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yiningyang1228
V2EX member #196480, joined on 2016-10-16 23:49:40 +08:00
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yiningyang1228's recent replies
接楼上,然后再 stack 起来就行了,np.vstack((a[::2], a[1::2]))
虽然但是,还是建议有一个带 N 卡的笔记本。
我是用 mac 做 DL 的,大部分时间还是在服务器上跑完全 OK,但是难保希望调试一个 cuda/pytorch 或者 tf 的小 demo,或者紧急时刻马上要和导师开组会了需要展示一个 demo 调一个 bug,或者有个小比赛小演讲需要部署一个项目等等。这个时候虽然也可以远程解决,但是如果自己的电脑有一块卡的话,很多问题就会变的相当简单。
当然这只是在整个研究生博士生生涯中出现几率很小的一些场景,但一旦出现了还是希望自己本地有一块卡,能解决这些问题。
可以试试在 CocConfig 只添加
```
{
"python.jediEnabled": false,
}
```
,然后直接 CocInstall coc-python。
根据之前写 cloud fs 的经验 (一些 general 的 principal,不一定完全适用于 iCloud ),一般有一个动态阈值,根据文件大小来确定哪些文件需要上传到 cloud 哪些不用。所有的大文件会被划分为很多小块一起上传到 cloud,需要读取的时候再拉下来。有的时候也会根据存储设备剩余空间 /文件最后修改时间把更多小文件 /旧文件上传到 cloud。单次读取修改大文件,大文件相关的分块会被下载到本地,被更新并重新上传到 cloud (从本地删除,只保留一个描述文件)。
以为自己会学到很多,但实际上并没有那么多,浑浑噩噩的。
woc 和我的一模一样,我也有这个问题,但是感觉一直没啥影响,就一直丢着没管了。
关注一波游戏情况。其实 Steam 上还有不少 mac 上可以玩的游戏。