场景描述在直播场景中，会有礼物、魔法等表情临时出现在画面，需要获取视频画面帧进行纹理更新后再渲染通过OpenGL渲染视频画面帧。

（今日好书推荐《万万没想到》）文|李伟诚001一本文章和书评的合集书，总体感受挺乱的，拼凑的明细，但我竟然还是从头到尾的读完了，收获3点：1、刻意练习四个要点：1）只在学习区练习；2）把要训练的内容分成有针对性的小块

生孩子1个月，老公要求“AA制生活”：婚姻里最该分摊的不是钱，而是这4件事《人民日报》：“竹子定律：竹子在4到5年的时候，仅仅只能长几厘米，第5年开始它就像施了魔法一样以每天30厘米的速度疯狂生长。

1.安装环境1.1.Conda虚拟环境condacreate--namemmrotatepython=3.8-ycondaactivatemmrotate1.2.安装PyTorchpipinstalltorch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113torchaudio==0.12.1--extra-index-urlhttps://download.pyto

场景描述在直播场景中，会有礼物、魔法等表情临时出现在画面，需要获取视频画面帧进行纹理更新后再渲染通过OpenGL渲染视频画面帧。

在上一篇文章中介绍了MMRotate的概述、安装和训练Dota数据集全流程，由于文章篇幅限制还剩下一部分模型的推理和部署环节没有写，为避免后续对这部分工作的遗忘，决定还是补充上这部分的笔记，仅作记录，如有不足之处还请指出

25023-张云云周六下午的一场，没有上午的效果好，几个小伙伴玩儿的正嗨的时候，叫他们来听故事。鑫儿说：“阿姨，我不想听了。”我一脸的尴尬，幸好那4个小朋友都过来坐下了，我赶忙说：“帮阿姨个忙，阿姨有奖励。”鑫儿说：“先给奖励吧。”无奈一人一根棒棒糖。还有个小朋友晚上有课外班，给他做了点儿吃的，边吃边听。所以就出现了下面的场景：图片发自App得出结论：以后如果是同一帮孩子，尽量不讲两场，如果要讲选

从前天晚上接到新任务，开始忙碌，写到深夜十一点半，第二天打印文稿，不断的纠正重新打印，又盖章提交，终于了结了一桩心事，昨天中午十一点半我的私教课教练催我去训练，等训练完毕再放松结束已经到下午1：20，到家下了碗泡面加米线

在机器学习的奇妙世界里，有个超厉害的家伙叫mini-batch，它就像是一个小魔法包。想象一下，你有一个超级大的宝箱，里面装满了各种宝贝数据。

27002-范添添图片发自App《当绘本遇见戏剧》讲述了如何把绘本重新创作，以戏剧的方式再现出来。其目的并非培养专业的戏剧人才，而是尝试通过身体来理解故事的内容，仅就这一点而言，是符合具身认知的主张的：强调身体在认知的实现中发挥着关键作用。具身认知的中心含义包括：1、认知的方式和步骤是被身体的物理属性所决定的；2、认知的元概念来自身体；3、认知、身体、环境是一体的，认知存在于大脑，大脑存在于身体，

语义分割训练的output结果一般是[batch_size,num_classes,width,height]这样的形式，而label的结果一般是[batch_size,width,height]，类似如下形状

练习材料：Lesson17AlwaysyoungMyauntJenniferisanactress.Shemustbeatleastthirty-fiveyearsold.Inspiteofthis,sheoftenappearsonthestageasayounggirl.Jenniferwillhavetotakepartinanewplaysoon.Thistime,shewillbeagi

很久没按就按训练计划跑，训练计划就智能地停了，不显示计划了。暂停又重启才恢复，今天的训练计划是17公里长跑，现在状态不好，没信心也没勇气跑这么远了。

主打：带货高补贴，深受各位带货团队长喜爱（训练

30012乔春慧图片发自App这是一本我非常喜欢的书，因为这是一本对我非常有意义的书。在我第1次开始亲子阅读的时候，我便选择了这本书，因为他的名气实在太大了，拿到手之后我简直惊呆了，我在想怎么会有一本画风这么奇怪的书还这么火呢，结果我的孩子真的喜欢非常非常的喜欢，我也非常庆幸在我刚开始亲子阅读的时候我就遇到了这本书。要不然的话，如果说我买其他的书，万一孩子不喜欢，我以为孩子真的不喜欢读书了呢。《我

尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性，但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。

刘保玲中原焦点团队网络初级23期坚持分享第114天2020年11月3日星期二今天孩子仍旧做的不错，主动完成学校作业和家里布置的作业（她自己安排的）。而且在预习语文时预习的很细很全面。而我做的稍微不到位，我需要继续努力！孩子自己做完作业，我加班，到了9点05我们俩从我单位回家，到家9：30，因有两项作业需要打卡发老师，发现孩子朗读的不是很熟，这时我稍有情绪，语气上有点儿不相信孩子自己朗读练习了，孩子

17003——黄艳红打卡第七天，继续《幸福的种子》――婴儿的图画书。书中提到婴儿平均从出生后的第十个月起就开始注意图画书。这点我是认同的。我记得我女儿在八九个月左右，还不会说话，我买了带图的数字和动物书说给她听，很快她就可以在几张图片中选出正确的。因此有时我在想，如果我在那时就接触到图画故事书该多好啊！但实际上这时给婴儿选图画书，并不是为了要给婴儿看，而是让父母读给婴儿听。松居直先生说：“这个时期

图片发自AppQ：请观察您的孩子有没有在哪个特质上格外显著？比如特别喜欢唱歌跳舞？针对孩子的特点和英文学习进展，来说说您将如何为Ta选择下一步学习内容？A：我家女宝，今年5岁，特别喜欢唱歌跳舞和运动类项目，现在已经持续了半年多的听儿歌和简单英文绘本音频，最近增加高频词学习，主要以我讲为主，感觉输出比较弱，不喜欢说简单句子，只是蹦单词。通过此次课程学习我认为一、多采取游戏和有节奏的歌舞的方式提高兴趣

他注意生产增加产量训练士兵以积聚力量，致越国终于重新强盛起来最后灭掉了吴国。春秋时期铁器已在农业手工业生产中使用，农业生产中使用了铁锄与铁斧等铁器工具。

主打：带货高补贴，深受各位带货团队长喜爱（训练营导师每天出单带货几万单）。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。送万元推广大礼包，教你

76057柳新颖一本有趣的图画书，总会让人特别惦记，这不，孩子一做完作业马上捧起书看得津津有味。一起开启巴巴的冒险旅行今天我们跟随巴巴一起冒险旅行咯！瞧，巴巴国王带着他的王后莎莉丝特乘坐着一个华丽的黄色热气球出发啦。不知道他们的旅途会不会顺利呢？会不会有什么惊奇的故事发生呢？他们会不会遇到危险呢？风景多么美正当巴巴和王后欣赏醉人的风景时，刮来一阵海风，把他们的热气球吹翻了，掉到了一个荒岛上。正如巴

我是贺变红，我来训练营之才口才方面困扰我的问题特别多。

MTCNN是当前效果最好的开源人脸检测算法之一，作者只提供了训练好的模型以及matlab部署代码，其训练和优化却没有放出来，引发了很多好事者复现如果只是要部署的话可以使用MTCNN，其提供了部署全平台实现

强烈建议先阅读上一篇博文，此篇博文是上一篇的拓展目录1、haar与lbp分类器的对比2、使用工具对LBP特征类型进行训练3、LBP分类器现象展示4、完整代码贴出5、更新后的工程贴出6、结语1、haar与

表达，是艺术创造多于技巧的训练，需要长时间的调教，建议先从聆听开始，从愿意全心全意聆听对方开始，学习表现爱与关怀。全心全意是重点。

我是香纱，今天是训练营的第16天了，倒计时6天。

今天上午听了曹公叶老师上的《太阳是大家的》一课，我认为，曹老师的这堂课能吃透教材，把握好课文的重、难点，重视朗读训练，达到预想的教学效果。这节课有许多亮点值得我学习。

今天的这章节使我对运用穿插交替使训练成效倍增，有新的了解！“打散学习时间”就是一个例子。把整块的学习时间打散成数次就是一种穿插模式，能让我们事半功倍：不但能学得更牢靠，而且不须多花半分时间和力气。

作者:默娜.R.舒尔儿童发展心理学家,美国亚拉尼大学心理学教授.她为家长和老师们设计的一套"我能解决问题"训练计划,以及她和乔治.斯派维克一起做出的开创性研究,使她荣获了四项国家级大奖:一项美国心理健康协会大奖

AI模型简介人工智能（AI）模型是人工智能系统的核心，它们是经过训练的算法，能够执行特定的任务，如图像识别、自然语言处理、游戏玩法、预测分析等。AI模型的类型很多，可以根据其功能和应用场景进行分类。

练习材料：Lesson27AwetnightLateintheafternoon,theboysputuptheirtentinthemiddleofafield.Assoonasthiswasdone,theycookedamealoveranopenfire.Theywereallhungryandthefoodsmeltgood.Afterawonderfulmeal,theytoldsto

【精时力学习日志】本训练营：100天精时力训练营（2020年版）今日主题：8-3[白天]摒弃随时在线学习日期：2020年11月11日1、[进步]今天在课程中的我学+我思+我行：——暖场——①【我学】莹瑜说培养孩子一次只做一件事

这还仅仅是作业方面，暑期中我进步了不少，《三国演义》有助于我翻译和理解古文，英语《哈利波特与魔法石》的配音不仅能增加词汇量

53.寻宝prim算法prim算法#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intv,e;intv1,v2,val;ifstreaminfile("input.txt");cin>>v>>e;vector>graph(v+1,vector(v+1,INT_MAX));while(e--){cin>>v1>>v2>>val

47005陈倩《绘本有什么了不起》二、三单元中也讲到了我们课堂上学过的绘本的七大细节，还拓展了更多的绘本知识，比如叙事结构和节奏的运用等，让我对它的了解更全面。书中说到：幼儿时期是想象力最丰沛的时期，而想象力是抽象思维的铺垫，通过想象力的发挥，才能让阅读从对图像的外部观看进展为内在思维和感受的心灵活动。这让我想到陪我侄儿看无字书的时候，那时的他3岁，睡前一定要大人陪他看那本书（名字真的忘了），他静

波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集

即使离开故乡很多年，我一直坚持认为，是故乡的静谧训练了我的耳力，让我对大自然甚至一切身边的雨声、风声、花开的声音变得敏

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

代码随想录训练营Day50打卡图论part01一、理论基础DFS（深度优先搜索）和BFS（广度优先搜索）在图搜索中的核心区别主要体现在搜索策略上：1、搜索方向：DFS：深度优先，一条路走到黑。

一、引言随着物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术的飞速发展，计算需求日益复杂和多样化。传统的云计算模式虽在一定程度上满足了这些需求，但在处理海量数据、保障实时性与安全性、提升计算效率等方面仍面临诸多挑战。边缘计算作为一种新兴的计算模式应运而生，通过将计算能力推向数据生成或用户所在的网络边缘，显著降低了数据传输的延迟，提升了处理效率，并增强了数据安全性。在此背景下，唯众提出了《人工智能训

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制Z.心得感受+知识点补充1.ModelCheckpoint讲解函数原型：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据

LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用

在使用远程服务器（如AutoDL）进行深度学习训练时，通常会遇到一些常见问题，比如由于数据加载导致的内存消耗过高，以及SSH连接中断后训练任务被迫停止。

我是一名纸媒自由撰稿人，从去年开始转型写自媒体。2019年年初，曾经参加过弘丹老师关于如何写听书稿的音频课程。那时，就对听书稿有了初步认识。通过一年来自媒体写作，我在写作过程中存在一下三个困惑：1、个人知识面比较窄，很难适应自媒体写作的要求。2、平时读书时，总是读完就忘记了，读书效果不明显。3、没有系统做过读书笔记，写作时当用到某些知识点时，好比是大海老针。鉴于以上三个困惑，加之以前对弘丹老师课程

1任务说明现有的benchmark通过ImageNet-1k上预训练的Res101从已知类的训练集提取feature或者featuremap，然后对每一个类引入一个语义标签，可能是属性标签（attributelabel

本文将详细介绍如何利用开源语音转文本大模型进行实战，从模型选择、环境搭建、模型训练到实际应用，带您一步步实现语音转文本功能。

2实现思路实现思路是想通过pytorch做一个CNN模型的训练，然后根据给出的图片进行类型的预测。3数据集我没有数据集，仅有的一些图片是之前委托我做程序的bro给的

它的基本思想是利用一个大型且复杂的模型（教师模型）来指导一个小型且简单的模型（学生模型）的训练。教师模型通常具有较高的性能和准确性，但由于其复杂性和计算成本，可能不适合在资源受限的环境中使用。