天梯赛L1题解 L1-001 Hello World #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ cout<<"Hello World!"; return 0; } L1-002 打印沙漏 首先观察一个沙漏是由两个金字塔重叠顶部构 ...
大家最近有没有在小红书刷到这种像素级拆解人物的图片?真的玩疯了,有拆解二次元、美女穿搭、玩具手办、游戏角色、乐高玩具....真的万物可拆解。究竟是用什么做的?提示词是什么?今天5分钟教会你。 像素拆解用什么模型生成的? 用的是谷歌Nano Banana Pro模型,它基于谷歌强大的Gemini 3 ...
接入Impala、Hive 的报表、BI、数据中台的国内厂商? 建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台(类Cloudera CDP,如华为鲲鹏 ARM 版)可以做到无缝切换平缓迁移 截至 2025 年,国内大量企业仍在使用基于 Apache Impala 和 Hive 的大数据平台(包括 Clou ...
YOLOv5 完整入门与实践指南 本文从零开始,详细介绍 YOLOv5 的安装、数据准备、模型训练到实际部署的全过程,适合初学者和需要快速上手的开发者。 温馨提示:实际动手操作一次完整的训练流程(数据准备→标注→训练→测试),比看10篇教程更有用! 目录 1. YOLOv5 概览:历史、原理与特点 ...
@目录前言一、Gemini3快速上手:从输入到生成游戏的核心步骤1. 访问与登录Gemini3并进入Build界面二、 创造并精准输入提示词(核心)三、 生成代码并调试运行四、效果演示:沉浸式粒子躲避体验1. 开始界面:随机变换颜色的迷幻霓虹初始界面2. 视觉表现:动态流体背景+彩虹轨迹2. 核心玩 ...
Spring Cloud Gateway 总体概述 请关注微信公众号:阿呆-bot 1. 项目概述 Spring Cloud Gateway 是 Spring 官方提供的 API 网关解决方案,基于 Spring Framework、Spring Boot 和 Project Reactor 构建。 ...
前言 当前typora写md文件,存放文件,如果是windows系统则默认存放在c盘的默认绝对路径中,这个时候如果想发送md文件给其他人,很容易造成图片的遗漏。 所以我们需要设置,让文件所处位置相对简单,然后提升发送md文件的价值。 详细步骤 思路 以创建md文件的当前位置为相对路径,很容易的想到, ...
Meta开源SAM3图像分割模型,支持文本提示精准分割目标。本文提供Windows本地部署详细教程,包含环境配置、依赖安装、权重下载等完整步骤,并解决triton缺失和权重访问等常见问题。通过修改源码加载本地权重文件sam3.pt,即可实现文本提示分割功能。教程附带测试代码示例,支持自定义文本提示词... ...
转载请注明出处: 以下是 Spring boot中 CommandLineRunner 的定义: package org.springframework.boot; @FunctionalInterface public interface CommandLineRunner { void run( ...
优先级翻转曾导致 1997 年火星探路者号(Mars Pathfinder)任务故障,是 RTOS 开发中必须掌握的经典问题。本文通过 RT-Thread 实验,彻底搞清楚它的原理和解决方案。 火星探路者号故障原文链接: https://www.reddit.com/r/programming/co ...
本文将探讨生产级Kubernetes集群的架构设计、技术选型,以及完整的DevOps体系设计 适合读者:架构师、技术负责人、希望深入理解K8s和DevOps设计原理的工程师 目录 一、为什么需要Kubernetes 二、整体架构设计 三、技术选型与对比 四、DevOps体系设计 五、中间件体系设计 ...
Obsidian数据库 Obsidian发布 Bases 数据库已经有一段时间了,数据库的功能上线,将会重新定义Obsidian的玩法,一篇文章带你了解数据库的玩法,并实现开发任务待办管理功能,附数据库模板,导入即用,效果如下图。 准备工作 查看你的Obsidian的版本至少需要大于 1.9.10 ...
《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书的“10.2.2 FFmpeg向网络推流”介绍了轻量级流媒体服务器MediaMTX,通过该工具可以测试RTSP/RTMP等流媒体协议的推拉流。除了国产的推流工具librestreaming能够向MediaMTX推送视频流之外,还有开源的RootEn ...
如题,刚入职的AIOps菜鸡, 基于kubeflow做AI大模型训练和推理,本文记录了企业项目:[云原生AI算力平台] 在云原生的背景下,遇到了一些现实挑战和应对方式。 1. 可插拔的调度框架 k8s以可插拔的插件方式实现了调度能力,插件可以实现多个扩展点接口来执行更复杂或有状态的任务。 默认的调度 ...
使用AI Studio编程工具,相同的模型版本,但是效果有了质的提升,在社媒上很多亮眼的开发案例,实际都是基于AI Studio生成。 ...
本文介绍了生成模型(GenerateModel)与聊天模型的区别,重点讲解了GenerateModel的使用方法。主要内容包括:1) GenerateModel只能一次性生成内容,支持文本生成图片、视频等;2) 详细说明了生成模型的配置构建流程和使用示例;3) 介绍了生成选项的设置方法;4) 阐述了... ...
1 Simulator.app iOS模拟器App位于XCode中: /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Applications/Simulator.app Simulator.app只是定义了模拟器的UI。 想要完整的运行模拟器,还需要很多其他组 ...
Epipolar Geometry(对极几何)是三维重建的数学基础,用于描述三位场景投影到两张图片上的点之间存在的几何关系。 如图所示,O1,O2分别表示相机的中心点,P表示三维场景中的顶点,p和p'表示顶点P点投影到两个相机平面的像素点,e和e'则表示O1和O2连线与相机平面的交点。O1,O2,P ...
最近碰到最大似然概率的问题,题目一变就出错,痛心!深感没有搞清楚这个求解的意义,有必要搞清楚最大似然值和概率是什么。 传统概率视角:给定参数θ,数据X出现的可能性 \(P(X∣θ)\) 统计推断视角:我已经看到了数据X,哪个θ最可能产生这些数据? 最大似然估计的核心思想: “我现在手上有一组观测数据 ...
本文以作者阅读《Dive into Deep Learning》为线索,融合串联了自身理解感悟、原始论文、优秀文章等。如有无意侵权,请联系本人删除。 卷积神经网络,由图像处理而生,但在NLP等方面仍有较大作用。 图像分辨率大时,对模型参数数量要求很多 原理: 物体是什么 与 物品所在的位置 无关 平 ...