使用 PyTorch 实现 MNIST 数据集分类任务的流程,让你大体了解到一个深度学习的流程。1. 导入torch和torchvision等库。 2. 定义AlexNet模型，并修改分类器以适应MNIST数据集。 3. 定义数据增强、数据集加载器，并使用交叉熵损失函数和AdamW优化器。 4. 定义训练和测试函数，进行模型训练和评估。 5. 主函数中，设置设备，定义数据转换，加载数据集，训练模型，并保存模型参数。 最后输出了训练过程中的损失和准确率，以及模型保存的路径。

Tara 是一款用于备份和恢复 Zotero 配置的插件，功能包括备份已安装插件、CSL 文件、转换器、Locate 文件夹和 Zotero 配置及插件配置。使用方法是点击 Tara 图标创建备份，生成 ZIP 格式的备份文件。恢复时，选择备份文件并重启 Zotero。可以导出备份文件，方便在新电脑上恢复数据。 此外，Tara 支持在不同电脑上通过 Zotero 的同步功能进行备份和恢复，并且可以自定义“备份 Locate”设置。

分享一些实用的深度学习研究必备网站：paperswithcode: 提供研究方向、算法模型、数据集和代码实现等信息。 Annotated Research Paper Implementations: 逐行解读知名模型的代码。 Deep Graph Library: 提供图神经网络的实现。

使用 Syncthing 在 Obsidian 笔记软件中实现全平台（包括 iOS 和 PC 端）同步的方案。Syncthing 是一个开源的 P2P 同步工具，可以实时同步文件，安全性高，速度快，且不限于 Obsidian，也可用于同步其他文件。详细介绍了 Syncthing 在 Windows 和 iOS 端的安装和配置方法，重点推荐了 iOS 端的 Synctrain 应用。最后，给出了自动化的配置流程，并通过快捷指令实现了 Obsidian 的自动同步。

新Linux (Ubuntu) 系统初始化配置步骤： 1. 更改主机名。 2. 更换国内系统源。 3. 更新系统常用软件包。 4. 启用 BBR 网络优化。 5. 启用虚拟内存。 6. 使用国内镜像安装 Docker。 7. 加强 SSH 防护（修改端口、禁止空密码）。 8. 安装 Web 服务 (Caddy)。 9. 更改系统语言为中文。 10. 配置系统时区为上海。 此外，提供了一些参考链接，包括 GitHub 加速下载、Docker 镜像加速服务和代理设置。 最后，还提到了其他优化建议，如 apt 镜像源配置、SSH 优化、fail2ban 防护等。