当我把hexo的博客标题的时候，url中就会出现中文，很不雅观，这里我通过permalink设置博客链接！

Anaconda中升级jupyterlab

我之前尝试了如下两种方法，升级失败：

• conda update -c conda-forge jupyterlab
• 在Anaconda Navigator 界面升级

后来直接在anaconda官网下载jupyterlab的安装文件，然后执行conda install 文件名就安装成功了。

前言

一般而言，样本的原始特征中的每一维特征由于来源以及度量单位不同，其特征取值的分布范围往往差异很大，比如身高、体重、血压等它们的度量和分布范围往往是不一样的。当我们计算不同样本之间的欧氏距离时，取值范围大的特征会起到主导作用。这样，对于基于相似度比较的机器学习方法（比如最近邻分类器），必须先对样本进行预处理，将各个维度的特征归一化到同一个取值区间，并且消除不同特征之间的相关性，才能获得比较理想的结果。虽然神经网络可以通过参数的调整来适应不同特征的取值范围，但是会导致训练效率比较低。

我们用pytorch搭建神经网络经常见到model.eval()与torch.no_grad()，它们有什么区别？是怎么工作的呢？现在就让我们来探究其中的奥秘

使用VGG迁移学习开启《猫狗大战挑战赛》，内容如下：
一、前言
二、加载数据集
三、数据预处理
四、构建VGG模型
五、训练VGG模型
六、保存与测试模型
七、总结

Hexo博客发布和配置的一些常用命令，在此记录！如果遇到新的且使用的命令，会不端完善！

在Typora中一定要换行符，包括普通换行，以及整个段落的换行，这些和普通的markdown编辑器是不太一样的

使用pytorch的auto_grad实现线性模型对mnist数据集多分类，选取mnist100张图片，前80张为测试集，后20张为训练集，eporch 500次

知识储备

使用多个线性模型进行多分类 原理：每一个线性模型做二分类
多个线性模型 = 感知机，实质就是每一个线性模型做二分类

在实际计算过程中，float类型使用最多，因此这里只介绍numpy和torch数据float类型转化，其他类型同理。

Google Colab是完全云端的，所以，每次如果想让他访问谷歌云盘的内容，必须要先进性授权操作，直接在colab的jupyter中进行绑定授权操作

每次在Google Colab中打开notebook文件时，都必须重新执行命令获得授权。