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原创 Git项目开发常规操作

bash修改会回到暂存区(git status显示。

2026-06-01 14:49:34 216

原创 C++通讯录管理系统(课程设计简易版)

【代码】C++通讯录管理系统(课程设计简易版)

2026-03-09 19:30:09 36

原创 数组定义与冒泡排序

当你只有在程序运行时才知道需要多大空间(比如根据读取到的图像分辨率来分配内存)时,需要使用这种方式。它在堆(Heap)上分配空间。这是最基础的定义方式,在编译时就确定了大小。它直接在栈(Stack)上分配空间。:性能最高,但长度一旦确定不可更改。,否则会导致内存泄漏。

2026-03-08 15:19:37 61

原创 C++基础知识(自用)

三目运算符:运算1?如果运算1为真则执行运算2,否则运算3。(实型)浮点型:单精度(float,四个字节,七位数字),双精度{double,八字节,15-16位有效数字}整形的几种情况: // 短整型 // 整形 // 长整型 // 长长整型。常量的两种定义: 1.define宏定义常量 2使用const修饰的变量。关键字:简单理解为已经被系统占用的词,不可以用于变量名称。与或非运算结果返回的均是bool值,0或者1。取模运算:只有整型可以进行取模运算。字符型:单引号,单字符,1字节。

2026-03-08 12:47:36 40

原创 VS code 加 C++

由于 VS Code 不带编译器,我们需要手动安装它。:前往下载并运行安装程序。(一般下载红线版本):一路点击“下一步”,直到安装完成并启动 MSYS2 终端。::期间会询问是否安装所有成员,直接默认全选,输入y确认安装。

2026-03-07 14:12:06 328

原创 医学图像分割经典论文全解析

医学图像分割技术演进综述 摘要:本文系统梳理了医学图像分割的关键技术发展脉络。

2025-10-23 15:03:38 1049

原创 AutoDL平台介绍以及其jupyterLab简单使用

本文介绍了AutoDL平台的常用操作指令,主要包括四类:1)环境管理(conda环境创建、激活、删除及包安装);2)数据集操作(解压、空间查看);3)训练调度(单卡/多卡训练、后台运行);4)文件管理(上传下载、压缩解压)。同时提供了系统监控(GPU/CPU/内存查看)、进程管理(终止进程)等实用命令。这些指令覆盖了从环境配置到模型训练的全流程操作,帮助用户高效使用AutoDL平台进行深度学习任务。

2025-09-16 15:47:34 1431

原创 Mamba vs Transformer:架构之争全解析

Mamba与Transformer架构对比分析 本文系统比较了Mamba和Transformer两种架构的核心差异。Transformer基于自注意力机制,擅长全局依赖建模但存在O(N²)复杂度问题;Mamba采用选择性状态空间模型,实现O(N)线性复杂度,适合超长序列处理。Transformer在机器翻译等需要全局上下文的任务中表现优异,而Mamba在基因组分析、实时流数据处理等场景更具优势。文章详细分析了两者在计算效率、建模能力、训练优化等方面的差异,并指出未来可能出现的融合架构趋势。

2025-08-13 12:33:22 3735

原创 深度学习上采样技术全解析

本文综述了图像上采样方法:传统插值(最近邻、双线性、双三次)计算快但易失真;深度学习方法中,反池化保留结构但输出稀疏,转置卷积可学习但易产生棋盘效应,亚像素卷积高效无重叠问题。GAN方法(如SRGAN)能生成逼真细节但训练复杂。多尺度融合(U-Net、金字塔)可增强细节还原。不同方法各有优劣,需根据场景选择:实时渲染用最近邻,通用放大用双线性,超分辨率推荐亚像素卷积或GAN方法,分割任务适合转置卷积。

2025-07-13 20:02:35 1505

原创 深度学习中10大核心“连接“方式解析

摘要:深度学习中的连接方式是神经网络构建的核心,主要用于信息传递、特征融合和梯度传播。常见方式包括:串联(顺序堆叠)、拼接(特征融合)、相加(残差连接)、跳跃连接(保留浅层信息)、密集连接(极端跳跃)、注意力连接(动态加权)、门控连接(信息控制)、特征融合模块(多尺度融合)、混合连接和多路径连接。这些方式各有特点,实际应用中需根据任务需求选择和组合,如医学图像分割推荐拼接+跳跃连接,多尺度融合可用注意力机制。

2025-06-24 10:48:01 1785

原创 深度学习中激活函数的终极指南

摘要: 激活函数的选择需平衡效率、精度与稳定性。SiLU(平滑且自门控)适用于轻量CNN和Transformer;GELU(高斯噪声鲁棒性)适合大语言模型和视觉Transformer;ReLU(高效但可能“死亡”)是CNN经典选择。Sigmoid/Tanh用于概率输出或对称需求,LeakyReLU/PReLU解决死亡神经元问题,Mish在检测任务中表现优异。选择逻辑:速度选ReLU/SiLU,精度选GELU/Mish,稳定选LeakyReLU,解释性选Sigmoid/Tanh。

2025-06-16 09:58:52 952

原创 ubuntu/linux终端解压缩技巧:zip与7za操作指南

摘要:本文介绍在Ubuntu终端中两种压缩工具的使用方法。使用zip工具时,先安装zip包后进入目标目录执行压缩命令;使用7z工具需先安装p7zip-full,7z格式比zip具有更高压缩率。两种方式都支持保留文件名大小写差异,其中7z工具同时支持生成.zip和.7z两种格式的压缩文件。操作步骤均包含工具安装、目录切换和具体压缩和解压命令。

2025-06-10 09:40:07 553

原创 MSVM-UNet环境配置

MSVM-UNet环境配置

2025-03-24 10:48:34 389 2

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