如果缺arm环境的话可以去PCL上申请,申请指南:https://openeuler.org/zh/blog/2020/03/25/2020-03-25-apply-for-vm-from-pcl.html
PCL现在能够申请到openEuler 20.03 LTS版本的arm机器


朱恒博
Hubble Zhu
QQ:      403975152
TEL:     18565630552
E-mail: 403975152@qq.com
 


------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "正心"<sinever@126.com>;
发送时间: 2020年6月10日(星期三) 晚上11:47
收件人: "刘文卓"<lwzbill@foxmail.com>;
抄送: "sig-ai-bigdata"<sig-ai-bigdata@openeuler.org>;
主题: [Sig-ai-bigdata] Re: 暑期2020项目提案-ID:2021218-华中科技大学-刘文卓

文卓你好。


很高兴你对这个项目已经有这样的认识,非常好。

不过,还可以再深入一些,比如打包确实可能难度很大,具体到打包的过程,哪里有可能成为项目的关键点,这个问题不用着急回答,可以随着了解打包过程、mlpack的编译思考。
另外,还有一些点需要考虑:
1.用mlpack实现神经网络算法的难度,提出使用不同的算法来训练模型是很好的,需要评估下每个算法的可行性与难度。
2.是否有aarch64的开发环境;
3.mlpack是否支持aarch64;
4.你在编译、使用aarch64的过程中如果遇到问题怎么办;
我看你的计划基本以周为单位,如果不同任务难度和工作量不同,应该相应的调节时间。

这次活动项目很多,有不同的开源项目,也有openeuler也提供了不同的项目,sig-ai-bigdata也一并发布了几个ai和bigdata的项目,欢迎推荐给身边的同学、朋友参与。

有时间我们可以电话聊一下,我的手机是15895997380.

祝好。

在 2020-06-08 09:28:31,"刘文卓" <lwzbill@foxmail.com> 写道:

sinever 老师您好,

非常感谢您的指导!

我正在准备报名材料,已经订阅了 tc, dev 和 sig-ai-bigdata 三个邮件列表。
你认为这个项目可能的困难点是哪里。
关于项目的困难点,我认为难度最大的部分可能是软件包的打包过程,我目前正在阅读 openEuler 社区的 打包指南,我会尽量让项目产出的软件包符合这个标准。
Mlpack当前支持哪些AI算法。
我查阅了 mlpack 的文档,发现它支持的AI算法真不少,其中我比较眼熟的有 KNN,KMeans,SVM,朴素贝叶斯,决策树,神经网络等算法。我选择 SVM,NN,CNN 这三种算法的原因是,我在 MNIST 数据集的 官网 上看到作者列出了几大类算法在 MNIST 上的表现。SVM,NN,CNN 占据了其中的大部分位置,它们的表现也非常优秀。我想选择这几种算法,应该会让模型的效果更有保证。
对三种模型进行哪些指标的对比。
我目前的想法是,对于模型的效果,我会比较准确率,F1-score;对于模型的性能,我会比较推理速度,内存占用。对于模型的训练,我会比较训练时间和收敛速度。

感谢您提出的问题,让我对项目有了更深的理解。我根据问题对计划书进行了补充,附在附件中。

祝工作顺利。
刘文卓
------------------ Original ------------------
From: "sinever"<sinever@126.com>;
Date: Thu, Jun 4, 2020 01:58 PM
To: "刘文卓"<lwzbill@foxmail.com>;
Subject: 回复:暑期2020项目提案-ID:2021218-华中科技大学-刘文卓

刘文卓同学你好.
 
   现在活动已经正式开始接受报名,欢迎通过官方网站https://isrc.iscas.ac.cn/summer2020/报名。
 
   你对这个活动以及这个题目的目标理解的很到位,实际还有一个目的是让大家熟悉开源社区的玩法并参与到openeuler的实际开发中,所以欢迎你订阅 openeuler的邮件列表 dev@openeuler.org/tc@openeuler.org以及AI和BIGDATA这个sig的邮件列表sig-ai-bigdata@openeuler.org,https://openeuler.org/zh/community/mails.html,并通过邮件列表沟通(首先要注册gitee账号)。
 
       看到你已经有一些linux、c、git、ai的经验,这对该项目很有帮助。
 
       你可以先报名,同时先把环境搭建起来,资料看起来,前期的一些学习总结、经验、问题、操作步骤都可以记录下来,为后面的总结做准备。
      
       有几个问题:
1.          你认为这个项目可能的困难点是哪里。
2.          Mlpack当前支持哪些AI算法。
3.          对三种模型进行哪些指标的对比。
 
有问题我们随时再沟通。
 


正心
邮箱:sinever@126.com

签名由 网易邮箱大师 定制

2020年06月02日 16:15351652632 写道:
hi, sinever 老师好:

我是来自华中科技大学计算机专业的刘文卓。感谢您之前的指导!在过去的一周里,我阅读了一些 mlpack 的文档,在我的电脑(Arch Linux)上编译并安装了 mlpack,并尝试运行了 mlpack 的例程,学到了许多。

我编写了项目提案的初稿,附在附件中,请老师批评指正。

祝工作顺利。
刘文卓