## 引言 之前说的做自动记录 Todo 执行过程中消耗的时间的[Todo 项目]( https://github.com/circler3/TodoTrack )，由于想持续保持程序执行，就放弃了 `Spectre.Console.Cli`，后来随着命令越来越多，自己处理觉得很是麻烦，想了想要不试
`ML.NET` 是微软推出的为. NET 平台设计的深度学习库，通过这个东西（`ModelBuilder`）可以自己构建模型，并用于后来的推理与数据处理。虽然设计是很好的，但是由于现在的 AI 发展基本上都以 `python` 实现作为基础，未来这个东西的发展不好说，特别是模型构建部分。我个人认为
## 前言 使用 ABP vNext（下文简称 ABP）时，通常都是从 cli 开始新建模板，从一个空项目开始。对已经存续的项目来说，现有的数据，特别是用户等核心数据需要进行迁移。 老的项目，随着规模越来越大，每次修改都需要更改非常多地方，最重要的是，共用数据库使得维护起来需要小心翼翼。为了后续维护
非常喜欢. NET 的 `///` 注释，写代码的时候就顺道完成写文档的过程，简直不要太爽了。 ASP. NET CORE 也是一样的，通过 `Swagger` 工具，可以自动生成 API 的接口文档（OpenAPI[规范](https://openapi.apifox.cn/)），提供给前端使用，
## 问题 在执行数据插入时，postgresql 提示*more than one owned sequence found*错误。这个和之前文章中写的[序列编号错乱](https://www.cnblogs.com/podolski/p/17349217.html)不同，是由数据表的一个列生成了
最近一段时间没有看 docker desktop，忽然想起来打开看看，结果死活启动不了。以前卸载之后，重新安装就好了，同样的方法尝试了很多次还是不太行，重启也不行... 后来想想是不是 wsl 出了问题，运行 WSA ，WSAClient 启动后又自动退出了。在命令行下运行 wsl，等待了很久，出现
在SDK开发中，因为是往外提供的功能静态库，所以在开发的时候要验证开发的SDK是否功能正常，这里就需要做进行边开发边联调的工作。 下面使用的开发模式是创建一个WorkSpace工作工具，SDK项目和Demo项目都作为子项目，通过配置Demo项目的Header搜索路径和库搜索路径来实现SDK与Demo
本文属于 OData 系列文章 ABP 是一个流行的 ASP. NET 开发框架，旧版的的 ABP 已经能够非常好的支持了 OData ，并提供了对应的 OData 包。 ABP vNext 是一个重新设计的，面向微服务的框架，提供了一些非常有用的特性，包括分页查询等但是它并不能原生支持 OData
闲话不多说，具体在windows下下载PCL与解压pcl可以看https://www.yuque.com/huangzhongqing/pcl/这位大佬的文章，那我就具体说一下踩过点坑： 踩坑点1： 按照大佬的文章的步骤进行解压与下载，我的PCL环境下在了K盘中，但是最后不知怎么的我的openni2
NAS 通过提供多用户网络数据存取服务，极大地简化了数据共享和管理。而 NFS 作为实现这种共享的一种主流协议，尽管广泛应用，但在处理复杂的 AI 训练场景时常常受限于其性能和一致性问题。 JuiceFS 在最新的1.2版本中增加了直连 NFS 功能，这一创新允许 JuiceFS 直接利用 NAS
目录41.监听连线拖拽结束后的事件42.监听画布的修改事件43.监听节点被 del 删除后回调事件(用于实现调用接口做一些真实的删除操作)44.监听节点鼠标移入移出事件，hover 后显示特定元素45.监听树图实现鼠标点击节点本身展开或收起子节点的功能,而不是点击另外的按钮46.监听文本块编辑结束后
话不多说，上图！ 下面就是对sora的具体阐释： Sora是OpenAI推出的一款革命性的视频生成模型，能够根据文本指令、静态图像或视频生成长达60秒的完整视频。这一模型基于扩散式模型和自注意力深度学习机制，通过将视频片段转换为静态图像并去除噪音以达到清晰效果。 核心技术与功能 技术架构： Sora
论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT，将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来，在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中，MViT均优于单尺度的ViT。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Multiscale Vision
目录32.go.Palette 一排放两个33.go.Palette 基本用法34.创建自己指向自己的连线35.设置不同的 groupTemplate 和 linkTemplate36.监听在图形对象 GraphObject 上的右键单击37.定义节点/连线/canvas 背景上的右键菜单38.从节
为视觉语言多模态模型进行偏好优化 训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本，因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种
环境准备 宿主机环境：Windows 10 虚拟机环境：Vagrant + VirtualBox Vagrantfile 配置 首先，我们需要编写一个 Vagrantfile 来定义我们的虚拟机配置。假设已经在 D:\Vagrant\redis 目录下创建了一个 Vagrantfile，其内容如下：
论文基于实验验证，为数据需求预测这一问题提供了比较有用的建议，详情可以直接看看Conclusion部分。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: How Much More Data Do I Need? Estimating Requirements for Downstream Tasks 论
本文详细介绍了Java Redis多限流的操作方法，并给出了使用Jedis库结合Redis的INCR和EXPIRE命令模拟一个基本的分布式多限流系统、基于Jedis和Lua脚本的限流示例两个代码示例，同时本文还介绍了Redis多限流的一些基本概述，干货满满。
本文介绍基于R语言中的raster包，遍历文件夹，读取文件夹下的大量栅格遥感影像，并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合，使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法~
技术债可能来源于多种原因，比如时间压力、资源限制、技术选型不当等。它可以表现为代码中的临时性修补、未能彻底解决的设计问题、缺乏文档或测试覆盖等。虽然技术债可以帮助快速推进项目进度，但长期来看，它会增加软件维护的成本和风险，降低系统的稳定性和可维护性。
