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    Linux中ln用法

    ln是linux中一个非常重要命令,它功能是为某一个文件在另外一个位置建立一个同步链接.当我们需要在不同目录,用到相同文件时,我们不需要在每一个需要目录下都放一个必须相同文件,我们只要在某个固定目录...,放上该文件,然后在 其它目录下用ln命令链接(link)它就可以,不必重复占用磁盘空间。...ln 可以创建两种不同类型链接: 符号链接(或符号链接)以路径形式存在。类似于Windows操作系统中快捷方式。软链接可以跨文件系统 ,硬链接不可以。软链接可以对一个不存在文件名进行链接。....文件系统链接 基本语法 ln用法跟cp和mv相似: ln -s 注意 -s标志指定软链接。如果省略此标志,则默认情况下会创建硬链接。 您可以为文件和目录创建符号链接。...例如,要创建从目录/var/www/html到主目录链接: ln -s /var/www/html/example.com ~/example.com 如果未指定第二个参数,ln则会链接到当前目录。

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    Linux中链接 ln

    指向该文件链接数 文件类型 分配给该文件块数 …… 用户不必了解i节点内容,但是也可以很方便查看,使用stat FILENAME查看你文件i节点信息: $ stat name File...文件名、i节点和文件内容关系示意图如下: ? 硬链接 可以使用ln命令创建一个硬链接(或者叫链接),它特点是会有多个目录项指向同一个i节点。...通过下面的命令创建新链接: ln TARGET LINK_NAME 其中TARGET是一个已经存在普通文件,而LINK_NAME是新链接名称。...例如,下面的命令为now.txt创建一个在homework目录下名为newNow.txt链接: $ ln now.txt homework/newNow.txt $ ls -i now.txt homework...使用ln命令-s选项即可创建软链接,下面为now.txt创建一个名为newSNow.txt软链接: $ ln -s now.txt newSNow.txt 查看其i节点号,二者并不相同: $ ls

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    常用 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN

    它们都是从激活函数输入来考虑、做文章,以不同方式对激活函数输入进行 Norm 。...(2)Internal Covariate Shift (ICS) 问题:在训练过程中,激活函数会改变各层数据分布,随着网络加深,这种改变(差异)会越来越大,使模型训练起来特别困难,收敛速度很慢,...BN主要思想:针对每个神经元,使数据在进入激活函数之前,沿着通道计算每个batch均值、方差,‘强迫’数据保持均值为0,方差为1正态分布,避免发生梯度消失。...求通道 1 方差也是同理。对所有通道都施加一遍这个操作,就得到了所有通道均值和方差。 BN使用位置:全连接层或卷积操作之后,激活函数之前。...LN中同层神经元输入拥有相同均值和方差,不同输入样本有不同均值和方差。 对于特征图 ? ,LN 对每个样本 C、H、W 维度上数据求均值和标准差,保留 N 维度。

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    常用 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN

    它们都是从激活函数输入来考虑、做文章,以不同方式对激活函数输入进行 Norm 。...(2)Internal Covariate Shift (ICS) 问题:在训练过程中,激活函数会改变各层数据分布,随着网络加深,这种改变(差异)会越来越大,使模型训练起来特别困难,收敛速度很慢,...BN主要思想:针对每个神经元,使数据在进入激活函数之前,沿着通道计算每个batch均值、方差,‘强迫’数据保持均值为0,方差为1正态分布,避免发生梯度消失。...求通道 1 方差也是同理。对所有通道都施加一遍这个操作,就得到了所有通道均值和方差。 BN使用位置:全连接层或卷积操作之后,激活函数之前。...LN中同层神经元输入拥有相同均值和方差,不同输入样本有不同均值和方差。 对于特征图 ,LN 对每个样本 C、H、W 维度上数据求均值和标准差,保留 N 维度。

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    Linux中ln命令用法以及分析

    在ubuntu用也有类似于windows中快捷方式这种类型东西,即链接。这里一般使用ln命令来执行得到,ln命令用法简单,但是与windows不同,这里有硬链接和软链接两种类型链接。...文件系统 在Linux中每一个文件大体上由三个部分组成: 文件名:这个是用来标记这个文件符号,也就是我们所理解文件名; inode:inode存放是文件metadata,也就是元信息,包括了文件权限...对一个文件修改就是对另一个文件修改。当删除一个文件时候,只是删除了这个文件名,并且将对应inode链接数减了1。...具体ln命令用法: ln 源文件 目标文件        //默认创建硬链接 ln -s 源文件 目标文件    //加-s (symbolic)选项创建软链接 创建软链接在用ls -l 查看时候是会显示细节...,比如: myths@myths-X450LD:~/test$ ln -s a.txt b.txt myths@myths-X450LD:~/test$ ls a.txt b.txt myths@myths-X450LD

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    用Welford算法实现LN方差更新

    【GiantPandaCV导语】 前段时间debug LayerNorm时候,看见Pytorch LayerNorm计算方差方式与我们并不一样。...最后再分别计算两者均值,通过上述关系式子得到结果 根据维基百科介绍,前面这两种方法一个共同缺点是,其结果依赖于数据排序,存在累加舍入误差,对于大数据集效果较差 Welford算法 此前大部分深度学习框架都采用是...首先给出结果,我们再来进行一步步推导: 其中 表示前n个元素均值 推导 首先我们推导均值计算: 当为n+1情况下: 方差推导稍微有点复杂,做好心理准备!...首先我们回到Naive公式 我们看下n+1时候情况 我们把n+1乘到左边,并把n+1平方项单独拆出来 而根据前面计算我们可以把 替换掉 而 我们前面推导均值时候推导过,此时替换进来...额外拓展: 这样子更新方差,每一次都可能会加一个较小数字,也会导致舍入误差,因此又做了个变换: 每次统计: 最后再得到方差: 这个转换是一个等价转换,感兴趣读者可以从头一项一项推导。

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    命令ln使用 以及 查看软件是否安装

    功能是为某一个文件或目录在另外一个位置建立一个同步链接,类似Windows下超级链接。...这个命令最常用参数是-s,具体用法是: sudo ln -s 源文件 目标文件  举例: 当前目录是/local,而我经常要访问/usr/local/linux/work 那么我就可以使用在local...下建立一个文件linkwork, 然后sudo ln -s /usr/local/linux/work  /local/linkwork 即建立两者之间链接。...建立硬链接时,链接文件和被链接文件必须位于同一个文件系统中,并且不能建立指向目录硬链接。而对符号链接,则不存在这个问题。默认情况下,ln产生硬链接。   ...如果给ln命令加上- s选项,则建立符号链接。如果[链接名]已经存在但不是目录,将不做链接。[链接名]可以是任何一个文件名(可包含路径),也可以是一个目录,并且允许它与“目标”不在同一个文件系统中。

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    java random函数原理_详解JAVA中Random()函数用法

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 有时候,我们会用到随机数。java中自带Random()函数让我们可以很方便产生随机数。本文介绍它一些用法。 随机数是专门随机试验结果。...随机数最重要特性是:它所产生后面的那个数与前面的那个数毫无关系。 Java中存在着两种Random函数java.lang.Math.Random和java.util.Random。...java.lang.Math.Random 调用这个Math.Random()函数能够返回带正号double值,该值大于等于0.0且小于1.0,即取值范围是[0.0,1.0)左闭右开区间,返回值是一个伪随机选择数...具体用法如下例:package xttblog.com; import java.util.ArrayList; import java.util.Random; public class TestRandom...* */ // 案例3 // 在没带参数构造函数生成Random对象种子缺省是当前系统时间毫秒数。

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    深度学习常用 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN

    它们都是从激活函数输入来考虑、做文章,以不同方式对激活函数输入进行 Norm 。...(2)Internal Covariate Shift (ICS) 问题:在训练过程中,激活函数会改变各层数据分布,随着网络加深,这种改变(差异)会越来越大,使模型训练起来特别困难,收敛速度很慢,...BN主要思想:针对每个神经元,使数据在进入激活函数之前,沿着通道计算每个batch均值、方差,‘强迫’数据保持均值为0,方差为1正态分布,避免发生梯度消失。...求通道 1 方差也是同理。对所有通道都施加一遍这个操作,就得到了所有通道均值和方差。 BN使用位置:全连接层或卷积操作之后,激活函数之前。...LN中同层神经元输入拥有相同均值和方差,不同输入样本有不同均值和方差。 对于特征图 ? ,LN 对每个样本 C、H、W 维度上数据求均值和标准差,保留 N 维度。

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    java scanner构造函数_使用Scanner作为构造函数参数Java

    参考链接: Java Scanner仪类 这是一个学校任务问题,这就是为什么我这样做原因。...使用Scanner作为构造函数参数Java  总之,我在主要方法(Scanner stdin = new Scanner(System.in);是行)中使用Stdin制作扫描仪,从程序运行时指定txt...,没有例外或抛出错误。...只有调用.next()作品。我可以让程序工作,但这会很冒险,我真的不明白发生了什么。我怀疑我错过了一个非常简单概念,但我迷路了。任何帮助,将不胜感激。  ...+1  ”此时,Scanner任何调用都将结束程序,不会抛出异常或错误。“究竟在什么时候?程序在哪里结束? –  +1  我不认为你程序实际终止。我认为你控制台正在等待输入。

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    Java 构造函数详解

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 我们人出生时候,有些人一出生之后再起名字,但是有些人一旦出生就已经起好名字。那么我们在java里面怎么在对象一旦创建就赋值呢?...1.构造方法作用: 构造方法作用:对对象进行初始化. 如图: 2.构造函数与普通函数区别: (1). 一般函数是用于定义对象应该具备功能。...构造函数函数名要与类名一样,而普通函数只要符合标识符命名规则即可。 (5). 构造函数没有返回值类型。 3.构造函数要注意细节: (1)....当类中没有定义构造函数时,系统会指定给该类加上一个空参数构造函数。这个是类中默认构造函数。当类中如果自定义了构造函数,这时默认构造函数就没有了。 备注:可以通过javap命令验证。...(2).在一个类中可以定义多个构造函数,以进行不同初始化。多个构造函数存在于类中,是以重载形式体现。因为构造函数名称都相同。

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    常用 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN(附代码&链接)

    (IN,2017年) Group Normalization(GN,2018年) 它们都是从激活函数输入来考虑、做文章,以不同方式对激活函数输入进行 Norm 。...Internal Covariate Shift (ICS) 问题:在训练过程中,激活函数会改变各层数据分布,随着网络加深,这种改变(差异)会越来越大,使模型训练起来特别困难,收敛速度很慢,会出现梯度消失问题...BN主要思想:针对每个神经元,使数据在进入激活函数之前,沿着通道计算每个batch均值、方差,‘强迫’数据保持均值为0,方差为1正态分布,避免发生梯度消失。...求通道 1 方差也是同理。对所有通道都施加一遍这个操作,就得到了所有通道均值和方差。 BN使用位置:全连接层或卷积操作之后,激活函数之前。...LN中同层神经元输入拥有相同均值和方差,不同输入样本有不同均值和方差。 对于特征图 ? ,LN 对每个样本 C、H、W 维度上数据求均值和标准差,保留 N 维度。

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    Java函数式编程

    背景JDK8开始引入函数式编程,大大降低了Java编码复杂度。它是一种编程范式,即一切都是数学函数。在Java中,函数式编程与lambda表达式密不可分。...Java里,函数不是第一等公民,需要封装到接口里。 从而Java Lambda表达式 --> 内部匿名类。函数式编程起源于称为函数理论数学模型和 Lambda 演算中 lambda。...Lambda 表达式利用函数式编程特性。在 Java 中使用 Lambda 最明显体验是它简化并减少了创建某些构造(例如匿名类)所需源代码量。...JDK 8 中提供了大量函数式接口,这些接口定义在java.util.function中,因此我们一般情况下不需再定义自己接口,同时,各个接口作用和名字都是相对应,所以,了解函数式接口命名模式就是很有必要了...;import java.util.function.Predicate;import java.util.function.Supplier;/** * 常用函数式接口 * Supplier->供应商

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