主页

最近 v2rayN 连接总是出现问题，可以连接服务器，但是无法成功访问 Google，在查询多个资料后发现是因为 v2 对时间要求极高，超过1分钟就无法使用，而我的PC的时间服务器配置成了学校的，该服务器不幸一直处于挂掉的状态，导致时间已经4个月没有同步了，因此连接失败。 在设置好时间服务器，重新同步时间后，v2rayN 恢复了正常工作。

这是在Linux上使用v2rayN客户端的配置指南。 安装运行 我之前买了v2ray的服务，可以在windows上愉快地在Google上查资料，但是最近GitHub的访问变得很不稳定，导致在服务器上的工作收到影响，所以我想直接在Linux服务器上配置v2ray的客户端。 步骤如下： 依照安装指南，下载安装脚本install-release.sh 修改安装脚本，将其中的 DOWNLOAD_LINK 改成代理地址，避免直接从下载github失败 ... download_v2ray() { DOWNLOAD_LINK="https://ghproxy.com/https://github.com/v2fly/v2ray-core/releases/downloa...

最近在经由一篇博客， 了解到Mike Crittenden的一个观点就是： 写作应该少量多次 我觉得这个想法很有道理，个人想出来的理由是： 写少一点，不会有抵触情绪，更容易开始 大家都喜欢看短文，有利于传播 另外，所谓“少量”大可不必是每一篇文章都短，而是可以把一篇文章一小节一小节地写，积少成多。

Jupyter 是一个在线IDE + 增强版的交互式shell 安装 conda conda install -c conda-forge notebook pip pip install notebook 运行 本地运行（Windows/Ubuntu桌面） jupyter notebook 访问显示的地址即可（默认会自动打开浏览器） 服务器运行（Ubuntu 16.04+） 生成配置文件到~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py jupyter notebook --generate-config 配置密码 jupyter notebook password 修改jupyter_notebook_config.p...

conda 注意：首先去Miniconda/Anaconda官网下载安装conda 搜索各开源镜像站的Anaconda镜像，找到相应的配置指引，本文的配置方式摘自清华大学Anaconda镜像。 创建并修改~/.condarc文件为下面的内容（清华源）。 Windows需要执行conda config --set show_channel_urls yes，在C:\Users\{你的用户名}下生成.condarc channels: - defaults show_channel_urls: true channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda default_channels: ...

用于学习和复习的两份自注意力机制实现代码。 自注意力 使用了缩放点积作为打分函数，因此key和query的维数是一样的，实现很简单。 from math import sqrt import torch import torch.nn as nn class SelfAttention(nn.Module): dim_in: int dim_k: int dim_v: int def __init__(self, dim_in, dim_k, dim_v): super(SelfAttention, self).__init__() self.dim_in = dim_in self.dim_k...

seq2seq模型一般由一个编码器和一个解码器组成。编码器将token的embedding序列编码成分布式表示（可能是向量序列或者一两个单独的语义向量），然后解码器根据编码器的结果生成出一个向量的序列。解码器生成的向量序列根据下游任务的不同有不同的利用方式。 在使用seq2seq模型时，由于一些原因我们需要添加一些特殊的标签，或者叫dummy token，用来表示序列开始、序列结束、句子/段落的开始结束等等。下面举例说明。 假设某seq2seq模型被用作英中翻译，且我们的样本是这样的： x: "I love you." y: "我爱你。" 那么编码器的输入应当是下列序列的embedding： <SOS> i love you . <EOS> 这里...

Unicode字符编码模型 首先讲「字符编码模型」，主要是为了阐明概念和说明术语，以提供讨论的上下文。 在Unicode Technical Report #17 UNICODE CHARACTER ENCODING MODEL 中，将字符编码的结构建模为下面4层： ACR: Abstract Character Repertoire 抽象字符表 The set of characters to be encoded, for example, some alphabet or symbol set 抽象字符表定义了待编码的无序字符集合，抽象字符指的是字母或者符号的本体 ...