此文为系列文章第一篇，为浅尝辄止的引入，目的是为了让前端从业人员及非从业但是对此领域感兴趣的人对于”前端“是干什么的这个话题有个无门槛的了解。
一个合格的技术人的内心要时刻谨记自己在一个企业内的价值所在，并不断的通过技术提升来扩大价值，才可以在当下的环境中，个人价值与企业价值形成正向循环。那我们此次就聊一聊，前端职能如何在不同的业务场景中落地价值。
实际工程中，很多时候需要做到工程的分散，尤其是涉及到保密的源码模块。这里以Qt Quick为例基于cmake演示一遍工程的多项目化。
一、jupyter notebook介绍 1、简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。——Jupyter Notebook官方介绍 简而言之，Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页
# 介绍 直接上官网：[https://www.ventoy.net/cn/index.html](https://www.ventoy.net/cn/index.html) 以下信息均来自官网。 简单来说，Ventoy是一个制作可启动U盘的开源工具。 有了Ventoy你就无需反复地格式化U盘，你只
Redis镜像安装 在云服务器中执行指令 docker pull redis 添加redis镜像实例的配置 [root@VM-0-11-centos ~]# cd /home [root@VM-0-11-centos home]# ls mongotest [root@VM-0-11-centos
sed的全称是stream editor， 表示它是一个流编译器。可以处理文本内容和终端命令的流标准输出，对文本做查找，替换，插入，删除操作。 它是把文件中的内容逐行copy到缓冲区，然后在缓冲区中进行处理，最后把处理的结果显示到屏幕上并清空缓冲区 然后再从文件中读取下一行到缓冲区，重复这个过程，直
随着预训练视觉模型的兴起，目前流行的视觉微调方法是完全微调。由于微调只专注于拟合下游训练集，因此存在知识遗忘的问题。论文提出了基于权值回滚的微调方法OLOR（One step Learning, One step Review），把权值回滚项合并到优化器的权值更新项中。这保证了上下游模型权值范围的一
论文提出了一种可扩展的多数据集目标检测器(ScaleDet)，可通过增加训练数据集来扩大其跨数据集的泛化能力。与现有的主要依靠手动重新标记或复杂的优化来统一跨数据集标签的多数据集学习器不同，论文引入简单且可扩展的公式来为多数据集训练产生语义统一的标签空间，通过视觉文本对齐进行训练，能够学习跨数据集的
简单记录工具的一个模块 后端 Api调用 登录 腾讯元器 后创建智能体，按自己的需求来创建，发布后要等等审核。 等发布完成后点击调用api即可，这里可以看到user_id, assistant_id，token参数 使用github.com/chenmingyong0423/go-
论文重新审视了深度神经网络中的不确定性估计技术，并整合了一套技术以增强其可靠性。论文的研究表明，多种技术（包括模型正则化、分类器改造和优化策略）的综合应用显着提高了图像分类任务中不确定性预测的准确性 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: SURE: SUrvey REcipes for buil
论文将Multiscale Vision Transformers (MViTv2) 作为图像和视频分类以及对象检测的统一架构进行研究，结合分解的相对位置编码和残差池化连接提出了MViT的改进版本 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: MViTv2: Improved Multiscale Vi
定义 抽象工厂模式是一种创建型设计模式，它提供一个接口，用于创建一系列相关或依赖的对象，而无需指定它们的具体类。抽象工厂模式将对象的创建过程抽象化，允许子类通过实现具体工厂类来定制对象的创建。 为什么使用抽象工厂模式 产品族的一致性 抽象工厂模式确保同一产品族中的对象之间的一致性。 部分遵循开闭原则
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
前言 上一篇文章写了如何使用RabbitMQ做个简单的发送邮件项目，然后评论也是比较多，也是准备去学习一下如何确保RabbitMQ的消息可靠性，但是由于时间原因，先来说说设计模式中的简单工厂模式吧！ 在了解简单工厂模式之前，我们要知道C#是一款面向对象的高级程序语言。它有3大特性，封装、继承、多态。
论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT，在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言，LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT，比如在80%的ImageNet top-1精度下，LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍 来源：晓飞的算
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CaiT通过LayerScale层来保证深度ViT训练的稳定性，加上将特征学习和分类信息提取隔离的class-attention层达到了很不错的性能，值得看看 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Going deeper with Image Transformers 论文地址：https:/
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
介绍一个简单的工具，用于将Redis数据从一个redis端点复制到另一个redis端点，基于原始存储库转换为.NET 8：https://github.com/LuBu0505/redis-copy-net8
