快速部署开源大模型

VScode编辑器安装VScode本质上是一个文本编辑器，其他东西都需要你自己配置和安装首先，去下载对应的系统版本：https://code.visualstudio.com/这里我用windows版本，然后直接安装就可以，没什么要注意C++语言工具安装C++编译器安装自己去下载一个MinGW：http://mingw-w64.org/doku.php/download下完一路安装即可：然后配置一

1、贝叶斯决假设对于测试样本xxx，共有mmm中类别可能 {w1,⋯,wm}\{ w_1 , ⋯, w _m\}{w1​,⋯,wm​}，则判断样本类别的贝叶斯决策是:max⁡{p(w1∣x),p(w2∣x),⋯ ,p(wm∣x)}\max \{ p({w_1}\left| x \right.),p({w_2}\left| x \right.), \cdots ,p({w_m}\left| x \r

作为路径搜索的一种典型算法，是在广度优先搜索(BFS)的基础上扩展的。A*算法是在BFS的基础上，加入一个启发值，这个启发值又被称为代价函数：f（n）=g（n）+h（n）这物体如果用q-learning来解决，其实问题也是类似，不过强化学习中对各个部分进行了严格的划分，并且强调了个体的概念在强化学习中，使用奖励r的概念替换了代价的概念，从字面意思我们也能知道他们其实是刚好相反的概念，正如一个是乐观

突然发现Ubuntu连不上网络，右上角也没有网络图标；打开终端，运行命令：更改打开的文件里的内容：将 NetworkingEnabled=false 改为 NetworkingEnabled=true保存退出后，在终端运行命令：好啦，右上角出现网络图标，有网络了~...

使用的时候，可以参考他们的教程和demo，建议先看教程，上面有架构说明。一个可以免操作系统的机器视觉库，由c语言编写可以跑在单片机上。需要移植其他平台，有问题可以去他们的qq群里找技术支持。不过使用完渲染器需要手动销毁渲染器。

从DFS和BFS开始的路径搜索

1、贝叶斯决假设对于测试样本xxx，共有mmm中类别可能 {w1,⋯,wm}\{ w_1 , ⋯, w _m\}{w1​,⋯,wm​}，则判断样本类别的贝叶斯决策是:max⁡{p(w1∣x),p(w2∣x),⋯ ,p(wm∣x)}\max \{ p({w_1}\left| x \right.),p({w_2}\left| x \right.), \cdots ,p({w_m}\left| x \r

QT图片读取与格式转换读取图片文件窗口自适应显示设置图片保存格式转换读取像素转为hex文本读取图片文件void openfile(){Qstring file_path='./';//目录路径显示QStringList fileNames = QFileDialog::getOpenFileNames(this, tr("打开图片文件"),file_path,"JPG(*.jpg);;BMP(*.

LBP特征LBP特征呢网上比较多，就不多说了，就是邻域像素和中心点像素比较，二值化后排列成8位，将这8位组合成一个unsigned char变量，就是该中心点处的LBP特征，对每个点执行该运算，则形成一幅LBP图。LBP等价模式由于LBP取值范围是【0–255】，特征太多，所以抽取其中的等价模式，一共59个。抽取方式就是循环一圈，计算跳变次数，按跳变次数将LPB特征分为两类：1、跳变次数不超过2次