学业繁忙，作业真多。好久没来写博客了，来水一篇。注：本文没有任何引战的意思，不要在评论区对别人强行安利『自己喜欢，自己认为好，但别人可能根本不需要』的东西，没意思。每个人的想法都不一样。
windows: 只保留word和excel这类我要向世界妥协的软件；ubuntu：入手的第一款linux系统，活在虚拟机里，装软件遇到依赖困难好感全无，之后不了了之；manjaro：入手的第二款linux系统，活在硬盘上。配合gnome桌面环境奔腾了一年。作为主力开发系统，包含了所有的开发工具。再一次滚动更新中坏掉，懒的修了，拿出了关键文件，将系统格掉；Arch：入手的第三款linux系统，活在硬盘上。正在作为主力系统的路上，最近课多，没折腾。我自己写的西安电子科技大学实验报告的LaTeX模板，只是按照老师的要求添加了基本元素，非官方，非官方，非官方。如果老师有明确要求请勿使用此模板。接下来简单介绍下如何使用模板。
在用神经网络的时候，权重的更新方向一直是沿着负梯度进行更新，可有想过为什么要沿着梯度进行更新吗？或者说，为什么负梯度方向就是函数下降最快的方向呢？
湿云如梦雨如尘。之前都没注意到博客建立已经两周年了，当时建立博客也就是想着玩一玩，没想到一路坚持下来了，也越玩越深，这之间也认识了很多很厉害的朋友。折腾过很多主题和样式，以至于我都稍微懂点前端设计了。
一些论文的笔记，不会写的很详细，只会列出核心思想和我认为的优缺点，miniImageNet中5-way，1-shot的准确率，不会详细解读每一篇论文。
Warning：优缺点仅代表个人意见。
今天读小样本的论文又遇到了重参数技巧，记得之前在 VAE 中也看到了它。遂来做一个归纳整理，了解重参数到底是什么，一般都用在什么背景下。
最近的生活像一团屎，我是一个棍子，开心了就搅动一下，不开心了就跟它一起呆着。经历了很多，一件一件来吧。