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Day -∞ -- Day 0

考试周前觉得自己要是连考试周都能熬过去的话, 这世上就没什么能难倒我的了.

咕了好长时间的Logistic回归, 今天晚上不小心睡着了现在不困就写一点.

梯度下降实现线性拟合矩阵推导及实现 acm退役选手正在尝试新东西, 刚开的机器学习的坑. 实现线性拟合实际上还是用高中最小二乘的那种东西, 只不过不是通过计算直接求得拟合的参数, 而是用梯度下降的方法计算逼近参数. 用一个二维的直线拟合做例子. 高中就学过拟合实际上就是要找到一个直线 来尝试代表一组数据, 来达到预测的目的. 为了让预测的结果更加准确, 所以要让这个直线尽可能的逼近仅有的数...

IEEE极限编程, 从周六早上八点(UTC 0点)一直到周日早上八点结束, 每小时都会放出新题目. 第一次打这种比赛, 属实难顶.

最近遇到了好多这样的题,感觉应该是一类题. 这一类问题就是要求满足某一限制条件下的最短路,比如每一条边都有两种边权,要求路径上其中一种边权之和小于某个值的条件下的另一个边权最小的路径.

由于在上个月的CSP取得了高达330分的优(sha)异(bi)成绩,这次有幸能公费参加一下这报名费只要800大洋的比赛。可能是线上举办的原因吧感觉这次CCSP的参赛门槛低了好多,上个月CSP还是IOI赛制,330分的全国排名甚至还不如我大一刚开学打的290那次高。

查缺补漏 冲刺icpc

前缀函数

前缀函数 \pi[i] 代表在字符串 s 中, 以 i 结尾的字串中, 最长的相等的前后缀, 即前 \pi[i] 个字符组成的字符串和后 \pi[i] 个字符组成的字符串是相等的.

默认JupyterHub是使用PAM, 与系统用户绑定的认证方式, 这使得JupyterHub的多用户非常不灵活,参见这个Issue: https://github.com/jupyterhub/jupyterhub/issues/710.

JupyterHub默认支持了很多第三方的OAuth的认证渠道,但是这些大部分是在线的,不适合我的需求. 于是我在GitHub上找到了一个基于sqlite3数据库的离线认证器: https://github.com/sparkingarthur/jupyterhub-localsqliteauthenticator

按照Readme文件的步骤,安装成功后,在JupyterHub配置文件中将认证器修改为这个认证器:

image-20200521213734811

昨天研究了一下JupyterHub的安装与配置,记录一下安装过程.

因为不想折腾双系统,也不太信任现在的WSL,选择了在VMware中运行Ubuntu.

1. 安装Ubuntu 20.04

前几天看到了Ubuntu的新LTS版本20.04出来了,一直想体验一把,正好趁这个机会看看长什么样.

镜像我直接在官网上下的,安装用VMware的简易安装就行了.注意虚拟机的网卡改成桥接模式,让虚拟机直接从路由器上获取ip,方便搭建好在主机上访问JupyterHub.装好Ubuntu后别忘了安装openssh和net-tools:

Win10+CMake+MinGW+CLion环境配置

在知乎上看到一篇简单介绍make,makefile,cmake的文章,原文链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/111110992.

了解了这些东西之后,可以开始配置Windows上的C++环境了,这里使用CLion+MingW的配置.

首先在MinGW上下载mingw-get.exe.

http://www.mingw.org/

在mingw-get.exe所在目录下执行命令:

.\mingw-get.exe install gcc g++ gdb mingw32-make

安装gcc,g++,gdb以及mingw32-make,并将bin文件夹添加到PATH环境变量中.

安装CMake,在安装时可以勾选添加到PATH.





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