最近入手surface pro 4,自己的笔电将作为主力生产工具,surface pro 4将作为外出携带本。特别地,我给两台windows本配置了开机邮件和短信通知。 具体实现思路如下: 使用mailgun的API作为邮件接口,阿里大于短信API作为短信接口。为windows的任务计划程序添加触发事件。 首先mailgun的API封装,实现三个功能: 发送不含附件邮件 发送含附件邮…
最近入手surface pro 4,自己的笔电将作为主力生产工具,surface pro 4将作为外出携带本。特别地,我给两台windows本配置了开机邮件和短信通知。 具体实现思路如下: 使用mailgun的API作为邮件接口,阿里大于短信API作为短信接口。为windows的任务计划程序添加触发事件。 首先mailgun的API封装,实现三个功能: 发送不含附件邮件 发送含附件邮…
0.安装Python2.7并添加环境变量。 1.安装keras 虽然截至我写这篇文章时TensorFlow已经支持windows下GPU加速,但是keras还未及时更新支持。所以,这里还是以theano为backend。 2.安装MSYS2 到http://sourceforge.net/projects/msys2/ 下载安装 3.安装MinGW 打开MSYS2 输入Y,确认安装。 4.添加mingw环境变量 在你的MYSYS2的目录下 例如:msys64/…
前天,课题中期答辩要求我给学校评审介绍先前开创的课题进度。提前准备的22页PPT基本完整展现了课题理论基础与实现,答辩过程却很不理想。我只有3分钟时间展示PPT,粗略的翻页造成了解说断层。评委老师的提问在PPT里都有答案,我也只能重复解释。其实,早在开题报告时,评委就提出不明白我要做什么的问题。我当时将原因归咎与开题PPT制作,之后…
近些年来,电纸书阅读器在互联网读者中越来越受欢迎。 为了方便Kindle图书获取与推送,博主开发游标和卡尺应用。只需要在发布微博正文或微博评论中@游标先生 ,与新浪微博绑定的Kindle将收到图书的推送。 博主喜爱读书,认为读书是件简单的事。对,只需要三步就可以实现。 游标与卡尺支持微博登录,您可以直接使用注册成功的新浪微博账号登录游…
这几天我在准备新的项目,需要用到大量的邮件推送服务支撑,肯定不能用126、163、qq之类的,于是使用了阿里云的邮件推送服务,价格比较实惠。但是,从昨晚20点开始折腾到今早6:34,他喵的带附件的邮件无法被亚马逊的邮件服务器接收。一晚上呀!!!哥呀,我给自己的QQ、GMAIL邮箱发测试邮件,可以收到邮件,一切正常,就他喵的亚马逊收不到。 …
在Python网络编程中,开发者常常需要及时获取platform的外网/公网IP地址。如此,出现不同的解决办法。常见的有: 调用socket函数,如使用socket的gethostbyname_ex() 使用urllib获取ip查询网站的网页元素 使用platform的API获取网卡信息 然而,socket的gethostbyname并不能在多级路由环境获取准确的外网ip。ip查询网站对于高OPS的外部流量有自…
博主手中有一vultr的centos的VPS,升级Python2.6至Python3.5后。使用yum出现如下状况: yum采用python作为命令解释器,这可以从/usr/bin/yum文件中第一行#!/usr/bin/python发现。而python版本之间兼容性不太好,使得2.X版本与3.0版本之间存在语法不一致问题。而CentOS 5自带的yum采用的是python2.4,当系统将python升级到2.6或3.0后,出现语法…
在编译glib时出错,作修改: 进入glib目录 glib编译完成,返回继续编译OpenWrt.
回归(regression)是监督学习的一个重要问题,回归问题用于预测输入变量(自变量)和输出变量(因变量)之间的关系,特别是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值随之发生变化,回归模型正是表示输入变量到输出变量之间映射的函数,回归问题的学习等价于函数拟合;选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数据。 按照输入变…
开启防火墙: 开放某端口: 命令含义: --zone #作用域 --add-port=80/tcp #添加端口,格式为:端口/通讯协议 --permanent #永久生效,没有此参数重启后失效 重启防火墙 检查现有规则
Dong Wang
I am a PhD student of TU Graz in Austria. My research interests include Embedded/Edge AI, efficient machine learning, model sparsity, deep learning, computer vision, and IoT. I would like to understand the foundational problems in deep learning.
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