本博客只为学习及经验总结

Mac终端shell查看及修改默认python版本

首先，查看当前默认Python解释器的情况在shell中输入以下命令来查看当前python解释器的默认调用路径：whichpython输出结果（不同设备可能不同）：/usr/bin/python在shell中逐行输入下面命令，来调用python并查看python解释器和模块库包的调用路径：python3importsyssys.path输出结果：（不同设备结果不同）['/Library/Devel
进击的西西弗斯·2025-03-18 00:41

useSelector的第二个参数shallowEqual

先学习useSelector的含义与用法useSelector是React-Redux库提供的一个钩子（Hook），它允许函数组件从Reduxstore中提取数据。
BBbila·2025-03-18 00:41

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托
·2025-03-18 00:02

LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现（留作学习使用）

ROS一键安装参考：ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考：https://opencv.org/releases/page/3/nvidia
再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

Unreal Engine开发：Unreal Engine基础入门_静态网格物体与材质基础

现在，我们将深入学习静态网格物体（StaticMesh）和材质（Material）的基础知识，这是构建游戏世界的重要组成部分。静态网格物体什么是静态网格物体？
chenlz2007·2025-03-18 00:09

115.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构

温馨提示：本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦！
·2025-03-18 00:32

105.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(一): 组件概述与架构设计

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·2025-03-18 00:32

104.HarmonyOS NEXT跑马灯组件教程：实际应用场景与最佳实践

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·2025-03-18 00:31

SvelteKit 最新中文文档教程（4）—— 表单 actions

为了帮助大家学习Svelte，我同时搭建了Svelte最新的中文文档站点。如果需要进阶学习，也可以入手我
·2025-03-18 00:00

HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南

以下是常见的二次布局场景及优化方法：场景1：动态改变子元素尺寸当子元素的尺寸动态变化时（如字
·2025-03-18 00:00

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊

这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

40岁重启人生学python，今天搞明白了，啥是循环结构？

今天学习了循环结构，其实说心里话，不是太明白，尤其是老师讲了那些高深的理论之后，就更加糊涂了。
飞哥知行录·2025-03-17 23:02

一份C#的笔试题及答案

C#笔试题一、基础知识OOP的基本概念面向对象编程的核心思想包括四个主要特性：继承、多态、封装和信息隐藏。请简述这四个特性的具体内容。值类型与引用类型的区别值类型（如int,string）在内存中直接存储数据，而引用类型（如object,ref）通过引用间接存储，指出值的位置。请举例说明两者的不同。静态与非静态关键字的作用静态和非静态关键字用于区分依赖于实例还是不依赖于实例的成员。请分别解释它们的
网际游侠·2025-03-17 23:02

群体智能优化算法-旗鱼优化算法 (Sailfish Optimizer, SFO，含Matlab源代码）

本文提供了SFO的核心思路并提供了完整MATLAB代码及详细中文注释，以帮助读者快速理解并应用该算法
HR Zhou·2025-03-17 23:30

2021-06-04 VSC++：数组移位。

本实例是真正的O(N)不是有些需要最坏O(2N)才能完成的却硬称O（N）本例在数组中是已经完全完成了的。
智者知已应修善业·2025-03-17 23:29

机器学习Pandas_learn3

frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
XW-ABAP·2025-03-17 23:29

测试工程师指南：基于需求文档构建本地安全知识库的完整实战

以下是本
Python测试之道·2025-03-17 22:56

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

【CSDN】java使用POI&EasyExcel操作文件学习笔记

文章目录1.Apachepoi参考CSDNurl:[CSDNPOI文档](https://blog.csdn.net/fgghhfg574/article/details/103343030)参考B站视频:[B站POI视频](https://www.bilibili.com/video/BV1cG411M7ut?p=6&vd_source=31d376c1e57cf8a26a31cd3b47080
骑鱼过海的猫123·2025-03-17 22:55

github 上拉取，修改，增加分支及提交

1.github中ssh配置1.1gitconfig--globaluser.name“你的名字”gitconfig--globaluser.email“你的邮箱”1.2生成id_rsa.pubssh-keygen-trsa-C"姓名/邮箱"1.3ssh配置将生成的id_rsa.pub中的内容拷贝到key中2.拉取项目gitclonegit@xxxx3.本地创建新分支gitcheckout-bxx
AI_央木·2025-03-17 22:54

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek-V3，涵盖系统要求、安装步骤、模型转换及不同推理框架的应用。1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU（支持
海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

Markdig：强大的 .NET Markdown 解析器详解

在现代开发中，Markdown已经成为了一种广泛使用的轻量级标记语言，特别是在文档、博客和内容管理系统中，Markdown为开发者提供了快速、简洁的格式化文本方式。
江沉晚呤时·2025-03-17 21:50

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

音频 Alsa、Framework及Android

目录1Alsa、Framework及Android1.1ALSA架构简介图11.2ALSA架构简介图21.3ALSA架构简介图31.4ALSA架构简介图41.5ALSA架构简介图51.6ALSA架构简介图
‘禹’你一起·2025-03-17 21:19

【python爬虫实战】——基于全国各城市快递网点的数据采集

‘>本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！二、项目目的和意义本项目的主要目的是通
小L工程师·2025-03-17 21:18

从零开始学习鸿蒙系统

1.移动通讯技术的发展-1G时代：1980年摩托罗拉开发出了第一部手机，使用的就是1G的技术。只能进行语音通话。就是大哥大。-2G时代：1996年到1997年出现了第二代GSM、CDMA等数字制式手机，增加了接收数据的功能。2G不仅可以通话，还可以数据收发的功能，最开始的速度只有9K/S。如果我想收发一些图片或者音频技术是不可能的，因为速度太慢了。后来随着互联网多媒体的流行，多了图片，视频等，所以
Ning.L·2025-03-17 21:18

嵌入式开发之STM32学习笔记day06

基于STM32F103C8T6的开发实践——从入门到精通011.引言STM32系列微控制器是STMicroelectronics推出的一款高性能、低功耗的32位微控制器，广泛应用于嵌入式系统中。STM32F103C8T6是其中非常受欢迎的一款，凭借其强大的性能、丰富的外设接口和低廉的价格，成为了开发者的首选之一。本文将通过实例，详细介绍如何基于STM32F103C8T6进行开发，并带领读者完成从简
小程同学>o<·2025-03-17 21:18

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

linux系统命令——权限

一、有哪些权限读（r）——对应数字4写（w）——对应数字2执行（x）——对应数字1二、权限及数字的对应4对应r--2对应-w-1对应--x5对应r-x6对应rw-7对应rwx三、文件的基本属性如图：①中如果是
why—空空·2025-03-17 21:17

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

Linux如何查询文件及文件夹大小

查看当前目录下各文件、文件夹的大小，这个比较实用du-h-max-depth=1*查询当前目录总大小du-sh3.最大文件夹倒叙和正序du-s*|sort-rn从小到大按字节排序du-sh*sort-n从小到大按字节和M排序4.最大文件夹倒排前10和后10du-sh*|sort-rn|head前面10个du-sh*|sort-rn|tail后面10个
大数据侠客·2025-03-17 21:47

【GPT入门】第24课 langfuse介绍

其作用主要包括以下几个方面：提升开发效率：通过消除LLM应用构建与运维的复杂性，让开发者、运维团队及产品经理能更专注于核心开发与迭代优化，减少在监控与优化方面的
*星星之火*·2025-03-17 21:16

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。
x-jeff·2025-03-17 21:15

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。
alankuo·2025-03-17 21:44

学习Web3.0需要具备哪些基础知识？

学习Web3.0需要具备以下基础知识：一、计算机科学基础1.编程知识-了解至少一种编程语言，如Python、JavaScript等。这将有助于理解Web3.0应用程序的开发和智能合约的编写。
alankuo·2025-03-17 21:43

音视频缓存数学模型

实际上就是一个追及问题。v1t=v2t+x，即l=v2*l/v1+x，因为播放器速度是1，继续简化得x=l(1-v2)如果v2大于1，即满足消费者需求时，可以流畅播放。设l是一部45分
锋风Fengfeng·2025-03-17 21:13

外包工作：不只是赚钱，更是人生的加油站

一、自我提升的黄金期1.时间优势工作时间相对灵活可以自主安排学习计划有更多个人支配时间2.学习机会接触不同类型的项目了解各行各业的需求积累多样化的经验实践建议：制定学习计划每周固定学习时间设定明
心灵星图·2025-03-17 21:12

202年充电计划——自学手册 网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、
网安康sir·2025-03-17 20:42

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。
@金色海岸·2025-03-17 20:41

linux启动db2的命令窗口_linux下如何启动db2数据库命令窗口

technology/global/cn/pub/articles/smiley_10gdb_install.htmlDBA：Linux在Linuxx86上安装Oracle数据库10g作者：JohnSmiley学习
少学汉·2025-03-17 20:10

01-写在前面

这些内容是我在2022年8月编写的，当时在部门内部进行了分享，主要涉及项目管理知识和个人工作经验总结。最开始我是计划以写书的方式系统整理这些内容，但因种种原因一直搁置。
·2025-03-17 20:58

第十篇 秒懂SQL集合运算与联结：像逛超市一样学SQL

二、表联结：你的SQL人际关系学2.1三种联结方式对比2.2隐藏技巧：过时语法vs现代语法三、高级玩法：用JOIN代替集合运算3.1交集替代方案3.2差集替代方案四、综合练习：超市库存管理系统实战五、学习路线图
随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:39

DeepBranchTracer：一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法

2024-02-02，由刘超、赵婷、郑能干一起提出了一种名为DeepBranchTracer的新型方法，是一种高效、通用的曲线结构重建方法，适用于多种2D和3D图像数据集。通过结合图像特征和几何特征，显著提高了重建的准确性和连续性。一、研究背景曲线结构（curvilinearstructures）是图像中常见的几何元素，广泛应用于医学图像中的神经分支和血管，以及遥感图像中的道路等。从图像中重建这些
·2025-03-17 20:20

vue2和vue3的响应式原理有何不同？

推荐一本鸿蒙NEXT书《鸿蒙HarmonyOS开发之路》卷1，可以让你少走弯路。Vue2响应式原理Vue2使用Object.defineProperty()方法来实现响应式系统。
·2025-03-17 20:20
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