超大青花鱼的博客

原创 NiN介绍

NiN 网络通过“网络中的网络”结构，大幅提升了特征表达能力。MLPConv 层的引入增强了 CNN 层级特征的非线性组合，而全局平均池化层的使用进一步简化了模型的参数，使得网络更加轻量化。这种设计理念在深度学习模型设计中具有深远影响，为现代卷积网络的发展提供了新思路。

原创 Super-Slomo简介及4090配置环境

Super-Slomo 是一个强大的基于深度学习的视频慢放生成工具，能够在低帧率视频上生成流畅的慢动作效果。通过简单的环境配置和命令行操作，用户可以轻松实现视频的慢动作效果。通过 Conda 创建虚拟环境并安装所需依赖，您可以快速开始使用这个工具，进行视频处理或进一步的模型训练。

原创 从经典到应用：探索 AlexNet 神经网络

作为深度学习史上重要的里程碑，AlexNet 不仅通过其创新的结构展示了深度卷积神经网络的潜力，更推动了整个深度学习领域的快速发展。时至今日，尽管 AlexNet 的结构已被更为复杂的网络所替代，但它的设计思想仍然影响着现代神经网络的架构。通过理解 AlexNet 的创新之处，我们可以更好地掌握神经网络的基础原理，为后续的学习与研究打下良好的基础。

原创 使用 PyTorch 实现并测试 AlexNet 模型，并使用 TensorRT 进行推理加速

本篇文章详细介绍了如何使用 PyTorch 实现经典卷积神经网络 AlexNet，并利用 Fashion-MNIST 数据集进行训练与测试。在训练完成后，通过 TensorRT 进行推理加速，以提升模型的推理效率。

原创 对比损失（Contrastive Loss）详解

对比损失的基本思想是，通过构建一对样本 ( (x_i, x_j) )，如果这对样本来自同一类（即正样本对），模型应该使得它们在特征空间中的距离更小；而对于不同类别的样本（即负样本对），模型则应该使得它们在特征空间中的距离尽量大。对比损失（Contrastive Loss）是一种常见的度量学习损失函数，它通过学习样本对之间的相似性和差异性，使得相似样本对在特征空间中的距离更小，而不相似样本对的距离更大。通过最小化这一部分的损失，模型学习到相似样本的特征表示应该接近。，这一部分的损失将为零。

原创 三元损失（Triplet Loss）详解

三元损失（Triplet Loss）是一种广泛应用于度量学习（Metric Learning）中的损失函数，尤其在人脸识别、图像检索等任务中表现优异。三元损失的基本思想是通过定义一个锚点样本（Anchor）、一个正样本（Positive）和一个负样本（Negative）来引导神经网络学习，使得在特征空间中锚点样本与正样本的距离小于锚点样本与负样本的距离。

原创 InfoNCE损失

InfoNCE损失基于噪声对比估计的思想，用于训练模型来区分正样本对和负样本对。

原创 Android 低功耗蓝牙摸索踩坑（更新中）

本系列估计就一篇文章，Android开发最痛苦的不是写代码，而是装环境和调试，那真的仿佛带了痛苦的表情，比我看数学还痛苦我太菜了。

原创 目标检测算法菜鸟的我的理解（持续更新，这几天开更）

本篇文章是我这两年自学的目标检测的笔记的一个总结，因为我比较菜，所以可能会出现很多目标检测理解的错误，请大佬们见谅勿喷，欢迎友善讨论，如果本篇文章侵犯了您的权利，请联系我删除本篇文章，本文参考了https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap（这个非常好的深度学习论文集免费且非常具有代表性）3.2节所提到的所有论文和花书和动手学深度学习和深度学习之PyTorch物体检测实战和一些讲Yolo和FastRCNN的文章和课程。

原创 Python编程从入门到实践第二章读书笔记

记录Python编程从入门到实践的读书感想和课后题

原创 基于群体智能的无人机集群自主控制第二章读书笔记

很早以前，在大二期间我作为队员参加某个项目的时候自学过群体智能，觉得群体智能真的是很哇塞，然后当时没数学基础的我也就哇塞了，当时我觉得我真是添腹一饼，后来在我学习了线性代数和概率论后才勉强能看懂公式，再后来我看到《基于群体智能的无人机集群自主控制》这本书，我觉得这本书也很哇塞，很符合我中二的项目，所以我便开始了自虐旅程，本系列笔记可能会有大量错误毕竟网上关于群体智能的教程太少，而且我可能曲解了原作者的意思，请大佬们见谅在基本Vicsek模型中，由N个自治的个体（或粒子）组成离散时间系统，用集合Σ12。

原创 Arduino连接Onenet http格式

无

原创 Kaggle升级OpenCV版本

这几个月在尝试Kaggle竞赛，发现不但机器学习的知识从0到0.1，Python的知识也从0到0.1，这几天调用YoloV8的库的时候，8.0.0往后的版本都需要OpenCV4.6.0以上最新的版本要求OpenCV4.6.0以上版本8.0.1也要求OpenCV4.6.0之后我在网上搜索Kaggle升级OpenCV结果啥东西都没搜到（可能我太菜了），经过我七年前的经验和我多次撞南墙，OpenCV终于升级成功，特此记录，以帮助后人踩着我过坑总结先一放，我实在是有点生气，因为我自己太菜了。

原创 NSSCTF的一部分题的萌新的我的思路：MISC篇（持续更新）

第一次接触NSSCTF是在CTFHub上看到的HNCTF，于是顺藤摸瓜摸到了NSSCTF，于是看到了有题库，于是有了这篇文章，为什么要写这个前言呢，第一是我菜我思路不一定对也不一定好，第二是防剧透免得一上来就正文猝不及防。

原创 CTF MISCword隐写简单题学习思路总结（大概率不会持续更新）

前几天参加了HNCTF，其中遇到了不少题可以检验萌新的我自己的知识，其中也发现了一些word隐写新思路，在这里记录一下我之前遇到的word隐写题和这次比赛遇到的新的隐写题。

原创 CTF MISC压缩包简单题学习思路总结（持续更新）

本篇主要是对我遇到的压缩包题进行一个总结，大佬们轻喷。

原创 CTF MISC在我眼里各种奇奇怪怪的题学习思路总结（持续更新）

这一篇主要记录我遇到的我以前没见过也没想过的题，总之奇奇怪怪的知识又增加了。

原创 CTF MISC图片隐写简单题学习思路总结（持续更新）

在MISC里面图片隐写也是非常常见的题，有简单题，也有难题，但一般不会只出现图片隐写，有时候会结合密码学等出为综合题，在这我就简单记录一下我遇到的图片隐写的简单题的解题方法和步骤，便于我自己回忆复习，要是有错误，还请各位大佬们指教，若是有侵犯您的权利，联系我我会删除这篇文章。

原创 CTF Crypto简单题学习思路总结（持续更新）

以前在上大学的时候，经常听老师在专业介绍上讲物联网安全，大学期间眼光短浅总对网络安全提不起兴趣，一是当时我觉得网络安全对我太抽象，二是当时我的方向不在这一块。

原创 动手学深度学习笔记3.4+3.5+3.6+3.7

动手学深度学习笔记系列：动手学深度学习笔记3.1+3.2+3.3上一篇笔记中，我详细记录了线性回归和线性回归的实现。线性回归一般用于回归问题的预测。但是在机器学习里面还有很多类问题，比如分类问题，今天这篇笔记就是记录如何用一个简单的模型softmax回归解决简单的分类问题。（为什么说简单呢，因为如果是按照现在这种像素级别的图片输入softmax的话，可能就会参数爆炸了，至于啥是参数爆炸，在这篇笔记中也会提到，当然也会提到之前挖的坑前向传播（正向传播）和反向传播。）.....................

原创 动手学深度学习笔记3.1+3.2+3.3

文章目录前言一、线性回归1.1 线性回归概念1.2 神经网络图1.3 线性回归模型的基本要素1.3.1 模型二、代码实现1.引入库2.读入数据总结前言前几天回想起以前做的一些小的机器学习项目（比如垃圾分类，对话模型等等），感觉自己只是按部就班的按照手册搭建模型，并没有去理解模型到底是怎么运行的，为什么模型可以运行得到这个结果，以前高中在某场中科院的巡回科普团讲座（似乎是这个名称吧，时间有点久远了）上，高中生的我回答完一个来我们学校科普的老教授在科普讲座中提出的问题后，我记得很清楚的老教授说的一句话：“

原创 Orange‘s:一个操作系统的实现学习笔记杂记1

系列文章目录Orange‘s:一个操作系统的实现学习笔记1：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42193791/article/details/123144920Orange‘s:一个操作系统的实现学习笔记2：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42193791/article/details/123039173Orange‘s:一个操作系统的实现学习笔记3：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42193791/article/

原创 Orange‘s:一个操作系统的实现学习笔记3

前面几期文章Orange‘s:一个操作系统的实现学习笔记1：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42193791/article/details/123144920Orange‘s:一个操作系统的实现学习笔记2：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42193791/article/details/123039173文章目录前面几期文章前言代码实现了什么操作流程总结前言书中上一小节实现了跳入保护模式，接下来本节将实验在保护模式下访问更高地址的内存，实现

原创 Orange‘s:一个操作系统的实现学习笔记1

原创 Orange‘s：一个操作系统的实现学习笔记2

第三章第一节代码运行实录前言代码+注释运行效果一些问题1. 段描述符的结构2. 段选择子的结构3. 地址转换4. GDTR的结构5. 打开A20地址线6. CR0寄存器的结构7. "$"前言去年就开始学习Orange’s：一个操作系统的实现，今年记录并总结一下学习中遇到的一些问题，由于我汇编基础几乎为0，对计算机也不是很了解，所以写的这些注释和总结难免会有错误和纰漏，敬请原谅。此篇笔记抄的书上的代码已经实际运行过了，有可能后期添加注释的时候出现bug，如果运行不起来，可以删除所有注释再运行。此篇笔记去年

原创 Jetson TX2(Ubuntu16.04)安装ROS和ORB-SLAM2

文章目录1 前言2 安装ROS2.1 准备工作2.2 ROS Kinetic Kame 的安装和配置2.3 配置环境2.4 测试3 配置ORB-SLAM2运行环境3.1 创建ROS工作空间3.2 安装Pangolin4 安装ORB-SLAM21 前言这几天新开的一个项目，要在TX2上安装ORB-SLAM2，emmmmm之前没接触过啊，怎么办呢……找了很久的文章，终于在两...

原创 IAR开发K60时添加.h文件报错can not open source file "*****.h"

今天在开发K60时，创建h文件后无法打开source file，make会报错Fatal Error[Pe1696]: cannot open source file “K60.h”原因是路径不对，只需要将文件剪切复制到路径文件夹下即可，就不需要添加路径了。例如原来文件在APP\INC下，包含include.h的文件的文件目录下即可。...