Flask开发学习笔记 Flask开发学习笔记 [TOC] 照着这个学的： 2021年史上最强Flask框架 Flask6天速成从入门到精通（无偿分享附赠课件资料）_哔哩哔哩_bilibili Flask的g对象和钩子函数 - 知乎 (zhihu.com) Flask教程(十六)RESTful-API - 迷途小书童的Note迷途小书童的Note (xugaoxiang.com) Hello world 123456 2022-03-09 Python Python Flask
音频特征笔记 基本频率 - 维基百科，自由的百科全书 (wikipedia.org) Fundamental Frequency - YouTube 乐音特征 基音频率 (Fundamental frequency)指的是自然声音中频率最低的正弦波。自然声能被分解为许多正弦波，而频率最低的叫做基音，它是区别音高的主要元素，决定了旋律。例如下面这张图是三个音标的波形，在0~.01区间和.01~.02区间波形是 2022-03-08 学习笔记 语音信号处理 音频
微信小程序开发学习笔记 微信小程序开发学习笔记 [TOC] 目录结构 12345678910111213miniprogram- app.js 整个项目可用的js代码- app.json 整个项目的配置（在这里指定小程序的页面）- sitemap.json 搜索优化- statics 静态资源文件夹，用来放图片等- pages 页面文件夹 - index 一个文件夹对应一个页面 - index.js 单 2022-03-07 学习笔记 微信小程序
初见自监督学习 初见自监督学习 自监督学习就是把数据集中的数据，一部分作为x′x'x′来输入，另一部分作为x′′x''x′′来与输出yyy比较。我理解就是找个方法无中生有y^\hat yy^来进行监督学习。 BERT 用Bert来举例子，在预训练阶段，Bert同时进行Masking Input和Next Sentence Prediction两个任务。前者就是把随机输入的一部分m 2022-03-04 学习笔记 self_supervised
Transformer中的Layer Normalization Transformer中的Layer Normalization [TOC] 参考文献: [1] On Layer Normalization in the Transformer Architecture [2] DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers Post-LN 和 Pre-LN 左边是原版Transformer的Post-LN，即 2022-03-03 论文笔记 Transformer Normalization
《爱无可忍》——伊恩·麦克尤恩 《爱无可忍》Enduring Love 主线剧情 热气球事件 帕里病态地爱上了乔 乔半夜接到帕里打来的示爱电话 乔感觉到在图书馆被帕里跟踪 乔与克拉莉莎沟通但未被重视 乔与帕里见面，帕里示爱，之后帕里常常守在乔的房子周围 乔报警但被忽视 克拉莉莎过了糟糕的一天之后回家，乔却向她倾诉关于帕里的事，两人吵架，乔冲出家门，而克拉莉莎怀疑帕里是乔的想象，乔偷看了克拉莉莎的信件 乔拜访洛根家，见到琼·洛根 2022-01-03 非技术杂文 读书笔记
《模仿犯》——宫部美雪 ：娓娓道来的社会派悬疑小说 好不容易带着暖意的风像是不客气的访客，轻敲着有马豆腐店关着的铁门。没有人回应，也没有人回来。只有风静静地吹过。 2021-12-23 非技术杂文 读书笔记 模仿犯 宫部美雪 社会派
Pytorch DDP使用方法以及注意点 Pytorch的DDP指的是DistributedDataParallel，位于torch.nn.parallel中，用于多GPU的模型训练。相比于之前的DP，DDP的速度快了很多。DDP支持多卡多机器，但我没有多机器，所以本文针对最常用的单机器多卡。 2021-12-09 PyTorch Pytorch DDP 深度学习
深度学习中的Normalization Normalization翻译为规范化或者归一化，深度学习模型喜欢独立同分布的数据，在深度学习网络中，因为网络很深，如果数据在某一层开始有偏移，则网络加深会导致其加剧，而Normalization能够减缓这个问题。 2021-12-08 学习笔记 PyTorch 深度学习 深度学习 Normalization
数字图像处理复习笔记 数字图像处理复习笔记 [TOC] 第一章 绪论 数字图像是一个被采样和量化后的二维函数f(x,y)\bold{f(x,y)}f(x,y)，其中，x,y,fx,y,fx,y,f都是有限的和离散的。 数字图像也可看做是一个二维矩阵，行列划分后，每个小块区域叫做像素，每个像素一般由一个0到255的数值表示（灰度图）或者由多个0到255的数值表示（彩色图像）。 为什么是0~255？因为(255)10=( 2021-12-07 学习笔记 数字图像处理
