干冰高速撞击到被清洗表面，撞击动能散逸，干冰粒与清洗表面发生极其快速的热转移，二氧化碳瞬间升华。 广泛用于舞台、剧场、影视、婚庆、庆典、晚会等制作云海效果，全国及全世界用干冰制作特效的经典剧目不计其数。 清洁机器人、自动化设备的内部油脂、污垢；集成电路板、焊后焊药、污染涂层、树脂、溶剂性涂覆、保护层以及印刷电路板上光敏抗腐蚀剂等清除。 清除油墨很困难，齿轮和导轨上的积墨会导致低劣的印刷质量。
不过现在莫要着急嘛，咱先把自己的工程代码上传到个人的文件夹中，这里我的叫test（我上传到test里的文件夹叫yolo3-keras，后面的栗子会用到）。 如果只是进行算法的效果测试，那姑且可以用 CPU 试一试，不过很多算法就算测试，可能也需要跑上十几分钟。 因为，主流的推理框架，都需要在 NVIDIA 推出的 CUDA 运算平台上进行，使用上这也是最方便的。 蔻蘿蘭 Klorane 標榜天然植物，採用獨特的膚色粉末，就算是挑染過的頭髮也可以使用，不需要擔心白色粉末殘留。 此外，蔻蘿蘭 Klorane 的使用效果良好，用量也很節省，雖然價格較高，但在 PTT 、Dcard 上都有不錯的口碑。
吸油成果上，確實有覺得頭髮表面摸起來乾爽了很多，不過因為噴太多反而摸出滿手白粉…，所以對於適量與適當使用方式下的吸油力還有待第二次實測再驗證。 COLAB是來自英國，由多位美容專家以及部落客共同策畫的品牌，它強調了不採用任何動物性成分，也不進行動物實驗，純素主義者也能安心使用。 而品牌在包裝設計上也非常用心，每種不同香味都有搭配少女心滿溢的插圖，擺一罐在桌上瞬間就能將空間點綴得繽紛夢幻。 讀到此會發現，上面敘述沒有任何「清潔頭皮或髮絲」這類的說詞，代表乾洗髮充其量只是讓頭髮恢復輕盈與揮別油光，而不是真的有達到去汙、潔淨的效果。
特派員這次買的是最原始的「Original」款式，從最初就展現品牌特有的少女風格。 試噴的時候，確認了它標榜的佛手柑橘甜味混合玫瑰花香味，特派員個人覺得甜味比例稍微偏重了些，追求「成熟、穩重」型香氣的人可能較不適合。 由於產品內部含有易燃氣體，故如果放置於高溫或高壓環境，可能會導致燃燒甚至爆炸，另外，在丟棄前也請再三確認裏頭氣體已噴盡，以免回收時造成危險。 所以千萬不要長期以乾洗髮取代正式的洗頭流程，否則反而容易導致頭皮搔癢、毛囊堵塞，甚至發炎或掉髮等嚴重的副作用。 其實，噴霧型與粉末型的原理基本上相同，都是藉由細微粉末吸附頭髮上多餘的油分，讓一束一束如條碼般的油膩髮絲重新恢復空氣感，同時再透過香味成分蓋住皮脂與汗水結合的異味，散發出如剛洗好頭時的清新香氣。 由于唾液对这些细菌及各种蛋白质来源有冲刷清洁作用，所以缺少唾液分泌的一夜睡眠之后，晨起我们感知的口臭会最明显。
由于科学上网、如何申请谷歌账户不是本文的写作目的，因此这里就不作展开了，我个人猜测万能的某宝之类应该有解决办法。 切记在每次接触干冰的时候，一定要小心并且用厚绵手套或其他遮蔽物才能触碰干冰。 如果是在长时间直接碰触肌肤的情况下，就可能会造成细胞冷冻而类似轻微或极度严重冻伤的伤害。
Syoss 的外包裝簡單俐落，味道也比較清淡不刺激，推薦給擔心乾洗髮味道太重的使用者。 雖然常常聽到乾洗髮的宣傳，網路上也有許多國內外乾洗髮品牌，但是有些品牌需要託人代購，或是需要在國外的網站訂購。 因此，本篇推薦了幾款屈臣氏、康是美、寶雅 3 大藥妝店架上可以看見的乾洗髮品牌，推薦給有需求的使用者。 如果是髮質偏油性的使用者，或是時間上比較緊急的場合，推薦使用乾洗髮。 此外，也有說法表示天天洗頭會傷害髮質，乾洗髮因此成為了一個中庸的選擇，應急之外也能兼顧保養。
colab乾 味道: 运行简单的项目
在第一次使用Colab时，最大的困难无疑是对整个平台的陌生而导致无从下手，因此我们首先介绍一些与Colab相关的基础概念，以帮助大家更快地熟悉Colab平台。 首先你得注册一个google账号才能用google的这些东西，然后你需要科学上网才能去注册google账号，这些我就不说了。
而用这个Colab，我就不用把文件都存储在本机了，感觉可以跟Anaconda说拜拜了。 同时这个玩意儿还有一个听起来很厉害的东西，就是可以将代码运行设置为GPU模式（硬盘会分配很厉害的GPU），运行数据集会相当的快！ 之前我训练数据集，本机上运行的特别慢，每次都要等，这玩意我刚入门，我试了试安装tensorflow，真的运行很快啊！ 一些强大的功能目前还没有机会尝试，安装完就来写这篇文章了，以后如果遇到什么问题，会再更新这方面的内容。
colab乾 味道: 使用Pro/Pro+的个人感受
即使是Pro+也无法无限制使用GPU频繁的互动检测：当一段时间没有检测到活动时，Colab就会进行互动检测，如果长时间不点击人机身份验证，代码执行程序就会断开。 此外，如果频繁地断开和连接代码执行程序，也会出现人机身份验证。 修改硬件加速器和运行时规格如果希望主动断开代码执行程序，则点击代码执行程序后选择“断开连接并删除运行时”即可。 开启了Pro/Pro+的会员，大概率会分到P100，如果不幸分到了Tesla T4而且马上要进行高强度的训练，那只能选择反复地刷显卡。 具体方法为断开运行时后再连接，不断重复直到刷出P100为止。
因为担心项目完不成，我买了很多Colab Pro和Colab Pro+的账号，在经过一段时间的使用后，和大家分享一下自己的使用感受。 根据谷歌的说明，Colab读取云盘的I/O次数也是有限制的，太琐碎的I/O会导致出现“配额限制”。 而且云盘的读取效率也低于直接读取实例空间中的数据的效率。
- 导读 穷酸学生搞deep learning，连块GPU都没得用，实在是惨不忍睹。
- 不活动或时长上限就会断连有限的GPU运行时：无论是免费用户还是colab pro用户，每天所能使用的GPU运行时间都是有限的。
- 因为担心项目完不成，我买了很多Colab Pro和Colab Pro+的账号，在经过一段时间的使用后，和大家分享一下自己的使用感受。
為了驗證蓬鬆感，這次以未洗頭2天+戴毛帽10小時一起實測，除了確認去除油膩的效果，也想看看頭髮能不能從被壓到扁塌的狀況下復原。 在 Google Drive 上创建文件夹，这是我的文件夹目录，创建分级文件夹就是为了更好的管理你的代码文件。 此外还多了后台运行功能，但是在后台运行的笔记本最多只能存在1-2个。
将压缩文件复制到文档这个文件夹下面，我的这个压缩包有1个G，复制的速度很快，接下来就是同步，建议找个网速快的地方，学校的校园网我发现是真滴慢，我用流量同步的，心疼1个G的流量。。。。 上面仅仅是 Google Colab 的常用部分介绍。 实际上，绝大多数linux的命令在Colab中都可以使用，包括代码的查看和编辑等。 同时 Google Drive中也有很多方便的代码编辑小插件。 如果是做inference，免费版的GPU就足够了。 可以看到Pro+比起Pro贵了4倍但是算力却只提升了2.5倍左右，也就是说如果不怕麻烦，也不依赖后台功能的话多，多买几个Pro性价比是高于Pro+的。
明明每天洗頭，出門時瀏海卻還是一條條的；燙了新的髮型，為了保持捲度不得不忍耐3天；剛成為新手媽媽，長輩說坐月子洗頭容易受到風寒。 乾洗髮的出現解決了這些困擾，而PTT、連續劇的討論更是掀起了一股乾洗髮旋風。 前後測試了兩次 COLAB乾洗髮，第一次因為失手搞得滿頭白，第二次則是覺得效用普通，除了香味可以維持頗久和不會留下尷尬的白粉以外，感覺就是一款中規中矩的乾洗髮產品。 這次特派員分了四次（左前、左後、右前、右後）噴，並注意撥起頭髮對準髮根處按下0.5秒，就不再發生如前一次的失敗。 梳整完後有感覺頭髮摸起來油膩感降低，從照片中也能看到本來被壓扁、壓成條狀的部分也有稍微變蓬鬆起來。
如果不想在多个账号间来回切换或者比较喜欢能够在关闭浏览器情况下后台运行的话，Pro+也是不错的选择。 由于谷歌只给出了不同会员的大致功能区别而没有给出详细参数的区别，我把我个人测试的结果放在下方供大家参考。 红框部分就是分到的显卡作为氪金的Pro用户自然分到了最好的P100～去Google查询一下可知这个显卡要自己买的话需要7000多欧。 Google Colab为用户提供免费的GPU，因此资源的使用必然会受到限制，这一点即使是Colab Pro+用户也不例外，而且这种限制无处不在。 免费版曾经是最好的选择，不过鉴于薅羊毛的人越来越多，现在的免费版往往只能用到CPU了；第三种豪华版定的有点贵了，其实一般也只能分到v100，所以性价比不高，推荐第二个套餐。 对于没有服务器的研究生来说，Colab无疑是性价比最高的GPU选择，这篇笔记小小记录一下使用Colab的一些小细节。
- 如果不想在多个账号间来回切换或者比较喜欢能够在关闭浏览器情况下后台运行的话，Pro+也是不错的选择。
- 因此如有必要，我建议拓展谷歌云端硬盘的储存空间，个人认为性价比较高的是基本版或标准版。
- Google Colab，全名为Colaboratory。
- COLAB是來自英國，由多位美容專家以及部落客共同策畫的品牌，它強調了不採用任何動物性成分，也不進行動物實驗，純素主義者也能安心使用。
- 全文共1962字，预计学习时长8分钟 图源：mcai 试问谁没有遇到过“内存不足”错误的折磨，曾经与机器苦苦斗争的人必定会感激Google Colab。
从技术上说，Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务。 用户无需进行设置，就可以直接使用，同时还能获得 GPU 等计算资源的免费使用权限。 当前连接到代码执行程序的笔记本会成为一个会话，通过点击“管理会话”即可查看当前的所有会话，点击“终止”即可断开代码执行程序。 用户所能连接的会话数量是有限的，因此到达上限时再开启新会话需要主动断开之前的会话。 不过如果我们使用Google Colab的GPU资源，什么电脑都可以玩深度学习啦！ 不活动或时长上限就会断连有限的GPU运行时：无论是免费用户还是colab pro用户，每天所能使用的GPU运行时间都是有限的。
Google Drive是Colab必需的一个搭档，有条件的话可以开一个100G的小会员，这样就可以存一些数据集在Google Drive里，做实验的时候可以光速拷贝到工作空间下面来。 将干冰置于保温箱中：保温效果好的保温箱可以减慢干冰升华的速度。 因为干冰升华所产生的压力会引起爆炸，所以不可以将干冰储存在不透气的保温箱内。 干冰清洗过程，利用压缩空气作为动力，把干冰颗粒以超音速喷射至被清洗对象表面，但并非单依赖干冰颗粒的动能，而是利用干冰的超低温性能达到除污目的。
常用的玄学方案是先切到标准RAM刷几次，刷出P100后切回高RAM。 下半学期选修了机器学习的课程Machine learning and deep learning，但由于Macbook Pro显卡不支持cuda，因此无法使用GPU来训练网络。 教授推荐使用Google Colab作为训练神经网络的平台。 在高强度的使用了Colab一段时间后，我把自己的个人感受和使用心得与大家分享，同时也给想要尝试的同学详细介绍Colab具体的上手方法。 常用操作指导：数据集问题、谷歌云盘和colab的使用、jupyter指令、colab中的路径问题、如何再colab中使用GPU等等。 全文共1962字，预计学习时长8分钟 图源：mcai 试问谁没有遇到过“内存不足”错误的折磨，曾经与机器苦苦斗争的人必定会感激Google Colab。
注意，Colab的空间是暂临时的，如果连接中断，里面的所有文件，包括运行结果都会丢失；而Google Drive的空间是可以长期存储的。 建议导入后，先将代码移入Google Drive空间中，避免因意外断开导致结果丢失。 首先创建多个笔记本来对应多个py模块是不行的，因为不同的笔记本会对应不同实例空间，而同一个项目的不同模块应放在同一个实例空间中。 代码执行程序：代码执行程序就是Colab在云端的”服务器”。 简单来说，我们先在笔记本写好需要运行的代码，连接到代码执行程序，然后Colab会在云端执行代码，最后把结果传回浏览器。
到达时间上限后，使用GPU的代码执行程序将被立刻断开且用户将被限制在当天继续使用任何形式的GPU。 Notebook文件通过的代码块来执行代码，同时支持通过”!”的方式来执行UNIX终端命令（比如”!ls”可以查看当前目录下的文件）。 Colab已经预装了大多数常见的深度学习库，比如pytorch，tensorflow等等，如果有需要额外安装的库可以通过”!pip3 install “命令来安装。 核工业设备的清洗若采用水、喷砂或化学净化剂等传统清洗方法，水、喷砂或化学净化剂等介质同时也被放射性元素污染，处理被二次污染的这些介质需要时间和资金。 而使用干冰清洗工艺，干冰颗粒直接喷射到被清洗物体，瞬间升华，不存在二次污染的问题，需要处理的仅仅是被清洗掉的有核污染的积垢等废料。 导读 穷酸学生搞deep learning，连块GPU都没得用，实在是惨不忍睹。
干冰清洗去除模具上的脱模层和残留材料，这些积累起来的污垢在模具处于高温和在线情况下很容易被除掉。 这样的清洗方式可使因清洗而停机的时间缩短80%-95%。 另外，“微孔”可以被打通，清洗干净，这样就不再需要人工来钻通排气孔。
实例空间内的文件保存不是永久的，当代码执行程序被断开时，实例空间内的所有资源都会被释放（我们在”/content”目录下上传的文件也会全部消失）。 实例空间：连接到代码执行程序后，Colab需要为其分配实例空间，可以简单理解为运行笔记本而创建的”虚拟机”，其中包含了执行ipynb文件时的默认配置、环境变量、自带的库等等。 Colaboratory 简称“Colab”，是 Google Research 团队开发的一款产品。 在 Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码。
干冰清洗可去除各种油基、水基墨水和清漆，清理齿轮、导轨及喷嘴上的油污、积墨和染料，避免危险废物和溶液的排放，以及危险溶剂造成的人员伤害。 轮胎模具、橡胶模具、聚氨酯模、聚乙烯模、PET模具、泡沫模具、注塑模具、合金压铸模、铸造用热芯盒、冷芯盒，可清除余树脂、失效脱膜层、炭化膜剂、油污、打通排气孔，清洗后模具光亮如新。 如果要进行算法的训练，那必须用 GPU，用 CPU 跑训练会跑到怀疑人生，几个月不断电都未必训练好算法。
中午没法刷牙的情况下，用能溶菌的漱口水漱一漱，一次能灭掉一大批细菌大队，口气当然很清新。 而塞在牙缝里的碎肉、软垢是口臭他妈，牙菌斑里成千上万的细菌大队则是口臭他爸，牙线可是说是杜蕾丝了，阻绝口臭出生，效果立竿见影。 细菌和蛋白质这两个腐败产生的必要元素就是口臭的关键。 口腔内遍布各种细菌，牙齿、牙龈、舌面都是细菌富集之地。 在生活中，绝大多数人的口臭，都是口源性口臭，剩下的 10% 也多跟鼻、咽、扁桃体、气管等临近口腔问题有关。 希望这个超详细的Colab教程能对大家有所帮助，大家要是有什么想问的或者发现了什么使用Colab的新技巧欢迎在评论区留言。
我们可以看到训练一个epoch大概是17分钟左右（显示训练进度是因为代码里用了tqdm模块），如果是高RAM模式的话大概只要一半左右的时间。 整个过程应该持续2-3分钟查看一下自己分到的GPU是什么，具体的信息很长，只要看中间显卡部分就行了。 目录下有两个并列的文件，一个是文件夹‘Colab Notebooks’，另一个是我这次要用的文件mel_30k.py。
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