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RSS订阅原创 部署大模型的极简笔记
这篇文章提供了在Linux和Windows(WSL)环境下部署大模型的简明指南。主要内容包括： VLLM部署方案： WSL环境配置（针对Windows用户） 基础环境与虚拟环境搭建（使用conda） 相关依赖安装（PyTorch、vLLM） HuggingFace模型下载方法 VLLM服务启动与API调用示例 Docker部署方案： Docker环境安装与GPU支持配置 两种容器启动方式（官方镜像与本地镜像） 包含模型挂载与不包含模型的运行方法 文章提供了详细的命令行操作步骤，涵盖从环境准备到服务部署全流程
2025-09-11 20:19:01
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原创 【机器学习（三）】回归模型之线性回归详解
本文系统介绍了线性回归这一监督学习算法的基础知识。首先区分了分类与回归任务，指出回归用于预测连续型数值结果。重点讲解了线性回归的核心概念：通过建立输入变量与输出变量的线性关系（y=wX+b），利用损失函数（如均方误差MSE）衡量预测误差，并通过最小二乘法或梯度下降法求解最优参数。文章详细推导了单变量和多变量情况下的回归模型，包括矩阵表示、正规方程解和梯度下降优化方法，同时介绍了防止过拟合的正则化技术。全文以树木生长高度预测为例，完整展现了从理论到实践的线性回归建模过程。
2025-08-02 00:32:57
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原创 【机器学习（二）】KNN算法与模型评估调优
摘要：本文介绍了使用scikit-learn库实现KNN分类算法的方法。KNN是一种基于距离度量的监督学习算法，通过计算测试样本与训练样本的距离进行分类预测。文章详细讲解了KNN算法原理、距离计算方式（欧几里得、曼哈顿等）、API参数及算法缺陷（计算复杂度高、对噪声敏感等）。同时介绍了模型评估指标（准确率、精确度等）和交叉验证技术（K折、留一法等），并通过网格搜索优化KNN超参数。最后以鸢尾花数据集为例，演示了结合网格搜索和交叉验证的KNN分类实现过程，展示了最佳参数选择方法。
2025-07-31 22:07:46
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原创 【机器学习（一）】机器学习新手入门概述
机器学习是人工智能的重要分支，通过数据训练模型实现预测和决策。主要学习类型包括监督学习（分类/回归）、无监督学习（聚类/降维）和强化学习。scikit-learn是Python主流机器学习库，提供完整算法工具链和统一API接口。典型机器学习流程包含：数据获取→预处理（归一化/标准化）→特征工程→模型训练→评估优化→部署应用。关键环节涉及超参数调优、交叉验证和管道技术，最终通过模型保存和API部署实现应用落地。
2025-07-30 23:40:37
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原创 【基于OpenCV的图像处理】图像预处理之二值化处理以及图像的仿射变换
本文系统介绍了图像处理中的二值化与仿射变换技术。在二值化部分，详细讲解了全局阈值、自适应阈值和OTSU算法等处理方法，重点分析了高斯加权法的原理与实现。仿射变换部分涵盖了旋转、平移、缩放和剪切等基本操作，通过数学矩阵推导和OpenCV函数演示，深入解析了各种变换的实现原理。文章既包含理论基础又提供实践代码，适合图像处理学习者系统掌握这些核心算法。对于较难的数学原理部分，作者也给出了学习资源建议，帮助读者逐步理解。
2025-07-23 23:46:11
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原创 【基于OpenCV的图像处理】图像预处理之图像色彩空间转换以及图像灰度化处理
本文介绍了图像处理中的色彩空间转换与灰度化处理方法。主要内容包括：1）RGB、HSV等色彩空间的概念与转换方法，通过cv2.cvtColor()实现不同色彩空间转换；2）图像加法运算的两种方式（OpenCV饱和加法与NumPy模运算）及加权混合；3）灰度化处理的三种方法：最大值法、平均值法和加权均值法，通过遍历像素实现彩色图到灰度图的转换。文章结合代码示例，详细说明了各种处理方法的实现原理和OpenCV应用方式，为图像处理基础操作提供了实用参考。
2025-07-23 22:23:22
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原创 【图像认知与处理】OpenCV基础学习
本文介绍了Python在数据处理和图像处理领域的四大核心库：NumPy、Pandas、Matplotlib和OpenCV。重点讲解了OpenCV-Python的图像处理功能，包括图像读取、显示、保存、裁剪、缩放等基础操作，以及绘制几何图形和视频处理技术。通过具体代码示例展示了各库的实际应用，为Python数据分析和计算机视觉开发提供了实用的技术指导。
2025-07-22 19:58:31
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原创 【Python学习】模块化编程概念（模块、包、导入）及常见系统模块总结和第三方模块管理
本文系统介绍了Python中模块和包的概念与应用。主要内容包括：1）模块和包的基础知识，如模块定义、导入方式、分类（系统/第三方/自定义模块）及包的结构；2）模块解析顺序，从内置模块到第三方库的搜索路径；3）常用系统模块（os、datetime、random等）和第三方requests模块的实战应用；4）通过网页爬虫案例展示了模块化编程的实际运用。文章还详细说明了__init__.py文件的作用、模块与包的区别等核心概念，为Python代码组织提供了完整指导。
2025-07-19 21:55:01
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原创 【Python学习】迭代器和生成器的区别及其各自实现方式和使用场景
本文介绍了Python中迭代器和生成器的概念与使用。文章详细说明了创建方法、特点对比，并提供了文件处理、斐波那契数列等实际应用示例，帮助理解它们在数据流处理和大文件操作中的优势。
2025-07-17 19:52:57
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原创 【Python学习】面向对象Object-Oriented Programming的基本特性
本文系统介绍了Python面向对象编程(OOP)的四大核心特性。首先阐述了封装的概念及其实现方式，详细讲解了继承机制，然后分析了多态特性及其在Python中的表现方式，最后讨论了抽象的基本原理和实现方法。
2025-07-17 19:52:01
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原创 【Python学习】面向对象编程：类和对象及属性与方法
文章主要讲解了Python面向对象编程中的类与对象的概念、属性与方法的概念，重点介绍了一些常见的魔术方法，并对其用法进行了编程示例。
2025-07-16 20:17:03
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原创 【Python学习】运算符、表达式以及常见语句的学习
前文已经学习了python中的内置类型，包括基础类型与复合类型，对常见的类型都进行了深入学习与练习。按照学习的路线，接下来应该是关于运算符的学习，但考虑到这部分内容较为简单，这里只简要说一些与C语言区别较大的点，而后重点是关于表达式尤其是推导式，以及对python常见语句的学习。关于运算符和表达式，这里只简单列一下。只提一些特殊的：** 表示幂运算，// 表示整除。
2025-07-11 20:01:54
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原创 【Python学习】Python变量与基础变量类型之字符串和数字类型
本文为Python初学者介绍了Python中变量的基本概念和数据类型中的基础类型，包括字符类型与数字类型。
2025-07-09 19:39:00
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原创 【python学习】关于 conda 环境配置及 IDE 开发环境配置
文章为python的初学者介绍了conda环境配置及IDE（vsCode、PyCharm、Jupyter）开发环境配置
2025-07-08 19:04:05
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原创 保姆级复现win2003的IPC$实验
本文详细分析了Windows系统中IPC$共享机制的安全漏洞及其利用方式。实验环境采用VMware Workstation下的Windows XP（攻击机）与Windows 2003（靶机），通过建立IPC$连接、开启远程Telnet服务、修改注册表添加隐藏账户、利用计划任务执行远程命令等步骤，展示了完整的渗透测试过程。其中重点演示了如何通过remoteregistry服务修改注册表实现账户完全隐藏，以及利用IPC$远程执行bat文件的方法。最后提出防护的建议。
2025-05-21 01:45:42
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原创 Linux虚拟机Centos7安装并配置DVWA渗透测试环境
本文详细介绍了如何在Centos7上安装和配置DVWA（Damn Vulnerable Web Application）环境
2025-03-21 23:27:24
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