又到了一年年末，按照惯例对2025这一年进行总结。在写这篇文章前，看了一眼去年在此时写的。。。心态上的转变，很大程度上是得益于AI工具的进化。回看去年年末，DeepSeek尚未出圈，Cursor正在积累原始用户，豆包还在牙牙学语，国内还在讨论文心一言和通义千问谁才是更好的ChatGPT平替。而在今年年末，AI已然发生了天翻地覆的变化，我的日常AI工具，也换了好几番。。Github上的活跃图很好地浓

App Store 的应用上架经历还是轻松愉快的。国内主流应用市场现在已经完全不允许个人开发者上传应用，并且需要严格审查软著，备案等信息。早些年，个人开发者还被允许上传应用时，某个主流平台拒绝了我的App，给出的理由竟然是“因为你的应用没有在其它平台上架，所以我们也不能批准你上架”。App Store 虽然收费贵了点，但至少还保留了个人开发者应用上传分发的渠道。iPhone用户们，还有哪些场景是现

在上一篇中，使用了全连接网络进行手写数字识别的分类。准确率为97%本次，将采用卷积神经网络的方法，提升准确率。目录1、什么是卷积？2、对RGB图像进行卷积3、对N个通道的图像进行卷积4、padding的引入5、步长(stride)的概念6、池化(Pooling)的概念7、卷积神经网络工作流程8、GPU的使用9、训练结果分析1、什么是卷积？与数学上卷积的概念略有不同，在数学上，卷积的含义是将一个函数

1、softmax函数的引出处理多分类问题时，一般的激活函数会产生矛盾的效果，需要满足两个条件，所有的P均大于0，所有的P相加等于1。而softmax函数可以满足这一点函数公式：真的是非常Amazing啊下面这个实例展示它是如何计算的2、损失函数的选取对于二分类问题，之前我们选取了交叉熵作为损失函数，多分类问题有了些许变化，损失函数为用程序语言来表达整个过程：3、用pytorch来书写过程注：Cr

https://blog.csdn.net/qq_32454821/article/details/89925672https://blog.csdn.net/Shmily_0/article/details/113758318

之前做了一个公式识别软件 FreeTex，但遗留了一些问题。因此，本次将软件从v0.3.0更新到v1.0.0视频演示：FreeTex更新：让公式识别更简单高效开源地址：https://github.com/zstar1003/FreeTex。

我的需求是批量裁剪某一文件夹下的所有图片，并指定裁剪宽高。1、 先使用获取输入图片的宽高。2、宽高除以2得到中心点坐标3、根据指定宽高，以中心点向四周拓展4、调用完成裁剪测试裁剪前：裁剪后：......

昨天连续参加了三场星火杯答辩在第一次答辩中我的树莓派摄像头突然失灵用vcgencmd get_camera监测supported=1 detected=0导致直接无法现场演示好在我采取了下面的方法成果化解危机首先sudo raspi-config 命令,进入到树莓派基本设置界面选择：5 Interfacing Options然后选择Camera EnableSSH EnableVNC Enable

之前有朋友向我吐槽：试了不少PDF转Word的工具，找不到一款好用的。于是，我做了 FreeP2W 这个 CLI 工具，致力于解决以上两个问题。项目开源地址：https://github.com/zstar1003/FreeP2W。

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