8KB的C#贪吃蛇游戏热点答疑和.NET7版本

在之前的一篇文章《看我是如何用C#编写一个小于8KB的贪吃蛇游戏》中,介绍了在.NET Core 3.0的环境下如何将贪吃蛇游戏降低到8KB。不过也有很多小伙伴提出了一些疑问和看法,主要是下面这几个方面: .NET Core 3.0可以做到这么小,那么.NET7表现会不会更好? 不敢在生产中用这样的

深度学习论文翻译解析(二十三):Segment Angthing

论文标题:Segment Angthing 论文作者: Alexander Kirillov Eric Mintun Nikhila Ravi Hanzi Mao... 论文地址:2304.02643 (arxiv.org) 声明:小编翻译论文仅为学习,如有侵权请联系小编删除博文,谢谢! 小编是一个

VisionPro学习笔记(7)——FitLineTool

如果需要了解其他图像处理的文章,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice VisionPro有很多的示例和算子,这里再展示一个比较好用的算子FitLine Tool。我自己

深度学习论文翻译解析(二十二):Uniformed Students Student-Teacher Anomaly Detection With Discriminative Latent Embbeddings

论文标题:Uniformed Students Student-Teacher Anomaly Detection With Discriminative Latent Embbeddings 论文作者: Paul Bergmann Michael Fauser David Sattlegger C

python计算机视觉学习笔记——PIL库的用法

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 这个是之前的笔记,自己看到了就顺带发出来,也是温习一下,内容可能不太全,算是入门贴吧。 前言:PIL 图

Lua热更学习--使用toLua中的协程

[6] C#访问调table类中的成员变量和函数 访问table中的变量和函数 lua中可以使用table作为class,因此对table中的函数访问调用是必要的根据前面对table访问和function的获取调用,这里尝试获取调用。 依然是如此,此种调用方式获取到的table中的函数是引用拷贝。

Unity热更学习toLua使用--[1]toLua的导入和默认加载执行lua脚本

[0]toLua的导入 下载toLua资源包,访问GitHub项目地址,点击下载即可。 将文件导入工程目录中: 导入成功之后会出现Lua菜单栏,如未成功生成文件,可以点击Generate All 重新生成(注意很可能是路径问题导致的生成失败!) 之后就可以开始编写脚本执行第一个lua程序了! [1]

在 win11 下搭建并使用 ubuntu 子系统(同时测试 win10)——(附带深度学习环境搭建)

对于一个深度学习从事者来说,Windows训练模型有着诸多不便,还好现在Windows的Ubuntu子系统逐渐完善,近期由于工作需求,配置了Windows的工作站,为了方便起见,搭建了Ubuntu子系统,网上教程比较多,但是都或多或少存在一些小问题(也许是他们没有遇到), 于是我自己在尝试中,将自己

VisionPro学习笔记(1)——软件介绍和基本使用

如果需要了解其他图像处理的文章,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 自己使用visionPro已经有段时间了,最近也一直在研究其算子的理论,为了加深印象,计划将

利用Git+GitHub进行团队协作开发

自己之前写过两篇关于Git和GItHub使用的文章,分别是 浅谈使用git 进行版本控制博客链接:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/7992543.html 使用GitHub的点点滴滴的博客链接:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9

深度学习之PyTorch实战(4)——迁移学习

(这篇博客其实很早之前就写过了,就是自己对当前学习pytorch的一个教程学习做了一个学习笔记,一直未发现,今天整理一下,发出来与前面基础形成连载,方便初学者看,但是可能部分pytorch和torchvision的API接口已经更新了,导致部分代码会产生报错,但是其思想还是可以借鉴的。 因为其中内容

深度学习之PyTorch实战(5)——对CrossEntropyLoss损失函数的理解与学习

其实这个笔记起源于一个报错,报错内容也很简单,希望传入一个三维的tensor,但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4

计算机系统中的大端模式和小端模式

最近工作中有用到一个知识点,就是大小端,当然这是一个小的知识点,为什么写一个博文呢,我其实是想测试一下chatGPT,所以我开始将自己的想法告诉这个chatbot,让他给我一些写博文的建议,并且给我解答了一些疑惑,今天将自己的学习笔记整理出来展示给大家(by the way,一个有用的搜索引擎和ch

pytorch学习笔记——timm库

当使用ChatGPT帮我们工作的时候,确实很大一部分人就会失业,当然也有很大一部分人收益其中。我今天继续使用其帮我了解新的内容,也就是timm库。毫不夸张的说,Chat GPT比百分之80的博客讲的更清楚更好,仅次于源码。 当提到计算机视觉的深度学习框架时,PyTorch无疑是最受欢迎的选择之一。P

VisionPro学习笔记(2)——图像转换工具ImageCovertTool

如果需要了解其他图像处理的文章,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 众所周知,VisionPro是一款功能强大的机器视觉软件,用于开发和部署机器视觉应用程序。其

OpenCV计算机视觉学习(14)——浅谈常见图像后缀(png, jpg, bmp)的区别(opencv读取语义分割mask的坑)

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本来不想碎碎念,但是我已经在图像后缀上栽倒两次了。而且因为无意犯错,根本找不到问题。不论是在深度学习的语

通过实战操作学git

虽然说 ”好记性不如烂笔头”,但是学习不看等于没学,学习不用等于不会,所以说”实战才是检验真理的唯一标准“,通过实战则会学到很多东西。 因为陈** 太懒,并且不喜欢查百度,老是犯同样的问题,于是我通过完整的操作git流程和一些实战中的场景,将常用git流程和命令整理了下来,这样也方便我女盆友带入学习

VisionPro学习笔记(3)——BeadInspectTool

如果需要了解其他图像处理的文章,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice VisionPro有很多的示例和算子,这里再展示一个最新出的算子Bead Inspect Tool

[转帖]TiDB 热点问题处理

TiDB 热点问题处理 本文介绍如何定位和解决读写热点问题。 TiDB 作为分布式数据库,内建负载均衡机制,尽可能将业务负载均匀地分布到不同计算或存储节点上,更好地利用上整体系统资源。然而,机制不是万能的,在一些场景下仍会有部分业务负载不能被很好地分散,影响性能,形成单点的过高负载,也称为热点。 T

查漏补缺,这些热门开源项目你都知道么?「GitHub 热点速览」

本期热点速览的周榜部分的项目,基本上每周都会在 GitHub Trending 见到它们的身影,因为它们实在太火了。一般来说,这些火爆的项目大家都耳熟能详,但是为了防止有些小伙伴不怎么逛 GitHub,以及并没有翻阅之前的月刊或者是热点速览。借着这个大家不怎么搞新项目的假期,索性收集下常见的 5 个...