Git学习版本控制分布式版本控制——gitGit三大区域Git的基础操作全局配置个人信息（仅配置一次）常用的Git命令——生成版本常用的Git命令——版本重置git忽略文件撤销操作——`gitrestore文件名`删除文件Git分支创建分支合并远程仓库操作远程仓库远程仓库的操作版本控制版本：文件的变化版本控制：记录文件变化，生成版本查看历史版本恢复到指定版本等…分布式版本控制——gitGit三大区域暂存区暂时存放未提交的内容，打算提交，但还没有提交。只要工作区的文件有变动，就需要将工作区的变动添加到暂存区。Git仓库/版本库Git仓库=本地仓库+远程仓库将暂存区内容提交到本地仓库，生成一个版本
基于深度学习大模型实现离线翻译模型私有化部署使用，通过docker打包开源翻译模型，可到内网或者无网络环境下运行使用，可以使用一千多个翻译模型语言模型进行翻译，想要什么语种直接进行指定和修改就行。环境要求，电脑内存低于8G建议不要尝试了，有无GPU都可以运行，但是有GPU性能更好。我在后面已经通过docker打包好所有环境了，对应的完整代码和服务都发布了，可以免费使用。了解过程的可以根据下面的步骤一步一步来掌握：1）准备一个Linux环境，这里以CentOS为例，也可以使用我之前封装好的镜像环境：dockerpullycj520/centos:1.0.1dockerrun-itd--namec
九、决策树9.1决策树原理9.1.1决策树概述决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。决策树将算法组织成一颗树的形式。其实这就是将平时所说的if-then语句构建成了树的形式。这个决策树主要包括三个部分：内部节点、叶节点和边。内部节点是划分的属性，边代表划分的条件，叶节点表示类别。构建决
决策树（DecisionTree）一种对实例进行分类的树形结构，通过多层判断区分目标所属类别本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则优点：计算量小，运算速度快易于理解，可清晰查看个属性的重要性缺点：忽略属性间的相关性样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现决策树求解问题核心：特征选择，每一个节点，应该选用哪个特征三种求解方法:ID3C4.5CARTID3：利用信息熵原理选择信息增益最大的属性作为分类属性，递归地拓展决策树的分枝，完成决策树的构造目标：划分后样本发布不确定性尽可能小，即划分后信息熵小，信息增益大异常检测（AnomalyDetection）自动寻找图片中异常的目标案例：异
一、标签Tags标签是Unity中用于标识游戏对象的字符串。通过为游戏对象添加标签，我们可以轻松地识别和区分不同类型的对象。例如，可以将玩家、敌人、道具等不同类型的游戏对象分别赋予不同的标签。如何使用标签：选择对象： 选择想要添加标签的游戏对象。Inspector视图：在Inspector视图中，可以找到一个叫做"Tag"的下拉菜单。选择标签：点击下拉菜单，选择或创建一个标签，或者从现有的标签中选择一个。示例：标签与触发器的混合使用让子弹接触到不同的标签的物体，产生不同的效果首先创建如下标签：在脚本中写好触发的框架 privatevoidOnTriggerEnter2D(Collider2Dc
SpringBoot3全栈指南教程——尚硅谷学习笔记2023年SpringBoot3全栈指南教程——尚硅谷学习笔记2023年一、SpringBoot3-核心特性第1章SpringBoot3-快速入门1.1简介1.1.1前置知识1.1.2环境要求1.1.3SpringBoot是什么1.2快速体验1.2.1开发流程1.2.1.1创建项目1.2.1.2导入场景1.2.1.3主程序1.2.1.4业务1.2.1.5测试1.2.1.6打包1.2.2特性小结1.2.2.1简化整合1.2.2.2简化开发1.2.2.3简化配置1.2.2.4简化部署1.2.2.5简化运维1.2.2.6SpringInitiali
在人工智能（AI）的领域中，我们经常听到训练（Training)和推理（Inference)这两个词汇，它们是构建强大AI模型的关键步骤。我们通过类比人类的学习过程来理解这两个概念，可以更加自然而生动地理解AI大模型的运作原理。想象一下，当一个人类宝宝刚刚降临人间，还没开始学会说话，但是已经开始了对周围生活环境的观察和学习，在这个早期的学习阶段，婴儿周围会有很多人类语言输入，包括听到医生、护士、母亲和家人的对话、感知周围的环境，甚至是听音乐和观看视频。这个过程就像AI大模型的初始训练，大模型通过海量的数据输入来学习人类自然语言的规律和模式。随着时间的推移，婴儿开始渐渐模仿和理解大人说的话，逐渐
1. 人类与机器学习的关键差距1.1. 老式人工智能使用的是人类程序员对智能行为构建的显性规则1.2. DNN这种“从数据中学习”的方法已被逐渐证实比“普通的老式人工智能”策略更成功1.3. ConvNets的学习过程与人类的学习过程并不是很相似1.3.1. ConvNets在多个周期中一遍又一遍地在训练样本上处理图像示例并逐步调整自身权重，来学会将每个输入划分为一个固定类别集合中的某个类别1.3.2. 为了让ConvNets学会执行一项任务，需要大量的人力来完成收集、挑选和标注数据，以及设计ConvNets架构等多方面的工作1.4. ConvNets使用反向传播算法从训练样本中获取参数（即权
深度学习网络模型MobileNet系列MobileNetV1、MobileNetV2、MobileNetV3网络详解以及pytorch代码复现1、DW卷积与普通卷积计算量对比DW与PW计算量普通卷积计算量计算量对比2、MobileNetV1MobileNetV1网络结构MobileNetV1网络结构代码3、MobileNetV2倒残差结构模块倒残差模块代码MobileNetV2详细网络结构MobileNetV2网络结构代码4、MobileNetV3创新点MobileNetV3详细网络结构注意力机制SE模块代码InvertedResidual模块代码整体代码pytorch代码复现MobileNe
AIGC工作流在经过大量实验后得出一些经验如果没有足够的审美和设计功底来驾驭AI，那它只是一个壁纸连连看生成器。Al未来应该会细分为很多方向，但稳定可控、可预见效果的Al才能真正的不再局限，加入工作流之中。对参数和数据敏感的设计师会更容易上手。也就是除了美术功底、审美、工作方法论经验等传统设计师要求外，或许未来会增加数据敏感度这一要求。也就是个人不认为Al会降低行业门槛，反之，对于未来职业设计师的要求会更高。比较好用的AI绘画网站整理：https://www.aijourney.vip/SD与MJ的区别MJSD应用方向出图概念性强出图可控性强软件成本收费（10-60$每月）免费出图质量60-9
