似乎这种折腾也没啥意义，不过

最新推荐文章于 2025-11-11 01:03:53 发布
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本文分享了在GitHub上建立个人项目空间的经验，并推荐使用lilac作为轮子，适合那些希望平衡技术与兴趣的开发者。

我还是在github上搭了个小窝

感觉单纯的技术方面不容易坚持下来，单纯的兴趣方面又容易玩野，似乎只有在自家院子里才能好好舒展。

轮子方面用的是lilac，很推荐：）

YOLOv8【第九章：模型部署篇·第2节】一文搞懂，模型剪枝与压缩技术！
**My Coding Family**
12-17 944
🏆 本文收录于 《YOLOv8实战：从入门到深度优化》 专栏。该专栏系统复现并梳理全网各类 YOLOv8 改进与实战案例（当前已覆盖分类 / 检测 / 分割 / 追踪 / 关键点 / OBB 检测等方向），坚持持续更新 + 深度解析，质量分长期稳定在 97 分以上，可视为当前市面上 覆盖较全、更新较快、实战导向极强 的 YOLO 改进系列内容之一。
嵌入式中大神都是怎么学习STM32的
嵌入式技术开发
05-02 302
我的观点是：当你debug的时候寄存器很重要，当你需要理解芯片工作细节的时候寄存器很重要，当你开发的时候寄存器不重要。是51的功耗太大，电池挺不住?刚开始发现一款比较有意思的产品，主控用的是avr，把里面的代码反编译之后就想抄了，仔细想想要是还用avr很快也会被别人给抄去，这个时候发现了stm32这个片子，还带USB，于是乎就把反编译出来的代码移植到了stm32上，把通信接口由uart改成USB。不过一般来说如果mcu表现出预料之外的行为， 你首先要想的应该是你的代码写的有bug，而不是库函数有bug。
游戏发热的真相：软件层面到底干了啥？
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
11-11 1106
大家肯定都有过这种体验——玩着手机游戏或者电脑游戏，刚开局还挺凉快，没过多久，机器就变成了电暖宝，手都快烫出汗来了。尤其是玩一些大作、吃鸡、原神、王者荣耀，玩着玩着，手机就跟炸锅了一样热。那么，这个发热到底是怎么一回事？是不是硬件太差？或者软件太垃圾？很多人都喜欢说“优化太拉了”，可“优化”到底指什么？作为普通玩家、初学开发者、甚至是“技术小白”，我们能理解游戏手机发热的本质原因吗？原来，这里面“大部分锅”，其实是软件层面的事儿。游戏发热的根本原因——软件层面到底都干了啥！
谈谈户口的意义
stormzhang的专栏
05-16 4176
阅读本文大概需要 2.9 分钟。前天，写了篇文章，「给年轻人几点买房建议」，里面提到，户口跟买房没关系，很多人后台留言，说表示不理解户口到底有啥用，毕竟关注我的大多是年轻...
ChatGPT到底是个啥 - 它甚至会和狗说话
热门推荐
微光点亮星辰
02-13 3万+
本文关键字：技术前沿、行业热点、ChatGPT、OpenAI、人工智能。本文并非标题党，与狗对话是一个很有意思的使用案例，会在后文中揭示。最近ChatGPT可以说是火爆出圈了，和身边的人聊起这个话题都会饶有兴趣的和你说上几句。但是看了国内一些评论和弹幕，对它的了解可谓参差不齐，所以想来还是写一篇文章来和大家一起交流。
打破阶层固化最好的办法，就是折腾自己
你我一起进步
02-02 3148
岁月不曾饶过你，希望你也不要饶过自己。 朋友晚晚曾经跟我说：如果这个世界上真的有龙门就好了，人一跳过去就能成龙，那就不存在什么阶级固化了，该多好。 我笑着对她说：这个世界上当然有龙门，就是一个又一个的困难时刻，人想要变成龙就需要跳过一座又一座的龙门。 蜕变这种事情不存在一蹴而就，而是痛苦且漫长的，是需要不断的折腾自己，让自己跳出舒适区，精益求精，挑战困难极限才能够实现
矩阵的实际意义
君王羔羊
09-25 1万+
本文转载自十分钟理解线性代数的本质 我在上个月修了数值矩阵运算这门课 (Numerical Matrix Computing)，对矩阵的变换和一些性质有了一定的理解。 在这里总结一下自己的研究的一些心得。 在经过了这次的学习之后，我由衷地感慨，我以前学的线性代数是什么鬼呀！ 最近由于选修博士的课程《矩阵运算》。所以我重新在网上恶补了一遍《线性代数》的基本概念[1]，对这门课有了全新的认识。 现在想想我大学学的线性代数，我真的会感慨，我之前都在学些什么呀！ 如果你觉得自己当初线性代数也是学的一团雾水，不妨接
真香，华为主动离职也给 N+1
HollisChuang's Blog
06-10 3904
Hollis的新书限时折扣中，一本深入讲解Java基础的干货笔记！确实我有不少朋友在华为工作，什么“奋斗者协议”等还挺“有意思”的。有一点比较好就是，无论是不是员工主动提离职，华为都会给 N+1 的补偿。今天分享一份从华为转正到离职的经历，一起看看那些经历。也便于让大家对华为有比较真实的了解。链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48502919...
从0到100万，你也可以复制的路径！
程序员入门进阶
05-18 1034
订货，包装，快递，售前，售后，这些成本很高，而且还需要跟快递去谈，还要管坏果处理，果子质量把控，果子如何运输，如何包装，非常繁琐。我在找项目的时候，找靠谱的人的时候，会跟他交流。因为在最早开发功能机的时候，对于编译整个流程非常熟悉，那时候要配堆栈，数据区，代码区，未初始化0区等，而且对于每个步骤，预编译，编译，链接，静态库，动态库都非常熟。很多人喜欢无货源，闲鱼就是最好的入场项目，但说实在的当你做起来就知道，闲鱼无货源不是好的项目，需要引流，交流，成交，去上家拍单，发货，退货，物流，售后，一堆问题。
从零折腾个人网站
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03-15 6156
从零折腾个人网站文章目录写在前边的话一、选择网站框架1、静态网站or动态网站2、选择网站生成工具二、服务器1、服务器的分类2、服务器的选购3、服务器的管理①服务器的IP地址②服务器管理员账号root③域名绑定与域名解析④服务器防火墙管理(端口开放)⑤服务器远程连接三、搭建Web环境1、第三方辅助工具①、Xshell②、宝塔面板2、为服务器安装宝塔面板3、在服务器防火墙中开放宝塔相关的端口4、登录宝塔并安装web环境四、安装Typecho写在最后的话 写在前边的话   临近毕业，心血忽然又来潮，想折腾一个属于
IT运维日志分析中有哪些常见但没啥用的功能
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日志分析是IT运维领域非常重要的一部分工作。甚至可以说，在平台化、模块化、服务化盛行的今天，这部分工作的重要性已经逼近传统的设备监控。不过日志由于来源、使用者、管理者都比设备指标要复杂，导致日志分析的功能需求，也庞大很多。在这些庞大的，或者说『泥沙俱下』的功能需求中，有那么一些然并卵的，或许因为听起来很炫酷，或许因为想延续过去的使用习惯，今天因为出差...
总结近一年折腾的那些事情-致敬Frp神器
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03-23 789
这多台设备之间切鼠标键盘，每次换一个，换来换去的不方便吧，神器呢？synergy，要花人民币啊，barrier，开源的版本，好用啊，可惜已经不再维护了，从barrier，原来的部分开发者贡献者又新起了一个项目input-leap，续上了，很溜。同时自己通勤路上，开车的时候也会想听一些有意义有价值好的课程，又弄了个Frp反向代理，可以在车上也可以访问，这其间少不了也要解决一些适配性的问题，车上直接播大文件的视频，几百MB这种的，加载还是太慢了，基于上不可用，车上看，还是得走hls，播小分片。
纹理压缩格式为何多如牛毛？
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
08-29 126
纹理压缩格式为何如此繁多？ 摘要：纹理压缩格式的多样性源于不同硬件厂商、平台需求和场景特性的博弈。核心矛盾在于既要节省显存、提升性能，又要兼顾画质和硬件兼容性。从PC端的BC系列到移动端的ETC、PVRTC、ASTC，每种格式都是特定场景下的权衡产物。这种分裂局面是行业自然演化的结果，短期内难以统一，开发者仍需根据目标平台选择合适的压缩方案。（149字） 关键点： 纹理压缩需满足随机访问和硬件解码需求 不同硬件厂商主导形成多个技术阵营 移动端与PC端存在天然的平台差异 画质与性能的平衡催生专用子格式 历史兼
做技术的出路在哪里？---什么叫有前途？钱图钱图，用最省力的方式挣到更多的钱的路径就是前途
大坡3D软件开发
10-19 1838
很多软件工程师，也有这样困惑，不如来看看FPGA工程师的讨论过程。 不光是FPGA工程师，应该是绝大多数技术从业者都有文章中所提到的困惑和成长的烦恼，就像文中所说，大可不必过分担忧，99%的担心都是不会发生的。 如果你喜欢技术，那大可放心，随着国家的发展，对技术的尊重，总有一天会有类似国外工程师的环境，五六十岁还做一个纯正的工程师，也没有什么不可以的。如果仅把工作作为一个养家糊口的工具，那也没有问题，FPGA将存在很长一段时间，因为存在即合理。 FPGA也在向异构方向发展，作为传统F...
HANA ODBC驱动64位windows安装包
12-24
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windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件
12-24
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中小技术转移机构如何借助知识产权智能运营平台突破市场竞争加剧，由此打造精准的成果转化成功率？.docx
12-24
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
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12-24
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/6591fa032fae twrpgkikernelforpad 这是一个禁用了动态刷新率，固定刷新率为102的通用5.10内核 (This is an 5.10 gki kernel for pad.It disable dynamic fps and set refresh rate 104） 补丁（Patch）:https://.com/nanfaiz/androidgkikernel5.10common/blob/android12-5.10/OWNERS
基于CNN的手写数字识别系统设计与实现
12-24
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl，UI使用wxPython编写。卷积神经网络（CNN）是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟，主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块，使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动，以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和，生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量，增强了泛化能力，并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后，用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化，它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度，同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加，每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征，从底层识别边缘、角点，到高层识别整个对象或场景，使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合，常采用正则化技术，如L2正则化和Dropout，以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值，包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代，其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别，而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今，CNN已成为深度学习图像处理领域的基石，并持续创新。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
2016励志PPT模板：与梦想折腾到底
这种持续的“折腾”精神与创业精神、创新意识和持续学习的能力紧密相关，是推动技术进步和个人成长的重要因素。 描述分析：“有人安于现状、涛声依旧，有人继续哀叹贫穷、麻木不仁...但，也有人在使劲折腾中，一步...
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