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模型量化方式及分类模型量化是一种降低模型参数精度的压缩技术，将32位浮点数转换为8位整数等低精度格式，以减少模型大小、内存占用和计算需求，特别适用于资源受限设备。主要分类包括按量化精度（整型、浮点、混合精度）、量化阶段（后训练量化PTQ和量化感知训练QAT）以及量化内容（权重、激活、梯度）。量化能显著提升存储和计算效率，但也面临精度损失、兼容性等问题。量化技术已成为深度学习模型部署优化的关键手段。

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yurenxinhong

低代码可视化AR远程协助、巡检、装配、质检新平台-元境智搭平台空间计算应用元境智搭平台是行业首款以AR技术为核心的端到端，一站式解决方案的零代码AR垂直应用搭建平台，用本平台搭建应用，企业只需要关注业务本身，可以低门槛、无须专业的AR/AI人才快速通过AR组件、AI组件、数字孪生组件等组件，像搭积木一样的搭建应用，同时也支持通过Open API与企业业务系统集成

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bright_colo

Python-初学openCV——图像预处理（二）当我们对图像进行缩放或旋转等操作时，需要在新的像素位置上计算出对应的像素值，而插值算法的作用就是根据已知的像素值来推测未知位置的像素值。插值（Interpolation）是一种通过已知数据点之间的推断或估计来获取新数据点的方法，在图像处理中常用于处理图像的放大、缩小、旋转、变形等操作，以及处理图像中的像素值。Lanczos插值方法与双三次插值的思想是一样的，不同的就是其需要的原图像周围的像素点的范围变成了8*8，并且不再使用BiCubic函数来计算权重，而是换了一个公式计算权重。

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捣蛋大队

Keepalived + LVS-DR 高可用与负载均衡实验通过本实验，你已经实现了 Keepalived 的高可用和 LVS-DR 模式的负载均衡。Keepalived 通过 VRRP 协议管理 VIP 的高可用性，确保主节点故障时 VIP 自动切换到备节点。LVS-DR 模式通过直接路由转发请求到后端服务器，结合 Keepalived 的健康检查功能，实现了后端服务的故障隔离。

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向左转,　向右走ˉ

为什么分类任务偏爱交叉熵？MSE 为何折戟？摘要：本文探讨了为何分类任务优先使用交叉熵而非均方误差（MSE）作为损失函数。从三个维度分析：（1）数学本质：交叉熵直接衡量概率分布差异，而MSE计算数值距离；（2）优化效率：交叉熵避免Sigmoid激活导致的梯度消失问题，参数更新更直接；（3）信息论视角：交叉熵最小化真实类别的编码长度，与分类目标一致。实验显示，交叉熵在准确率和收敛速度上显著优于MSE。结论指出交叉熵在目标匹配、优化效能和概率解释性方面的三重优势，是分类任务的理想选择。

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修一呀

[语言模型训练]基于 PyTorch 的双向 LSTM 文本分类器实现：基于旅店的评论分类语言模型本文介绍了使用PyTorch实现基于双向LSTM的酒店评论情感分类模型。从数据预处理（中文分词、停用词过滤、文本向量化）到模型构建（双向LSTM+池化层），详细说明了每个步骤的实现方法。模型采用交叉熵损失函数，加入学习率调度和早停机制优化训练过程。代码包含完整的训练、评估和预测流程，自动处理目录创建和数据检查，可直接运行。最终模型能对酒店评论进行正面/负面二分类，测试准确率可达较高水平。文中还提供了数据集格式示例和生成方法，方便读者快速复现实验。

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试着

零基础学习性能测试第五章：Tomcat的性能分析与调优-Tomcat原理，核心配置项，性能瓶颈分析，调优 QPS=800, 平均响应时间1.5s → 需要线程数 = (800*1500)/1000 = 1200。：检查你的Tomcat配置，使用命令。✅ Tomcat架构核心原理。以下是针对零基础学习者的。✅ APR/NIO选型策略。✅ 性能瓶颈定位技巧。✅ 内存泄漏解决方案。✅ 生产环境调优模板。

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ONETHING_CLOUD_2

不用电脑要不要关机？频繁开关机的误区：有人担心 “频繁关机会伤硬件”，但现在的电脑硬件早已支持快速开关机，正常频率的开关机（每天 1-2 次）对硬件几乎无影响，反而比长期不关机更健康。下载 / 渲染等任务：如果需要后台运行下载、文件转换、视频渲染等，可保持开机，完成后再关机。系统稳定性：长期不关机可能导致缓存堆积、后台程序异常，出现卡顿、蓝屏等问题。笔记本电池保护：如果笔记本长期插电且不常用，建议关机并偶尔断开电源。休眠：整机断电，唤醒速度比睡眠慢，但完全不耗电。睡眠：电脑暂停工作，唤醒速度快，耗电较少。

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蛋蛋不是我

基于 STM32 的数字闹钟系统 Proteus 仿真设计与实现本文介绍了基于STM32F103C6的数字闹钟系统在Proteus中的仿真设计。系统通过DS1302时钟模块提供实时时间，LCD1602显示日期和时间，支持按键设置时间及闹钟功能，到达设定时间时触发蜂鸣器和LED声光报警。详细阐述了硬件模块设计、Proteus仿真实现过程及核心代码解析，验证了系统功能完整性。该项目可作为嵌入式学习者的实践案例，后续可扩展温度显示等功能提升实用性。

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luofeiju

深入理解图像插值：从原理到应用图像插值是图像处理中的基础技术，广泛应用于缩放、旋转、超分辨率重建等领域。文章系统介绍了图像插值的原理和应用：1. 详细讲解了多项式插值（线性、二次、三次）和拉格朗日插值方法；2. 重点分析了图像处理中的五种插值算法：最邻近插值（简单但效果差）、双线性插值（效率与效果平衡）、双三次插值（基于Catmull-Rom改进）、Lanczos插值（效果最好但复杂）和区域重采样（适合缩小图像）；3. 通过实例对比展示了不同插值方法在图像放大和缩小时的效果差异；4. 补充说明了Windows GDI系统中的插值应用。

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数据知道

用 Python 获取电脑电池电量的各种案例本文介绍了多种Python获取电脑电池电量的方法：1）跨平台的psutil库方法，可获取电量百分比、电源状态和剩余时间；2）Windows专用方法，通过win32api获取电源状态和电量；3）macOS方法，使用subprocess调用系统命令解析电池信息；4）Linux方法，直接读取/sys文件系统获取电池数据；5）跨平台统一方法，根据操作系统自动选择合适方案。每种方法都提供了完整的代码示例和错误处理机制，适用于不同开发场景下的电池监控需求。

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Blossom.118

基于深度学习的图像分类：使用EfficientNet实现高效分类本文介绍了基于EfficientNet的高效图像分类方法。EfficientNet通过复合缩放技术，系统性地平衡网络深度、宽度和分辨率，在保持高效性的同时显著提升性能。文章从理论基础出发，详细讲解了EfficientNet架构和复合缩放方法的特点与优势。在实践部分，提供了完整的PyTorch实现代码，包括数据预处理、模型加载与微调、训练评估等步骤，并以CIFAR-10数据集为例展示了完整的分类流程。实验结果表明，EfficientNet在保持高精度的同时显著降低了计算量，其灵活可扩展的特性使其适用于各类图像

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小妖同学学AI

deepseek本地部署，轻松实现编程自由小伙伴们，大家好，今天我们来实现deepseek本地部署，轻松实现编程自由！

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Blossom.118

基于深度学习的图像分类：使用Vision Transformer（ViT）实现高效分类本文介绍了基于VisionTransformer（ViT）的图像分类方法。首先阐述了图像分类的定义和应用场景，然后详细讲解了ViT的理论基础，包括Transformer架构的核心机制和ViT的优势。文章提供了完整的代码实现，从环境准备、数据集加载到ViT模型构建、训练和评估。通过CIFAR-10数据集验证，ViT能够有效捕捉图像全局特征，实现高性能分类。最后建议读者可尝试扩展数据集或改进架构以提升性能。该实现展现了Transformer在计算机视觉任务中的强大潜力。

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lly202406

SVG 在线编辑器 SVG在线编辑器是一种基于网页的图形编辑工具，用户可以通过浏览器直接在线创建和编辑SVG图形。易用性：无需安装任何软件，只需打开浏览器即可使用。跨平台：支持Windows、Mac、Linux等多种操作系统。实时预览：编辑过程中可实时预览效果。支持多种图形元素：包括矩形、圆形、多边形、线条、文本等。可扩展性：支持插件扩展，满足不同需求。SVG在线编辑器作为一种新兴的图形编辑工具，具有广泛的应用前景。随着技术的不断发展，SVG在线编辑器将更加智能化、便捷化，为设计师和开发者提供更优质的服务。

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铭keny

YOLOv8 基于RTSP流目标检测本项目是一个基于 FastAPI 的实时目标检测服务，利用 YOLOv8 模型对 RTSP 视频流进行目标检测，并通过 WebSocket 将检测结果实时传输到客户端。

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余辉zmh

【MySQL基础篇】：MySQL常用数据类型的选择逻辑与正确使用 MySQL数据类型概述本文主要介绍了MySQL中常用的数据类型，包括数值类型、文本/二进制类型、时间日期类型和String类型；详细介绍了每种类型的语法、存储范围和实际应用示例，特别强调了选择合适数据类型对性能和存储效率的重要性。

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Yashar Qian

MCU 中的 PWM（脉冲宽度调制）是什么？ PWM（脉冲宽度调制）是MCU中通过快速切换高低电平模拟模拟信号的技术，广泛应用于电机控制、LED调光等领域。其核心原理是调整占空比（高电平时间与周期的比值）来改变平均电压输出。MCU可通过硬件PWM模块（精度高、不占CPU）或软件模拟（灵活性高）实现PWM。关键参数包括频率（应用场景决定）和分辨率（由定时器位数决定）。配置时需注意时钟源、预分频、自动重载值等寄存器设置，典型应用包括电机调速、LED亮度控制等。实际使用中需权衡频率选择和资源占用，不同MCU（如STM32、AVR）的PWM配置方法各有特点。

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ysy1648067239

MySQL复习 blob 存大的二进制，大文件，比如大的视频，但现在很少往数据库存视频，还会严重影响数据库性能。定长，如下定长20，不够20自己补齐20位，性能高，找的时候好定位位置，比如性别，手机号。不建议使用(在dba的角度要用，在程序员角度不爱用 --不够灵活，难以调试)不建议使用(在dba的角度要用，在程序员角度不爱用 --不够灵活，难以调试)比如一个班级删除的时候，学生表里的是这个班级的学生的学生信息一并删除。写操作，增insert，删delete，改update。非结构化数据：音频，视频。

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gis收藏家

使用GIS中基于森林的分类与回归模型来估算房屋价值既然我们已经尝试了主要使用非空间因素的房屋销售价值估算方法，那么让我们来探索一下，随着引入基于距离的训练特征，模型会发生怎样的变化。更棒的是，能够以如此快速直观的方式将现有的额外 GIS 数据整合到模型的邻近性考量中，这非常有用。注意：基于森林的分类与回归的另一个重要方面是，候选解释因素中的多重共线性效应不会妨碍您创建有效的模型。基于森林的分类和回归扩展了强大的随机森林机器学习算法的实用性，它不仅能够考虑模型中的属性数据，还能考虑基于距离的训练特征和解释栅格，以便在分析中利用位置。

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安宝特AR

安宝特案例丨户外通信机房施工革新：AR+作业流技术破解行业难题针对户外通信机房建设长期存在的施工标准化不足、质量管控难等痛点，某企业创新引入AR+数字化作业流技术，打造全流程智能化解决方案。该系统通过图形化作业指导、实时智能纠偏和自动报告追溯三大功能，实现施工效率提升70%、缺陷率下降40%的显著成效。案例揭示了标准化与定制化融合、隐蔽工程透明化等行业趋势，为传统基建领域数字化转型提供了可复制的技术路径，展现出5G时代工业互联网应用的广阔前景。

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java叶新东老师

spring gateway 配置http和websocket路由转发规则 spring gatewat 默认情况下是不转发websocket请求的，所以需要我们自行配置转发规则；因为routes本身就是个列表，转发多个就直接配置多个路由即可。表示使用注册中心的地址进行转发，后面一定要填写正确的服务名称，是通过。配置的名称，当然也可以直接写。假设2个服务的IP地址。

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3Ｄ视觉工坊: 公众号「3D视觉工坊」博主，微信：cv3d007

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谷哥的小弟: 历任研发工程师，技术组长，项目经理；曾于2016年、2020年两度荣获优快云年度十大博客之星。十载寒冰，难凉热血；多年过去，历经变迁，物是人非。然而，对于技术的探索和追求从未停歇。坚持原创，热衷分享，初心未改，继往开来！

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淼叔: 资深架构师，PMP、OCP、CSM、HPE University讲师，EXIN DevOps Professional与DevOps Master认证讲师，曾担任HPE GD China DevOps & Agile Leader，帮助企业级客户提供DevOps咨询培训以及实施指导。熟悉通信和金融领域，有超过十年金融外汇行业的架构设计、开发、维护经验，在十几年的IT从业生涯中拥有了软件开发设计领域接近全生命周期的经验和知识积累，著有企业级DevOps技术与工具实战。

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