配置ollama的显卡和模型保存路径（Ubuntu,systemd）

基于ktransformer本地部署deepseek-R1的笔记

C++学习笔记——opencv2模块（图像处理）用于计算图像处理的opencv2，只不过这次用的不是python的版本，而是C++的版本。

同时使用传统Gan判别器和马尔可夫判别器实现彩色星球图片生成（pytorch版）1. 描述1.1 传统Gan判别器训练结果1.2 马尔可夫（PatchGan)判别器训练结果1.3 同时使用两种判别器2. 代码2.1 模型代码model.py2.2 训练代码main.py3. 效果4. 趣图上一集：使用Gan实现彩色星球图片生成（pytorch版）1. 描述数据集使用和上次使用Gan实现彩色星球图片

问题经常发生在同时使用tqdm与enumerate的场合

使用pytorch进行机器学习1. Config and Seed2. Transform/Pre-processing3. Dataset4. Dataloader5. Model6. Optimizer7. Loss8. Train9. Val and Save10. Test11. Other11.1 Apex使用pytorch搭建学习框架中用到的主要结构部分与一些代码的写法。1. Conf

python图片处理常用操作笔记1. 静态图片操作笔记安装库导入库读写静态图片从磁盘读取图片将图片写入磁盘用cv2显示图片将彩色图转换为灰度图过滤图片中的噪点缩放图片的长宽图片截取颜色通道拆分与合并直方图均衡化图片翻转高维矩阵转置tensor中的用法，需要导入torch包。2. 动态图片操作笔记安装库导入库读取gif图片写出gif图片3. 一些简单功能实现笔记3.1 单色背景照片背景色替换3.2

基于ktransformer本地部署deepseek-R1的笔记

使用场景：需要在windows开机启动时直接运行一个bat脚本，通过这个脚本调用写好的python之类的管理工具。

MC服务器启动脚本写法1. Linux系统的.sh启动脚本1.1 Linux单次启动1.2 Linux循环十次启动1.3 Linux无限循环启动2. Windows系统的.bat启动脚本mc服务器的启动脚本写法记录。首先，每个服务端都会有一个用于启动服务器的jar文件，这个根据具体情况具体修改，此处以forge直接启动服务器为例，使用文件forge-1.12.2-14.23.5.2854.jar启