编程中浮点数运算会损失精度已经成为了默认的惯例，精度损失的原因也信手拈来，目前科普文章大多讨论浮点数四则运算的精度问题，而鲜有探究其他浮点数运算的精度。
今天在做LeetCode 50的时候发现 LeetCode服务端检验的问题，同时带出了乘法运算和log、exp运算在硬件上的精度问题。
该题采用模拟的方式计算Pow，计算x的n次幂。测试过程中对于一些手动输入的样例不能通过，但是本题仍可以AC（考虑过double的问题）。
dos2unix将换行符CRLF转换为LF
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find . -path ./ignore -prune -o -type f -exec dos2unix {} \; |
其中 . 是当前目录， ./ignore 是忽略的目录
使用Python向你的移动设备发送通知
有时候我们需要在一段python代码执行完成后提醒我们，比如长时间的深度学习训练完成后，向手机发送通知来提醒我们训练完成。使用python包
notify-run 可以方便的实现如上需求，并且内置了Keras的回调函数，能够更方便地发送实时训练消息。
然后会弹出一个二维码：
继续阅读“使用Python向你的移动设备发送通知”
1. 安装
直接pip安装 notify-run 包：|
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pip install notify-run |
2. 配置
注册服务：|
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notify-run register |
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在命令行中使用wget下载Google Drive中的文件
有时候在没有图形界面的情况下想要下载Google Drive中的文件非常麻烦，虽然有一些软件可以实现，但是如果只是偶尔使用就显得很繁琐
一行命令：
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wget --load-cookies /tmp/cookies.txt "https://docs.google.com/uc?export=download&confirm=$(wget --quiet --save-cookies /tmp/cookies.txt --keep-session-cookies --no-check-certificate 'https://docs.google.com/uc?export=download&id=FILEID' -O- | sed -rn 's/.*confirm=([0-9A-Za-z_]+).*/\1\n/p')&id=FILEID" -O FILENAME && rm -rf /tmp/cookies.txt |
其中 FILEID 是Google Drive共享文件的ID，可以通过右键->获取共享链接得到， FILENAME 随意
在 Google Cloud 上使用 GPU 进行深度学习加速
深度学习需要用到GPU的并行计算能力进行加速，由于不方便安装台式机，计划用云GPU进行，以国内某知名云为例：
CPU: E5 4vCPU，内存: 30G，GPU: NVIDIA P100，SSD: 40G，硅谷节点(无国内节点)，包月5460.80元
而Google Cloud Compute Engine提供以小时计费的GPU计算单元(关机后不收费)，相似配置需要894.06美元/月（约6000元），如果按小时计费，约1.225美元/小时，所以如果是学习为目的的话Google Cloud还是非常划算的。
1.创建Google Compute Engine
选择Compute Engine -> VM instances -> Create Instance
选择适合你的CPU、GPU、内存配置，可以先选低一点，后期随时可以调，GPU也是，我选择了如下配置： 继续阅读“在 Google Cloud 上使用 GPU 进行深度学习加速”