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RSS订阅原创 基于C++ 实现一个庆祝国庆节的小程序（含实现代码）
通过这些扩展，你的国庆主题应用程序可以变得更加丰富和互动。你可以根据自己的需求和兴趣，逐步实现这些功能。
2024-09-24 22:41:56
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原创 机器学习与深度学习之间的区别
机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个子领域，致力于让计算机通过经验自动改进性能。机器学习算法通过分析数据，识别模式，从而进行预测或决策，而无需显式编程。深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习的一个特定方法，使用多层（深层）神经网络来进行特征学习和表示。其灵感来源于人脑的结构和功能，特别是神经元的连接方式。机器学习和深度学习在很多方面互为补充，选择适合的技术通常依赖于具体的任务、数据量、可用资源以及预期的结果。
2024-09-19 21:43:54
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原创 图像生成大模型imagen
这些步骤可以帮助你开始使用图像生成模型。具体的实现和细节可能会根据模型和库的不同而有所变化。选择合适的模型，并根据需求进行调整和使用。
2024-09-19 21:41:45
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原创 基于Python实现一个浪漫烟花秀
为了实现一个类似烟花秀的效果，我们可以通过复杂的粒子系统来模拟烟花的升起、绽放和下落效果。以下是一个示例，旨在创建更为动态和逼真的烟花秀效果。
2024-09-19 21:38:45
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原创 如何使用C++实现一个功能丰富的计算器
通过这些功能的实现，你可以创建一个功能强大且用户友好的计算器应用。可以根据需要进一步扩展功能，例如支持更多数学函数、增加对复数的支持、优化性能等。同时，优化用户界面和确保代码质量也是提升用户体验的重要方面。
2024-09-11 08:35:54
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原创 推荐练习键盘盲打的网站
这是一个专业的在线打字练习平台，提供科学合理的课程设置和个性化学习计划，适合各个水平的用户。它还提供实时反馈和数据分析，帮助你提升打字速度和准确度。：提供了丰富的盲打课程和科学的打字课程设计，还有诗词歌赋、经典名著等多样化的练习内容，让学习打字的同时也能收获知识。：这是一个免费在线打字练习平台，提供有趣的游戏互动体验和科学的课程设计，帮助你轻松掌握打字技巧。：这个网站提供了专业的盲打指法教学和循序渐进的学习路径，适合初学者系统性地提高打字技能。：这个网站提供了基础的打字练习，适合初学者从零开始学习打字。
2024-09-08 08:03:00
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原创 如何快速练习键盘盲打
下载并使用专门的打字软件，如金山打字通、Mavis Beacon Teaches Typing等，它们通常有分步骤的教程和练习。：有许多在线的打字练习网站，如Typing.com、10FastFingers等，它们提供了不同难度的练习和测试。：先从学习手指放在键盘上的“家位”开始，通常是左手的ASDF和右手的JKL;：有些打字游戏可以增加学习的趣味性，比如TypeRacer，它可以让你在赛车游戏中练习打字。：开始时可以练习单个字母，然后是单词，接着是句子和段落。：定期进行盲打测试，以监控你的进步。
2024-09-08 08:02:14
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原创 使用 PyTorch 实现简单 Transformer 模型的示例（含代码）
使用 PyTorch 实现简单 Transformer 模型的示例。这个实现包括了模型的构建以及如何使用它进行前向传播。为了简化，我们将使用 PyTorch 自带的模块来构建 Transformer 模型，而不是从头实现每个组件。
2024-09-06 07:53:08
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原创 使用C++实现Json文件的读写操作实例（含代码）
在C++中，处理JSON文件通常需要使用第三方库，因为C++标准库本身并不直接支持JSON格式。一个非常流行的C++ JSON库是。它易于使用，文档齐全，并且功能强大。下面是一个简单的示例，展示如何使用nlohmann/json库来读取和写入JSON文件。
2024-09-05 22:47:53
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原创 解耦注意力机制与普通自注意力机制的区别
普通自注意力（vanilla self-attention）和解耦注意力（decoupled attention）机制的详细解释：基本概念：普通自注意力机制是Transformer模型中的核心组件，用于处理序列数据。在每个输入位置，模型会计算该位置对其他所有位置的注意力得分，并基于这些得分加权组合信息。这种机制能够捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。具体步骤：优点：缺点：基本概念：解耦注意力机制是一种改进的自注意力机制，旨在克服普通自注意力中的一些问题，尤其是在处理复杂场景时。解耦注意力通过分离不同的注意
2024-09-05 07:55:37
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原创 地平线Sparse4D论文解析（含论文原文）
在时序多视角感知研究领域，基于稀疏的算法取得了显著进展 ，其感知性能已达到与基于密集 BEV 的算法相当的水平，同时提供了几个优势：1) 自由视角转换。这些稀疏方法无需将图像空间转换为 3D 向量空间。2) 检测头的计算负载恒定，与感知距离和图像分辨率无关。3) 更容易通过端到端的方式实现下游任务的集成。在本文研究中，我们选择了基于稀疏的算法 Sparse4Dv2 作为我们改进的基准。该算法的整体结构如图 1 所示。
2024-09-04 22:55:04
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原创 notepad++软件介绍（含安装包）
Notepad++ 支持多种编程语言，包括 Python、JavaScript、HTML、CSS、C++、Java 等。：Notepad++ 拥有一个强大的插件系统，可以通过插件扩展功能。总的来说，Notepad++ 是一个非常灵活和功能丰富的文本编辑器，适合程序员和需要进行文本处理的用户使用。：Notepad++ 提供了高级的查找和替换功能，支持正则表达式，可以在整个文件或多个文件中进行操作。：可以折叠或展开代码块，使得长代码文件的阅读和编辑更加方便。
2024-09-03 22:54:42
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原创 实现一个简单的车贷计算小程序（含代码）
提前还款通常会影响到剩余本金和利息。我们需要计算在提前还款后剩余的贷款余额以及新的每月还款金额。：变动利率通常意味着在贷款期间利率会发生变化。我们需要处理利率变化，并在每个利率变动点计算新的还款金额。
2024-09-03 22:34:54
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原创 基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）
通过上述详细步骤，我们对一个训练好的CNN模型进行了PTQ。详细步骤包括从模型中收集统计信息、选择和计算量化参数、应用量化到权重和激活、进行模型校准以及最终的模型验证和评估。每个步骤涉及具体的计算和调整，以确保量化过程中的模型性能尽可能接近原始浮点模型。
2024-09-02 10:52:12
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原创 编写一个自动发送每日电子邮件报告的 Python 脚本
在定时任务生效之前，建议手动运行脚本以确保一切正常。确保你的邮件服务器设置正确，并检查可能的错误消息。库（也是 Python 标准库的一部分）用于构建邮件内容。如果需要从文件中读取报告，你可能还需要。希望这能帮助你成功设置自动发送每日电子邮件报告的脚本！如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请告诉我。你可以使用操作系统的定时任务工具来定期运行这个脚本。添加一个新的条目来每天运行脚本。库（Python 标准库中包含）用于发送电子邮件，是 Python 解释器的位置，以下是一个简单的示例脚本使用。
2024-09-01 11:28:29
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原创 本地搭建和运行Whisper语音识别模型小记
搭建本地的Whisper语音识别模型可以是一个非常有用的项目，尤其是在需要离线处理语音数据的情况下。Whisper是OpenAI开发的一个开源语音识别模型，支持多语言和高效的转录能力。
2024-08-31 17:58:49
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原创 docker网络模型深度解析
Docker网络模型是Docker容器架构的重要组成部分，它允许容器之间以及容器与外部网络之间进行通信。Docker提供了几种不同的网络驱动程序，每种驱动程序都有其特定的应用场景和配置方式。以下是对Docker网络模型的深度解析，包括网络驱动程序的详细说明、网络配置的实现原理以及常见的使用场景。
2024-08-31 17:57:05
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原创 在类Unix操作系统（如Linux）上运行Windows应用程序方法小记
Wine 是一个强大的工具，可以让你在 Linux 系统上运行许多 Windows 应用程序。通过安装、配置和使用 Wine，你可以访问 Windows 软件的广泛功能和应用。尽管 Wine 能够提供相当好的兼容性，但某些复杂或高度集成的应用程序可能仍会遇到问题。在这种情况下，查阅 Wine 的应用程序数据库或社区支持可能会有所帮助。
2024-08-30 07:34:21
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原创 Ubuntu 24.04上安装网易邮箱大师
在Ubuntu 24.04上安装网易邮箱大师通常涉及使用 Wine 来运行 Windows 版本的程序。按照上述步骤，你可以成功安装和运行网易邮箱大师。如果遇到兼容性问题，可以尝试使用 Wine 的不同版本或查阅相关社区的支持文档。
2024-08-30 07:31:48
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原创 如何克服编程学习中的挫折感的？
学习编程是一个持续的过程，需要时间和努力。面对挫折时，保持积极的心态，采取有效的学习策略，利用各种资源，克服困难，就能不断进步。记住，成功往往来自于坚持和不断努力。
2024-08-29 22:21:16
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原创 酒店管理系统小程序（包含源码C++实现）
本文实现一个酒店管理系统小程序，涉及多个方面，包括用户接口、房间管理、预订系统、用户管理等。为了保持示例的简洁性，下面的实现将包括一个简单的控制台程序，演示基本的酒店管理功能。
2024-08-29 06:57:10
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原创 C++实现简易俄罗斯方块小游戏
实现一个简易的俄罗斯方块（Tetris）游戏涉及多个方面，包括图形显示、游戏逻辑、用户输入等。下面是一个简化版本的俄罗斯方块游戏的实现步骤和代码示例。这个实现会使用 C++ 和一个简单的图形库——如 SFML（Simple and Fast Multimedia Library），这是一个非常适合游戏开发的跨平台图形库。
2024-08-29 06:50:35
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原创 线性二次调节器（LQR）和模型预测控制（MPC）算法对比介绍
LQR 是一种经典的控制策略，用于设计线性系统的最优反馈控制器。其目标是通过最小化一个二次型成本函数来实现系统的最佳控制。MPC 是一种基于优化的控制策略，通过解决一个有限时域的优化问题来确定控制输入。MPC 能够处理系统约束和多目标优化问题。LQR优点: 理论成熟，易于实现；实时性能好。缺点: 适用于线性系统；不能处理系统约束。MPC优点: 处理线性和非线性系统；可以处理系统约束。缺点: 计算开销大；对模型准确性要求高。这两种控制算法各有优缺点，选择哪种算法取决于具体的应用场景和系统要求。
2024-08-28 23:02:49
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原创 从零开始实现一个简单的 Git 操作实例
本文通过创建一个简化版的版本控制系统，展示 Git 的核心操作，如初始化仓库、提交更改、查看历史记录等。为了更好地理解这些操作，我们会结合图示来说明。
2024-08-28 22:55:09
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原创 C++常见的十种常见排序算法汇总
C++ 实现的十大常见排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序和桶排序。每种排序算法都有其特点和适用场景。
2024-08-28 22:45:05
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原创 window 安装 anaconda教程（含安装包）
请注意，具体的安装步骤可能会根据Anaconda的版本和Windows系统的版本有所不同。如果在安装过程中遇到问题，可以参考官方文档或搜索相关教程。
2024-08-27 22:54:59
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原创 利用命令模式实现一个手游后端架构的方法总结
命令模式（Command Pattern）是一种行为设计模式，它将请求或操作封装为一个对象。这种模式允许用户使用不同的请求、队列或日志请求来参数化其他对象，并且支持可撤销的操作。在手游后端架构中，命令模式可以用于实现以下方面：请求的封装与调度：解耦发送者和接收者：支持撤销操作：支持日志记录和事务管理：支持异步执行：定义命令接口：实现具体命令：创建请求者（Invoker）：创建调用者（Client）：实现接收者（Receiver）：使用命令队列：应用到手游后端架构在手游后端架构中，你可以使用命令模式来处理
2024-08-26 21:56:07
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原创 在 macOS 上升级 Ruby 版本的几种方法
升级 Ruby 版本后，你可能需要更新你的项目或系统环境变量，以确保使用的是新版本的 Ruby。例如，在使用 RVM 或 rbenv 时，你可能需要将新版本的 Ruby 设置为默认版本。
2024-08-26 21:49:32
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原创 YoloV5学习小记
是一种流行的目标检测模型，它是在 YOLO（You Only Look Once）系列模型的基础上发展而来的。YOLOv5 是 YOLO 系列目标检测模型中的一个重要版本，它在 YOLOv4 的基础上进行了优化和改进。通过深入理解 YOLOv5 的 Backbone、Neck 和 Head 部分，以及其特性和改进，可以更好地应用和扩展 YOLOv5 模型。以下分析以 YOLOv5 的常见版本为例。YOLOv5 的 Head 部分负责生成最终的预测结果，包括目标的位置、类别和置信度。YOLOv5 使用了。
2024-08-25 15:15:13
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原创 AI编程工具简介
如DeepCode、Ponicode、Snyk、Testim、Applitools、Mabl、Codacy、SonarQube、Refactor.ai等，它们分别专注于代码分析、单元测试生成、安全漏洞检测、自动化测试、代码质量管理等。：专注于从设计到代码的转换，能够将设计文件转换为HTML/CSS代码，支持响应式设计，桥接设计和开发的差距。：Replit旗下的AI编码助手，提供实时代码补全，与Replit在线代码编辑器集成，简化开发流程。
2024-08-25 07:13:20
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原创 视觉感知OCC学习路线
学习占用网格的方法需要一个系统化的学习计划，从基础知识入手，逐步深入占用网格相关的技术。结合理论学习与实践操作，通过阅读论文、实现代码、参与社区讨论和实际项目应用，逐步提升自己的技能和知识水平。了解最新的研究动态和技术进展，有助于在这个快速发展的领域中保持竞争力。
2024-08-25 07:05:42
1126
原创 视觉感知BEV算法学习路线
学习视觉感知 BEV 算法需要一个系统的学习计划，从基础知识入手，逐步深入 BEV 相关技术。结合理论学习与实践操作，通过阅读论文、实现代码、参加社区讨论等方式，不断提高自己的技能和知识水平。
2024-08-25 06:59:48
1089
基于Python实现一个庆祝国庆的小程序
2024-09-24
基于C++实现一个庆祝国庆的小程序
2024-09-24
基于Python实现一个庆祝国庆节的小程序
2024-09-13
一个简单的Python小程序来庆祝中秋节
2024-09-13
使用后C++实现一个功能丰富的计算器
2024-09-11
基于C++实现一个房贷计算小程序
2024-09-06
基于pytorch实现transformer的实例
2024-09-06
C++ json库 （nlohmann/json）https://github.com/nlohmann/json
2024-09-05
地平线开源的的Sparse4D V3 论文原文（免费下载）
2024-09-04
面试时自我介绍最强参考卷12页（含中英文）.pdf
2024-09-04
C++ 实现的十大常见排序算法
2024-08-28
AutoCAD软件 尺寸标注教程
2024-08-24
空空如也
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