在这个过程中，我们需要保持谦逊和开放的心态，尊重不同的观点和意见，不断提高自己的能力和素质。同时，我们也应该相信自己的能力，勇于面对挑战和困难，坚持不懈地追求自己的目标。比如最近很多深度学习岗位的要求主要集中在推理优化上面，这就要求对一些推理引擎的原理和基本优化方式有所了解，又到了我的盲区了。比如 协程的使用，软件系统的设计，语言特性的使用等。因此，我们应该以积极的态度去面对生活中的各种挑战和机遇

在AI 大模型横行的今天，阅读武侠小说不免让人产生穿越的感觉，仿佛今天的很多科技突然出现在了古代。一本本秘籍仿佛一个个能力出众的大模型，构建出武侠小说的SOTA金庸在1970年就写出了深度学习第一性原理智能的本质不是符号操作，而是模式压缩与重构。石破天的神功，不是玄幻——AI的真相：不识字，却通天下。

在Docker – 系统整洁之道 – 1中已经对Docker的一些命令和Docker镜像的使用及操作做了记录。这次就利用docker进行一次真正的实例使用，使用docker搭建一个简单的答题系统，这个系统是当时做来给网络安全周做手机答题的系统，很简单，代码风格很差。这篇主要记录了三种docker使用的方式。用supervisor方式运行一个多进程的docker实例创建一个ngnix和php运

1.Harris角点检测Harris角点检测算法是一个极为简单的角点检测算法，该算法在1988年就被发明了，算法的主要思想是如果像素周围显示存在多于一个方向的边，我们认为该点为兴趣点。基本原理是根据公式：化简为求解矩阵，最后根据矩阵的特征值判断是否为角点实现效果：代码（不用OpenCV）：# -*- coding: utf-8 -*-from pylab import

不知道下面的错误是为什么？Error:scalac: missing or invalid dependency detected while loading class file 'RDD.class'.Could not access term hadoop in package org.apache,because it (or its dependencies)

文章大纲简介使用 wsl 的docker 进行深度学习与 原生方式的对比主要步骤1.安装 wsl-2 版本的windows NVIDIA驱动2. 在wsl-2 中安装 docker 及 NVIDIA 容器测试1，simple container测试2：Jupyter Notebooks参考文献简介目前我看官网主要推荐docker 方式了，那我们就用docker 方式试试。而且网上的安装教程也是do

// PSNR.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include// Console I/O#include// String to number conversion#include// Basic OpenCV structures

多模态定义：多模态生成，指将一种模态转换成另一种模态，同时保持模态间语义一致性。主要集中在文字生成图片 、文字生成视频及图片生成文字。◼ Transformer架构的跨界应用成为跨模态重要开端之一。多模态训练普遍需要匹配视觉的区域特征和文本特征序列，形成Transformer架构擅长处理的一 维长序列，与Transformer的内部技术架构相符合。此外Transformer架构还具有更高的计算效率

一、填空题（每题1分，共15分）1、列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、天文学 、军事2、存储一幅大小为1024*1024，256个灰度级的图像，需要8M bit。3、亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，则亮度鉴别能力越差 。4、直方图均衡化适用于增强直方图呈尖峰 分布的图像。5、依据图像的保真度，图像压缩可分为无损压缩 和有损压缩6、图像压缩是建立在图像存在编码冗余 、像素...

文章大纲Aws 学习笔记Aws架构中心：https://aws.amazon.com/cn/architecture/?solutions-all.sort-by=item.additionalFields.sortDate&solutions-all.sort-order=desc&whitepapers-main.sort-by=item.additionalField...