Configuring-Pytorch&CUDA
概述 记录一下pytorch和cuda的安装流程，其实只要避开一些坑，安装并不麻烦。
过程配置环境 我的笔记本原配置环境如下：
CPU:CORE i7
GPU:GTX 960M
OS:ubuntu 16.04
安装成功的版本
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DLinCV-MNIST-Part1
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DeepLearning
概述 MNIST是一个常见的手写数字识别的数据集，以下我在MNIST数据集上试验数据的汇总与分析。
试验说明试验目的 进行本次试验的目的有两个：第一是为了更好的熟悉CNN中基本操作的实现方式，比如dropout，BN等trick使用时的参数，中间层输出等操
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ScientificCalculation-DifferentialEquations
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Math
概述 之前我一直用Matlab计算微分方程，这次尝试下用python进行计算，目标是一个二阶的微分方程组，方程组的物理意义是气体动力学建立的乒乓球某一时间段的轨迹。
题目 题目描述如下： 目标方程为一组参数方程$x(t),y(t)$，
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NOJ-SparseMatrix
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Programming
概述 这是Noj上关于稀疏矩阵操作的几道题，包括稀疏矩阵的转置，加法和乘法。其中加法实现包括了稀疏矩阵的数组存储方式以及十字链表存储方式。
NOJ-29题目
输出稀疏矩阵的转置矩阵。（行列均不大于20）
Input：第一行输入两个正整数n和m,分别表示矩阵的行数和列数,然后输
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Kaggle-Titanic
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Competition
概述 很早之前就已经听说过Kaggle了，但是一直没有进行实践。作为线上的机器学习竞赛平台，Kaggle为提升机器学习的实际应用提供了很好的条件，之前做的工作主要以理论为主，自己的实践较少。因此后面一段实践应该多利用Kaggle来进行学习。 这次先从一个二
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DeepLearning-BadNeuralNetwork-2
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DeepLearning
概述 这次是来填之前BadNeuralNetwork的坑的。随着对于深度DL不断学习，我对其的了解也逐步加深，在此基础上我继续进行上次没有进行完全的试验，这次对于解决的上次的问题又加深了一步。
理论支持激活函数 目前的激活函数主要包括sigmoid，tan
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NOJ-ReversePolishNotation
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Programming
题目 这是NOJ中的一道题目，要求将中缀表达式转化为逆波兰式，题目描述如下：
假设表达式由单字母变量和双目四则运算算符构成。试编写程序，将一个通常书写形式且书写正确的表达式转换为逆波兰式。
input (a+b)*c
output ab+c*
分析 &emsp
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NOJ-HighPrecisionPI
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Programming
题目 这个是Noj的一道实验题目，题目描述如下：
限制使用双向链表作存储结构，请根据用户输入的一个整数（该整数表示精确到小数点后的位数，可能要求精确到小数点后500位），高精度计算PI值。可以利用反三角函数幂级展开式来进行计算。
input:输入的一个正整数n
output
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Leetcode-238
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Programming
题目 题目描述如下：
Given an array of n integers where n > 1, nums, return an array output such that output[i] is equal to the product of all t
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DeepLearning-Project-MNIST
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DeepLearning
概述 这是深度学习选修课的第一次project，样本集是MNIST，代码出处为pytorch官方文档中的一个example。
网络模型样例模型 首先查看定义的Net，得知其为一个基础的CNN模型，代码如下：1234567891011121314151617
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