1 Faster RCNN操作流程1. 卷积层（conv layer）：【输入为整张图片，输出为提取的feature map】用于提取图片的特征，比如VGG16。2. RPN模块（Region Proposal Network）：【输入为feature map，输出为候选区域】。这里替代之前的search selective。首先生成很多Anchor box，对其进行裁...

bag of freebies：字面上的意思就是免费赠品。在目标检测中是指：用一些比较有用的训练技巧来训练模型，从而使得模型取得更好的准确率。但是不增加模型的复杂度，也就不增加推理（inference）的计算量（cost）。Data augmentation。摘要目前有很多算法可以提高CNN的准确性。在大量数据集上结合这些算法进行实际测试、在实验结果上理论的验证是十分必要的。一些算法操作单一针对特

它能够让用户仅通过简单的音频输入，生成与声音内容相匹配的动画效果，使虚拟人物看起来更加生动。例如，在在线教育场景中，它可以通过录制好的讲解音频和教师的人物形象，生成与之同步的动态教学视频，为远程教学提供更加生动的视觉体验。在工程路径【./echomimic_v2/assets/halfbody_demo】下，给出了官方示例的图片、音频、动作。补充，当我们删除【pretrained_weights】

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如果不进行有效管理，随着时间的推移，磁盘空间将被占满，最终导致服务器瘫痪。如果有更多的需求和疑问，直接deepseek一下，会得到更为详细的答案。该方案通过定时任务实现，既能保证数据的阶段性存储，又能避免因磁盘写满引发的服务中断。在设置定时任务时候，无论脚本还是Crontab 中的执行脚本，都需要是绝对路径。天的数据文件夹，自动删除更早的历史数据，确保磁盘空间合理利用。路径下的归档数据，保留最近

自从2017年Transformer模型被提出以来，它已经从论文最初的机器翻译领域，转向语音，图像，视频等等方面的应用。最近的Segment Anything论文提出，阅读论文其中大量的transformer的在图像方面的应用。所以这里还是加紧记录下transformer相关内容。transformer初了解Positional Encoding（位置编码）Self-attention（自注意力机

在vscode下面终端界面中，点击【PORTS】，保证里面的 【PORT】和【Forwarded Address】的端口号是相同的。本篇博客记录下自己在配置joyagent的过程，以【手动初始化环境，启动服务】为例，后端调用的deepseek-chat大模型。当确保上面的异常都排除完后，出现【“任务执行失败，请联系管理员”】，这个时候就要排查 MCP客户端是否能正常被调用。若端口被占用，清除对应的

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【params_groups】该实例的类型为 list，可以将神经网络中需要更新的参数分组管理，list中每个元素为一组数据，包括：优化器中需要更新的参数，以及default中超参数在当前的对应数据。在第一次运行保存结果时的 optimizer，和第二次运行加载模型后的optimizer，可查看两次的优化器当中的 state_dict()的内容，这里不截图展示。打印两者的id，可以看到是完全一致的

1. 安装打开【ubuntu软件】，右上角搜索【vscode】，并点击安装。2. 选择界面风格建议选择黑色，保护眼睛3. 更换字体【File】—【preferences】—【settings】找到【Edit in settings.json】并打开。修改为如下内容并保存。"editor.fontFamily": "Fira Code",//后边的引号中写上要设置的字体类型，个人比较喜欢Fira C