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深度学习：线性回归的从零开始实验
本文详述了如何从零开始构建线性回归模型，重点在于理解其核心组件：数据集生成、数据读取、参数初始化、模型定义、损失函数以及优化算法。通过实验，我们观察到模型能有效拟合数据，学到的参数与真实值高度接近，验证了方法的有效性。文章还探讨了权重初始化为零的影响，并确认了自动微分在学习模型参数方面的普适性。此外，对于二阶导数计算可能遇到的问题及其解决方案，以及`reshape`函数在损失计算中的必要性，都进行了细致的分析。最后，通过不同学习率的对比实验，揭示了学习率选择对模型收敛速度和稳定性的关键影响，并说明了当样本数不能被批量大小整除时，数据迭代器的处理方式。本实验不仅夯实了深度学习基础，也为理解更复杂的模型奠定了坚实基础，其价值在于提供了一个严谨且易于理解的实践范例。
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深度学习：使用云服务器搭建环境
本文记录了作者时隔两年后重新学习深度学习的历程，重点在于利用“算力自由平台”搭建环境，并以《动手学深度学习》为教材。文章详细介绍了如何选择服务器、配置Jupyter Lab环境，以及巧妙地切换和注册conda环境为Jupyter内核，确保了学习的顺畅。通过安装必要的依赖并进行GPU可用性验证，作者成功搭建了可用的深度学习学习环境。文章总结了环境搭建的经验，强调了命令行和工具掌握的重要性，并展望了未来继续深入学习的计划。
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学习深度相机(2): OrbbecViewer的安装和使用
本文以读者的视角，详细介绍了如何下载和安装OrbbecSDK及OrbbecViewer，并演示了如何使用OrbbecViewer来体验奥比中光Femto Bolt相机。文章重点讲解了安装过程中的注意事项，特别是Linux系统下udev规则的配置，并展示了彩色、深度、红外图像以及点云数据的捕获和显示。此外，还介绍了相机参数的调节功能。文章的价值在于提供了一个清晰易懂的上手指南，为开发者后续使用OrbbecSDK进行编程奠定了基础。虽然本文侧重于工具的使用，但为后续深入学习SDK开发留下了探索空间。
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学习深度相机(1)：什么是深度相机？
本文深入浅出地介绍了深度相机的概念及其三种主要类型：双目、结构光和ToF。通过对比分析，读者能清晰了解它们各自的优缺点、适用场景及技术原理。文章以奥比中光Femto Bolt相机为例，具体阐述了ToF技术的应用，并概述了配套SDK的功能。文章条理清晰，论证严谨，为读者提供了宝贵的行业认知，尤其适合对3D视觉技术感兴趣的初学者。后续将继续探索该相机的实际操作。
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告别臃肿博客！我用阿里云OSS+CDN打造全速免费图床
作者通过将博客的媒体资源迁移至阿里云OSS对象存储并接入CDN，成功解决了博客访问速度慢、服务器压力大的问题。核心方法是自建图床，利用OSS进行存储，通过自定义域名和HTTPS提升访问体验，再接入CDN实现全球加速，同时通过RAM子账户确保了操作的安全性。此举不仅显著提升了用户访问速度，降低了服务器成本，还构建了一个安全、低成本且功能强大的统一媒体资源中心，展现了云服务的巨大价值。后续可考虑进一步优化CDN缓存策略或探索其他云服务集成。
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对位运算指令及移位操作指令的总结
这篇文章深入浅出地介绍了计算机底层常用的位运算和移位操作指令，包括按位取反、与、或、异或，以及逻辑移位、算术移位和旋转移位。文章通过清晰的指令解释和具体的示例，帮助读者理解这些指令如何逐位操作数据。其价值在于为理解底层数据处理机制提供了基础，尤其是在位图、加密等领域。不过，对于初学者而言，直接理解这些底层操作可能存在一定门槛。后续可进一步探讨这些指令在实际应用中的具体案例，以加深理解。
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使用 VS Code 进行C++编译和调试（一）
本文深入浅出地介绍了 Visual Studio Code 中 C/C++ 开发的核心配置，即`.vscode`文件夹下的`c_cpp_properties.json`、`tasks.json`和`launch.json`三个文件。通过对这些文件作用和关键配置项的详尽阐述，读者能够掌握如何为项目定制智能感知、编译任务及调试环境。文章以实际配置示例支撑理论，为初学者提供了清晰的操作指南。其价值在于赋能开发者高效利用 VS Code 进行 C/C++ 开发。创新之处在于系统性地梳理了这三个文件的关系与配置要点。局限性可能在于示例的普适性，后续可进一步探讨跨平台和复杂项目配置。
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如何将Windows上的conda环境迁移到wsl上
这篇文章提供了一个清晰且实用的指南，教你如何将 Windows 上的 Conda 环境无缝迁移至 WSL。核心方法是先在 Windows 端导出环境配置信息到 `environment.yml` 文件，然后将此文件复制到 WSL 中，最后通过 `conda env create -f environment.yml` 命令重建环境。这一过程操作简便，能有效保留原有的软件包和配置，价值在于让开发者能在 Linux 环境下复用熟悉的开发工具。虽然此法直接有效，但对于大型或复杂的环境，文件传输和重建可能需要一定时间。未来可探索更自动化的迁移脚本或跨平台同步工具。
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使用VMware虚拟机作引导将ubuntu22.04安装在U盘
本文详细介绍了如何使用VMware虚拟机将Ubuntu22.04LTS安装到USB3.2U盘上，并实现BIOS与UEFI双引导。作者通过创建虚拟机、修改配置、手动分区（关键在于创建BIOS引导区和EFI系统分区）以及在虚拟机内手动安装GRUB引导程序，最终成功将Ubuntu安装到U盘。文章的价值在于提供了一个可行的、详细的U盘系统安装教程。虽然教程严谨，但对于新手来说，仍需仔细对照步骤，尤其是在分区和GRUB安装环节。后续可进一步探索如何优化U盘的读写性能和引导的自动化。