yoyo

发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 263 阅读时长 ≈ 1 分钟

准备

  • 需要两个 github 仓库：
    • 一个用于发布页面： XXXXXX.github.io
    • 一个用于放源码： hexo-source （可设为隐私仓库）

1. 创建 hexo-source 仓库

  • 在hexo的根目录下（ ~/hexo）运行：
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cd hexo

git init
git add .
git commit -m "first commit"
git remote add origin https://github.com/XXXXXX/hexo-source.git

git push -u origin master

2. Github Actions 设置

  • 运行 ssh-keygen 生成一对密钥。
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ssh-keygen
  • 打开 XXXXXX.github.io 仓库设置，在 Deploye keys 选项中，添加公钥~/.ssh/id_rsa.pub的内容。
  • 打开 hexo-source 仓库设置，在 Secrets 选项中，新建 repo secret: 名称设为GITHUB_ACTION, 内容为~/.ssh/id_rsa的内容。
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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 325 阅读时长 ≈ 1 分钟

1. 创建eps图片

  • 从png图片转换: texlive中自带了一个命令： bmeps
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bmeps img.png img.eps
  • 从python创建, 调用matplotlib能直接存为eps格式，可直接保存一份eps的
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plt.savefig('fig1.eps', dpi=300)
  • PPT转为png、eps的方法
    • ppt导出png: 默认dpi较低，需要在注册表改一下dpi=300。
    • ppt导出eps: 先另存为pdf，再用adobe acrobat转为eps。

2. 去除eps图片的空白

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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 585 阅读时长 ≈ 2 分钟

在 win10 下尝试过的 latex 环境有以下三种：

  • texlive + texstudio
  • ctex (集成 miktex + winedt， 以及中文支持)
  • miktex + texstudio / （vscode + latex workshop）

1. texlive + texstudio

这个是最常用的配置方法，建议新手从这个开始使用。
优点：基本适用于所有的场景（中文除外），一劳永逸；
缺点：默认不支持中文，安装包巨大。

  • texlive 安装： 可以在线安装，也可以离线安装（推荐，安装包3.2G），安装后6G的空间。

  • texstudio 安装：下载安装包（~89M），正常的安装方法即可。

  • texstudio 默认的配置就基本够用，不要乱改。

    • 中文，字体，字号
    • 高级配置：行号、空白等

ps: texstudio的提示、警告、错误信息非常明确，出现问题先看提示。

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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 309 阅读时长 ≈ 1 分钟

1. scipy中值滤波

使用scipy中的signal.medfilt对数组进行中值滤波。

方法： scipy.signal.medfilt

  • 滤波器的kernel_size必须是奇数
  • 输出数组的size与输入的数组一致
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import scipy.signal as signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

n = 51 
y = np.sin(np.linspace(0, 10, n)) + np.random.rand(n)
y_med = signal.medfilt(y, kernel_size=5)

plt.figure()
plt.plot(y, 'r--', label='y')
plt.plot(y_med, 'b-.', label='y_med')
plt.legend()
plt.show()

signal.medfilt还可以对矩阵（图像）进行滤波处理，以消除噪音。

ref： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.medfilt.html

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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 195 阅读时长 ≈ 1 分钟

1. 创建一个神经网络模型

比如用cnn在mnist数据集上训练，关于模型建立和训练的代码这里不写了。。。

在程序开头加入超参数的定义：建议至少包括参数名称、类型、和初始值。

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# filename: mnist_cnn.py
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import argparse

# -------parser paras--------------------
parser = argparse.ArgumentParser(description='Trains a simple CNN on MNIST dataset')
parser.add_argument('--layer_n', type=int, default=1)
parser.add_argument('--activition', type=str, default='tanh')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=11)

args = parser.parse_args()
print(args.__dict__)

seed = args.seed
layer_n = args.layer_n
activition = args.activition

# --- CNN model ----
# balabala ...

# --- train ----
# balabala ...

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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 214 阅读时长 ≈ 1 分钟

首先定义超参数的名称和取值范围，
然后调用itertools.product，可以生成所有超参数的排列组合。

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import itertools
import subprocess

# === define paras ==================
para_names = ['layer_n', 'activition', 'seed']

layer_n = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
activition = ['tanh', 'sigmod', 'relu']
seed = [11, 17, 19]

# calc cases number
i = 1
nums = sum(1 for _ in itertools.product(layer_n, activition, seed))
print(f'==== we have {nums} cases in total', '===' * 3)

# === run all case ===========
for values in itertools.product(layer_n, activition, seed):
    print(f' *** {i} / {nums} ', '***' * 3)
    
    cmd = f'python mnist_cnn.py'
    for p, v in zip(para_names, values):
        cmd += f' --{p}={v}'
    print(cmd)
    
    # p = subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE)
    # print(p.stdout.read().decode('utf8'))
    
    i += 1

输出：

==== we have 54 cases in total =========
 *** 1 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=1 --activition=tanh --seed=11
 *** 2 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=1 --activition=tanh --seed=17
 *** 3 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=1 --activition=tanh --seed=19
 *** 4 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=1 --activition=sigmod --seed=11
 *** 5 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=1 --activition=sigmod --seed=17
 *** 6 / 54  *********
 
 ...

 *** 53 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=6 --activition=relu --seed=17
 *** 54 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=6 --activition=relu --seed=19

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1. 混淆矩阵（confusion matrix）介绍

在基于深度学习的分类识别领域中，经常采用统计学中的混淆矩阵（confusion matrix）来评价分类器的性能。

它是一种特定的二维矩阵：

  • 列代表预测的类别；行代表实际的类别。
  • 对角线上的值表示预测正确的数量/比例；非对角线元素是预测错误的部分。

混淆矩阵的对角线值越高越好，表明许多正确的预测。

特别是在各分类数据的数量不平衡的情况下，混淆矩阵可以直观的显示分类模型对应各个类别的准确率。

ref: https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html

2. 混淆矩阵示列

  • 数据集： MNIST
  • tensorflow,keras,
  • 神经网络：CNN

依赖：keras，matplotlib，numpy，seaborn，tensorflow，sklearn

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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 324 阅读时长 ≈ 1 分钟

Jupyter Lab 是 Jupyter Notebook 的下一代升级版，界面相对更友好，功能也更强大，更像一个IDE了。

可以到这个页面 https://jupyter.org/try 试用一下。

0. 安装jupyterlab

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pip install jupyterlab

1. jupyterlab的三种打开方式（windows）

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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 349 阅读时长 ≈ 1 分钟

准备

  • 需要两个 github 仓库：
    • 一个用于发布页面： shenbo.github.io
    • 一个用于放源码： hexo-source
  • Travis CI 账户 (https://www.travis-ci.org/)

1. 创建 hexo-source 仓库

  • 在hexo的根目录下（ ~/hexo）运行：
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cd hexo

git init
git add .
git commit -m "first commit"
git remote add origin https://github.com/shenbo/hexo-source.git

git push -u origin master

2. Travis CI 与 Github 设置

2.1 打开 Github 个人设置，创建授权 tokens

2.2 设置 Travis CI 与 Github 绑定

  • 将 Travis 账号 与 Github绑定，激活 hexo-source仓库的开关
  • 打开仓库设置，在 Environment Variables 选项中新建 github_token 项,将刚刚获得的token填进去
  • 其他默认选项不用管
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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 362 阅读时长 ≈ 1 分钟

1. Selenium

Selenium 是一个JavaScript框架，调用 webdriver 模拟在浏览器内的操作，可以适用 Chrome、 Firefox 、IE 等浏览器。

本文用的是 PhantomJS，一个在可以后台运行的无头浏览器(Scriptable Headless Browser)。

  • PhantomJS 项目目前已经暂停更新。
  • Selenium 推荐用 Chrome 或 Firefox 的无头模式。
  • 但 chromedriver 无头模式启动时，还是会有一个空白的命令行窗口，比较讨厌，因此还是用 PhantomJS。
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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 940 阅读时长 ≈ 3 分钟

1. 用 matplotlib animation 绘制动画

ref: https://matplotlib.org/3.1.1/api/animation_api.html

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import matplotlib.animation as animation
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据集：X轴数据固定；Y轴的数据更新
X = np.arange(0, 10, 0.01)  # X shape： (N,)
Ys = [np.sin(X + k / 10) for k in range(100)]  # Ys shape： (k, N)


def my_ani(x, ys):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.set_title('y = sin(x + k/10)')
    ax.set_xlim([0, 10]), ax.set_xlabel('X')
    ax.set_ylim([-1, 1]), ax.set_ylabel('Y')

    line, = ax.plot(x, ys[0])
    ano = plt.annotate('k: 0', (1, 1))

    def animate(i):
        line.set_ydata(ys[i])       # update the y data.
        ano.set_text('k: %d' % i)  # update the annotate.
        return line,

    # animation.FuncAnimation 参数说明
    # fig:          figure 对象
    # func:         动画函数，自定义函数 animate
    # frames:       总帧数
    # interval:     间隔时间，ms
    ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=30, interval=50)
    # ani.save('sin_ani.mp4', dpi=300, writer='ffmpeg')     # scoop install ffmpeg
    # ani.save('sin_ani.gif', dpi=300, writer='pillow')     # pip install pillow
    plt.show()


my_ani(X, Ys)

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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 940 阅读时长 ≈ 3 分钟

1. 用 matplotlib animation 绘制动画

ref: https://matplotlib.org/3.1.1/api/animation_api.html

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import matplotlib.animation as animation
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据集：X轴数据固定；Y轴的数据更新
X = np.arange(0, 10, 0.01)  # X shape： (N,)
Ys = [np.sin(X + k / 10) for k in range(100)]  # Ys shape： (k, N)


def my_ani(x, ys):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.set_title('y = sin(x + k/10)')
    ax.set_xlim([0, 10]), ax.set_xlabel('X')
    ax.set_ylim([-1, 1]), ax.set_ylabel('Y')

    line, = ax.plot(x, ys[0])
    ano = plt.annotate('k: 0', (1, 1))

    def animate(i):
        line.set_ydata(ys[i])       # update the y data.
        ano.set_text('k: %d' % i)  # update the annotate.
        return line,

    # animation.FuncAnimation 参数说明
    # fig:          figure 对象
    # func:         动画函数，自定义函数 animate
    # frames:       总帧数
    # interval:     间隔时间，ms
    ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=30, interval=50)
    # ani.save('sin_ani.mp4', dpi=300, writer='ffmpeg')     # scoop install ffmpeg
    # ani.save('sin_ani.gif', dpi=300, writer='pillow')     # pip install pillow
    plt.show()


my_ani(X, Ys)

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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 940 阅读时长 ≈ 3 分钟

1. 用 matplotlib animation 绘制动画

ref: https://matplotlib.org/3.1.1/api/animation_api.html

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import matplotlib.animation as animation
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据集：X轴数据固定；Y轴的数据更新
X = np.arange(0, 10, 0.01)  # X shape： (N,)
Ys = [np.sin(X + k / 10) for k in range(100)]  # Ys shape： (k, N)


def my_ani(x, ys):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.set_title('y = sin(x + k/10)')
    ax.set_xlim([0, 10]), ax.set_xlabel('X')
    ax.set_ylim([-1, 1]), ax.set_ylabel('Y')

    line, = ax.plot(x, ys[0])
    ano = plt.annotate('k: 0', (1, 1))

    def animate(i):
        line.set_ydata(ys[i])       # update the y data.
        ano.set_text('k: %d' % i)  # update the annotate.
        return line,

    # animation.FuncAnimation 参数说明
    # fig:          figure 对象
    # func:         动画函数，自定义函数 animate
    # frames:       总帧数
    # interval:     间隔时间，ms
    ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=30, interval=50)
    # ani.save('sin_ani.mp4', dpi=300, writer='ffmpeg')     # scoop install ffmpeg
    # ani.save('sin_ani.gif', dpi=300, writer='pillow')     # pip install pillow
    plt.show()


my_ani(X, Ys)

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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 79 阅读时长 ≈ 1 分钟

问题

XPS13 9370用了之后发现屏幕亮度会随显示内容而自动调节。调节机制太弱智，眼睛都要瞎了。

解决方案：

  • 开机后立即点 F2，进入Bios，我的版本是1.10.0
  • 找到 Video - Dynamic Backlight Control，然后选择 Disabled， 然后单击右下角 Apply
  • OK !
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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 147 阅读时长 ≈ 1 分钟

matplotlib marker 类型字符对照

ref: https://matplotlib.org/stable/api/markers_api.html
ref: https://matplotlib.org/stable/gallery/lines_bars_and_markers/marker_reference.html#sphx-glr-gallery-lines-bars-and-markers-marker-reference-py

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unfilled_markers = (',', '1', '2', '3', '4', '+', 'x', '|', '_') 
unfilled_markers = (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11)           # int
filled_markers = ('.', 'o', 'v', '^', '<', '>', '8', 's', 'p', '*', 'h', 'H', 'D', 'd', 'P', 'X')


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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 147 阅读时长 ≈ 1 分钟

matplotlib marker 类型字符对照

ref: https://matplotlib.org/stable/api/markers_api.html
ref: https://matplotlib.org/stable/gallery/lines_bars_and_markers/marker_reference.html#sphx-glr-gallery-lines-bars-and-markers-marker-reference-py

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unfilled_markers = (',', '1', '2', '3', '4', '+', 'x', '|', '_') 
unfilled_markers = (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11)           # int
filled_markers = ('.', 'o', 'v', '^', '<', '>', '8', 's', 'p', '*', 'h', 'H', 'D', 'd', 'P', 'X')


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发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 733 阅读时长 ≈ 3 分钟

ref: (https://github.com/lukesampson/scoop)

1. 安装 scoop

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set-executionpolicy remotesigned -s cu
  • 1.3 安装 scoop
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iex (new-object net.webclient).downloadstring('https://get.scoop.sh')
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