麼提交作業,不熟悉這門課程,請移步 吳恩達機器學習編程作業與筆記(0)介紹:課程簡介、學習資源及編程作業提交方法 這裏涉及到5個文件 warmUpExercise.m 這個是用來練手的,在代碼區生成一個單位矩陣,即

原创 Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

筆者是使用目前最新的19.03版docker安裝,按照他的使用命令的前兩個 Github項目地址 #### Test nvidia-smi with the latest official CUDA image docker r