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摘要： 🤖：此文章由 gpt-4.1 生成，并由人类进行少量修改 XDG 基础目录规范（XDG Base Directory Specification）是一组用于定义类 Unix 操作系统上应用程序使用的文件系统目录标准。此规范由 freedesktop.org 提出，旨在统一各个应用程序存储配置文件、 阅读全文

摘要： 无分类器指导（Classifier-Free Guidance，CFG）是一种用于生成模型（如扩散模型、生成对抗网络等）中的采样技巧，常用于提升生成样本的质量和对条件（如文本、标签）的一致性。其核心思想是在不依赖外部分类器的情况下，通过调整条件和无条件生成之间的融合，来引导生成模型输出更符合目标条件 阅读全文

摘要： ：此文章由 gpt-4.1 生成，并由人类进行少量修改 PPO 论文：Proximal Policy Optimization Algorithms | arXiv PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是一种常用的强化学习策略梯度算法，由 OpenAI 于 阅读全文

摘要： 🤖：此文章由 gpt-4.1 生成，并由人类进行少量修改 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种参数高效微调（PEFT, Parameter-Efficient Fine-Tuning）方法，主要用于微调大型预训练模型，比如 GPT、BERT 等。 论文：LoRA: Low-Ra 阅读全文

摘要： 安装 Ubuntu (type -p wget >/dev/null || (sudo apt update && sudo apt-get install wget -y)) \ && sudo mkdir -p -m 755 /etc/apt/keyrings \ && out=$(mktemp 阅读全文

摘要： 安装与使用 安装 wandb: pip install wandb 注册 wandb 账号，然后获取 API KEY。 登录 wandb： wandb login 也可以设置 WANDB_API_KEY 环境变量登录。 在代码中集成 wandb： import wandb import torch 阅读全文

摘要： 本文由 gpt-4.1 生成，并由人工修改 参见：什么是最大似然估计，及其对损失函数的推导过程 | BiliBili 似然概率 似然概率（Likelihood）用来衡量在给定模型参数下，生成观察数据的可能性有多大。具体来说，在参数化概率模型中，我们假设数据 \(x\) 由一个参数为 \(\theta 阅读全文

摘要： AE 模型 import torch.nn as nn class SimpleAE(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 编码器：将输入数据压缩为更小的表示 self.encoder = nn.Sequential( nn.Lin 阅读全文

摘要： 解压验证集后，会得到一个没有分类的图片目录： val ├── ILSVRC2012_val_00000001.JPEG ├── ILSVRC2012_val_00000002.JPEG └── ... 可以使用下面的命令完成分类： curl -sSL https://raw.githubuserco 阅读全文

摘要： 安装 依赖：Python 3.8+ pip install pyside6 import PySide6.QtCore print(PySide6.__version__) # 打印 PySide6 版本 print(PySide6.QtCore.__version__) # 打印用于编译 PySi 阅读全文