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配置安装步骤详情请看这里呀，使用 bash vim/install.sh 的脚本就好了。这个文章会持续更新，主要记录的是当前配置内容，以及一些常用命令。

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前言

自从进入了研究生以后，时间就开始严重不够用了。虽然已经把玩游戏，刷微博看八卦这种纯粹浪费时间的事情全部去掉了，但是每天仍然被做不完的事情所充斥着。

陪家人和女票（已经没了）的时间变得非常的少，同时觉得获得的知识摄入量也没有因此大量提升，个人觉得自己进入了吴军老师说的假忙碌状态。于是总结了以下两点原因：

  1. 事情安排出了问题 做了大量不重要但紧急的事情，导致重要不紧急的事情没有做，最终导致 deadline的时候，被各种重要紧急的事情压破，紧张感导致了工作效率的下降，最终导致恶性循环。
  2. 个人能力问题 时间的掌控，和身体的健康状况。个人不能做到到了指定的时间就立刻停止手头的事情。总会延长一点占用两个事件之间的休息时间，直接导致下一个任务过度劳累，效率下降。同时多次因为各种“事情”压迫了自己读书和健身的时间，这点长远来看是非常不好的。
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curl 直接登录

重要的事情写在开头：现在 10.3.8.211 使用命令行登录可能会出现问题。

  1. 登录默认计流量的账号 
    1
     curl 'http://10.3.8.217/login' --data 'user=student_id&pass=password&line='

  2. 登录联通 or 移动的账号

    1
    2
    3
     curl 'http://10.3.8.217/login' --data 'user=student_id&pass=password&line=CUC-BRAS'
 # CUC-BRAS for 联通
 # CMCC-BRAS for 移动
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简述

SVD（Singular Value Decomposition），即奇异值分解，本质上是一种矩阵分解技术，在应用领域已经出现了进百年。矩阵分解技术指的是将一个原始矩阵表示成新的易于处理的形式，这种形式是两个或多个矩阵的乘积，可以简单的理解为因式分解。最早使用 SVD 的应用的领域为信息检索，使用 SVD 的检索方法称为隐性语义索引（Latent Semantic Index，LSI）或隐性语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）。

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PCA

简要说明

PCA 的全称为主成分分析（Principal Component Analysis）。简单的来说，PCA 的本质是将原来的坐标系转变为新的坐标系，而新的坐标系的基的选择为原始数据中方差最大的方向。

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OKR (Objectives and Key Results) is a goal system used by Google and others. It is a simple tool to create alignment and engagement around measurable goals.

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TransferLoss

VGGLoss

VGGLoss 是提取 VGG 的不同的层学到的图片的特征，之后通过对比这些不同层的特征来计算两个图片的相似度，计算相似度的功能如下：

\[l_{vgg}(x, y) = ||f_\phi(x) - f_\phi(y)||^{2}_2\]
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N ways K shot few-shot Learning 问题的描述

最终训练模型的效果需要达到，给模型之前完全没见过的 $N$ 个新类，每个新类中只有 $K$ 个样本。该模型需要能够通过利用这仅有的 $N \times K$ 个样本，来对接下来给出的新样本进行分类。在 RelationNet work 1 的问题描述中，将这给出的 $N \times K$ 个样本集称为 Support Set ，待分类的图片集称为 Query Set。

  1. Learning to Compare：Relation Network for Few-Shot Learning CVPR 2018 ↩

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使用场景

当我们在拷贝或者解压的时候，我们需要一个进度条。但是遗憾的是，Linux 自带的指令的选项中并没有这个选项，所以我们需要手动给他创造一个。这时候就用到了一个 Github 上开源的软件 cv，地址在这里。

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