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RSS订阅原创 【github】想fork的项目变为私有副本
GitHub的fork操作会继承上游仓库的可见性设置：公共仓库的fork必须保持公共，私有仓库的fork则保持私有。用户无法将公共仓库的fork改为私有，这是为了维护代码网络的访问权限一致性。如需私有副本，建议通过本地克隆后新建私有仓库，或使用GitHub的"Import repository"功能导入代码。该机制确保了fork网络的管理有序性，但限制了可见性调整的灵活性。
2025-07-04 22:14:09
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原创 【openp2p】 P2PApp
OpenP2P共享网络安全性设计 采用多层防护机制确保网络传输安全：1）节点授权机制，仅允许认证节点接入，实施最小权限原则；2）传输层采用TLS 1.3协议实现双向认证和完美前向保密，叠加AES应用层加密形成双重保护；3）中继节点仅作加密流量转发，不存储解析数据；4）动态调度系统基于节点性能指标智能分配任务，配合TOTP一次性密码验证。整个架构通过加密隧道、无状态转发和严格访问控制，有效防范中间人攻击，确保数据传输隐私性。
2025-07-04 21:10:57
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原创 【MV】编排：每个 segment 都能找到一个“最合适”的动作组合
函数find_best_action_assignment通过枚举动作组合来优化目标时长的分配。它拆分动作序列为前缀和最后一个动作，计算剩余时长和调整量，过滤无效方案（剩余时长≥0.3s），并以绝对和相对调整量综合评分。最优方案是得分最低的有效组合，若无效则回退到单动作调整。该方法确保动作组合既满足目标时长，又最小化最后一个动作的变形，保持整体连贯性。例如，对于目标时长5.0s和动作序列[2.0,1.5,1.8,2.2]，最优方案是使用前3个动作，仅需对最后一个动作压缩0.3s。
2025-07-04 09:00:52
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原创 【MV】歌曲结构特征 分析
摘要：针对歌词内容与结构标签不匹配的问题，提出了三种解决方案：1）基于歌词重复性、叙述性等特征的规则判断；2）使用大模型进行语义分析，识别副歌、主歌等结构；3）混合策略结合规则与AI分析。推荐采用大模型方案，因其能更好理解歌词情感、重复模式等复杂特征。改进后的流程为：歌词内容→结构分析→结构标签→风格判断，有效解决原有匹配问题。
2025-07-04 08:58:05
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原创 【python】json.loads()函数处理字符串时不需要指定编码
摘要： Python 3的json.loads()函数处理字符串时无需指定编码参数，因为字符串默认采用Unicode编码。当使用json.dumps(..., ensure_ascii=False)生成包含中文字符的字符串后，json.loads()能直接正确解析。该函数不接受encoding参数，若强制添加会导致TypeError。因此现有代码已能正确处理中文，无需额外修改编码设置。
2025-07-03 20:29:23
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原创 【算法】动态规划：python实现 2
本文展示了5种动态规划算法的Python实现：1) 0-1背包问题求解最大价值；2) 网格中机器人的不同路径数计算；3) 网格最小路径和计算；4) 删除特定元素获得最大点数；5) 三角形最短路径求解。所有算法都采用二维DP表存储中间结果，通过填表方式自底向上或自顶向下递推，最终返回最优解。代码简洁明了，展示了动态规划解决不同类型问题的典型模式。
2025-07-02 23:17:25
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原创 【算法】动态规划 矩阵：120. 三角形最小路径和
本文介绍了如何计算三角形最小路径和的问题。题目要求从三角形顶点出发，每步只能移动到下一行的相邻位置，最终找到一条使路径上数字之和最小的路线。 核心思路是采用自底向上的动态规划方法： 初始化dp数组为三角形最后一行 从倒数第二行开始逐层向上计算 对于每一层的每个位置，取下方两个相邻位置的最小值加上当前值 最终dp[0]即为最小路径和 这种方法只需要O(n)的额外空间，时间复杂度为O(n²)。文章提供了清晰的算法解释，并给出了C++和Python的实现代码，帮助读者理解如何高效解决此类动态规划问题。
2025-07-02 23:15:14
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原创 【算法】动态规划 矩阵： 64. 最小路径和
题目描述：给定一个m×n的网格grid，其中每个格子包含非负整数。从左上角出发，每次只能向右或向下移动一步，求到达右下角时的最小路径和（即路径上所有数字之和的最小值）。 解题思路：采用动态规划方法，创建一个相同大小的dp表，其中dp[i][j]表示到达(i,j)格子的最小路径和。初始化起点和边界值后，通过状态转移方程dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j]逐步填表。最终右下角的值即为所求的最小路径和。 代码实现：提供了C++和Python两种语言
2025-07-02 22:48:35
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原创 【MV】策略模式 vs规则引擎
策略模式是一种将算法与使用场景解耦的设计模式，通过封装不同解决方案为独立策略类，实现灵活切换。典型应用场景包括支付方式选择、冲突处理等。其核心结构包含：1)策略接口定义标准方法；2)多个具体策略实现不同算法；3)上下文管理器自动选择适用策略。相比if-else的硬编码方式，策略模式具有扩展性强（新增策略无需修改现有代码）、可维护性高（逻辑分离）、易于测试等优势，但会增加类数量。适用于存在多种解决方案（5-15种）、且可能动态变化的业务场景，如文中的载具冲突处理系统就包含11种独立处理规则。该模式本质上是通过
2025-07-02 22:45:17
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原创 【算法】动态规划 矩阵 ：62. 不同路径
这篇文章介绍了机器人从网格左上角移动到右下角的不同路径数问题。通过动态规划方法，将问题转化为格子路径计数，提出状态转移方程：每个格子的路径数等于上方和左方格子的路径数之和。为优化空间复杂度，使用滚动数组将二维数组压缩为一维数组（O(n)空间）。文章以3×3网格为例详细演示了填表过程，并提供了C++和Python两种实现代码，均采用O(mn)时间和O(n)空间复杂度。关键思路是：初始化第一行为1，迭代计算时每个位置的值等于当前值（来自上方）加上左侧值。
2025-07-01 22:50:32
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原创 【算法】动态规划 斐波那契类型： 740. 删除并获得点数
这篇文章分析了LeetCode 740题"删除并获得点数"的解法。主要思路是将问题转化为类似"打家劫舍"的动态规划问题。 文章首先解释了问题本质：选择某个数字会获得其总点数，但必须删除相邻数字。这相当于不能同时选择值相邻的数字。 解决方案分为三步： 统计每个数字的总价值（数字×出现次数） 使用动态规划，状态转移方程为dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2]+sum[i]) 返回最终结果 文章提供了Python和C++两种实现，并展示了示例验证过程。特别
2025-07-01 22:34:08
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原创 【算法】动态规划 斐波那契类型： 198. 打家劫舍
摘要： 「打家劫舍」问题要求在不触发相邻房屋警报的情况下，计算一夜可偷窃的最高金额。采用动态规划解决，定义 dp[i] 表示前 i+1 间房屋的最高金额，状态转移方程为 dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2] + nums[i])。提供两种实现： O(n) 空间：用数组存储中间结果，适用于直观理解。 O(1) 空间：用滚动变量优化空间，仅需维护前两个状态。 例如，[2,7,9,3,1] 的最优解为 12（偷第 1、3、5 间）。两种方法均高效，推荐空间敏感场景使用滚动变量版本。
2025-06-30 23:27:08
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原创 【算法】动态规划 斐波那契类型：746. 使用最小花费爬楼梯
这道题要求计算爬楼梯的最小花费，每次可以选择爬1或2阶，起始点可选0或1阶。采用动态规划，定义dp[i]为到达第i阶的最小花费，状态转移方程为dp[i] = min(dp[i-1]+cost[i-1], dp[i-2]+cost[i-2])。初始条件为dp[0]=dp[1]=0。最终答案为dp[n]，其中n为cost数组长度。可通过O(n)时间+O(n)空间或优化为O(1)空间实现。例如，cost=[10,15,20]时，最小花费为15；cost=[1,100,1,1,1,100,1,1,100,1]时，最
2025-06-30 23:17:26
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原创 【算法】动态规划 斐波那契类型：1137. 第 N 个泰波那契数
摘要 本文介绍了计算第n个泰波那契数的两种方法。泰波那契数列定义为T₀=0, T₁=1, T₂=1, Tₙ=Tₙ₋₁+Tₙ₋₂+Tₙ₋
2025-06-30 22:07:41
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原创 【算法】509. 斐波那契数
本文介绍了斐波那契数列的计算方法。斐波那契数定义为：F(0)=0，F(1)=1，F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>1）。给出了两种实现方案：1）迭代法通过滚动变量在O(n)时间、O(1)空间内完成计算；2）递归加备忘录法虽然时间复杂度也为O(n)，但需要额外空间存储中间结果。对于n≤30的情况，推荐使用更高效的迭代法。代码示例包括C++和Python两种语言的实现。
2025-06-30 21:51:57
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原创 【算法】斐波那契类型 动态规划 70： 爬楼梯
摘要：本文探讨了经典的爬楼梯问题，要求计算到达n阶楼梯的不同方法数（每次可爬1或2阶）。通过动态规划分析，得出状态转移方程dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]。提供了两种解法：最优的滚动数组法（O(1)空间）和递归加备忘录法（O(n)空间）。示例验证了n=2时输出2，n=3时输出3。两种方法均能高效解决问题，适合1≤n≤45的输入范围。
2025-06-30 21:47:39
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原创 【git】已 `git add` 的文件从暂存区（staging area）移除
摘要：要取消已暂存（git add）的文件但保留工作区改动，可使用两种方法：1）现代Git（≥2.23）用git restore --staged <文件>或.取消全部；2）旧版本用git reset HEAD <文件>或直接git reset HEAD。两种方式都会将文件移出暂存区，但不会删除工作目录的修改内容，这些改动将不会出现在下次提交中。（150字）
2025-06-30 14:21:07
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原创 【docker】如何正确拉取langgraph-api
为Docker配置系统级代理的解决方案 文章介绍了当单纯设置环境变量无效时，如何为Docker配置系统级代理的方法。
2025-06-29 10:02:32
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原创 【Ubuntu24.04 】查看 Docker Engine 版本
确保 “Server: Engine: Version” 这一行的版本号 ≥ 20.10。就是你的 Docker 版本号，确认前两位是。
2025-06-28 08:47:09
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原创 【ubuntu24.04】忘了自己把开机samba挂载的脚本放哪里了
本文介绍了两种定位Samba挂载点的方法：1)通过mount或findmnt命令查看当前活跃的CIFS/SMB挂载，获取远程地址与本地挂载目录的对应关系；2)检查系统配置文件，包括查询/etc/fstab中的CIFS/SMB条目，以及搜索systemd的.mount单元文件。文章还提供了具体的命令示例，帮助用户快速查找Samba共享在本地系统中的挂载位置。
2025-06-27 16:41:10
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原创 【MV】编排10：基于动作单元的动作编排方案1:探讨
舞蹈动作自动生成方案 本文提出一种基于结构化和标签化动作库的舞蹈动作自动生成方法。首先构建包含不同音乐段落（intro/verse/chorus等）和强度级别（low/medium/high）的多维度动作库，通过预定义映射关系为每个舞蹈单元自动推荐2-3个候选动作。系统支持两种生成方式：基于规则库的快速匹配和基于大模型的精细化生成。工作流程建议先通过规则库搭建基础框架，再针对关键段落使用GPT-4等大模型生成更贴合歌词的动作描述，最后输出为结构化表格供编舞人员调整优化。该方法兼顾效率与创意，可实现舞蹈动作的
2025-06-26 00:30:00
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原创 【MV】编排10：基于动作单元的动作编排方案2:实现
本文介绍了修复DeepSeek API输出为None问题的解决方案，主要包括：1）采用正确的API调用模式，直接获取文本内容；2）修复调用方式，确保处理API响应；3）增强错误处理机制，提供合理的默认值；4）保持系统兼容性。测试结果显示系统成功运行，生成了包含38个动作单元的编排结果，并详细分析了编排逻辑结构（四阶段处理流程、上下文感知等）、具体案例（开场器乐段、抒情人声段等）以及质量检查发现的问题（能量变化过大、动作类型失衡等）。最终系统输出JSON格式的编排结果，完整记录了各单元的动作描述和质量报告。
2025-06-26 00:30:00
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原创 【python】http请求的默认超时时间设置
文章摘要：本文介绍了Python代码修改过程，主要针对HTTP客户端的初始化方法和超时设置。在__init__方法中新增了timeout参数（默认60秒），用于设置HTTP请求超时时间。代码还包含基础的URL处理和会话配置，包括默认JSON请求头设置。文末提到需要更新HTTP请求以使用新的timeout参数，并配有一个代码示意图（未显示具体内容）。这段代码改进旨在增强HTTP客户端的可配置性和健壮性。
2025-06-25 23:26:50
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原创 【python】深拷贝
摘要： aiscript_original = aiscript.copy() 仅创建字典的浅拷贝，而非深拷贝。浅拷贝仅复制顶层结构，嵌套对象（如列表、字典）仍为原对象的引用。修改嵌套数据时，原始和拷贝对象会同步变化。要实现深拷贝，需使用 copy.deepcopy() 方法。文中图示进一步展示了这一概念。 （字数：94）
2025-06-25 22:48:31
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原创 【python】if range1_start and range1_end: 是判断”“ 还是none
在Python中，条件语句if range1_start and range1_end:会同时检测空字符串("")和None值，因为两者都属于"falsy"值。这意味着当range1_start或range1_end为空字符串或None时，条件判断结果为False，代码将跳过该时间范围的合并处理。示例中由于将两个变量初始化为空字符串，只有第二个有效时间范围("01:20.92"至"02:00.76")会被处理。这种设计能有效过滤
2025-06-25 12:02:21
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原创 【MV】编排5：基于时间线数据多层分段逻辑分析
segment_structure函数通过三层分段策略将78个音乐小节转换为58个动作单元：第一层按音乐结构分组（intro/verse/chorus等），第二层通过节奏密度变化点和固定间隔点进行节奏分段，第三层根据歌词语义进一步细分。该转换保留了音乐结构和歌词完整性，同时突出节奏特征，生成平均3.47秒的合理动作单元，为舞蹈编排提供精准的时间点和内容特征支持。
2025-06-25 00:45:00
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原创 【MV】编排6：基于时间线数据多层分段改进对比
本文对比了两种音乐分段方案的优劣。现有方案采用分层处理逻辑（结构→节奏→歌词），存在歌词切断问题；改进方案则通过合并三种切分点（固定小节、节奏突变、歌词边界）一次性完成分段，最后增加同句合并环节。分析表明，改进方案具有四大优势：1）彻底解决歌词切断问题；2）算法复杂度更低；3）逻辑更直观；4）扩展性更好。关键改进在于将歌词边界从后期修复提升为前期约束，建议采用改进方案并提供了核心函数实现。
2025-06-25 00:45:00
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原创 【MV】编排9：基于时间线数据多层分段的动作单元报告和AI分析
本文介绍了一个Python音乐编排分析器的功能和应用。该工具能对音乐数据进行多维度分析，包括基础统计（单元数、时长比例）、结构分析（各部分分布）、强度/密度分析、歌词统计和时间分布等。分析报告显示示例歌曲采用典型流行结构，以叙事性verse为主（占66.7%时长），情感表达内敛（91%中等强度），歌词重复设计强化核心意象（主题句重复6次），单元时长高度一致（平均5.3秒）。分析器可指导音乐制作、表演编排等，如建议在verse部分重点编曲，利用5秒标准单元设计舞蹈动作，控制情感表达层次等。工具通过JSON数据
2025-06-25 00:45:00
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原创 【MV】编排3：基于时间线数据的多层次分段系统
本文提出了一种多层次音乐分段系统，采用三层递进结构设计（结构层/节奏层/歌词层），结合密度突变检测和AI情感分析。该系统能自动生成6-7个大段、15-20个中段和30-40个动作单元，每个单元包含精确时间、强度等级和动作建议。通过对比两种实现方案，作者推荐采用简洁的函数式编程方案（约100行代码），该方案在代码可读性、执行效率和内存占用方面表现更优，仅需添加密度平滑和强度分类两个小优化即可达到最佳效果。最终方案平衡了技术精确性与艺术表现需求，是解决音乐动作编排问题的理想选择。
2025-06-25 00:15:00
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原创 【MV】编排4：基于时间线数据的密度突变检测和密度平滑算法
音乐密度突变检测与平滑算法摘要 该算法包含两个核心组件：密度突变检测和密度平滑处理。基础突变检测算法通过比较相邻小节的密度差值（默认阈值0.25）来识别显著变化点，但直接检测易受噪声干扰。为此引入三种平滑算法：简单移动平均（窗口3）、加权移动平均（中心点权重更高）和自适应平滑（根据局部变化动态调整窗口）。实际应用表明，平滑处理能有效过滤微小波动（如0.625→0.58）同时保留真实突变（如0.5→1.0）。参数调优建议：阈值0.25配合窗口3的轻度平滑可获得最佳效果，既能避免过度分割，又能保持音乐节奏特征。
2025-06-25 00:15:00
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原创 【MV】编排8：基于时间线数据多层分段避免过度拟合特定歌曲
这篇文章摘要如下： 动作建议系统优化方案 针对现有动作建议系统过度拟合的问题，提出两个优化方案： 完全移除动作建议（推荐方案） 保留音乐时间结构和特征数据 确保系统完全通用化 提供纯净的AI分析输入数据 通用音乐特征建议 仅基于音乐强度(intensity)和结构(structure)生成建议 避免涉及具体歌词语义 提供更中立的动作指导 两种方案都解决了原系统过度拟合特定歌曲的问题，使其具备更好的泛化能力。推荐采用方案1保持数据纯净性，为AI分析提供可靠基础。如需保留建议功能，方案2提供了一种中立客观的替代
2025-06-25 00:00:00
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原创 【PC-Dance】M2D-Align : 使用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）学习风格
摘要： 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是深度学习中用于分类任务的核心损失函数，通过量化预测概率与真实标签的差异来优化模型。在M2D-Align中，交叉熵损失（$L_{\text{cls}}$）与欧氏距离损失结合使用，前者强制模型正确分类音乐-舞蹈对的风格类别，后者确保同一对的风格嵌入在向量空间中靠近。这种组合使嵌入空间兼具对齐性和结构性：同类样本聚类，异类分离。交叉熵的数学形式为$-\log(\hat p_j)$（$\hat p_j$为真实类别概率），对错误预测施加对数级惩罚，推动模型快
2025-06-23 00:45:00
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原创 【舞蹈】PC-Dance：姿势可控的音乐驱动舞蹈合成
《PC-Dance：姿势可控的音乐驱动舞蹈合成》提出了一种新型的音乐驱动舞蹈生成系统。该系统包含两个核心模块：音乐-舞蹈对齐嵌入网络(M2D-Align)和姿势可控舞蹈合成(PC-Syn)。M2D-Align采用自监督学习实现音乐节奏与舞蹈动作的精准对齐，并通过风格嵌入模块保持音乐与舞蹈的风格一致性。PC-Syn则构建自适应运动图(AMGC)，通过图优化算法在保持动作多样性的同时生成符合音乐的舞蹈序列。整个系统能够根据输入音乐和指定的锚点姿势，生成既符合音乐节奏又满足姿势控制需求的舞蹈动作。该方法在保证生成
2025-06-23 00:00:00
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原创 【c++】ifstream ofstream 文件读写 用于重建日志文件
摘要： std::ifstream和std::ofstream类定义在<fstream>头文件中，用于文件读写操作。该头文件自C++98以来一直是标准库的一部分，支持所有C++标准版本。使用时需在文件顶部添加#include <fstream>。典型应用包括：检查文件是否存在（通过std::ifstream）、删除已有文件（std::remove）以及创建新文件（std::ofstream）。示例代码展示了如何先检查日志文件存在性，删除旧文件后创建新文件，最后初始化日志系统。这种方法
2025-06-22 22:19:43
43
Creating Android Applications: Develop and Design 源码
2014-04-16
openssl-OpenSSL_1_1_1-stable.7z
2020-07-04
nexus5-cm11 提取的boot.img
2015-03-30
moto MB865 ROOT 工具包
2014-03-28
DX910-SW-99002-r3p2-01rel1.tgz
2015-09-01
usb转串口适用于win8/8.1/10
2015-08-02
nexusd5 android5.0 型号LRX210 ROOT所需文件打包
2014-11-23
Pastry: Scalable, Decentralized Object Location, and Routing for Large-Scale P2P
2025-06-17
srs-ingest-helper
2025-06-17
Whole Tomato Visual Assist X 2023.1 v10.9.2476.0 (19 Jan 2023)
2023-05-28
vs2022 visual assist x10.9.2451.0 by piaopyun/oledlg
2022-09-23
VS2022 VISUAL ASSIST X 小番茄 v10.9.2435.0 VA_X_Setup2440_0.exe
2022-02-25
[FLV 解析工具]FLV_UI_Parse.exe
2021-10-08
【右键菜单直接修改工具】shmnviewRightMenuModiy.zip
2021-10-08
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