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原创 毕业生求职招聘网站的设计与实现（JAVA源码+文档）（SpringBoot+VUE+Mysql）
由SpringBoot+VUE+Mysql实现求职招聘网站的设计主要分为3类角色：毕业生（用户）、企业（用户）、管理员求职招聘网站的功能模块是用户在使用本网站时，不同用户所具有的功能，不同的角色所能够管理的模块也是不尽相同。
2023-07-25 21:48:19
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原创 基于Axure 8课程设计-前端页面设计-漫画APP界面/UI设计(免费分享.rp文件学习)
这次的课程设计主要是UI设计，基于Axure我设计了一个类似动漫之家的一个设计界面，以下是效果图：点击头像可以进行变更
2022-05-08 11:14:01
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原创 python安装第三方库安装/Vscode运行python问题(如何使用清华源)
首先我们使用 win+R 打开运行窗口输入cmd如果使用 pygamepip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ Python库名我打算使用pdfminer库我把代码放到VScode里面运行提示：问题就是VS code没有第三方库的环境所以我们进行设置，打开设置搜索：python.analysis.extraPaths把我们本地库的地址添加进去大功告成！...
2022-04-30 23:58:20
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原创 Python/选课列表程序（附Python代码）
编写选课程序。左侧列表框显示学生可以选择的课程名称，右侧列表框显示学生已经选择的课程名通过四个按钮可以使两个列表框中移动数据项。代码：from tkinter import *window=Tk()def callbutton1(): for i in theLB.curselection(): theRB.insert(0,theLB.get(i)) theLB.delete(i) def callbutton2(): for
2020-11-09 22:59:09
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原创 9.10-9.11-AutoAWQ代码解析
3、查看quantize.py代码，修改model_path部分，修改为想要量化的模型。4、量化部分代码解析。本篇只针对AutoAWQ的量化代码进行解析。2、git clone后，下载AutoAWQ所需环境。1、首先要去官网下载源码。
2024-09-10 14:53:25
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原创 9.2~9.9-模型量化学习内容
量化是将模型浮点数变为定点数运行的过程。基本概念 ：模型量化可以减少模型尺寸，进而减少在推理时的内存消耗，并且在一些低精度运算较快的处理器上可以增加推理速度。常见方法：工业界目前最常用的是8比特，低于8比特的量化被称为低比特量化。1比特是模型压缩的极限，可以将模型压缩为1/32。
2024-09-02 12:14:06
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原创 算法学习-2024.8.16
一个深度学习模型，在没有优化的情况下，比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层，这三层是需要调用三次cuDNN对应的API，但实际上这三层的实现完全是可以合并到一起的，TensorRT会对一些可以合并网络进行合并。TensorRT对于网络结构进行了重构，把一些能够合并的运算合并在了一起，针对GPU的特性做了优化。深度学习网络在训练时，通常使用 32 位或 16 位数据。TensorRT则在网络的。推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。
2024-08-16 13:47:49
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原创 2024.8.14-算法学习（原创+转载）
解码过程中，某些token的解码相对容易，某些token的解码则很困难。因此，简单的token生成可以交给小型模型处理，而困难的token则交给大型模型处理。这里的小型模型可以采用与原始模型相同的结构，但参数更少，或者干脆使用n-gram模型。小型模型不仅计算量较小，更重要的是减少了内存访问的需求。投机采样（Speculative Decoding）使用两个模型：一个是原始目标模型，另一个是比原始模型小得多的近似模型。核心：近似模型用于进行自回归串行采样，而大型模型则用于评估采样结果。
2024-08-14 14:07:19
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原创 【已解决】在进行模型量化推理的过程中遇到的错误以及解决方法
修改子目录下的vllm文件夹名字，分析原因可能是由于导包的问题，导致无法引入正确的vllm环境。尝试众多解决方法之后，包括重新安装。
2024-08-13 16:45:44
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原创 在Linux服务器上部署LLM，使用gradio遇到Could not create share link. Missing file:frpc_linux_amd64_v0.2
大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大规模语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。自2018 年以来，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布了包括BERT，GPT 等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。①首先下载frpc_linux_amd64。之后再使用gradio进行网页端显示。③移动到本虚拟环境的指定目录下。
2024-07-02 15:49:09
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原创 IDEA中JDBC问题
已经在项目的Lib中导入jar包，仍然提示missing driver files。手动导入所下载的jar包。具体位置如下图所示，只要选中自己所下载的jar包即可。
2024-04-10 16:58:21
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原创 实现YOLOv5封装成函数以供其他程序进行调用
将YOLOv5封装成一个函数，只用两行代码实现调用。可实现在树莓派/NVIDIA Jetson进行迅速部署。
2023-09-19 19:22:50
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原创 github使用小技巧
找开源项目的一些途径• https://github.com/trending/• https://github.com/521xueweihan/HelloGitHub• https://github.com/ruanyf/weekly• https://www.zhihu.com/column/mm-fe特殊的查找资源小技巧-常用前缀后缀• 找百科大全 awesome xxx• 找例子 xxx sample• 找空项目架子 xxx starter / xxx boilerplate•
2023-08-22 19:24:00
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原创 Focal and Global Knowledge Distillation for Detectors（聚焦蒸馏与全局蒸馏在目标检测上的应用CVPR2022）论文简析
在目标检测中，教师与学生的特征在不同的区域有着很大的不同，特别是在前景与背景中。如果在模型对图片训练中直接对所检测的图片的特征进行平均的特征提取，那么特征图之间的不均匀差异就会对蒸馏产生负面影响。所以在此基础上，就提出了Focal and Global Distillation（FGD）。
2023-06-24 19:50:54
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原创 MultiBox：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks（论文Google翻译纯享）
本文针对MutiBox论文进行翻译分享（翻译来自Google）
2023-04-29 08:44:39
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原创 TypeError: empty(): argument ‘size‘ must be tuple of ints, but found element of type Tensor at pos 1
运行图像分类的代码模型出现的问题
2023-01-07 21:14:25
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原创 ValueError: Expected input batch_size (288) to match target batch_size (8).
深度学习中代码运行问题
2022-12-31 21:12:10
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原创 一步步搭建可识别CIFAR10中10个类别的卷积神经网络（基于Pytorch）|深度学习入门项目
本文搭建了一个可识别CIFAR10包含的10个类型的卷积神经网络，利用训练出的模型，可以对任意图片进行测试。
2022-10-22 20:37:05
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原创 利用Python进行数据分析-Numpy入门基础知识|基础知识梳理|基本操作
内容涉及到Numpy的基础数组知识，主要关于如何利用Numpy的库以及功能对数组进行操作
2022-09-25 17:42:04
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原创 计算机视觉入门-纹理表示、平均表示法、Mean Shift、图像分割
内容涉及：纹理表示、平均表示法、分割、Mean Shift、图像分割、最小分割（Minimum Cut）、归一化分割（Normalized Cut）
2022-09-13 16:13:42
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原创 计算机视觉入门-局部特征检测、角点、仿射变换、Blob检测、SIFT尺度不变特征
内容涉及：全景图拼接、角点、仿射变换、Blob检测、2D图像汇总的Blob检测、SIFT尺度不变特征
2022-09-02 10:20:41
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原创 计算机视觉入门-最小二乘法、随机取样法、鲁棒估计、霍夫变换
内容涉及最小二乘法、全最小二乘法、最小二乘以极大似然估计来表示、随机取样法、鲁棒估计、霍夫变换、圆的霍夫变换
2022-09-01 12:55:58
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原创 计算机视觉入门-梯度、算子、Canny边缘检测、非极大值抑制、双门限法
内容涉及梯度、Prewott算子、Sobel算子、Roberts算子、边缘检测流程、Canny边缘检测、非极大值抑制法、双门限法
2022-08-31 20:52:14
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转载 Vue.js中什么是get()、set()方法、虚拟DOM
getter和setter的理解vue的每个属性都有两个对应的get和set方法。**get为取值方法，set为赋值方法。**当我们调用对象的属性时，会进入到 get.属性(){…} 中，先判断对象是否有这个属性，如果没有，那么就添加一个name属性，并给它赋值；如果有name属性，那么就返回name属性。可以把get看成一个取值的函数，函数的返回值就是它拿到的值。虚拟DOM什么是虚拟DOM在Vue.js 2.0版本中引入了 Virtual DOM 的概念。简单来说，可以把Virtual DOM理解
2022-08-13 09:17:48
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Focal and Global Knowledge Distillation for Detectors聚焦蒸馏与全局蒸馏在目
2023-06-24
考研图表-表格-柱状图-饼状图-折线图通用作文模板
2023-03-24
PASCAL-VOC2012数据集.txt
2023-02-23
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