You-Know-What

原创 已于 2022-06-02 10:24:00 修改 · 113 阅读 · 0 ·
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于 2022-04-28 11:14:23 首次发布
这篇内容提到了几个在线平台，如EPDF.TIPS、LibraryGenesis和Bookzz，这些平台提供免费电子书的下载服务，包括PDF格式的书籍。对于寻求电子版图书资源的读者来说，这些网站可能是获取信息的途径。
I Know What You Do Not Know: Knowledge Graph Embedding via Co-distillation Learning
羊城迷鹿的博客
10-27 663
这里可能是为了强调要把target entity预测对，损失函数分为两部分，前半部分是target，后面是非target，由于KL散度要处理的是分布，因此把target由标量转为向量如下图所示。论文以类似的提示词方式计算两个方向上的邻居嵌入并求和，不过反正最后是相加，所以其实没必要分开写。以一种递归的模式，上述基于三元组的重建过程可以推广到基于邻居子图的重建。传统的蒸馏学习中，用t表示老师，s表示学生，损失函数如下。是关系相关的提示词，会被加入词表中，下标对应不同的位置。共蒸馏确实利用了两个模型的互补性。
新目标-人教版-2013-新教材七-下unit2what-time-do-you-go-to-school单元检测.doc
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这篇文档是针对初中一年级下学期英语课程的人教版新教材"Unit 2 What time do you go to school"的单元检测，旨在检验学生对时间表达、日常活动词汇以及基本语法的理解和应用能力。以下是对相关知识点的详细说明： ...
unit3-how-do-you-get-to-school-练习题.docx
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8. 表达意见和感受：例如，I want to know what do you think of the trip. 这句话询问对方对旅行的看法。 通过以上内容，我们可以看出这个练习题旨在检验学生对英语语法、词汇、句型和表达方式的理解与运用能力，...
ETL、数据仓库与数据湖详解
weixin_41312759的博客
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至目标系统的过程，是数据集成与预处理的核心环节。：ETL 指将数据从来源端。数据湖 // 原始数据存储。数据科学 // 探索性分析。数据仓库 // BI报表。传感器/日志/业务DB。
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
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基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
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基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
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Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
12-21
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
基于SpringBoot+Vue与微信小程序的单店铺/多店铺商城系统
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本系统采用微信小程序作为前端交互界面，结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建，形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营，亦兼容多商户入驻的平台模式，具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上，后端以Java语言为核心，依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务；管理后台采用Vue.js进行开发，实现了直观高效的操作界面；前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作，功能链路完整闭环，已通过严格测试与优化，符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖，不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能，还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块，能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理，同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性，遵循企业级开发标准，确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言，这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
formula single.zip
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代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/ab7f9bef0424 Homebrew Formulae Homebrew Formulae is an online package browser for Homebrew. It displays all packages in the Homebrew/homebrew-core and Homebrew/homebrew-cask. A Action is run periodically which pulls changes from each tap and deploys the site to Pages. JSON API It also provides a JSON API for all packages (or individual packages) in each tap and their related analytics. This JSON data is used for the creation of the HTML resources on this site. Currently available: List metadata for all formulae and casks Get metadata for each formula and cask List analytics events for all formulae and casks List analytics events for each formula and cask Read more in the JSON API documentation. Usage Ope...
（69页PPT）美颜印象APP产品营销年度战略规划案.pptx
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（69页PPT）美颜印象APP产品营销年度战略规划案.pptx
【文档处理技术】基于Word对象模型的手写效果模拟系统：通过字符级微调与随机涂改参数实现高效逼真手写仿真 采用混乱字体，修改 上下浮动，划线修改
12-21
内容概要：本文介绍了一种基于Word对象模型的代码实现方法，通过对手写字体效果的精细控制，模拟出高度逼真的手写文档效果。系统保留了原有Excel版本中的随机字体、字号、斜体等基础样式特征，并新增三项核心参数：3%的位置凌乱、3%的笔画凌乱和3%的随机涂改，以增强手写感的真实性。所有参数均支持直接修改，如调整涂改概率modifyProb值来自定义效果强度。技术上，采用字符级别的位置偏移、缩放、旋转微调，并叠加随机涂改痕迹来提升视觉仿真度，同时通过关闭屏幕刷新机制优化了程序运行效率。; 适合人群：具备VBA或Office自动化开发经验，熟悉Word对象模型的程序员或办公软件高级用户；适用于对文档防伪、自动化生成有特殊需求的技术人员； 使用场景及目标：①用于自动生成具有手写风格的报告、批注或签名文档，提升文档个性化与真实感；②应用于需要规避机器生成痕迹的场景，如教学材料、艺术创作或特定安全验证环境； 阅读建议：建议结合实际Office开发环境进行代码调试与参数测试，重点关注字符级变换逻辑与性能优化策略的实现方式。
Delphi 13.1控件之dwBoard通用大屏20251220.7z
最新发布
12-22
Delphi 13.1控件之dwBoard通用大屏20251220.7z
【Web前端开发】基于实战项目的系统化学习路径设计：全栈技术整合与工程化能力培养方案
12-21
内容概要：本文介绍了《Web前端实战项目系列系统化学习与实践指南》，强调通过真实业务场景下的完整项目实践，帮助开发者将HTML、CSS、JavaScript及现代前端框架有机结合，系统掌握前端核心技术与工程化能力。文章指出，实战项目涵盖从简单页面到复杂交互应用的多个层次，注重业务目标导向、组件化开发、状态管理、前后端协作以及用户体验优化，并融入模块化、自动化构建等工程化实践，全面提升开发者的综合能力。同时，项目后期的总结与复盘有助于经验沉淀和最佳实践积累，推动开发者从掌握知识点迈向独立承担项目、参与大型系统建设的成长路径。; 适合人群：具备HTML、CSS、JavaScript基础，希望提升工程化能力和项目实战经验的前端初学者或工作1-3年的开发者。; 使用场景及目标：①通过循序渐进的项目训练，掌握前端技术在真实业务中的整合应用；②理解组件化、状态管理、工程化工具链和用户体验设计的实际落地方式；③培养以业务为中心的开发思维和独立完成项目的能力。; 阅读建议：建议读者结合文档指导，动手完成每个阶段的项目实践，注重代码组织、技术选型与问题复盘，逐步构建完整的前端知识体系与项目经验。
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