我要做妈妈啦

最新推荐文章于 2025-12-01 11:06:01 发布
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#金融

今天是怀孕的第172天，还有108天就可以看见我小宝宝了。心里面好开心！

 

最近上班总是没有心思，全球金融危机中，即使是500强企业也受到冲击，特别是外企，业绩下滑，没什么项目做。现在每天自己学习些新东西，偶尔开开会，闲下来就在网上翻怀孕网站，补习孕期知识和育儿知识。这里推荐下西祠的大肚皮乐园，南京本地论坛，很多孕妈妈在上面交流分享经验。从乐园里发掘了不少有用的东西，很多都是孕妈妈们的心得体验，读后觉得很受用。当你有疑惑时，发在论坛上，你会发现会有同样情况的，立马上心理负担会少了很多，论坛上准妈妈们互相帮助，互相鼓励，感觉像家一样温暖。

 

除了在网上学习，还买了几本育儿书籍。每天晚上睡觉前翻翻。生孩子可真是件浩大的工程，每个阶段都会有不同的情况。想想做妈妈可真是不容易。但是也不必特别担心，生儿育女本就是再自然不过的事情，放松心态，好好享受这个过程吧。

 

明天就去鼓楼医院建大卡啦，小宝宝很活泼，经常在肚子里踢我呢

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我是个妈妈，我需要铂金包读后感
读后感 读书笔记
08-02 1534
我是个妈妈，我需要铂金包读后感 作者：薇妮斯蒂·马丁 每个城市都有一个“上东区”，那是精英阶层居住、社交和购物的专属社区。当耶鲁人类学博士薇妮斯蒂·马丁和丈夫一起带着孩子搬到上东区时，她对那里的生存规则还一无所知。从物色公寓、购买学区房、给孩子申请私立校开始，她打响了一场艰苦卓绝的“战争”，其紧张激烈程度绝不亚于竞选美国总统。这场“战争”持续了六年，为了让孩子迅速实现阶层跃迁，她又排除万...
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DiDi_Tech的博客
06-20 5507
桔妹导读：在这个特别的日子，回顾过往，成长总是离不开父亲的守护。正如全新自动驾驶硬件平台——滴滴双子星的诞生（点击此处了解滴滴双子星），倾注了所有参与者的努力。今天接受采访的主人公们，在其...
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Zero
08-17 2万+
第一篇：勿忘初心，继续coding 第二篇：编程路上，送给处于迷茫中的你和自己 第三篇：编程路上，对于迷失者的一些小小建议 第四篇：如果不从事编程，我可以做什么？ 在校期间踏入工作的不到五年时间里，曾多次问自己，如果有一天我不做开发了，我能做什么？相信这个问题，一直困扰着很多人。一入码海深似海，从此天涯是路人。想起在校期间，一次和学委出去吃饭，她问了我一句，如果毕业后你不做软件，你会去做什么？当时不
从开始到微信/字节/快手/百度Offer ---- 我的大学后端开发学习之路（一） 我的大学生活
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12-19 7171
从开始到微信/字节/快手/百度Offer ---- 我的大学后端开发学习之路 全系列总结博客
“镜中我效应”
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“镜中我效应”，是1902年由美国社会学家查尔斯·霍顿·库利提出的，这个理论认为：“一个人的自我观念是在与其他人的交往中形成的，一个人对自己的认识是其他人对于自己看法的反映，他所具有的这种自我感觉，是由别人的思想、别人对于自己的态度所决定的。”  在《人类本性与社会秩序》一书中，库利做了一个形象的比喻： “每个人都是另一个人的一面镜子，反映着另一个过路者。”所以，这个理论又被称作“镜中我效应”...
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我帮妈妈做家务.doc
09-19
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银行卡识别技术，开启金融便捷新时代
最新发布
weixin_61746435的博客
12-01 256
在这个阶段，计算机会对图像进行一系列的处理操作，比如去除图像中的噪点，这些噪点可能是由于拍摄时光线不稳定、手机摄像头质量等因素产生的，它们会干扰后续的识别过程；简单来说，卷积神经网络就像是一个拥有众多 “探测器” 的智能系统，它能够对银行卡图片中的各个区域进行细致的扫描，提取出如银行卡号数字的形状、大小、位置，以及有效期、发卡行名称等文字信息的特征。最后是识别阶段，基于提取到的特征，模型会在其内部的知识库中进行匹配和判断，这个知识库是在训练过程中建立起来的，包含了各种可能出现的银行卡信息特征模式。
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金融数据密码机、服务器密码机、签名验签服务器及时间戳服务器这几种常见的密码设备，从。接下来，我们深入到技术细节，从初始化、密码运算到设备自检等多个维度进行对比。两大方面，进行详细的对比。
隐语——数据要素流通技术MOOC三期 课程笔记——金融风控联合建模实验（基于Secret Note平台）
明月朗，潇水寒
12-01 453
本文介绍基于Secret Note平台的金融风控联合建模实验。实验采用多方安全计算技术，在保护数据隐私的前提下，整合银行信贷数据与支付平台行为数据，通过逻辑回归模型预测农村信贷风险。实验流程包括数据准备、特征工程（One-Hot编码与标准化）、模型训练与评估，最终获得0.62的ROCAUC评分。结果表明，该方法既能保障数据安全，又能有效提升风控能力，为农村普惠金融发展提供技术支持。实验验证了多方安全计算技术在敏感数据协作中的实用价值。
我想要做一个小红书爆款图文生成的模型
10-04
<think>我们正在创建一个专门用于生成小红书爆款图文的AI模型。根据引用内容，我们需要结合创意、热门趋势、幽默元素和独特排版设计。以下是从零开始的详细步骤： ### 一、需求分析与目标设定 1. **功能定义**（参考引用[1][5]）： - 输入：热点话题关键词/原始文案/图片素材 - 输出： - 三个版本的文案（保守/优化/创意版）[^5] - 符合小红书审美的图文排版方案 - 核心能力： - 热点捕捉（整合每日热点库[^3][^4]） - 风格仿写（保持原意并优化表达[^5]） - 视觉设计建议（色彩/字体/布局[^1]） ### 二、技术选型 1. **基础模型**： - 文案生成：选用微调后的`GPT-3.5/4`或开源替代（如`Llama 3`）[^5] - 视觉设计：使用多模态模型`Yi-VL 6B`（开源）或`DALL·E 3` 2. **辅助工具**： - 热点抓取：`Scrapy`爬虫框架（采集小红书/抖音热榜[^3]） - 图文排版：`Pillow`图像处理库实现自动化设计 ### 三、数据集构建 ```python # 示例数据结构（JSONL格式） { "original_text": "夏日必备防晒霜 SPF50+ PA++++ 清爽不油腻", # 原始文案 "image_desc": "白色防晒霜瓶子放在沙滩上", # 图片描述 "rewrite_1": "夏季防晒推荐...", # 保守版改写 "rewrite_2": "今夏防晒天花板...", # 创意版改写[^5] "design_spec": { # 设计规范 "color_palette": ["#FF9EAA", "#5AC8FA"], # 配色方案 "font": "站酷小薇体", "layout_type": "右文左图" } } ``` **数据来源**： 1. 爬取小红书热门笔记（使用`Apify`工具，注意遵守`robots.txt`） 2. 公开数据集：`COCO`（图片描述）、`ChineseNLP`（中文文案） ### 四、模型训练流程 #### 1. 文案生成模型微调（LoRA高效微调） ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model # LoRA配置（减少90%训练参数） peft_config = LoraConfig( r=8, target_modules=["q_proj", "v_proj"], task_type="CAUSAL_LM" ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Llama-3-8B-Chinese") model = get_peft_model(model, peft_config) # 注入LoRA层 ``` **训练参数**： ```bash deepspeed --num_gpus=2 train.py \ --batch_size_per_gpu 16 \ --learning_rate 3e-4 \ --epochs 5 \ --dataset_path ./xiaohongshu_rewrite.jsonl ``` #### 2. 视觉设计模型训练（多模态适配） ```python # 使用CLIP对齐图文特征 model = YiVLForCausalLM.from_pretrained("Yi-VL-6B") processor = AutoProcessor.from_pretrained("Yi-VL-6B") # 输入：图片+文案→输出设计参数 inputs = processor( text="生成夏日风格排版", images=design_example, return_tensors="pt" ) outputs = model(**inputs) # 预测布局/配色 ``` ### 五、系统整合（参考引用[5]） ```mermaid graph LR A[用户输入] --> B{热点分析模块} B --> C[爬取当日热门话题] A --> D[原始文案/图片] D --> E[文案改写模型] C --> E E --> F[生成三个版本文案] F --> G[图文排版引擎] G --> H[输出PNG/PSD文件] ``` ### 六、部署优化 1. **量化压缩**：使用`GPTQ`将8B模型压缩至4bit（仅需5GB显存） ```bash python quantize.py --model Yi-VL-6B --bits 4 --group_size 128 ``` 2. **API服务**： ```python from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/generate_post', methods=['POST']) def create_post(): data = request.json # 调用文案改写模型 rewritten = rewrite_model.generate(data["text"]) # 调用设计模型生成排版 design = design_model.predict(rewritten, data["image"]) return {"design": design, "versions": rewritten} ``` ### 七、测试用例 ```python 输入 = { "text": "周末宅家追剧零食清单", "image": "零食照片.jpg" } 输出 = { "文案": [ "保守版：周末追剧必备零食推荐...", "创意版：刷剧嘴停不下来？这9款零食承包你的快乐周末！" ], "设计参数": { "main_color": "#FFD1DC", "font": "阿里妈妈数黑体", "layout": "交错图文" } } ``` ### 关键挑战与解决方案 | 问题 | 解决方法 | 工具 | |---------------------|-----------------------------------|--------------------------| | 文案同质化 | 增加随机性温度系数（temp=0.9） | GenerationConfig | | 设计风格单一 | 构建风格向量库（插值生成新风格） | StyleGAN2-ADA | | 热点更新延迟 | 每30分钟爬取一次热榜 | Scrapy + CronJob | --- §§ 相关问题 §§ 1. 如何合法获取小红书平台数据进行训练？ 2. 在没有GPU的情况下如何低成本运行该模型？ 3. 如何评估生成文案的"爆款潜力"？ 4. 图文排版设计如何适配不同手机屏幕尺寸？ </think>### 从0到1构建小红书爆款图文生成模型的详细步骤 #### 一、需求分析与目标设定 1. **核心功能定义**（参考引用[1][5]）： - 生成高趣味性段子（幽默诙谐、脑洞大开） - 精准捕捉流行热点和平台趋势（整合热点库[^3][^4]） - 自动化图文排版（色彩鲜明、符合小红书审美[^1]） - 多版本创作能力（保守/优化/创意三版本[^5]） 2. **性能指标**： - 响应时间：单次生成<5秒 - 原创性：文案重复率<15%（参考引用[3]） - 爆款率：生成内容点赞转化率>行业平均30% #### 二、技术栈选型 ```mermaid graph LR A[基础模型] --> B1(Llama 3 8B) A --> B2(Yi-VL 多模态模型) C[训练框架] --> D1(HuggingFace Transformers) C --> D2(PEFT高效微调) E[部署工具] --> F1(vLLM推理优化) E --> F2(Flask API) ``` #### 三、环境搭建（GPU服务器） ```bash # 1. 创建虚拟环境 conda create -n xhs-gen python=3.10 -y conda activate xhs-gen # 2. 安装核心库 pip install torch==2.1.2 transformers==4.38 peft==0.8.2 pip install pillow opencv-python # 图文处理 # 3. 多模态支持 pip install git+https://github.com/01-ai/Yi.git # Yi-VL视觉语言模型 ``` #### 四、数据集构建（关键步骤） 1. **数据来源**： - 爬取小红书热门笔记（使用`Apify`工具，遵守`robots.txt`） - 导入热点新闻库（每日更新[^3][^4]） - 收集行业爆款文案（美妆/穿搭/美食等垂直领域） 2. **数据结构示例**： ```json { "prompt": "夏日防晒产品文案", "image_desc": "海滩阳光下的防晒霜", "versions": { "conservative": "清爽防晒SPF50+", "optimized": "今夏防晒天花板！水感不黏腻", "creative": "☀️太阳见了都投降的‘隐形防护盾’" }, "design_spec": { "color_palette": ["#FFD1DC", "#87CEEB"], "font": "站酷快乐体", "layout": "右图左文" } } ``` #### 五、模型训练流程 1. **文案生成模型微调**： ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model # 初始化LoRA配置（减少90%训练参数） peft_config = LoraConfig( r=8, target_modules=["q_proj", "v_proj"], task_type="CAUSAL_LM" ) # 加载基础模型 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3-8B") model = get_peft_model(model, peft_config) # 训练配置（单卡RTX4090可运行） training_args = TrainingArguments( output_dir="./xhs_copywriter", per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=8, learning_rate=2e-4, num_train_epochs=3 ) ``` 2. **多模态图文模型训练**： ```python # 加载视觉语言模型 vl_model = YiVLForCausalLM.from_pretrained("Yi-VL-6B") processor = AutoProcessor.from_pretrained("Yi-VL-6B") # 输入：文案+图片 → 输出：排版方案 inputs = processor( text="防晒霜文案", images=image, return_tensors="pt" ) outputs = vl_model(**inputs) # 预测设计参数 ``` #### 六、系统集成部署 1. **架构设计**： ```mermaid sequenceDiagram User->>+API: 输入主题/关键词 API->>+文案模型: 生成三段式文案 API->>+多模态模型: 请求图文设计 多模态模型-->>-API: 返回排版参数 API->>+渲染引擎: 合成最终图文 渲染引擎-->>-User: 输出PNG/PSD文件 ``` 2. **API服务封装**： ```python from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/generate', methods=['POST']) def generate_post(): # 1. 获取用户输入 theme = request.json['theme'] # 2. 调用文案模型 copy_result = copy_model.generate(theme, max_length=100) # 3. 调用设计模型 design_spec = design_model.predict(copy_result['optimized']) # 4. 图文合成 final_image = renderer.compose( text=copy_result, design=design_spec ) return final_image ``` #### 七、效果优化策略 1. **爆款率提升**： - 热点实时更新：每30分钟同步热点库[^3] ```python # 热点更新定时任务 scheduler.add_job(update_hot_topics, 'interval', minutes=30) ``` - A/B测试：同时生成10组方案→筛选点赞预测最高组（使用CTR预测模型） 2. **原创性保障**： - 集成去重算法（MinHash LSH） ```python from datasketch import MinHashLSH lsh = MinHashLSH(threshold=0.7) # 设定相似度阈值 ``` #### 八、测试验证 ```python # 输入测试 input_theme = "情人节礼物推荐" output = generate_post(input_theme) # 验证输出 assert len(output['versions']) == 3 # 应有三个版本 assert output['design']['color_palette'] != [] # 配色方案非空 print("生成文案示例：", output['versions']['creative']) # 预期："💘TA收到尖叫的暗恋神器！小心机让关系秒升温~" ``` ### 关键问题解决方案 | 阶段 | 挑战 | 解决方案 | |------------|---------------------------|------------------------------| | 文案原创性 | 平台重复检测 | 语义扰动+句式重构算法[^3] | | 热点捕捉 | 趋势更新快 | 实时爬虫+GPT-4摘要 | | 视觉设计 | 风格不符合平台调性 | 小红书TOP1000笔记风格聚类 | ---
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