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【Claude Code · VibeCoding】13|实战演示:水果消消乐 VibeCoding 用「水果消消乐」走一遍 VibeCoding:提示、生成、试玩、改需求、再生成。 阅读详情
1.男:聊吗 女:不

    男:为什么 女:忙

    男:忙什么 女:玩

    男:玩什么 女:游戏

    男:什么游戏 女:玩的

    男:什么玩的 女:烦

    男:烦就跟我聊 女:滚

    男:地不干净 女:靠

    男:给你肩膀 女:找死啊

    男:“死”在字典961页 女:晕

    男:我有止晕药 女:我服了

    男:服了药就不晕了 女:大哥

    男:认你这个妹妹了 女:拜托

    男:拜可以,不用脱 女:我要疯了

    男:我打120 女:你神仙

    男:不要迷信 女:还让人活吗

    男:有了我你会活得更精彩 女:555

    男:三五香烟虽好,但有害健康

    女:去死吧

    男:我在网吧,不是死吧

    女:求你放过我

    男:,告诉我手机号我就不说了

    女:要号干嘛

    男:改给你发短信

  2.清朝名士纪晓岚,有一天和朋友一起上街.走在街上,看见前面有一家小店,店里的老板娘正忙着.

    纪晓岚就和他的朋友打赌,"我会一句话,让老板娘笑,再一句话,让老板娘闹."

    朋友们不相信,决定以一桌酒席为赌.

    只见纪晓岚走向小店,向店门前的看门狗鞠了一躬,叫 道"爹!",

    老板娘"噗"地一声乐了.

    纪晓岚转过身又冲老板娘叫了一声"娘!".顿时,老板娘勃然大怒,直骂纪晓岚.

    于是,纪晓岚赢得了一桌酒席........

  3.从前有一只老鼠他很想找一个老婆,可是总是找不到。终于有一天他高兴的对他的朋友讲:“我有老婆了。呵呵!”朋友说:“你怎么不把弟妹领来让我们看看。”他说:“好吧明天。”于是第二天他带来了他夫人。大家看后(狂倒!!)怎么是只蝙蝠!

  “呵呵!这你们就不懂了。我老婆好赖也是个空姐呀!”

  再倒!!!!

  4.

  丈夫下班回家,妻子准备好了晚饭。

  “亲爱的,今晚的菜你可以选择。”妻子说。

  “都有些什么菜呢?”

  “芦笋。”妻子答。

  “有什么选择呢?”

  “你吃或是不吃?”

  5.一次英语考试中,A君正不知所措,忽见B君已填得满满的,忙扔纸过去求救。不一会,B君扔来一纸团。A君大喜,忙拆开。只见纸内包着一橡皮,橡皮四面画着A,B,C,D四字母,在纸上还有几小字:自己掷。

  6. 一大学生被敌人抓了,敌人把他绑在了电线杆上,然后问他:说,你是哪里的?不说就电死你!大学生回了敌人一句话,结果被电死了,他说:我是电大的

  7.一老师在解释“奇迹”一词时,举了一例:一人从八楼跳下,竞毫发未损。他希望学生出“奇迹”。

  可一同学回答:幸运。

  老师很失望,于是说:此人爬上八楼,又跳下,还是未受伤。

  犴一同学回答:偶然。

  老师非常气愤,只好又说:那人再次爬上八楼,又跳下来……。

  还未等老师说完,就有同学答道:他习惯了

  8.老师:“小明,你用‘果然’这个词造个句子。”

  小明:“先吃水‘果’,‘然’后再喝汽水……”

  老师:“不对,不对,不能将‘果’与‘然’两个字分开!”

  小明:“老师别急,我还没有说完,整个句子是――先吃水果,

  然后再喝汽水,果然拉肚子。”

  校园糗事

  1、毕业聚餐的时候,一宿舍所有人都喝醉了,一同学要回去,我的一个兄弟自告奋勇去送他,相互搀扶着走到校门口,我兄弟拿脚在地上扫了扫,然后说了一句巨经典的话:爷,床铺好了!

    

    2、大冬天,宿舍没暖气,半夜,上铺的mm要去厕厕,翻身起床,下铺的mm说,等我一下,我也去,上铺的mm就等,那个冷呀。。。。过了一会还是没动静,对面的老大迷迷糊糊的说,你自己去吧,她说梦话呢。

    

    3、以前我们班也有个女生,在考试的前一天捡到了上一届省理科状元遗留下来的烂卷子,居然拿回寝室烧香拜起来。

    

    4、我同学想上大号时,向另一同学要手纸。同学不给他手纸,我同学便不去大号了。理由是:我不大号,让屁从大便里面过滤出去,放的屁臭死你。结果,他放的屁确实非常臭。

    

    5、大二的时候换到4个人一间的宿舍就陆续有人带电脑来了,我们一个寝室的兄弟看了眼红,就信誓旦旦的说:下个星期也要带来。结果到了下个星期,还是 没有带来。我们问他怎么回事?他说(速度比较快):我妈的是想带来,我妈她不让我带来。我们:恩?你妈到底让不让你带来?

    

    6、我们在医院实习,一次几个兄弟外出晚餐,和小混混发生口角,既而演化为斗殴,小混混被我们打得不成人形。后来他们被送进5院来,我们得到消息后立马穿上白大褂扑了过去。当他们看到站在面前的医生竟然就是刚才揍自己的人时,脸上那种绝望的表情啊,真是此生难忘啊!

  食堂经典的20条留言

  1)偶们是学化学滴,还是能分清滴滴畏和清洁剂的味道,食堂tnnd都用滴滴畏!

  2)黄瓜拌蛰皮和蛰皮拌黄瓜的区别是很大的

  3)青菜里面有青虫,粉丝里面有铁丝,这是钓鱼呢?还是喂鱼?

  4)饭里的石头太少了,能不能再加点?

  5)今天晚上的紫菜蛋花老鼠汤不错呀---一位从汤里吃出小老鼠同学的留言

  6)下一次能不能不要把找还我的钱藏在菜里面

  7)有一次我同学去吃面条,吃了一半的时候,好像吃到一块肉.他就很高兴,(因为他点的是素面),结果咬了半天也没咬断,拿出来一看,原来是一块创可贴,还是用过的.我那时听到他在讲这个以后,每次吃面条都要翻两三遍才敢吃 。为了免去对残留农药的顾虑证明食堂的青菜绝对是绿色蔬菜。回回素抄菠菜都有小青虫!

  8)糊辣汤内吃出长筒袜,老板反应灵敏说:“海带咋没切!”

  9)每次我打四毛饭的时候不用再给我加一毛沙子啦。

  10)虽然我喜欢钱。但不用总是用拿完钱的手来打菜给我吧

  11)说起来真的心寒缺斤少两的事情真是经常发生的一份菜只能盖住碗底,还有一次,我菜里的小强都少了一条腿 ,寒呐~~~

  12)应该普遍降价至少1元。菜单我都可以背出来了。反正玻璃渣、碎铁片、石头、磁片都吃出来过,还卖过馊饭……

  13)我吃多了吐出来的都比他们丫刚做的新鲜.

  14)苍蝇没炸熟,青虫汤里记得多撒点盐。

  15)能不能不要把苍蝇在西红柿汤里面淹死!!??

  16)食堂=化学实验室

  17)能不能把土豆炖牛肉改成土块炖牛肉?

  18)偶们又不是鸡,不用吃砂子帮助消化!

  19)食堂装修,我的书架就不缺钉子。食堂消毒,我就不会闹肚子,食堂改革,我的钱包就饿肚子,食堂每多营业一天,那么我们身边的苍蝇蟑螂就面临着灭绝。食堂挺好的,我们缺什么它提供什么,呵呵呵呵打篮球受伤了都不怕没有创可贴,因为蒜苔肯定也受伤了,包着创可贴。

  20)今天又吃出了个苍蝇,好high.

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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云游戏边缘节点部署架构与机房选址实践:网络拓扑、GPU选型与延迟优化

云游戏边缘节点部署需系统优化端到端延迟:机房选址应控制光纤距离以压低RTT(<1ms/100km),优先双运营商接入;网络拓扑推荐三层ECMP或EVPN-VXLAN,保障收敛速度与故障隔离;GPU选型依编码需求——T4/L4适配H.264/AV1,A10支持高密度编码。三者协同,方能实现50–80ms延迟目标。

2601_96920793的博客 353

unity3d 程序部署Hololens2的错误

在unity3d中重新发布时重新搞一下,参考下面。

moonlightpeng的博客 37
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third2001
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