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原创 概率密度函数变量变换证明

注意绝对值是因为密度为非负函数，且。单调增加或减少时都成立。

原创 SSH隧道

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原创 使用hfd工具快速下载huggingface模型权重

hfd应该是发现下载huggingface模型权重最快的，而且还能断点续传。，但本人均安装失败，使用。如果出现如下错误说明。

原创 下载 Huggingface 模型

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原创 GRPO算法

参考链接1

原创 Multi-Head Latent Attention (MLA)

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原创 KV Cache

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原创 扩散模型学习

DDPM（）DDIM（，）

原创 nvidia显卡驱动安装

运行出现如下错误：出现这个错误通常是由于依赖关系问题或者有损坏的包导致的。

原创 经验贝叶斯估计, Tweedie‘s formula

参考链接

原创 分数蒸馏采样（score distillation sampling）

参考链接1

原创 Score-based Generative Models

参考资料1

原创 classifier guidance/classifier-free guidance

paper参考链接1参考链接2

原创 多元正态分布的协方差计算以及两者的距离

参考文献1参考文献2参考文献3

原创 匈牙利算法实现（from scipy.optimize import linear_sum_assignment）

假设有一个矩阵，其中表示将第i个工人分配给第j个任务的成本（或收益的负值）。目标是找到一种分配方式，使得所有工人的总分配成本最小。是解决任务分配优化问题的一个强大工具，特别适用于需要在二维代价矩阵中找到最低成本的分配方案的场景。

原创 CNN可解释性

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原创 optimal transport / wasserstein distance / earth mover‘s distance / sinkhorn distance

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原创 风格迁移参考资料

链接。

原创 利用clip模型实现text2draw

因为有很多图片可以和一个文本相匹配，对于我们人来说这些图片有一个根本和文本不相关，如果进行图像增强大概率会得到局部最优值。在计算损失函数之前对图片先进行增强，透过透视等变换，相关的图片不论如何变换和文本的相似度基本不会降低，而不相关的图像变换完之后一般会让相似度降低，这样就可以防止不相关图片对实验结果的影响。迭代1000轮次后生成的结果。迭代1000轮次后生成的结果。迭代2000轮次后生成的结果。迭代4000轮次后生成的结果。迭代8000轮次后生成的结果。

原创 python中x+=y和x=x+y有什么区别

在Python中，x += y和x = x + y基本上是等价的，它们的效果都是将y的值加到x上，并将结果赋值给x。但是，它们在某些情况下存在一些细微的区别，特别是当xx += y+=xxx = x + yx + yxxxx += yxxx = x + yx。

原创 直方图交集为什么可以计算相似度

直方图交集是一种常用的图像相似度度量方法，用于比较两个图像或图像区域的颜色直方图。它之所以能够用来计算相似度，是因为它能够量化两个直方图在各个颜色区间（或 bin）上的重叠程度。以下是直方图交集的原理和它能够用于相似度计算的原因。

原创 互信息与联合熵之比是什么

原创 RunAsDate(时间限制工具)

软件激活通用方法

原创 output.backward(target)

允许你在反向传播过程中使用自定义的梯度，而不是默认的 1。这在一些高级应用场景中非常有用，比如需要在反向传播过程中注入特定的梯度信息，以实现更复杂的优化策略。

原创 python的__enter__和__exit__

是 Python 的一种特殊方法，通常与上下文管理器 (context manager) 一起使用。上下文管理器提供了一种简洁的方式来管理资源，例如文件、网络连接和锁等，它们需要在使用后进行清理或释放。语句块结束时，无论是否发生异常，都会调用。语句块开始时，会调用上下文管理器对象的。上下文管理器的典型用法是使用。

原创 from joblib import Parallel, delayed的功能

是一个用于并行计算的 Python 库，其中 和 是两个核心功能，用于简化并行处理的实现。::以下是一个简单的示例，展示如何使用 和 ：解释导入库:定义示例函数:这个函数只是简单地返回输入数字的平方，并且为了模拟耗时操作，每次调用都会睡眠1秒。使用 和 并行执行函数: 表示使用 4 个并行任务。 将 函数调用延迟到并行计算中执行。 生成要并行执行的任务列表。输出结果:优点简化了并行计算的实现，减少了对多线程或多进程的直接管理。提高了代码的可读性和维护性

原创 torch的register_forward_hook作用

在 PyTorch 中，使用定义的钩子函数确实会影响反向传播。如果你在钩子函数中修改了中间层的输出，那么这些修改后的输出将会被用于计算损失并进行反向传播。这意味着修改后的输出会影响后续层的梯度计算，并最终影响模型参数的更新。# 定义钩子函数，修改中间层的输出。

原创 bert与gpt区别

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原创 torch.autograd.Function自定义前向传播和反向传播

是 PyTorch 提供的一个接口，用于自定义前向传播和反向传播的操作。自定义操作需要继承 torch.autograd.Function 并重载 forward 和 backward 方法。下面是一个简单的示例，展示如何自定义一个平方操作的前向传播和反向传播。

原创 BatchNorm和LayerNorm

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原创 smallpdf安装

此软件可以很好的把ppt转换的pdf再转回ppt。

原创 Tokenizer与Embedding串讲

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原创 python项目的容器化部署

是启动容器要运行的程序，EMPTY http://124.70.207.36:7002/v1 qwen1.5-14b-chat是传入的参数，这里python是通过。是对/table_handle/下的所有文件加密并放到code目录下，如果code目录不存在会新建一个code目录。定制的镜像都是基于 FROM 的镜像，这里的miniconda3 就是定制需要的基础镜像。table_images.tar文件是打包好的镜像。用于执行后面跟着的命令行命令。所有对应的文件放到如下路径下。命令查看容器运行的日志。

原创 fastapi同时接收文件和字符串并保存文件

在这个例子中，create_upload_file函数接收一个file参数和一个description参数。file参数使用UploadFile类型，用于接收文件。description参数使用Form类型，用于接收字符串。通过这种方式，你可以同时接收文件和字符串。

原创 Sora的技术路径

参考链接。

原创 世界模型介绍

这里

原创 python3解决json读写中文乱码

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原创 电脑声卡驱动安装完全版 绝对出Realtek界面 Realtek消失 win10 win11 声卡驱动安装 电脑前面插孔

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原创 解决git clone时出现 Failed to connect to github.com port 443: Timed out

当我们访问GitHub的时候一般都会使用梯子，所以往上推代码的时候也是需要梯子，没有梯子推送成功概率很低，一般都会报错超时，所以设置梯子提高访问成功率；取消代理是因为，访问 Gitee 或其它是不需要梯子，所以要取消代理；或者后悔设置代理了，也可以利用此取消#取消代理#查看代理。

原创 大模型思维链（Chain-of-Thought）技术原理

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