yolo目标检测是计算机视觉避不开的一个强大模型，以其强大的可并行能力以及简单的结构甚至可以运用于实时检测。本文会从yolo的基本框架算法逻辑开始讲起，也就是yolov1，直至构建一个可以识别目标的模型项目。

本文不涉及AI大模型的神经网络算法，只需要像下载程序那样就可以实现AI大模型的本地部署，在自己的电脑上生成对应的AI配置，以Windows系统为例。内容涉及Ollama的超快下载、Chatbox简单可视化工具及模型文件分析。

本文详细解析了基于Transformer架构的小说内容生成器实现。重点介绍了Transformer的核心改进：多头注意力机制、位置编码、掩码技术和前馈全连接层。通过代码示例展示了输入处理（词嵌入和位置编码）、编码层（自注意力机制和规范化）、解码层（掩码注意力）以及输出部分的实现细节。文章还提供了生成示例，展示了模型的实际应用效果。该架构通过并行计算和位置感知显著提升了文本生成质量，为自然语言处理任

摘要：本文介绍了使用ChatGPT+VSCode AI开发的项目经验，展示了具有主题切换、文章编辑等功能的网站。项目采用AI辅助开发，通过全局变量实现五种视觉主题（武侠水墨、赛博朋克等），支持文章格式继承和本地保存。作者分享了AI开发的优缺点，指出仍需人工干预确保代码质量，并预告未来将添加后端功能。目前网站已收录部分文章和小说内容，欢迎用户探索体验并提出建议。（

本文将讲解如何使用JS逆向的技术将加密后的动态数据转换成人能看懂的真实数据。

JS逆向爬虫解析内容说明本文将在爬虫进阶 JS逆向基础超详细，解锁加密数据_js 逆向 腾讯表在线表格文档-CSDN博客https://blog.csdn.net/h860818/article/details/154149865?spm=1001.2014.3001.5502的基础上进一步讲解JS逆向的应用，对于一些基础的部分不再讲解，如有需要可以看看我的文章补补基础。我们这次要爬取的是：新股频

本文不涉及AI大模型的神经网络算法，只需要像下载程序那样就可以实现AI大模型的本地部署，在自己的电脑上生成对应的AI配置，以Windows系统为例。内容涉及Ollama的超快下载、Chatbox简单可视化工具及模型文件分析。