kanzwienhoff-优快云博客

原创树莓派 Ollama + Llama 3.2 接入飞书机器人完整教程

Docker 端口映射、.env 与 Python 配置读取、WebSocket 消息接入到 Ollama API 的函数调用链

2026-11-01 15:31:29 203

原创深度学习：数学公式转 PyTorch 代码背诵笔记

本文为备考笔记，聚焦视频对象分割与自监督学习方向，强调公式理解、代码实现与张量维度分析。提供从基础数学运算到复杂损失函数的PyTorch对照表，涵盖概率公式、线性变换、Softmax、LayerNorm及Dice Loss等核心内容，重点训练“看懂公式→手写代码→解释维度”的能力链，适配面试高频考点，支持直接复制至Markdown/Obsidian使用。

2026-10-26 17:17:38 110

原创树莓派部署 Ollama：tmux + Docker 完整实操指南

注意：这个 session 里面正在运行的前台程序也会被结束。后续如果主要使用 Compose，推荐直接使用。的 session。

2026-08-24 15:35:20 193

原创 iOS 阴阳师账号在安卓设备使用教程，无需转区

本教程介绍如何将iOS阴阳师账号迁移到安卓设备使用，无需转区。主要步骤包括：1）使用MuMu6模拟器修改阴阳师包名并登录iOS账号；2）复制游戏数据到共享文件夹；3）安装官方安卓版并覆盖数据；4）通过ADB备份模拟器数据并恢复到安卓手机。注意魂玉仍需在iOS端充值，安卓端避免切换账号。操作需电脑、安卓手机及相关工具，存在一定风险，建议谨慎操作。

2026-06-22 23:46:09 1135 1

原创 Python 中 `init.py` 和导入子包的简单理解

本文解释了Python包导入机制。在src/__init__.py中使用from . import data会将子包挂载到主包下，使import src后可以直接访问src.data。若不写这些导入语句，仍可通过import src.nn直接导入子包。对于深层导入如from src.core import YAMLConfig，只要路径正确就能工作，但通常需要在子包的__init__.py中显式导出。总结来说，主包的__init__.py控制import src后的可用属性，子包的__init__.py管理

2026-04-19 21:33:58 41

原创 Python 中 `file`、`init` 这类写法总结

这篇文章详细介绍了Python中以双下划线开头和结尾的特殊名称（如__init__、__file__等）的特点和用法。主要内容包括：这些名称的常见叫法：双下划线名字、dunder名字、特殊属性/方法、魔术方法它们的本质是Python语言预留的接口，解释器会在特定时机自动识别和调用与普通变量的区别在于Python会特别处理这些名称，赋予它们固定含义常见的特殊名称分类：模块级属性：__file__、__name__、__doc__ 类中的特殊方法：__init__、__str__、__repr__、_

2026-04-19 21:22:24 162

原创模型代码入手教程

高效阅读深度学习项目代码的实用指南阅读顺序：先看README和配置，再读代码。按"运行->理解"的顺序，从README、requirements.txt到configs/目录，掌握项目结构和关键配置。核心入口：重点关注train.py和infer.py，理清模型构建、数据加载、训练循环等核心流程，不要过早陷入细节。分阶段复现：先确保环境正确，从小规模测试开始（推理->验证->小训练->完整训练），逐步验证每个环节。常见陷阱：特别注意配置继承、数据格式、预训

2026-04-15 20:11:04 305

原创 PyTorch 神经网络完整训练模板（每一行都写中文注释版）

这篇技术文章介绍了一个通用的PyTorch深度学习模板框架。文章首先强调了建立"主流程脑图"的重要性，该模板适用于图像分类、表格分类等基础任务。主要内容包括：1)设置随机种子保证结果可复现；2)自动检测并配置运行设备(GPU/CPU)；3)构建自定义数据集类；4)使用DataLoader进行批处理；5)定义简单的多层感知机模型结构；6)配置损失函数和优化器；7)实现训练循环逻辑。该模板特别适合深度学习初学者，提供了从数据准备到模型训练的标准流程，可以作为各类分类任务的基础开发框架。

2026-04-10 12:18:07 346

原创 PyTorch 神经网络高频 API 速查清单

本文总结了PyTorch深度学习中的核心操作，分为四部分：1)模型相关操作如实例化、训练/评估模式切换、参数管理；2)张量操作包括创建、形状变换、设备移动；3)自动求导机制如梯度计算、反向传播；4)常用损失函数如交叉熵和均方误差。每个操作都配有示例代码和典型应用场景，涵盖模型开发全流程，特别强调了容易混淆的概念如eval()与no_grad()的区别。这些操作构成了PyTorch深度学习的基础工具集。

2026-04-10 12:13:29 153

原创 PyTorch 神经网络代码模板分析

这篇文章总结了PyTorch神经网络开发的6个核心阶段和关键API用法。主要内容包括：神经网络开发的6个标准步骤：数据准备、模型定义、损失函数、优化器、训练循环、验证测试训练和推理两种模式的差异：训练模式(model.train())：更新权重，进行反向传播评估模式(model.eval())：不更新权重，用于验证/测试 7个关键API的详细解释： model.train()/eval()：切换训练/评估模式 torch.no_grad()：关闭梯度计算 optimizer.zero_grad()：

2026-04-10 12:05:11 311

原创树莓派Python环境配置与JupyterLab部署指南-持续更新

本文介绍了树莓派Python环境配置与JupyterLab部署方法。主要内容包括：1) 通过apt安装完整Python环境；2) 创建支持系统包复用的虚拟环境；3) 安装配置JupyterLab及相关数据分析库；4) 注册虚拟环境为Jupyter内核；5) 系统维护技巧与显示屏驱动安装。文中提供了详细的命令行操作步骤，并提示了环境命名唯一性、端口占用检查等重要注意事项，适合树莓派初学者快速搭建Python开发环境。

2026-01-20 17:09:28 462

原创 r9000k2021 限制CPU最大频率，以减少积热问题

目前B站上流行的AMD处理器优化方案多是建议将电源计划中的最大处理器状态设为99%。

2024-12-08 16:44:30 4629

原创 Springer旗下期刊参考文献格式管理-latex版

Springer的参考文献格式

2024-05-25 20:34:43 3992 4

原创 Windows10&低端显卡安装WSL和cuML库

windows系统安装cuml库

2024-04-19 21:24:47 2354 1

原创 Steam Deck 在Btrfs格式下调整swap空间大小，并配置ZRAM，实现Linus下的内存压缩

关于swap分页文件(虚拟缓存)的概念自己网上去找，简单说一下在内存不够使用的时候，作为内存暂存的地方，防止因为运行过大的游戏导致卡死。ZRAM则是内存压缩技术，这个的话在win系统下自动给配置好的。

2023-09-07 16:52:46 2791 1

原创【怪物猎人崛起】PC mod 转换 NS

MHR 16.0.0版本在最后生成re_chunk_00x.pak.patch_00y.pak的时候，x=0，y>=15。将生成的pak文件放在switch中的 External SD Card\atmosphere\contents\0100559011740000\romfs 这个目录下即可，没有的创建文件夹。将pak格式文件拖拽到REtool下面的extract-pak.bat上，等待一分钟解压出pak文件夹，其余操作同natives。这里我是从互联网找的教程总结出来的流程。就可以了，然后解压。

2023-06-18 17:53:26 8798

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