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pixmap = QPixmap("D:\WPS Office\cartoon_nezha.jpg") # 替换为你的图像路径。"""设置 QLabel 的新文本"""# 创建 QLabel 并设置初始文本。"""清除 QLabel 的内容""""""设置 QLabel 的图像"""# 创建另一个按钮以重新设置文本。# 创建按钮以触发清除操作。# 创建一个按钮以设置图像。# 设置窗口标题和大小。# 设置主窗口的布局。
2025-04-02 19:58:57
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原创 大模型全链路优化解析：以科大讯飞语音交互模型为例
（因篇幅限制，后续章节内容将以类似方式展开，每个技术点均包含数学推导、代码实现、实验数据和工程实践案例）在FP16精度下，当输入值范围超过[−65504, 65504]时会导致计算错误。为二值掩膜矩阵，B为补偿矩阵。学习率自动搜索范围建议设置为[1e-6, 1e-3]其中λ=0.01λ=0.01控制未激活参数的衰减速度。：在ARM A76架构下，推理速度提升2.3倍。其中η=0.01为掩码学习率，k为保留参数比例。：基于权重绝对值排序的硬阈值剪枝。数据增强应模拟真实场景的噪声分布。
2025-04-02 18:50:15
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原创 Ollama笔记02——Ollama API 交互、Ollama 模型交互与Ollama Open WebUI的安装
Ollama 支持流式响应（streaming response），适用于实时生成文本的场景。本文将详细介绍 Ollama API 的详细使用方法，包括请求格式、响应格式以及示例代码。Ollama 提供了基于 HTTP 的 API，允许开发者通过编程方式与模型进行交互。在使用 API 之前，需要确保 Ollama 服务正在运行。：向模型发送提示词（prompt），并获取生成的文本。列出本地模型（List Models）：支持多轮对话，模型会记住上下文。默认情况下，服务会运行在。：列出本地已下载的模型。
2025-03-14 20:39:48
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原创 Ollama入门01——基本概念及相关命令
它们是经过预训练的机器学习模型，能够执行不同的任务，例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。微调是指在一个已预训练的模型上，基于特定的领域数据进行进一步的训练，以便使模型在特定任务或领域上表现得更好。模型通常是由大量参数构成的神经网络，通过对大量文本数据进行训练，能够学习语言规律并进行高效的推理。Ollama 支持微调功能，用户可以使用自己的数据集对预训练模型进行微调，来定制模型的输出。：用户可以在已有模型的基础上使用自己的数据进行训练，从而。：Meta 提供的大型语言模型，专门用于文本生成任务。
2025-03-14 19:42:00
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原创 支持向量机——机器学习入门笔记03
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种非常强大的监督学习算法，主要用于分类和回归分析。SVM的核心思想是找到一个超平面作为决策边界，该边界能够尽可能地将不同类别的样本分开，并且最大化这个边界之间的间隔。1. 线性可分情况：在最简单的情况下，数据是线性可分的，即存在一条直线（二维空间中）或超平面（多维空间中）可以完美地分割两个类别。SVM的目标就是在特征空间中找到这样一个分离超平面，使得它到最近的数据点（支持向量）的距离最大。这被称为最大间隔原则。
2025-02-27 19:16:48
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原创 决策树——机器学习入门笔记02
决策树是一种监督学习算法，可以用于分类和回归任务。它的基本思想是通过一系列的特征测试来将数据集逐步划分成不同的子集，直到这些子集足够“纯”，即其中包含的数据属于同一类或具有相似的值。
2025-02-27 18:05:13
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原创 绪论——机器学习笔记00
绪论部分主要讲解什么是机器学习以及机器学习的相关数学符号，阅读本章时只需耐心梳理清楚所有概念和数学符号即可。西瓜书目录前页的《主要符号表》能解答在阅读“西瓜书”过程中产生的大部分对数学符号的疑惑。
2025-02-27 12:25:18
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原创 几种常用的形态学操作
顶帽运算主要用于提取比周围环境更亮的局部特征，适合于增强细节和校正光照不均的问题。黑帽运算则是为了找出比周围环境更暗的局部特征，常用于检测阴影和填补图像中的小孔洞。
2025-02-19 17:05:31
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原创 QWidget——PyQt5学习笔记01
当启用单词换行时，如果文本内容超出标签的宽度，它会自动在单词边界处换行显示，而不是直接截断或溢出控件。这段时间我学习了一下PyQt5的基础使用方法，写这篇博客是为了记录一些操作方法、巩固知识，也是为了方便自己后续在遗忘时查阅。，设置了它的文本内容和单词换行属性，并添加了边框和内边距样式以更直观地看到效果。），因此文本会在单词边界处自动换行，确保所有内容都在控件范围内可见且易于阅读。），因此文本不会在单词边界处换行，可能会导致部分内容被裁剪或溢出控件边界。类的一个重要功能，它允许你在一个标签中显示图像。
2025-02-19 13:42:16
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原创 公园环境的检测模块（基于树莓派5）
树莓派5的IO口，一共有40个管脚。树莓派5的输入/输出是由RP1处理，RP1有自己的GPIO,RP1有28个多功能通用输入/输出引脚，可用于实现标准的 Raspberry Pi 40 GPIO 连接器。当 RP1 通电时，GPIO引脚可承受高达5V的电压，当RP1未通电时，GPIO引脚可承受高达3.63V的电压。（上图为树莓派5的管脚的具体定义）
2025-02-18 12:24:53
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原创 深度学习入门笔记01
其对应的运行原理可以用数学式表示：上图是一个接收两个输入信号()的感知机，y是输出信号，和是权重，b是偏置。图中的O称为神经元。感知机是具有输入与输出的算法。给定一个输入后，将给出一个既定的值。输出为1，也被称为“神经元被激活”。作为感知机的参数，偏置和权重的作用是不同的：和是控制输入信号的重要性的参数，而偏置是调整神经元被激活的容易程度（输出信号为1的程度）的参数。激活函数的作用在于决定如何来激活输入信号的总和。它能够将输入信号的总和转换为输出信号。在前面，我们用数学公式。
2025-02-16 18:13:00
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空空如也
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