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RSS订阅原创 【论文随笔6】Selective Attention for Context-aware Neural Machine Translation
原文链接:【论文随笔6】Selective Attention for Context-aware Neural Machine Translation - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/434123470背景此文和前一篇【随笔5】都属于“如何利用上下文信息”系列，但比【随笔5】中的层次丰富，导致结合方式更复杂一点。正文０. 摘要（Abstract）虽然当前的研究在句子级别的神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）取得了
2021-11-18 17:39:50
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原创 【论文随笔5】Context-Aware Transformer Transducer for Speech Recognition
原文链接：【论文随笔5】Context-Aware Transformer Transducer for Speech Recognition - 知乎（封面来自Gent灯光节的Museum of the Moon，灯光节简介 Lichtfestival | Home）背景为了提高端到端的语音识别模型对于不常见单词识别的准确率，此文提出了一种上下文语境感知网络，可基于上下文信息提高语音识别…https://zhuanlan.zhihu.com/p/432320463背景为了提高端到端的语音识别模型对
2021-11-17 06:37:14
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原创 【论文随笔4】Foster Strengths and Circumvent Weaknesses: a Speech Enhancement Framework
原文链接：【论文随笔4】Foster Strengths and Circumvent Weaknesses: a Speech Enhancement Framework - 知乎背景这是关于speech enhancement (SE)语音增强的一篇文章，文中借鉴了collaborative learning 协作学习 的思路，来促使网络的两个分支相互协作。 语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声干扰、甚至淹没后，从噪声…https://zhuanlan.zhihu.com/p/431449349背
2021-11-17 06:33:14
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原创 【论文随笔3】AudioSet终于有了强（帧级别）标签：THE BENEFIT OF TEMPORALLY-STRONG LABELS IN AUDIO EVENT CLASSIFICATION
原文链接：【论文随笔3】AudioSet终于有了强（帧级别）标签：THE BENEFIT OF TEMPORALLY-STRONG LABELS IN AUDIO EVENT CLASSIFICATION - 知乎背景训练神经网络时，最重要的是数据，其次是网络类型或结构等。尤其是音频标记、声音事件检测任务中，标注准确的公开数据屈指可数。DCASE2013、2016、2017等中，声音事件检测（Sound event detection，SED）的数…https://zhuanlan.zhihu.com/p/
2021-11-17 06:29:56
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原创 【论文随笔2】COALA: Co-Aligned Autoencoders for Learning Semantically Enriched Audio Representations
原文链接：【论文随笔2】COALA: Co-Aligned Autoencoders for Learning Semantically Enriched Audio Representations - 知乎零----相关背景Contrastive loss（对比损失）Contrastive loss的目标是：同类相吸，异类相斥。 本文提到的Contrastive loss又叫“ NT-Xent loss” (Normalized Temperature-Scaled Cross-Entropy Loss)
2021-11-17 06:27:37
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原创 【论文随笔1】SELD-TCN: Sound Event Localization & Detection via Temporal Convolutional Networks
原文链接：【论文随笔1】SELD-TCN: Sound Event Localization & Detection via Temporal Convolutional Networks - 知乎零－相关背景1）时序卷积网络（Temporal convolutional network， TCN）TCN【1】的提出是为了使得卷积神经网络具备时序特性，与多种RNN结构相对比，发现在多种任务上TCN都能达到甚至超过RNN模型。TCN主要基于因果…https://zhuanlan.zhihu.com/p
2021-11-17 06:23:53
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原创 Docker 随笔记
Docker使用过程中的问题记录，不定时更新。目录1.Docker中，上下左右按键使用出错，^[[A^[[B^[[C^[[D2. 搜索、安装Ubuntu3. Docker中Ubuntu安装软件，查看IP4.在Docker中的ubuntu中安装 Python3 和 Pip1.Docker中，上下左右按键使用出错，^[[A^[[B^[[C^[[D解决：进入之后，先在命令行中输入“bash”参考：Docker中，上下左右按键使用出错，^[[A^[[B^[[C^[[D - 猫和...
2021-10-17 00:02:15
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原创 Windows Server 2019安装Docker搭建Ubuntu虚拟环境
背景组里的服务器都是Windows Server的，但最近要使用的集群构建本地脚本时，需要Ubuntu的环境，装虚拟机的话麻烦，占用空间还大。随想着使用docker加载Ubuntu的镜像，简单且方便。准确的说，并非一定要使用Ubuntu的环境，而是构建本地脚本时需要一个叫 pwd 的 module，而这个模块仅在 Linux系统中才有，所以只能使用Ubuntu了。此篇日志被记录的原因还有一个，就是Windows Server 2019如果直接安装桌面版的docker，会由于版本原因报错： “wi
2021-10-16 23:47:56
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原创 调整repository显示的readme与gitpage显示的readme不同
问题：gitpage设置后，其自动连接到readme.md中，会影响repository中的readme.md，或直接使得两者一直，所删除repository中的readme.md，gitpage显示的内容又会被影响。。。。解决：1、建立repository后，建立空的readme.md；2、创建gitpage，按照默认路径，然后选择主题，此时，主题会自动连接到已有的readme.md中，并修改了其内容；3、 创建docs文件夹，将readme.md和_config.yml移到 docs .
2021-10-07 23:43:55
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原创 RuntimeError: cuda runtime error (59) : device-side assert triggered
问题在训练 Transformer 的过程中，pytorhc出现的问题：RuntimeError: cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at C:/w/1/s/tmp_conda_3.6_155139/conda/conda-bld/pytorch_1565366019852/work/aten/src\THC/THCReduceAll.cuh:327具体报错如下C:/w/1/s/tmp_conda_3.6_155139
2021-03-23 04:52:37
668
原创 Windows 随笔记
来了新的环境后，可用的计算资源骤减，目前组里只有一台有Windows server的服务器，上面还是Tesla K40m。无奈，只能尝试用蹩脚的Windows。此文记录使用过程中的一些问题，不定时更新。1. Windows下查看GPU(NVIDIA)使用情况一般情况下，nvidia-smi 的指令在 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 目录下 nvidia-smi.exe.要在Windows中运行nvidia-smi，有两种方案：(1) 先 win+
2020-12-11 04:49:05
394
原创 训练U-net时loss出现负值
原因：没有对作为标签的的图像矩阵做归一化，导致标签的图像矩阵其取值范围不在[0, 1]之间。原因解释可见：tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits出现负数原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca0f5eb0102xjxd.htmltf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits使用这个loss函数，出现loss出现负数的情况，在理论情况下，这个函数应该是不会存在负数的情况，查看这个函数的
2020-07-22 16:57:40
8316
原创 Opencv 随笔记
记录使用Opencv过程中遇到的问题（不定时更新）。目录1、安装opencv、cv22、libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory3、使用cv2.imwrite保存的图像是全黑的1、安装opencv、cv2pip install opencv-python2、libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or dir
2020-07-12 17:57:50
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原创 深度学习神经网络 随笔记
深度炼丹入坑许久，记录一些过程中遇到的问题，不定时更新。NO FREE LUNCH定理：如果不考虑具体问题，所有的算法都是随机猜测，没有好坏之分。1、训练数据集shuffle的作用在将训练数据送入网络之前，一般均会对数据集做shuffle，打乱数据之间的顺序，让数据随机化，这样可以避免过拟合。如果不shuffle，模型短期时间内可能会连续遇见到A类型样本，可能会出现过拟合，而另一段时间内又过拟合于B类型样本，忘记之前学习到的A样本，这样的模型泛化能力必然很差。那如果A和B样本一直交替，还会.
2020-05-20 15:09:14
386
原创 pytorch 随笔记
此为pytorch使用过程中遇到的些许问题，及相应解决方法。目录1、安装并测试 warp-CTC1、安装 warp-CTC2、测试warp-CTC2、报错：RuntimeError: set_sizes_contiguous is not allowed on Tensor created from .data or .detach()3、报错：RuntimeError:...
2019-10-07 18:10:41
1611
1
原创 Ubuntu 18.04 安装 Anaconda 配置 pytorch 虚拟环境
此为记录在服务器上配置pytorch环境步骤。目录1、安装Anaconda2、配置pytorch虚拟环境1、使用activate激活该环境2、安装pytorch3、测试pytorch1、安装Anaconda此次任务需要用 python 2，所以安装 Anaconda 的 Python 2.7 版本。具体安装过程与之前安装Anaconda 3无异。...
2019-10-07 17:48:27
6155
原创 “Sndfile not found” error while installing scikits audiolabs
Problem:The following error occurs when installing scikits audiolabsSndfileInfo:libraries sndfile not found in /usr/local/liblibraries sndfile not found in /usr/liblibraries sndfile not found i...
2018-11-12 21:57:06
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1
原创 Ubuntu 18.04 安装 Tensorflow 环境之三：安装 CUDNN 7.4.1
CUDA 10 就安装好了，下来需要安装 cudnn 7.4.1，才能利用 GPU 进行计算加速。安装过程1、下载CUDNN在 NVIDIA官网上下载 NVIDIA CUDNN 相关资源，NVIDIA 官网需要注册，在 login 进去之后，点击同意“I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement”，相关资...
2018-11-10 17:28:44
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原创 Ubuntu 18.04 安装 Tensorflow 环境之二：安装 CUDA 10.0
在前面装好显卡驱动之后，在这一节，安装 CUDA，由于更新换代，现在 NVIDIA 官网上已经是 CUDA 10 了。安装过程1、在 官网 上下载 cuda_10.0.130_410.48_linux.run， 建议下载 .run 的文件，大约2G，便于自己选择性安装；若官网上无法下载，可从这里获取网盘上资源的地址及密码，从网盘上下载。2、安装 CUDA：sudo sh cu...
2018-11-10 16:57:30
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原创 Ubuntu 18.04 安装 Tensorflow 环境之一：安装 Nvidia 驱动
起因：之前的4个GPU卡的机器经常被别人占用，随又向mentor要了一台机器，这次的是一个单卡 GTX 1080 的服务器，刚装了 Ubuntu 18.04 的系统，所以得一步步从头开始装。安装步骤：1、删除旧的Nvidia驱动文件sudo apt-get purge nvidia-*2、加入PPA源sudo add-apt-repository ppa:graphics-...
2018-11-10 16:38:09
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原创 ImportError: No module named 'PIL'
环境： anaconda3 + Ubuntu 16.04 + Python3.6 + TensorFlow 1.3 + keras 2.1.3原因：缺少 pillow解决方案：pip install --user Pillow因为是在Ubuntu 服务器 多用户环境下，所以加 ‘--user’ ，安装在自己用户目录下，防止污染别人的环境，被人打。。。...
2018-10-03 20:41:02
4446
原创 ImportError: No module named cv2
环境： anaconda3 + Ubuntu 16.04 + Python3.6 + TensorFlow 1.3 + keras 2.1.3解决方案：1）网上大多数是复制方案，操作起来太繁琐，放弃；2）源码编译安装，同样繁琐，放弃；3）pip install --user opencv-python采用第三种方案，方便快捷。又因为是在Ubuntu 服务器 多用户环境下，所...
2018-10-03 20:36:58
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原创 Ubuntu16.04服务器普通用户（非管理员账户）在自己目录下安装TensorFlow， Keras等（亲测）
最近在 MSRA 实习，组里给了一台多GPU的服务器账号，登录进去一看，已经多个用户了。本着不打扰别人的搭建的环境，也不被别人打扰的原则，决定在自己用户的目录下面单独安装相应的开发环境。要安装的的工具有： Anaconda3，TensorFlow，Keras 还有音频常用的包：librosa 。目前就需要这些。1、安装 Anaconda3在官网上https://www.ana...
2018-08-08 16:15:01
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原创 Ubuntu 随笔记
本文记录 Ubuntu 使用过程中遇到的一些问题，不定期更新。目录1、Ubuntu 查看 root 组中有哪些用户2、Ubuntu的终端里，上下键出现 ^[[A^[[B 等字符，无法切换最近输入的命令（2018.8.8）3、查看显卡型号4、查看本机 IP5、查找某个文件1、find2、locate3、whereis4、which6、在多...
2018-08-07 16:57:28
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原创 TensorFlow 随笔记
本文记录 TensorFlow 使用过程中遇到的一些问题，不定期更新。1、查看TensorFlow版本pythonimport tensorflow as tftf.__version__或者python -c "import tensorflow; print tensorflow.__version__"2、查询TensorFlow版本的安装路径在上...
2018-08-07 14:34:57
280
原创 keras 随笔记
本文记录 keras 使用过程中遇到的一些问题，不定期更新。1、查看 keras 版本python -c "import keras; print keras.__version__"2、更新 kerassudo pip install --upgrade keras3、修改 keras 的 backend方法1在users文件夹下新建.keras文件夹，在文件夹下新建...
2018-04-03 10:07:36
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原创 随笔记--贝叶斯学派与频率学派
1、差别：两者之间最大的差别：在对物理世界建模时，使用参数的认知不同。频率学派将模型参数看着是固定的，贝叶斯学派把参数也看着是随机变量，也符合某种分布，这是两者的根本区别。1）频率学派：模型的参数是固定的，真实而客观存在的。实现方法是使用最大似然（maximum likelihood）以及置信区间（confidence interval），找出这个参数的真实值。频率派的优点，是没有假设一个先验分布...
2018-03-16 16:14:39
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原创 Ubuntu16.04 install pyaudio
Solution:$ sudo apt-get install python-pyaudio
2018-03-13 22:29:47
3159
原创 【亲测】Ubuntu16.04手动安装nvidia显卡驱动+CUDA 8.0--Acer E5-572G版
前言前段时间，配置实验室新服务器上的Tesla P4，结果一直有问题，最后终于解决之后。昨天晚上想在自己的笔记本上安装pytorch，sudo apt-get update的时候，结果提示系统缺少一些包，然后用 sudo apt-get -f install 的时候，系统居然把好多包自己卸载到了，郁闷。这个命令：-f 参数的主要作用是是修复依赖关系（depends），假如用户的系统上有某个pa
2018-01-27 13:58:05
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原创 【亲测】Ubuntu16.04手动安装nvidia显卡驱动+CUDA 8.0--联想服务器版（之二）
接着上一篇，把服务器版本的安装教程写完4. 安装cuda 8.01）重启后再次进入字符终端界面（Ctrl + Alt + F1），并关闭x window图形界面，进入安全模式安装（lightdm）：sudo service lightdm stop2）在安装cuda时，可以自动安装NVIDIA驱动的，但是这样安装的驱动版本较低，会自动安装OpenGL等文件，又会造成冲突，有问题
2018-01-27 10:47:38
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原创 【亲测】Ubuntu16.04手动安装nvidia显卡驱动+CUDA 8.0--联想服务器版（之一）
针对于服务器：硬件基础：联想服务器，显卡：Tesla P4配置实验室新服务器的时候发现，安装Ubuntu16.04之后：1）直接安装nvidia驱动，用指令nvidia-smi可以测试成功，看到Tesla P4的信息；2）用cuda 8.0直接安装，用cuda中默认的驱动，也是安装并测试成功；但是以上只要一关机重启，在Ubuntu的启动界面，输入密码之后，会
2018-01-26 22:42:50
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转载 对线性回归、逻辑回归、各种回归的概念学习
刚想写一下线性回归与逻辑回归之间的差异，结果看到了一篇神文，感到再写也没有什么新意，随转载。原文地址： http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401回归问题的条件/前提：1） 收集的数据2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新
2018-01-20 08:52:13
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原创 完全删除Ubuntu中没用的libreoffice套件
作为一个有洁癖的程序员，看到这个没用又占内存的程序，只想删了它们： sudo apt-get purge libreoffice* # 卸载并且删除相关配置 sudo apt-get clean # 删除安装了的软件包的安装包（如果你确定这些安装包不会再用）。 删除包缓存中的所有包。 sudo apt-get autoremove # 删除为了满足其他软件包的依赖而安装
2018-01-09 19:43:09
11812
原创 Windows下 SSH 通过密钥登录 Linux 服务器
引：之前在服务器上设置过SSH通过密钥登录，上次服务器重装系统，之前的密钥也就不能用了。无奈上次设置的过程忘了，在网上找了些教程，有的是不能用，有的是又啰嗦又没用，所以决定自己写一篇，作为记录。一般通过密码登录远程管理 Linux 服务器时，密码容易被暴力破解。所以，一般的方法有三种：1、将 SSH 的端口设置为默认的 22 以外的端口；2、禁用 root 账户登录；
2017-11-15 11:38:47
31919
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原创 Yoshua Bengio——《Deep Learning》学习笔记1
版权声明：此为Yoshua Bengio的新书《Deep Learning》学习笔记，本文为博主在研究工作中经验分享，包括学习笔记、摘录、研究成果，以便以后工作参考之用，欢迎交流和批评；其中参考资料的标注难免会有疏漏之处，以及其它欠妥之处，如有请告知，立马更正，致歉，谢谢；未经博主允许不得转载。第一章 前言机器学习（machine learning）： AI 系统需要具备自己获
2017-10-31 21:26:17
1307
原创 Ubuntu14.04安装theano
1、安装依赖包# 安装gfortran,后面编译过程中会用到sudo apt-get install gfortran# 安装blas,Ubuntu下对应的是libopenblas，其它操作系统可能需要安装其它版本的blas——这是个OS相关的。sudo apt-get install libopenblas-dev# 安装lapack，Ubuntu下对应的是liblapack
2017-10-12 15:55:57
361
原创 （亲测）服务器 Ubuntu 14.04 安装 CUDA 8.0 + cuDNN 5.1 + tensorflow
{昨天服务器里的软件，一不小心被学弟upgrade了，结果导致 GPU Tesla P4 的驱动和 CUDA tookit 的驱动不匹配，结果就悲剧了。加上实验室的服务器（IBM 365 2U）年久失修，无奈之下又只能重装一遍。}重装的时候，看了一些别的教程：显示自己重新下载安装了GPU的驱动 nvidia-573，安装了驱动之后 nvidia-smi 可以查看到GPU内存的使用情况，
2017-10-12 09:09:16
1948
原创 标准差公式中，分母是"n"还是"n-1"?
一组数据，求其标准差，用除以n的那个。注意，这组数据是我们研究的全部，即总体。如果我们研究的是总体，总体的规模很大甚至无穷，我们对总体进行n次观察，得到容量为n的一组数据，称为总体的一个样本，求标准差时应该用除以n-1的那个。除以n-1的那个称为样本标准差，它是总体标准差的无偏估计。
2017-09-18 22:18:34
27098
原创 python 试题：以mysql或者sqlite为例，请用代码给出简洁且完整的数据库操作示例。
以mysql或者sqlite为例，请用代码给出简洁且完整的数据库操作示例。参考答案：[参考代码：]# 导入MySQL驱动:import mysql.connector# 注意把password设为你的root口令:conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password'
2017-09-17 16:04:58
494
官网最新libcudnn7-doc_7.4.1.5-1+cuda10.0_amd64.deb
2018-11-10
官网最新libcudnn7-dev_7.4.1.5-1+cuda10.0_amd64.deb
2018-11-10
NVIDIA INT8 GTC China 2017 community Corner 演讲PPT
2017-10-29
实测可用，Windows下的cudnn 5.1，64位版本，适用cuda-8.0
2017-10-22
(高清原版)Neural Networks and Learning Machines(3rd Edition)-simon haykin-神经网络与机器学习
2017-09-27
DTW（Dynamic Time Warping / 动态时间归整） python实现的Demo
2017-08-24
空空如也
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