最近又重装了一下系统，之前博客是在Windows下面的，最近我把那个Windows系统删了，先在OSX上面用一段时间。但是发现整个博客的程序近乎报废，图片加载不了，公式显示不了。。。然后开始一步一步修理。

刚才开源了我们组在AAAI 2020上一篇论文的代码和数据，上传数据的时候超了GitHub的100M大小限制，GitHub说让我用lfs解决，研究了一下怎么传，记录一下，以后说不定还会用到。

最近在做实验的时候发现了一个非常神奇的问题，搞得我一度很郁闷。我在 kaggle 上面写了个 mxnet symbolic 的程序，在测试集上效果不错，论文都写完了，结果拿回实验室的 GPU 上一跑，发现结果复现不了了，差了两个点。但我所有的实验都做了 10 次，如果说 1 次实验效果好还可以说是巧合，但这是 10 次实验啊。

ubuntu /boot 满了怎么办，解决方案

MXNet: Optimizing Memory Consumption in Deep Learning

MXNet: Dependency Engine for Deep Learning

写完公式渲染不出来，比如\vec{i}_j就会出错

使用vscode管理远程服务器上的文件与项目。