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Hexo -52- Hexo 升级 7.2.0
系统
npm
hexo
插件
教程
乍一看看起来没啥问题，Hexo 真的鲁棒，升两个大版本没出事儿，手动点赞 o(￣▽￣)ｄ
为为为什么
2024-04-30
96
0
Nodejs 版本管理工具 nvm 介绍
nvm
version
版本管理
工具
npm
Node Version Manager（NVM） 是一种用于管理多个主动节点.js版本的工具。
为为为什么
2024-04-30
144
0
破坏小飞机
事件
变量
测试
脚本
浏览器
网页小游戏，点击按钮可以召唤小飞机，按键盘方向键控制飞机飞行，飞过边界会从屏幕另一侧飞回，可以用空格键发射炮弹击毁网页中的元素，按 B 查看有什么元素可以攻击。
为为为什么
2024-04-29
131
0
Linux ZSH 更便捷的 shell 环境
shell
zsh
插件
配置
linux
zsh 是一个为交互式使用而设计的 兼容 bash 的 shell，尽管它也是一个强大的脚本语言。Bash、 ksh 和 tcsh 的许多有用特性都被合并到 zsh 中; 还添加了许多原始特性。
为为为什么
2024-04-26
113
0
Docker 数据持久化 volumes
容器
管理
权限
数据
网络
Docker 的所谓数据持久化本质上就是实现容器到宿主机的文件映射，实现文件共享。
为为为什么
2024-04-24
114
0
深度学习归一化层
模型
数据
网络
神经网络
深度学习
BatchNorm（2015年）、LayerNorm（2016年）、InstanceNorm（2016年）、GroupNorm（2018年）； 将输入的图像shape记为[N,C,H,W]，这几个方法主要区别是：
为为为什么
2024-04-24
115
0
onnxruntime-gpu 预热速度优化
gpu
模型
数据
算法
优化
在 Python 下 onnxruntime-gpu 加载 onnx 模型后，创建 seddion 进行数据推断，在第一次执行时会比之后执行耗时更久，需要资源更多。
为为为什么
2024-04-23
130
0
Wiki.js 配置记录
wiki
部署
登录
管理
配置
wiki.js 是一款轻量级、功能强大的 wiki 开源项目，拥有评论、Markdown 编辑器、图片上传、标签、全局搜索、协同编辑、编辑历史、用户管理、谷歌分析等功能，而且支持高度自定义。用到的技术栈也不同于老旧的 wiki 系统，它采用了 Node.js、PostgreSQL、Vue.js、Docker 等技术。基于 Docker 实现的一键部署，颇有 WordPress 之风。
为为为什么
2024-04-23
157
0
STPM 利用教师学生网络进行无监督异常检测
数据
网络
异常
函数
论文
异常检测问题是一个具有挑战性的任务，通常被定义为针对意外性异常的一类学习问题。本文针对这一问题提出了一种简单而有效的方法，这种方法以其优点在师生框架中得到了实施，但在准确性和效率方面得到了实质性的扩展。在给定一个作为教师的图像分类训练模型的情况下，我们将知识提取到一个具有相同结构的单个学生网络中来学习无异常图像的分布，这种一步转移尽可能地保留了关键线索。此外，我们将多尺度的特征匹配策略集成到框架中，这种层次化的特征匹配使学生网络在更好的监督下能够从特征金字塔中接收到多层次的知识混合，从而允许检测不同规模的异常。两个网络生成的特征金字塔之间的差异可以作为一个评分函数，表明发生异常的概率。由于这样的操作，我们的方法实现了准确和快速的像素级异常检测。非常具有竞争力的结果是在 MVTec 异常检测数据集上提供的，优于最先进的数据集。
为为为什么
2024-04-23
132
0
互信息
系统
变量
函数
事件
统计
对于两个随机变量，MI是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的“信息量”（单位通常为比特）。互信息的概念与随机变量的熵紧密相关，熵是信息论中的基本概念，它量化的是随机变量中所包含的“信息量”。
为为为什么
2024-04-08
111
0
离散分布重参数化 —— Gumbel-Softmax Trick 和 Gumbel分布
网络
sample
sum
函数
技巧
这篇文章从直观感觉讲起，先讲Gumbel-Softmax Trick用在哪里及如何运用，再编程感受Gumbel分布的效果，最后讨论数学证明。
为为为什么
2024-03-28
279
0
重参数化技巧 - 连续分布采样
技巧
模型
机器学习
https
com
重参数化技巧，就是从一个分布 p_{\theta}(z) 中进行采样，而该分布是带有参数 {\theta} 的，如果直接进行采样（采样动作是离散的，其不可微），是没有梯度信息的，那么在BP反向传播的时候就不会对参数梯度进行更新。重参数化技巧可以保证我们从 p_{\theta}(z) 进行采样，同时又能保留梯度信息。
为为为什么
2024-03-28
141
0
Pytorch 内存分配与 max_split_size_mb
pytorch
max
size
split
内存
假如我们当前的显存分配如上图所示，假设当前想分配 800MB 显存，虽然空闲的总显存有 1000MB，但是上方图的空闲显存由地址不连续的两个 500MB 的块组成，不够分配这 800MB 显存；而下方的图中，如果两个 500MB 的空闲块地址连续，就可以通过显存碎片的整理组成一个 1000MB 的整块，足够分配 800MB。上方图的这种情况就被称为显存碎片化。
为为为什么
2024-03-23
575
0
YOLO v9
yolo
架构
模型
数据
网络
当今的深度学习方法专注于设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果与实际情况最接近。同时，必须设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。本文将深入探讨当数据通过深度网络传输时的数据丢失重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以处理深度网络所需的各种变化，以实现多个目标。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，基于梯度路径规划设计了一种新的轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证实了PGI在轻量级模型上取得了优异的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用常规卷积算子即可实现比基于深度卷积开发的最先进方法更好的参数利用率。PGI可用于各种模型，从轻量级到大型。它可用于获取完整信息，使得从头开始训练的模型可以获得比使用大型数据集预训练的最先进模型更好的结果。
为为为什么
2024-03-22
141
0
智能编程助手 CodeGeeX
编程
编程语言
函数
模型
线程
目前，市面上有几款基于文本大模型的AI辅助编程工具，它们各自具有不同的特点和功能。以下是一些比较知名的AI编程助手：
为为为什么
2024-03-19
173
0
模型运算量、显卡算力说明
深度学习
模型
网络
芯片
性能
指计算设备（GPU、CPU、NPU等）完成计算的能力大小，一般评价指标为在单位时间内完成的运算次数
为为为什么
2024-03-05
426
0
Fluid -44- 自建一言 docker 部署实例
测试
接口
容器
redis
部署
一言是创建于 2016 年的项目，起初是用于个人目的。目前已经转为公益项目，由萌创团队运营，为大家提供服务。 所谓一言（ヒトコト），即一句话。这句话可以是传达了感动，可以是博人一笑，可以是发人深思。总之，一言，代表着言语的触动，灵魂的交流。
为为为什么
2024-02-09
88
0
Python ONNX 模型转换、加载、简化、推断
模型
字符串
机器学习
python
部署
在 Pytorch 框架中训练好模型后，在部署时可以转成 onnx，再进行下一步部署。
为为为什么
2024-02-05
388
0
Fluid -41- 添加博客加载页面
网站
transform
博客
动画
事件
加载动画可以缓解用户等待页面加载的不适感，给予用户一个明确的指示，告诉他们页面正在加载中。这有助于提升用户体验，减轻用户的焦虑感，让他们 感觉 页面加载速度更快。
为为为什么
2024-02-03
132
0
Fluid -39- 自定义右键菜单
icon
list
事件
class
display
博客的右键菜单，本质上很简单，就是在当前 Html 界面劫持右键单击事件，禁止默认右键弹出，把自己的右键菜单在当前鼠标位置展示出来。
为为为什么
2024-01-25
135
0
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社区活动
腾讯技术创作狂欢月
“码”上创作 21 天，分 10000 元奖品池！
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