<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[BIT_Legend的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; BIT_Legend]]></copyright><item><title><![CDATA[Torch 模型 model =＞ .onnx =＞ .trt 及利用 TensorTR 在 C++ 下的模型部署教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/146106717</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/146106717</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Fri, 07 Mar 2025 22:32:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[Torch 模型 model =＞ .onnx =＞ .trt 及利用 TensorTR 在 C++ 下的模型部署教程]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[StarCoder 微调《个人编程助手: 训练你自己的编码助手》]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/146104686</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/146104686</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Fri, 07 Mar 2025 22:08:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[在和中存在一个微调 StarCoder 模型的教程，但没有讲清楚如何配置环境，以及其他所需附加知识点，本帖旨在解决这两个问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu 安装 CPU 和 GPU 版本 OpenCV (C++)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/145675591</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/145675591</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Mon, 17 Feb 2025 13:39:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[进入原先编译 opencv 的 build 目录，在该目录下打开终端；执行以下代码（如果 build 已经删除了，可以重新编译一遍该版本的 opencv，然后在最后一步执行 sudo make uninstall）执行代码后可能会报错，忽略掉执行完以上步骤，一般就可以完全卸载OpenCV。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[旋转的描述[旋转矩阵/Euler角/四元数/旋转轴和旋转角度]]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/144113218</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/144113218</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Thu, 28 Nov 2024 17:58:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[针对旋转这一操作，存在四种描述方式，分别是：旋转矩阵/Euler角/四元数/旋转轴和旋转角度。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[转载] 深入nuScenes数据集(1/6)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/140480015</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/140480015</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Tue, 16 Jul 2024 23:48:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[这是一篇跟着官方教程走的深入文章，官方教程有6篇。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[转载] 深入nuScenes数据集(2/6)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/140479990</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/140479990</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Tue, 16 Jul 2024 23:47:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[这是一篇跟着官方教程走的深入文章，官方教程有6篇。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[链接] 深入nuScenes数据集(3/6)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/140479939</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/140479939</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Tue, 16 Jul 2024 23:43:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[这是一篇跟着官方教程走的深入文章，官方教程有6篇。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[链接] 深入nuScenes数据集(4/6)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/140479915</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/140479915</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Tue, 16 Jul 2024 23:40:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[这是一篇跟着官方教程走的深入文章，官方教程有6篇。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[转载] 深入nuScenes数据集(5/6)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/140479849</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/140479849</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Tue, 16 Jul 2024 23:37:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[这是一篇跟着官方教程走的深入文章，官方教程有6篇。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[转载] 深入nuScenes数据集(6/6)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/140479719</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/140479719</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Tue, 16 Jul 2024 23:33:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[这是一篇跟着官方教程走的深入文章，官方教程有6篇。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大模型低秩适配器LoRA源码解读]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/139121023</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/139121023</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Wed, 22 May 2024 15:26:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[以上两篇博客写的非常好，强烈建议仔细阅读，本篇博客是对上面第二篇博客中的 LoRA 微软官方源码的进一步解读。包含对源码框架的解读，对源码中训练过程和推理过程的分析，以及对源码一句一句的汉语注释。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【python】中的可迭代对象、迭代器、生成器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/138804602</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/138804602</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Mon, 13 May 2024 21:34:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[在类中只要实现了 __getitem__()，则会自动生成 __iter__() 方法，所以凡是实现了__getitem__()方法的类也都称之为。凡是包含 yield 的函数都会自动生成一个包含 __iter__() 方法和 __next__() 方法的类，这个类称之为。，凡是实现了 __iter__() 方法和 __next__() 方法的类都称之为。凡是实现了__iter__() 方法的类都称之为。凡是实现了__iter__() 方法的类都称之为。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[对 Transformer 中位置编码 Position Encoding 的理解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/137042032</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/137042032</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Tue, 26 Mar 2024 22:12:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[位置编码 | PositionEncoding | Sinusoidal 位置编码 | RoPE 位置编码 | ALiBi 位置编码]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习常用代码总结(k-means, NMS)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135637468</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135637468</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Tue, 16 Jan 2024 23:26:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[因为图像中的目标是多种多样的形状、大小和长宽比，目标检测算法中为了更好的保障目标的召回率，通常会使用 SelectiveSearch、RPN (例如：Faster-RCNN)、Anchor (例如：YOLO) 等方式生成长宽不同、数量较多的候选边界框 (BBOX)。step5：将IOU与NMS预设阈值Thre进行比较，若某bbox与bbox1的IOU大于Thre，即视为bbox1的“邻域”，则在该类别边界框列表中移除该bbox，即去除冗余边界框；step8：输出列表即为想要输出的检测框，NMS流程结束。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图片双线性插值原理解析与代码 Python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135539144</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135539144</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Thu, 11 Jan 2024 23:05:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[图片插值是图片操作中最常用的操作之一。为了详细解析其原理，本文以 3×3 图片插值到 5×5 图片为例进行解析。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode滑动窗口问题总结 Python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135459232</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135459232</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Tue, 09 Jan 2024 15:15:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[滑动窗口是一类比较重要的解题思路，一般来说我们面对的都是非定长窗口，所以一般需要定义两个指针 left 和 right，分别用来限制窗口的左边界和右边界。在解题时一般需要设定两个嵌套的循环，外循环不设定条件，完全是遍历模式，驱动右指针的移动；内循环需要设定条件，在满足条件的情况下，驱动左指针的移动。整体实现滑动窗口的向右移动。外循环虽然没有设定条件，但其实存在隐藏的条件就是不满足内循环所设定的条件时运行。在这个框架下，我们可以增加对窗口长度和数据的记录，进而实现丰富的功能。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode动态规划问题总结 Python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135385558</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135385558</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Sun, 07 Jan 2024 18:52:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果第 i-1 数字为 1，那 dp[i] == dp[i-1] + dp[i-2]；本题采用二维 dp 作为中间存储数据结构，dp[i,j] 表示 s[i] 到 s[j] 是否为回文字符串，主对角线表示每个单独的字符均为长度 1 的回文字符，如果首尾两个元素相等，中间部分也是回文字符串，那当前字符串也为回文字符串，所以递推公式为 dp[i,j] = dp[i+1,j-1] and s[i]==s[j]，从递推公式可以得到遍历输出是 i 从大到小 j 从小到大，至此可以获取任意字符串是否为回文字符串。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode双指针问题总结 Python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135373303</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135373303</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Thu, 04 Jan 2024 10:31:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[这两个思路都需要解决同一个问题即怎么判断两个 node 是同一个 node，leetcode 原生代码是推荐使用 == 运算法直接判断，但是这样判断只能说明两个 node 的值相等，不能保证是同一个 node，所以还是推荐使用 id() 函数比较 node 的地址。合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ，其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。给你一个字符串 s，最多可以从中删除一个字符。输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode深度优先搜索和广度优先搜索总结 Python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135360254</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135360254</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Wed, 03 Jan 2024 16:40:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[访问完右分支后，退回到最初根节点的上一级节点，再访问右分支。迭代法的思路其实是以层作为粒度，弹出一层的所有节点，然后放进去下面一层的所有节点，这里需要在注意的是在 que 中我们是无法区分两个节点是否来自于同一层的，所以在编程时，需要实现获取一层的长度。递归法就是函数在函数实现中调用函数本身，但函数实现中还需要增加调用终止条件，在函数实现中可以先假定函数已经实现，所以在考虑一个根节点和两个子节点时，可以直接调用函数本身实现两个子节点的遍历，函数实现中仅仅考虑根节点的遍历和终止条件即可，编程思路一目了然。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode回溯问题总结 Python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135279015</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BIT_Legend/article/details/135279015</guid><author>BIT_Legend</author><pubDate>Tue, 02 Jan 2024 16:17:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[每次分割都可以看做一个选择，所以本问题依然是不定数量的选择问题，所以本问题用回溯来实现分割，但与之前回溯不一样的是，本问题在调用回溯函数时，需要完成两个数值的选择，之前的应用都是仅仅完成一个数值的选择(其实本质上没有区别)。该问题看起来与有重复元素的子集问题极为相似，都是遍历的每个路径都需要保存，都是包含重复元素，都是需要去除重复子集，但是实际解法有些不同，原因是该问题不能首先排序，因为排序会打乱原有的顺序，而本问题需要提取非递减序列。回溯算法是在递归思想的基础上制定的算法框架，用于解决一类问题。]]></description><category></category></item></channel></rss>