Rubbly

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V2EX 第 165533 号会员,加入于 2016-03-30 19:32:46 +08:00
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Rubbly 最近回复了
定做的 1800x700x45 的樱桃木桌板 加上成品铁艺桌腿 总成本 2000
Anaconda 本来就不保证所有包会及时更新 (并不是不跟了),他们会定期在经过一定的测试和验证之后统一更新,对于科学计算来说一般也不太需要过高的更新频率。我瞅了眼 qtconsole 的在 anaconda source 里面的更新日志,有些版本都直接跳过了。

但这也并不是没有解决方案,如果实在是需要最新版本的,官方也是允许使用其他的安装方式例如自行编译或者使用 conda-forge/pip ,在严格检查包依赖的情况下,大部分情况下是不会产生问题的。最让你难受的,大概是自己的环境洁癖?(ref: https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#using-pip-in-an-environment)

但我的理解是环境隔离的一大好处就是为了方便你折腾某个特定环境,如果实在担心,那就搞个 dev 环境用一下 pip 过渡,等官方源更新之后在切回去 base 再更新嘛。。
2023-05-15 15:27:41 +08:00
回复了 inhzus 创建的主题 程序员 左耳朵耗子于周六晚突发心梗去世
R.I.P.
2023-01-27 01:18:43 +08:00
回复了 xd880616 创建的主题 Apple 手持 14 寸 M1 Pro,想换 16 寸,求打醒
本来一直用 14 寸 感觉很好
但是自从来公司用惯了 16 寸的 再用自己的 14 寸
总感觉键位、手两侧的手感、触摸板和屏幕都大打折扣

想去换个吧 trade in 的价格实在是太低
小黄鱼出二手又嫌麻烦 所以一直搁置到现在...
2022-03-28 16:55:18 +08:00
回复了 ray5173 创建的主题 程序员 请教一个深度学习的问题
前提是给的训练数据和测试数据一定是有规律的。在你的例子里,如果每一天的血压在时间维度都是先上升再下降,那你将这样的数据喂给网络,当他看到一段缺失自然能根据 context 将其补齐。

不过这个 context 具体是什么,需要你根据不同的数据特征来做实验。比如完全抛弃时间的概念,那你可以套用 Image Inpainting 的思路,直接用一个 UNet 学习由 [残缺的数据] 到 [完整的数据] 这样的映射;也可以加入时间的概念,用 LSTM 去学习序列中的关系, [前 N 组] 去预测 [后 N 组] ,这样也是完全可行的。

不过不管怎么说,第一步一定是观察数据。
2021-11-23 17:27:23 +08:00
回复了 littlerainer 创建的主题 MacBook Pro 心态炸了,是不是该退 14 寸 mbp 了
@catzilla 陈述下你的论据 看看到底是产品是智商税 还是谁被收了智商税
2021-11-19 17:05:27 +08:00
回复了 Lagrangist 创建的主题 Apple 有没有人知道为什么这个博主做的测试几乎 MBA 最强啊
为什么买都买了还会有这样的冲动啊本身这个博主的比较就不够严谨,实验的参数什么的都没有列举出来。比如这个 AndroidStudioBenchmark ,你去直接看官方项目底下的 [sheet]( https://docs.google.com/spreadsheets/d/1AeeT_54b2VnovN4ikIsglh2Sc7U0bWxAarDKmGAJFtg/edit#gid=0) 就能发现完全不同的表现。
实打实的硬件堆叠,这点肯定是毫无疑问的,air 肯定综合性能比不过 21 款 pro 。但多出来的这部分有多适合你,每个人都有不同的答案。
2021-11-01 16:53:53 +08:00
回复了 NoUltimate 创建的主题 Apple 16 寸 m1 pro mac 无法登陆 qq,一直超时
复现了 手机验证一直超时
MacBook Pro (14-inch, 2021), QQ V6.7.5(35672)
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