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RSS订阅原创 基于 YOLO 的课堂学生状态行为追踪和分析系统
基于YOLOv5的课堂行为检测项目，使用Python开发，集成了PyQt5图形界面和OpenVINO推理加速。项目可以识别10种课堂行为：站立(stand)、鞠躬(bow)、听讲(listen)、板书(blackboard_writing)、分心(distraction)、讲解(explanation)、巡视(inspection)、授课(prelection)、提问(question)和举手(hands_up)。
2025-02-23 23:47:23
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原创 使用 HomeBrew 管理 services
比如，对于 MySQL，你可以使用 brew services 命令来启动、停止和管理这些服务。这个命令会列出所有通过 Homebrew 管理的服务及其当前状态。brew services restart <服务名>这个命令会将服务作为后台进程启动，并在系统重启后自动启动。这个命令会先停止再启动服务，适用于需要重新加载配置的情况。brew services start <服务名>brew services stop <服务名>brew services stop <服务名>这个命令会停止正在运行的服务。
2025-02-03 23:14:03
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原创 大模型中的分词技术 BBPE
在自然语言处理（NLP）中，是指模型在处理文本时遇到未在词表中出现过的词汇，导致无法有效处理这些词汇的情况。这一问题在多语言场景中尤为突出，因为不同语言在词汇、语法结构和表达方式上存在显著差异，单一语言的词表难以全面覆盖多语言的复杂性。在多语言场景下的NLP任务中（如机器翻译、跨语言文本分类等），模型需要处理多种语言的混合文本，这对分词技术提出了更高的要求。传统的分词方法通常依赖于预定义的词表，但词表过大会带来一系列问题。
2025-01-26 00:00:44
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原创 anaconda3 安装教程 macOS环境
Pycharm中可以在settings-project-pythonInterpreter中设置使用anaconda中的Python环境。下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/安装完成后的anaconda会自带一个base环境的Python，通常是最新版本的Python。点击create创建一个自己经常使用的Python版本的环境。使用清华源的地址下载选择合适的版本。
2025-01-18 22:48:19
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原创 深度学习中的编码器-解码器架构
解码的作用：转换为人类可理解的形式，解码器的任务是将编码器生成的中间表示（上下文向量）转换回人类可理解的输出形式（如翻译后的文本、生成的图像描述等）。解码器通过逐步生成输出序列，使得最终的输出符合人类的理解和需求。编码的作用：转换为机器可理解的形式，编码器将输入数据（如文本、图像等）转换为一种机器更容易处理和理解的形式，即上下文向量或编码。在深度学习中，编码器（Encoder）解码器（Decoder）是常见的神经网络架构，通常用于处理序列到序列（seq2seq）任务，如机器翻译、文本摘要和图像描述等。
2025-01-12 21:32:10
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原创 使用 Karabiner-Elements 修改 Mac 键盘映射教程
Complex Modifications 方式需要编写一个 json 文件进行修改，可以使用‘Add predefined rule’ 添加一些别人预设的按键配置，或者使用‘Add your own rule’ 添加自己的配置。本文将演示如何使用 Karabiner-Elements 互换 Command 和 Option 键，以及将 Caps Lock + WASD 组合映射为方向键。如果已经进行了修改，但是键盘还是没有生效，可以查看当前使用的键盘是否开启修改。Karabiner支持两种键盘映射方式。
2025-01-04 00:34:52
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原创 对比学习及 mnist cnn 分类
对比学习是一种无监督学习方法，旨在通过对比样本之间的相似性和差异性来学习数据的有效表示。其核心思想是通过构建正样本对和负样本对来训练模型，使得相似样本在嵌入空间中更接近，而不相似样本更远。代码实现了一个简单的对比学习流程，使用共享权重的 CNN 作为特征提取器，并在嵌入表示上训练分类器进行最终分类。孪生网络（Siamese Network）是一种共享权重的双分支网络，用于对比学习任务。对比学习可以有效地在 MNIST 数据集上进行分类任务，展示了其在无监督特征学习中的强大能力。
2025-01-02 19:44:11
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空空如也
空空如也
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