Jianzhi

醉后不知天在水，满船清梦压星河。

每次用到都会忘记的Linux命令

Ubuntu 16.04

前言 因为经常在windows和ubuntu之间切换（最近太依赖matlab的稳定性而越来越多地使用windows），每次切回ubuntu server总有一堆常用的命令会忘记掉不得不去搜一下，这里marked一下以供备忘。 文件目录相关 Nautilus 切换地址栏形态： Ctrl + L 添加bookmark： Ctrl + B 清除大文件 检查全盘存储： d...

Posted by onlythr3e on May 9, 2019

Deep Learning Docker环境配置

Ubuntu 16.04 + Docker-CE + Nvidia-docker + NGC Pytorch配置

前言 之前在这篇文章中介绍了深度学习本地环境的配置方案，但本地使用只适合开发，在确定要大规模开始训练时超算是少不了的。个人常用的是Pittsburgh Super Computing的GPU中心，默认支持singularity container的服务。但考虑到docker转singularity相当方便，且工业界主流云服务（AWS，Google Cloud等）均以docker为主，本文将...

Posted by onlythr3e on May 7, 2019

深度学习环境配置

Ubuntu 16.04 + Nvidia-418驱动 + CUDA10.1 & CUDNN 7.5/CUDA 9.0 & CUDNN 7.0 配置

前言 配置环境一直是很恶心的一件事情，不定期更新一下个人验证可用的方法吧。目前最稳定的依然是手动卸载，手动runfile的驱动和安装方法，然后根据个人喜好设置path配置多套cuda环境即可。高版本的驱动都是兼容低版本的驱动的，因此可以放心装高版的。 准备工作 清理旧版本的驱动和cuda 不多说了，清就完事了。 sudo apt-get remove --purge nvidia...

Posted by onlythr3e on April 24, 2019

Discrete Differential Geometry 离散微分几何笔记

Part 2. Exterior Calculus

前言 上文简要复习了微分几何的基本内容，从本节开始引入外微积分（Exterior Calculus）的知识。在正式开始本节内容之前，推荐一本小书An Introduction to Manifold，该书很好地将微分几何初步的内容和外微积分的引入作了严谨的介绍，嫌我写得太过简略的朋友可以移步该书。值得注意的是，本笔记中大部分定理都将使用外微积分进行推导，读者可以与传统的微分几何推导方法作...

Posted by onlythr3e on March 9, 2019

Discrete Differential Geometry 离散微分几何笔记

Part 1. Basics

前言 最近在上Keenan Crane的DDG课程，感觉过去在学CG时涉及到mesh处理很多不明就里的操作都有了理论上的支持，并深深地感受到了微分几何在CG领域的强大作用。离散微分几何（DDG）的这一研究主题的目的就是如何将微分几何中已经解决的问题转变为计算机可以处理的离散问题，并关心这样的转化会带来什么样的差异。 本系列笔记参考了Keenan Crane DDG 2019的课程内容...

Posted by onlythr3e on March 2, 2019

Machine Learning - Decision Theory Basics II

Part 2. Bayesian and Minimax

前言 上文非常简略地介绍了Decision Theory的基础，本文会略微补充一些相关的细节，并就Bayes和Minimax这两种方法展开更深入的讨论。 以下是本文将要探讨的问题： 随机决策（Randomized decision policy）的引入及意义。 充分统计量（Sufficient Statistics）的意义以及Rao-Blackwell定理究竟说了个啥？ ...

Posted by onlythr3e on February 12, 2019

Machine Learning - Decision Theory Basics I

Part 1. Settings and priniciples

前言 Decisoion Theory和Statistical Inference还不太一样，有些概念很容易混淆，尤其是不同流派之间基于不同的出发点推导的loss，risk和对应的action之间的关系经常忘记，最近看Statistical Decision Theory and Bayesian Analysist 一书发现里面介绍得挺详细的，所以写下这篇文章聊作备忘。 不确定性 ...

Posted by onlythr3e on February 12, 2019

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