本文介绍了如何通过Ollama和OpenWebUI快速搭建本地大模型博客系统。首先下载Ollama并运行模型，然后通过OpenWebUI提供可视化界面，支持多模型对话、语音输入、图像生成等功能。该系统完全离线运行，保障数据隐私，同时提供个性化定制选项。安装过程简单，支持Docker和pip等多种方式，适合没有编程基础的用户快速部署AI辅助博客，实现智能内容生成和问答功能。

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本文介绍了使用自定义数据集训练CNN模型的全流程。首先通过Python脚本将分类图片数据集转换为标准格式，包含图像路径和标签索引。然后定义了数据预处理流程，包括图像统一尺寸和转换为Tensor。接着创建自定义Dataset类实现数据加载，并构建包含3个卷积层的CNN模型。训练过程中采用了交叉熵损失、Adam优化器和学习率调度策略。针对数据量不足的问题，提出了数据增强方案，包括随机旋转、翻转、裁剪等

本文介绍了OpenCV中的图像形态学处理和边缘检测技术。在形态学部分，详细讲解了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作及其应用场景，如噪声消除、空洞填充等。在边缘检测部分，重点介绍了Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子和Canny边缘检测算法，分析了Canny检测的优势及其实现步骤（包括降噪、梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理）。通过代码示例演示了不同算子的效果对比，为计算机视觉

本文系统介绍了深度学习的基础知识，首先厘清了人工智能、机器学习和深度学习的关系，指出深度学习是机器学习的高级分支。重点讲解了神经网络的核心概念：从单个神经元的三步计算（输入、加权求和、激活函数处理）到分层网络结构（输入层、隐藏层、输出层），并详细说明了感知器、多层感知器的原理及非线性分类能力。文章还涵盖了神经网络构造要点、损失函数计算、正则化惩罚机制以及关键的梯度下降优化算法，特别强调了学习率设置

从 OpenCV 的安装（Windows/Linux/Mac 全平台覆盖），到第一个程序的编写与运行；从如何读取、显示、保存图片，到像素的基本操作（如修改颜色、裁剪图像），每一步都附带完整代码和清晰注释。无需高深的数学知识，也不用提前了解图像处理原理，跟着教程敲代码，你会发现：原来用几行代码就能让计算机 “看见” 并处理图像！我们还会用实例拆解常见报错的解决办法，帮你避开入门时的各种 “坑”。读完

本文介绍了TF-IDF算法及其在文本处理中的应用。TF-IDF通过词频(TF)和逆文档频率(IDF)的乘积来衡量词语重要性，能有效提取文本关键特征。文章详细讲解了算法原理、计算步骤，并以《红楼梦》文本分析为案例，展示了从文本分卷、分词处理到TF-IDF关键词提取的全过程。通过Python实现，包括使用jieba分词、停用词过滤、TfidfVectorizer等工具，最终提取出每个章节的前10个关键

从 OpenCV 的安装（Windows/Linux/Mac 全平台覆盖），到第一个程序的编写与运行；从如何读取、显示、保存图片，到像素的基本操作（如修改颜色、裁剪图像），每一步都附带完整代码和清晰注释。无需高深的数学知识，也不用提前了解图像处理原理，跟着教程敲代码，你会发现：原来用几行代码就能让计算机 “看见” 并处理图像！我们还会用实例拆解常见报错的解决办法，帮你避开入门时的各种 “坑”。读完

标准库是Python自带的库，无须下载，可直接使用。通过下面代码可以查看标准库的目录地址。import sys以上就是Python的安装目录地址，而标准库的目录地址就在lib文件夹中。

类就是指相同事物的集合，例如整数是一个类，整数包含正整数、负整数和0归一一起都是整数。对象的指类中的具体实例，例如12是整数这一类的一个具体的数值对象。