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RSS订阅原创 在遇见— 再遇见
榕城的初冬总是带着几分湿冷，雨雾迷蒙中那条老街仿佛隐匿了太多过往的秘密。我叫李然，站在这座城市的街角，仰望着斑驳的榕树，心中涌起层层涟漪。那树下曾有过我们的影子，曾有过青涩而热烈的誓言。 记忆的画卷缓缓展开，回到那些稚嫩的时光。初中时，我们同班而坐，彼此或许只是匆匆一瞥，却在不经意间留下了印记。高中的岁月里，我们隔着课桌和走廊的喧哗相视而笑，彼此之间没有过多言语，却总能在某个不经意的瞬间读懂对方的心意。那时的榕城，阳光洒满校园的每一个角落，我们的未来似乎也在那灿烂光影中熠熠生辉。
2025-03-17 21:58:24
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原创 2025年规划前景
SystemVerilog/UVM验证方法学、VCS/ModelSim仿真工具、脚本自动化（Python/TCL）。：Upwork（国际单）、电鸭社区（国内远程）、芯片外包公司（如硬禾学堂合作项目）。：参与GitHub上的FPGA开源项目（如RISC-V核实现、图像处理加速器）。：远程工作（接外包项目）+ 向邻近城市（如柳州/南宁的汽车电子企业）投递兼职。：通信（中国移动/电信区域中心）、汽车电子（上汽通用五菱配套厂商）。：按项目难度报价（例：UVM验证框架搭建：￥8k-15k/项目）。
2025-02-09 12:10:01
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原创 C++ 课程学习笔记：从对象生命周期看资源管理之道
本文通过解析C++课程中的对象生命周期管理理论，结合医学图像处理系统开发实践，提出基于RAII范式的新型资源管控模型。在DICOM三维重建系统中实现：① 构造/析构时序可视化监控 ② 移动语义优化的零拷贝流水线 ③ 智能指针驱动的线程安全架构。构造-析构对称性原理：每个new操作必须对应delete，该定律构成资源管理的基石。在课程中构建的"对象生命周期三维认知模型"（构造-生存期-析构），彻底改变了我的编程思维方式。侯捷老师的课程揭示：C++对象生命周期管理不仅是语法规则，更是构建可靠系统的元认知。
2025-02-07 17:44:23
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原创 2025总结反思
整体来看，当前财务状况较为稳健，但仍面临一定的财务压力，特别是在购房、购车及实现稳定收入方面。通过严格的预算管理、适当增加副业收入、提升个人技能等措施，可以有效应对未来的财务挑战。同时，在工作和生活选择方面，根据自己的职业规划和生活目标，做出适合的决策，保持灵活性和适应性，逐步实现理想的生活与事业发展。1. 严格预算管理与储蓄优化消费结构：在当前生活开支上，尽量控制不必要的开销，减少可选消费，以提高储蓄比例。比如可以重新评估每月3000元的日常开销，尝试通过降低固定消费或寻找替代品来降低支出。
2025-01-05 22:03:42
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原创 系统项目管理师----高级----前情调研
考后回顾：考试结束后，及时回顾自己在考试中的表现，记录下得失，以便为未来的学习和工作提供经验。反馈与交流：参与软考群的考后讨论，与其他考生交流考试心得，帮助自己和他人共同进步。
2024-08-17 19:06:46
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原创 git 个人常见错误备注
当你在 Git 中尝试推送更改时，如果远程仓库包含你本地没有的工作，Git 会拒绝你的推送，并显示类似“updates were rejected because the remote contains work that you do not have locally”的错误。要解决这个问题，你需要先将远程仓库的更改合并到你的本地仓库，然后再推送。解决冲突的关键在于手动检查和合并冲突的部分。这里假设你的远程分支名是 main，如果是其他分支名，比如 master，请替换为对应的分支名。
2024-06-28 17:51:06
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原创 退出感言：再见优快云，迎接新的起点
比如，GitHub上的开源项目、Stack Overflow上的技术问答，甚至一些技术论坛上的讨论，往往能吸引更多的关注和参与。通过与他们的交流，我学到了很多新的知识和技术，开阔了视野。记得第一次在优快云上发表文章时，我怀着无比激动的心情，期待能通过这种方式记录自己的学习过程，与广大技术社区分享知识，共同进步。然而，随着时间的推移，我逐渐发现，个人博客的影响力和实际效果并没有达到我预期的那样。希望在未来的道路上，我能继续保持这种学习和分享的热情，与更多的技术爱好者一起，共同探索未知的领域。
2024-06-16 09:30:46
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原创 最小二乘法算法（个人总结版）
最小二乘法（Least Squares Method）是一种通过最小化误差平方和来拟合数据的回归分析方法。它被广泛应用于线性回归、多元回归以及其他数据拟合问题中。以下是详细的教程，涵盖基本概念、数学推导、具体步骤和实现代码。
2024-06-03 22:20:35
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原创 排序算法教程（个人总结版）
9.1 排序算法的发展方向随着计算技术的发展，排序算法在实际应用中展现出越来越强的求解能力和广泛的应用前景。混合排序算法：将多种排序算法结合，发挥各算法优势，提高求解效果。智能自适应算法：引入智能自适应机制，根据问题特性动态调整参数，提高算法适应性和求解效果。并行计算：利用并行计算技术，加速排序算法的求解过程，提高计算效率。9.2 排序算法在大数据中的应用前景随着大数据技术的发展，排序算法在大数据处理中的应用前景广阔，未来可能更多地采用分布式排序算法和并行排序算法，提高排序效率和处理能力。
2024-06-02 13:36:02
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原创 启发式算法教程（个人总结版）
6.1 启发式算法的发展方向随着计算技术的发展，启发式算法在实际应用中展现出越来越强的求解能力和广泛的应用前景。混合启发式算法：将多种启发式算法结合，发挥各算法优势，提高求解效果。智能自适应算法：引入智能自适应机制，根据问题特性动态调整参数，提高算法适应性和求解效果。并行计算：利用并行计算技术，加速启发式算法的求解过程，提高计算效率。6.2 新兴启发式算法介绍新兴启发式算法在优化求解领域展现出新的潜力，如量子启发式算法和深度强化学习算法。量子启发式算法。
2024-06-02 12:57:00
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原创 霍夫曼树教程（个人总结版）
霍夫曼树作为一种高效的数据压缩算法，通过对字符频率的统计和树结构的构建，实现了数据的无损压缩。其在文件压缩、图像编码、通信传输和音频压缩等领域得到了广泛应用。然而，霍夫曼编码也存在一定的局限性，如需要先扫描整个数据集以确定频率，不适用于实时数据流的压缩。总的来说，霍夫曼树是一种简单高效的数据压缩方法，对于理解和应用数据压缩技术具有重要意义。
2024-06-01 17:19:54
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原创 B-TREE教程（个人总结版）
B-树是一种通用的自平衡树数据结构，保持排序数据并允许以对数时间复杂度进行搜索、顺序访问、插入和删除操作。B-树中的每个节点可以有多个关键字和子节点指针，使其非常适合存储在磁盘上的大块数据。每个节点最多有 2t−1 个关键字（即每个节点最多有 2t 个子节点）。每个节点（除根节点外）至少有 t−1 个关键字（即每个内部节点至少有 t 个子节点）。所有叶子节点都位于同一深度。节点的关键字按升序排列。节点的子节点之间按关键字分隔，确保二叉搜索树的性质。
2024-06-01 16:02:07
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原创 suffix-tree教程（个人总结）
后缀树是一种特殊的树结构，用于表示一个字符串的所有后缀。给定一个长度为 n 的字符串 S，其后缀树是一个有根的有向树，包含 n 个叶子节点，每个叶子节点对应 S 的一个后缀。每个内部节点（除根节点外）至少有两个孩子节点，每条边都标记有 S 的一个非空子串。同一节点的两条边所标记的子串不能以相同的字符开头。后缀树的关键属性是，从根到叶子的路径所连接的边标记拼接起来正好是 S 的一个后缀。
2024-05-31 22:59:17
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原创 预编码算法（个人总结）
预编码算法是无线通信系统中的关键技术，通过在发送端对信号进行处理，可以有效减少干扰，提高系统性能。预编码算法在5G、Wi-Fi、卫星通信等领域具有广泛的应用前景，同时，随着深度学习、大规模MIMO和物理层安全等技术的发展，预编码算法的研究将进一步推动无线通信技术的发展。CSI的准确性直接影响到预编码的效果。预编码是一种在发送端对信号进行线性变换的技术，以优化信号的空间分布，使得接收端能够更好地接收和解码信号。预编码算法，特别是基于矩阵分解的预编码算法，计算复杂度较高，限制了其在实际系统中的应用。
2024-05-31 21:38:22
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原创 柔性数组教程（个人总结）
在C99标准中，引入了柔性数组成员。柔性数组成员必须是结构体中的最后一个成员，并且数组的大小定义为空的方括号[]。// 定义带有柔性数组成员的结构体int length;// 数组长度// 柔性数组成员int n = 5;// 动态数组长度// 动态分配内存，包含结构体和柔性数组成员return 1;// 设置数组长度// 初始化柔性数组成员i < n;i++) {// 输出柔性数组成员i++) {// 释放内存free(fa);return 0;
2024-05-30 21:41:15
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原创 ACL查表详细教程：FPGA工程师视角
ACL是一组规则，用于控制对网络资源的访问权限。每条规则定义了特定条件下的允许或拒绝操作。例如，在文件系统中，ACL可以定义哪些用户或组可以读取、写入或执行特定文件或目录。在网络设备（如路由器、交换机）中，ACL用于控制数据包的转发和过滤，确保只有符合特定条件的数据包才能通过。
2024-05-29 23:14:47
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原创 GPT-4o：人工智能新纪元的开端
例如，对于一个学习编程的学生，GPT-4o可以根据学生的学习进度和兴趣，推荐适合的编程课程和练习题，并提供实时的代码解析和答疑服务，帮助学生更好地掌握编程技能。例如，GPT-4o可以分析当前的市场趋势和投资者的财务状况，推荐适合的股票、基金和其他投资产品，并提供实时的市场分析和风险评估报告，帮助投资者做出明智的投资决策。例如，对于一个怀疑有肺部疾病的病人，GPT-4o可以分析胸部X光片、病人的病史和实验室检测结果，提供详细的诊断报告，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。一个实际应用案例是智能剧本生成。
2024-05-29 21:50:49
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原创 随机森林算法教程（个人总结）
通过集成多个决策树，随机森林能够有效地减少过拟合，提高模型的准确性和稳定性。随机森林由多个决策树组成，每棵树在训练时都从原始数据集进行有放回的随机抽样（即Bootstrap抽样），并在每个节点分裂时随机选择部分特征进行最佳分裂。这种随机选择特征的方法可以减少特征之间的相关性，进一步增加模型的多样性，减少过拟合风险。通过本教程的详细介绍和代码示例，希望您对随机森林算法有了更深入的理解，并能够在实际项目中应用这些技术。对于类别分布不平衡的数据集，可以通过调整类权重或采用欠采样/过采样方法来改善模型性能。
2024-05-29 21:27:08
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原创 贪心算法教程（个人总结版）
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，期望通过局部最优选择达到全局最优解决方案的算法。贪心算法的应用广泛，包括图算法、动态规划、贪心选择、装载问题等。Dijkstra算法用于找到从单个源点到所有其他顶点的最短路径，每次选择当前已知最短路径的顶点，并更新其邻接顶点的距离。最小生成树问题是图论中的经典问题之一，常用的贪心算法有Prim算法和Kruskal算法。最短路径问题是图论中的另一个经典问题，Dijkstra算法是常用的贪心算法之一。
2024-05-29 20:57:37
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原创 哈希算法教程（个人总结版）
哈希算法（Hash Algorithm）是一种将任意长度的输入（也称为消息）转换为固定长度的输出（也称为哈希值、散列值、摘要）的算法。SHA-256（Secure Hash Algorithm 256-bit）是SHA-2（Secure Hash Algorithm 2）家族中的一种，广泛应用于安全性要求较高的场景，如区块链、数字签名等。散列函数用于哈希表（Hash Table）等数据结构中，将数据映射到固定大小的数组上，以实现高效的数据存储和检索。哈希算法可以用于数据库的索引，提高数据检索的效率。
2024-05-28 22:08:12
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原创 均值算法详细教程（个人总结版）
均值算法是数据分析中的基本工具，通过不同类型的均值算法，可以更准确地反映数据的集中趋势和特性。算术均值、几何均值、调和均值和加权均值各有优缺点，适用于不同的数据和应用场景。在实际应用中，选择合适的均值算法可以有效提高分析结果的准确性和可靠性。
2024-05-27 20:52:43
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原创 深入解读 ChatGPT 的基本原理（个人总结版）
在NLP领域，生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）等技术的出现，为语言生成带来了新的可能。然而，这些技术在语言生成的连贯性和一致性方面仍存在不足。随着Transformer架构的提出和应用，NLP技术迎来了新的突破。基于Transformer架构的生成预训练模型（GPT）逐渐成为NLP研究的热点，并在多项任务中取得了显著成果。ChatGPT，作为GPT家族中的一员，通过特定的对话数据训练，展现了出色的语言生成能力，为人机对话带来了全新的体验。
2024-05-27 20:33:21
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原创 Vivado 使用教程（个人总结）
Vivado 是一个功能强大的 FPGA 开发工具，提供了从设计输入到实现、验证、调试和下载的完整流程。本文详细介绍了 Vivado 的使用方法，包括项目创建、设计输入、约束文件、综合与实现、仿真、调试、下载配置、优化技巧等步骤。通过这些内容的学习和实践，可以有效提高 FPGA 设计的性能和可靠性。
2024-05-25 09:42:53
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原创 深度神经网络教程（个人总结版）
深度神经网络是现代机器学习和人工智能的核心技术，具有强大的学习和表达能力。本文详细介绍了深度神经网络的背景、基本原理、架构、训练方法、优化技巧、常见应用以及优劣势。通过这些内容的学习和实践，可以有效提高模型的性能和应用效果。
2024-05-25 08:55:45
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原创 近临算法（个人总结版）
近邻算法是一类基础且强大的分类和回归方法，广泛应用于图像识别、推荐系统等领域。本文详细介绍了k近邻算法（k-NN）、KD树（KD-Tree）、球树（Ball Tree）的基本原理、具体实现、优劣势及应用实例。通过这些算法的学习和应用，可以有效提高分类和回归任务的性能和精度。
2024-05-24 22:12:02
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原创 推荐算法教程（个人总结）
推荐算法是现代推荐系统的核心，通过分析用户行为和偏好，向用户推荐个性化的内容或产品。本文详细介绍了协同过滤、基于内容的推荐、矩阵分解和深度学习推荐模型的基本原理、具体实现、优劣势及应用实例。通过这些算法的学习和应用，可以有效提高推荐系统的性能和用户满意度。
2024-05-24 21:57:52
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原创 图搜索算法教程（个人总结版）
图搜索算法是解决图结构问题的重要工具，广泛应用于路径规划、网络分析、人工智能等领域。本文详细介绍了深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、Dijkstra算法、A*算法的基本原理、具体实现、优劣势及应用实例。通过这些算法的学习和应用，可以有效解决实际问题，并为进一步研究和应用提供基础。
2024-05-24 21:48:58
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原创 K-means聚类模型教程（个人总结版）
K-means聚类是一种简单高效的无监督学习算法，广泛应用于图像处理、市场营销、客户细分等领域。通过详细介绍K-means聚类的基本原理、具体实现步骤、算法优化方法和应用实例，希望能帮助读者更好地理解和应用这一重要的机器学习技术。在实际应用中，选择合适的簇数和初始化方法，并结合具体问题的需求进行调整和优化，将有助于获得更好的聚类效果。
2024-05-23 22:49:23
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原创 智能进化：让AI大模型变得更聪明的路径探索
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力。然而，它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。如何让大模型变得更聪明，是当前AI研究和应用的一个重要课题。本文将探讨如何通过探索和开发新的算法、确保高质量和多样性的训练数据、设计更高效的模型架构，来提升大模型的能力。在大模型的研发和应用过程中，探索和开发新的算法、确保高质量和多样性的训练数据、设计更高效的模型架构，是提升模型理解力、泛化能力和适应性的关键路径。
2024-05-23 22:27:13
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原创 开源与闭源：AI模型发展的双重路径之争
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI模型的应用已经渗透到各行各业，从医疗、金融到制造、教育，无不受到AI技术的深刻影响。在讨论一个AI模型“好不好”“有没有发展”时，绕不过“开源”和“闭源”两条发展路径。两者各有利弊，且分别代表了不同的技术哲学和商业模式。那么，究竟哪一种路径更有前景？本文将深入探讨开源与闭源AI模型的发展路径，分析它们的优势与挑战，并探讨未来的趋势。开源软件的理念最早可以追溯到20世纪80年代，当时自由软件基金会（FSF）和开放源代码促进会（OSI）等组织推动了开源运动。
2024-05-23 21:57:13
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原创 驱动未来：IT行业的现状与发展趋势
IT行业作为推动全球经济和社会发展的关键力量，正处于前所未有的发展阶段。随着云计算、大数据、人工智能、物联网、5G通信和区块链等技术的不断进步，IT行业将继续引领创新和变革。无论您是行业领袖、技术专家还是创新者，我们都期待与您共同探索IT行业的无限可能，共同迎接未来的挑战和机遇。通过不断创新和合作，我们有理由相信，IT行业将为全球经济和社会发展带来更多机遇和可能性。让我们携手共进，开创更加美好的未来！
2024-05-23 21:33:05
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原创 模拟退火算法教程（个人总结）
模拟退火算法是一种基于概率的全局优化算法，通过模拟物理退火过程中的降温策略，可以有效避免优化过程中的局部最优解问题。调参和迭代策略在实际应用中尤为重要，需要根据具体问题进行调整和优化。通过多次实验和经验总结，可以逐步提高算法的效率和效果。本文详细介绍了模拟退火算法的背景、基本原理、具体实现步骤、关键参数和调整策略，并通过旅行商问题的实例展示了其应用。在实际优化问题中，模拟退火算法是一种强大且灵活的工具，适用于解决各种复杂的组合优化问题。
2024-05-22 22:03:22
2323
原创 爬山算法教程（个人总结版）
爬山算法（Hill Climbing Algorithm）是一种用于解决优化问题的启发式搜索方法。它是一种局部搜索算法，通过不断尝试从当前解出发，在其邻域内寻找更优的解，直到无法找到更优解为止。该算法得名于其类似于登山的过程：从山脚出发，通过不断向高处前进，最终到达山顶（即局部最优解）。爬山算法在20世纪初被提出，是求解组合优化问题的重要方法，广泛应用于人工智能、运筹学、控制论和经济学等领域。爬山算法是一种简单且高效的局部搜索算法，适用于解决各种优化问题。
2024-05-21 22:33:38
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原创 线性回归模型教程（个人总结版）
线性回归的历史可以追溯到19世纪，由著名统计学家弗朗西斯·高尔顿和卡尔·皮尔逊发展和推广。它是最简单、最基本的回归分析方法，用于探索和量化两个或多个变量之间的线性关系。通过本教程，你学习了如何准备数据、建立线性回归模型、评估模型性能以及解释模型结果。线性回归作为一个简单而有效的工具，广泛应用于各种预测和分析任务。它的优势在于易于理解和实现，同时具备较强的解释能力。掌握线性回归将大大提升你的数据分析能力，为你在实际应用中提供有力的支持。
2024-05-20 20:59:12
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原创 Draw.io 使用详细教程
Draw.io 支持导入自定义形状。你可以从“更多形状”（More Shapes）面板中添加所需的形状。打开“更多形状”（More Shapes）面板。浏览并选择需要的自定义形状库。点击“应用”（Apply）将其添加到工具栏。
2024-05-20 20:39:44
7987
原创 Sublime Text 基础教程（个人总结）
菜单栏：包含文件、编辑、查找、查看、工具、项目、首选项等菜单。侧边栏：显示打开的文件和项目目录。可以通过View->Side Bar->显示或隐藏。编辑区：主工作区，用于编写和查看代码。状态栏：显示当前文件的编码、行列位置等信息。自定义语法高亮可以帮助你更好地阅读和编写代码。你可以通过编写文件来自定义语法。示例：创建一个简单的自定义语法高亮文件。在目录下创建一个名为的文件。
2024-05-18 14:31:26
9894
原创 Verilog 进阶教程（个人总结）
Verilog 是一种广泛用于数字电路设计和验证的硬件描述语言。本教程将介绍 Verilog 的一些进阶主题，包括跨 Die、跨时钟域、双口 RAM、FIFO、仲裁和资源争用，以及一些常用技巧和区别。每个部分都将包括其作用、具体实例和操作步骤，并讨论常见的 FPGA 问题及解决方法。
2024-05-18 14:01:36
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原创 AI 作画入门教程（个人总结）
收集数据集收集并整理用于训练模型的数据集，确保数据集的多样性和质量。预处理数据对数据集进行预处理，如裁剪、缩放和标准化。训练模型使用 Runway ML 或其他深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）训练自定义模型。调优模型调整超参数，如学习率、批量大小等，以优化模型性能。收集一组风景图片，创建数据集。在 Runway ML 中选择 “训练新模型”。上传数据集，选择适当的预处理选项。开始训练，定期调整超参数以优化生成效果。
2024-05-18 13:30:06
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原创 Visual Studio 一条龙详细教程（个人总结版）
Visual Studio 支持通过扩展来增强功能，满足不同开发需求。代码片段（Code Snippets）是预定义的代码模板，可以通过快捷键快速插入到代码中。Visual Studio 提供了丰富的内置代码片段，你也可以创建和导入自定义代码片段。创建一个 XML 文件，并使用标签定义代码片段的内容。例如，创建一个自定义代码片段[CDATA[]]>
2024-05-18 09:34:54
24773
原创 R-Tree算法教程（个人总结版）
R-Tree是一种平衡树，专门用于高效处理空间数据。它们在涉及空间对象的查询中（如搜索给定区域内的所有对象）特别有用。R-Tree中的每个节点表示一个矩形（边界框），该矩形最小化地包含其子节点。R-Tree的关键思想是使用最小边界矩形（MBR）来组织数据，这样可以有效地进行区域查询和邻近查询。
2024-05-18 08:43:10
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