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RSS订阅原创 移远通信（桂林）26校招-助理AI算法工程师-面试纪录
答：大概回答了一下实习做的基于sam+clip+milvus实现oneshot的目标检测算法。然后对于实时监测帧处理流程问题，我提出了加入帧队列和异步来优化时间。
2025-11-29 00:10:47
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原创 多益网络26校招-算法工程师笔试题（选择题，解答题，编程题）记录
摘要：该考试包含选择题和解答题，主要考察机器学习、深度学习和网络技术相关知识。解答题涉及F1分数计算、凸优化应用、DNS负载均衡原理、Seq2Seq模型结构、SVM非线性分类、样本不均衡处理方法等技术要点。编程题要求实现IP地址过滤功能，给定N个IP段格式为("192.168.0.1","192.168.255.255")，需要设计算法过滤不属于公司范围的IP地址（如192.102.1.1）。整体考查内容涵盖机器学习基础理论、网络技术和实际编程能力。
2025-11-26 18:09:33
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原创 fairseq安装【已解决】
该摘要介绍了fairseq工具包的更新版本0.12.3的下载方式，由One-sixth维护。主要内容包括： 下载地址为GitHub仓库：https://github.com/One-sixth/fairseq.git 安装步骤： 克隆仓库后进入目录 执行命令"pip install --editable ./"进行安装 强调这是修改版0.12.3而非官方0.12.2版本 摘要简洁明了，仅150字，突出关键操作步骤和版本差异
2025-10-10 20:24:21
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原创 Pycharm开启debug调试的时候，直接报错：can‘t open file ‘C:\\Program‘: [Errno 2] No such file or directory
摘要：Flask项目调试时遇到"can't open file"报错，查询发现与PyCharm安装路径有关。实际解决方法是关闭debug模式，将app.run()中的debug=True改为False即可。该问题原因尚不明确，仅作经验记录。
2025-09-03 14:26:36
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原创 【已解决】LM studio部署qwen2.5-vl-3b-instruct输出全是“GG”
摘要：用户在LMstudio部署qwen2.5-vl-3b-instruct多模态模型时遇到输出异常（仅返回大写"G"），可能由量化转换问题导致。类似问题曾在使用vllm部署小模型时出现，通过更换模型仓库解决。排除llama.cpp问题后，建议尝试下载其他仓库模型或等待官方补丁更新。该问题与AMD8060s工作站配置无关，主要怀疑量化版本Q4_K_M的格式转换存在缺陷。
2025-08-29 10:41:57
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原创 langchain+tavily+flask实现智能联网问答系统
本文介绍了一个全栈智能聊天系统的实现方案，采用分层架构设计，包含前端交互、后端API和工具层。后端使用Flask框架，通过配置层管理模型参数，工具层构建LLM模型和Agent决策逻辑，支持本地和第三方模型调用。前端采用经典聊天布局，实现主题切换、消息渲染和打字机效果等功能。系统采用模块化设计，各层可独立开发，通过API交互协作，为用户提供流畅的智能对话体验。项目完整展示了从架构设计到功能实现的开发流程，为构建AI应用提供了实用参考。
2025-08-26 22:59:33
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原创 Lang Chain + kimi + tavily实现联网智能体（agent）
本文介绍了一个基于LangChain的智能问答系统开发方案，通过整合Kimi大模型和Tavily搜索引擎，解决了大模型知识过时的问题。系统能自动判断是否需要搜索实时信息，并通过Kimi整理回答。文章详细说明了工具选型思路（LangChain作为"胶水"、Kimi作为"大脑"、Tavily作为"信息手"）、环境搭建步骤、API密钥配置以及核心功能实现代码。该系统特点是无需复杂架构，几行代码即可实现"会查资料"的智能问答功能，适合快
2025-08-25 14:32:52
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原创 Linux安装ollama（四种方法）
总结如下，要是网络环境好的话，直接通过官方的直装命令很快就下载下来了，因为文件真的不算大，就一个G多一些。如果网络不好的话可以试试换源，或者是和我最后的方法一样先下载到自己的电脑然后在上传到服务器上。
2025-07-25 11:48:07
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原创 力扣71题：简化路径灵神题解的个人理解
那么当s不属于'..'元素时，我们进行入栈（append）操作。这样既不打乱顺序，又能够去除列表中的'..'。考虑到'..' 也不符合题意，并且这时候在划分好的列表里面除了划分好的文件名，还存在'..'。首先是在开头加入'/'，然后使用join来对栈内的元素进行合并就得到了最终返回的结果。如果当前的s是空元素或者是'.'，那么我们就先跳过该元素接着往下走。因为路径的文件名不可能是空的，并且题目要求 不能出现'.'）：我们就弹出（pop）来进行返回上一级目录的操作。最后一个目录名（如果存在）
2025-07-03 12:36:26
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原创 yolov8实现行人跌倒检测web
用flask编写网页，实现图片上传进行检测和调用电脑摄像头进行实时检测，但调用摄像头检测存在问题，会出现进程冲突的情况，导致视频采集不是很流畅。yolo_flask/ # 项目根目录├── static/ # Flask 静态资源│ ├── css/ # 样式文件│ │ └── style.css # 网页样式表。
2025-04-24 20:45:39
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原创 Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support. If you are on Ubuntu or Debian, install
后面去查了，说是安装拓展库就好了。装好以后为问题成功解决。
2025-04-11 17:37:53
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原创 数据结构篇（python）：栈Stack
栈（Stack）是一种后进先出（LIFO，Last In First Out）的线性数据结构。它类似于一个容器，只能在一端（称为栈顶）进行插入和删除操作。栈的基本操作包括压栈（将元素添加到栈顶）和弹栈（从栈顶移除元素）。在Python中，可以使用列表（list）来实现栈的基本功能。列表提供了append方法用于压栈，pop方法用于弹栈。
2025-01-17 01:36:06
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原创 数据结构篇（python）：列表list
在数据结构中，列表（List）是一种线性数据结构，用于存储一系列的元素。列表可以存储任意类型的元素，如整数、浮点数、字符串、对象等。列表中的元素是有序的，每个元素都有一个索引，索引从0开始，用于标识元素在列表中的位置。：列表中的元素是有序的，每个元素都有一个固定的索引位置。例如，列表[1, 2, 3]中，1的索引是0，2的索引是1，3的索引是2。：列表的大小是动态的，可以随时添加或删除元素。例如，可以使用append方法添加元素，使用pop方法删除元素。
2025-01-17 01:20:29
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原创 哈夫曼树以及哈夫曼编码
哈夫曼编码：哈夫曼编码可以很有效的压缩数据：通常可以节省 20%~90%的空间，具体压缩率依赖于数据的特性。我们将待压缩数据看做字符序列。根据每个字符的出现频率，哈夫曼算法构造出字符的最优二进制表示。Huffman编码是依靠Huffman树来实现的，Huffman树是带全路径长度最小的二叉树。Huffman编码以根节点到叶子节点的路径来编码，左为0，右为1。（1）生成哈夫曼树：根据给定的字符及其频率，构建哈夫曼树。使用优先队列（如最小堆）来选择最小频率的节点进行合并，直到所有节点合并为一棵树。
2024-11-29 10:12:22
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原创 Streamlit 框架初学：简单的目标识别
首先，加载一个预训练的Haar特征级联分类器（专门用于识别人脸特征的机器学习模型）然后，使用detectMultiScale 方法在灰度图像中寻找可能的人脸区域，这个方法会返回一个包含人脸位置和大小的列表。对于列表中的每一个人脸，代码都会在原始的彩色图像上绘制一个红色的矩形框来标记人脸的位置。：st.file_uploader 函数的第一个参数是上传按钮旁边的文本，第二个参数type用来指定可以接受的文件类型，这里是PNG、JPG和JPEG格式的图片。将原始的BGR图像转换为灰度图并显示。
2024-11-26 21:46:12
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原创 爬虫初试：获取中央气象台北京地区天气数据
然后得到数据在weatherWrap这个类名下，大部分所需要的数据都包含在里边了，比如这样，13°的时候后缀是15，1°的时候就是4。但是发现不能够获取到最低温度，得到的都是“N/A”还有最高温最低温：tem tmp_lte_xxx。然后点击箭头所指的地方，选取页面元素查看。
2024-11-22 11:50:40
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原创 朴素贝叶斯
根据已经发生的事件来分析得到的概率。以 𝑃(𝑌|𝑋) 代表假设 𝑋 成立的 情下观察到 𝑌 数据的概率，因为它反映了在看到训练数据 𝑋 后 𝑌 成立的可能性。根据以往经验和分析得到的概率。我们用𝑃(𝑌)来代表在没有训练数据前假设𝑌拥有的初始概率。
2024-11-22 00:00:00
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原创 运行YOLOV8时碰到：RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current proce
通常发生在使用多进程模块（如Python的 multiprocessing ）时，尤其是在Windows系统上，因为Windows没有Unix-like系统上的 fork 系统调用，而是使用 spawn 来创建新进程。如果是，那么在这个块中启动多进程代码。通过将多进程代码放在 if __name__ == '__main__': 块中，可以确保只有当模块作为主程序运行时，这些代码才会被执行，从而避免无限递归创建子进程。完整报错如上所示，查阅了一番资料还有ai以后。得到问题所在和解决方案。
2024-11-21 16:35:53
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原创 【无标题】yolov8训练遇到ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
可能是因为xml转yolo要求的txt代码生成的文件保存的路径不完整，生成的mydata下的三个txt里面的文件路径不完整。注：一定要把路径和类别改成自己的，这里我的类别是fall。总结：涉及到路径引用，最好都要绝对路径，尽量避免相对路径。运行训练指令的时候出现找不到图像文件的报错。修改代码后生成完整路径。
2024-11-20 21:53:39
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空空如也
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