讲几句废话 “当我以为自己掌握了大量知识的时候，才发现自己所知道的只是这个领域中的沧海一粟。”——bdim 学习感悟 最近一直在尝试学习图像识别相关的内容，其中就有 LeNet 这个经典的卷积神经网络，在这里记录一下学习过程。经过重复阅读 《深度学习图解》 这本书之后，终于能够理解 Lenet 的大部分细节。在这里我尝试通过自己的理解，尝试重新实现一个 LeNet，并通过查询资料将一些自己不是太理解的内容也来抽象理解一下，本文内容可能并不准确，并将持续更新细节。欢迎对本文提出质疑并与作者进行交流学习！！ LeNet5 is one of the earliest Convolutional Neural Networks (CNNs). It was proposed by Yann LeCun and others in 1998. LeNet 论文链接 ： Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. 环境 我使用的设备环境： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 c.' [email protected] ,xNMM. ----------------------------- .OMMMMo OS: macOS 14.5 23F79 arm64 lMM" Host: MacBookPro18,4 ....

Ollama 使用本地模型来使用 copilot 最近 Mistral AI 开放了一个非常善于写代码的模型 codestral，只有 22B, 而我的 MacBook 可以轻松驾驭它，在运行时内存基本只调用 15G 左右，但是又想把它应用到 VScode，这样就可以替代 Github copilot 来更加安全地编写代码。 首先保证在本机已经已经安装了 Ollama 和模型 codestral ，参考官方的链接即可，非常简单。 想在 VScode 使用 类似于 copilot 的功能，一方面需要已经通过 Ollama 安装了 codestral 和 starcoder2 之后在 VScode 中安装插件 continue 。保证你的 Ollama 已经启动即可，你可以通过访问 localhost:11434 来验证它是否在运行。 之后在 continue 插件里面选择 local model 即可，记住，一定要安装 starcoder2 它是实现你成为 TAB 工程师的关键！ Ollama 使用私有部署模型来使用 copilot 但是，并不是所有朋友的设备都具有在本地跑一个 22B 模型的能力，或者移动设备能力不足。这时候，如果你拥有一个性能还不错的主机设备，那么你可以选择将 Ollama 部署到主机上，然后远程访问它。 想访问它的前提是需要设置它运行在 0.0.0.0 上，让其他设备能够访问到这个服务，参考这里 ： setting-environment-variables-on-linux Setting environment variables on Linux If Ollama is run as a systemd service, environment variables should be set using systemctl:...

Nix Flakes 最近学习了 fernvenue 老师的新文章使用 Nix Flakes 部署應用之后，决定在 Mac 上也全面进入 Nix 时代。彻底摆脱 brew 和 Xcode 。抛弃冗余的大玩意，这样就可以非常轻松方便的下载安装自己需要的东西。 最近趁着自己生日，给自己奖励了一台老 M1 Max ，因为还要依赖 Logic Pro 和 Final Cut Pro，毕竟我无法拒绝 Apple 颜色准确的屏幕。 所以即使 Debian 已经可以替代很多东西，但我依然还是需要使用 macOS 。 macOS 系统本身是不自带 Xcode 的，当你使用 git 这个命令的时候，它就会疯狂弹出让你安装 Xcode 的界面，即使我已经使用 Flakes 安装了 git 。折腾无果后，我就跑去在 MacBook 上安装 Debian 了，回过头来再次进入 macOS 准备解决这个问题的时候，忽然发现它已经成功使用了 git 。所以如果使用 Nix Flake 安装了什么东西但是它当时并不能用的时候： 尝试重启设备，这个时候大概率就可以用了，当然前提是这个包是可以安装在 macOS 上的。 配置 Nix Flakes 在 macOS 配置上与 Debian 是一致的： 1 2 mkdir ~/....

一个在 Mac Mini M1 上安装 Debian gnome 的安装备忘录。 之前就久闻 Asahi Linux 的大名，今日一试，果然不错。之前在按照官方的文档安装过 fedora ，后来发现其实已经有成熟的脚本可以直接安装 Debian ，今天终于鼓起勇气，发起小白的在 Mac 上安装的尝试！ 你可以： 可以阅读官方的安装信息 ,这里其实写的非常详细，直接跟着一步一步操作就好。 也可以参考一个 YouTube 博主的安装视频 ，也是非常详细的。 我的环境： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 _,met$$$$$gg. bdim@debian ,g$$$$$$$$$$$$$$$P. ----------- ,g$$P" """Y$$.". OS: Debian GNU/Linux 12 (bookworm) aarch64 ,$$P' `$$$. Host: Apple Mac mini (M1, 2020) ',$$P ,ggs. `$$b: Kernel: 6.5.0-asahi-00780-g62806c2c6f29 `d$$' ,$P"' ....

在macOS上配置中州韵输入法 安装Rime 最近和 fernvenue 老师学习在Debian GNOME配置了一波输入法，发现Rime在macOS上也是同样适用的。而在macOS上配置Rime/中州韵同样是很轻松的。 首先进入Rime的官网直接下载安装鼠鬚管的安装包Squirrel.pkg并安装即可，安装完成之后，安装包会提示退出重新登录，或者手动登出再登录进系统即可。 然后进入 系统设置—键盘 — 文字输入 — 编辑，搜索“中文”将“鼠鬚管”添加到文字输入即可。这个时候切换输入法就可以切换到鼠鬚管了。 下载词典 输入法能否使用的顺手，词典是其中一个很重要的因素，而我这里很简单粗暴地添加了luna的词典和中文维基的词典内容，这样就基本上能覆盖到大部分需要输入的内容了。 对于luna词典，可以在这个仓库找到，直接下载luna_pinyin.dict.yaml即可。zhwiki我找到了一个作者在持续更新内容，可以在这里找到。 直接下载最新更新的，例如：zhwiki-20240210.dict.yaml即可。 Rime的配置路径在macOS 中一般在 ~/Library/Rime/ 路径下，也可以通过点击“用户设定…”直接打开配置文件所在文件夹。将luna_pinyin.dict.yaml和zhwiki.dict.yaml放入其中。 配置词典 除此之外，为了能够同时添加多个词典，你还需要配置具体的schema才可以。 直接添加一个default.custom.yaml。 1 2 3 4 ~$ cat ./default.custom.yaml patch: schema_list: - {schema: luna_pinyin} 以luna_pinyin为例，创建对luna_pinyin生效的定制用户配置 1 2 3 $ cat ./luna_pinyin.custom.yaml patch: translator/dictionary: personal 创建personal.dict.yaml 这个配置 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 $ cat ./personal.dict.yaml --- name: personal version: "20240214" sort: by_weight use_preset_vocabulary: true import_tables: - luna_pinyin - zhwiki ....