摘要：
本人的操作： 1. cd ~/.ssh 2. eval `ssh-agent` 3. ssh-add your_public_key_name；执行成功后返回：Identity added: your_public_key_name 参考: https://blog.csdn.net/Dior_wj 阅读全文
posted @ 2024-11-28 10:59
johnny_zhao
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摘要：
""" 前向传播 """ #定义这些值，逐步求出最终的L a=2.0 print("a:",a) b=-3.0 print("b:",b) c=10.0 print("c:",c) f=-2.0 e=a*b print("e:",e) d=e+c print("d:",d) L=d*f print( 阅读全文
posted @ 2026-06-19 10:51
johnny_zhao
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摘要：
在 PyTorch 中，统计学相关函数主要集中在 张量统计（descriptive statistics）、概率分布（probability distributions）、归一化统计量（normalization statistics） 和 评估指标计算 等方面。这些函数不仅用于数据分析，也广泛用于 阅读全文
posted @ 2026-06-15 11:43
johnny_zhao
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摘要：
PyTorch 的核心设计之一，就是把计算图（Computation Graph）和自动求导（Autograd）深度绑定在一起。 很多教程只讲： x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = x ** 2 y.backward() print(x.gra 阅读全文
posted @ 2026-06-13 14:37
johnny_zhao
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摘要：
使用google colab平台 1. 安装ultralytics !pip install ultralytics 2. 导入yolo并从ultralytics加载yolov10n.pt from ultralytics import YOLO model = YOLO("https://gith 阅读全文
posted @ 2025-09-25 22:10
johnny_zhao
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摘要：
ESP32、STM32是两种不同的微控制器（MCU），而ROS 2是一个机器人操作系统，ESP32侧重于集成Wi-Fi和蓝牙的物联网应用，STM32擅长高性能工业和汽车控制，而ROS 2则是一个运行在这些硬件上的软件框架，用于开发复杂的机器人系统。 ESP32 简介 主要特点：:集成了Wi-Fi和蓝 阅读全文
posted @ 2025-09-22 14:39
johnny_zhao
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摘要：
一、在VSCode中正确选择Python解释器 打开命令面板: Cmd + Shift + P (macOS) 输入: Python: Select Interpreter 选择你的tflite_convert环境，应该显示类似： ~/miniconda3/envs/tflite_convert/b 阅读全文
posted @ 2025-08-27 09:56
johnny_zhao
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摘要：
一、流程说明 最简单的神经网络是 y=g(wx+b), g为激活函数，x为输入的一个参数；为了找到一组w和b来与真实数据拟好得更好，我们定义: 损失函数, 并且制定让损失函数最小化这个目标，来计算w和b的值。 我们发现简单的线性回归问题，可以直接让损失函数的导数等于零，一步就求到w和b，但神经网络的 阅读全文
posted @ 2025-07-23 11:19
johnny_zhao
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摘要：
一、什么是DeepSORT算法 DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking）是目标跟踪领域中一种非常流行的多目标跟踪（MOT, Multi-Object Tracking）算法。它是基于SORT（Simple Online and Realti 阅读全文
posted @ 2025-07-17 23:30
johnny_zhao
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摘要：
要修改Dify 部署中Nginx 的访问端口，你需要修改 .env 文件中的 EXPOSE_NGINX_PORT 变量，然后重启Dify 服务。具体步骤如下： 进入Dify 文件夹：cd /dify/docker 编辑 .env 文件：vi .env 2. 找到 EXPOSE_NGINX_PORT 阅读全文
posted @ 2025-07-09 17:41
johnny_zhao
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摘要：
精度 (Precision) 定义: 精度衡量的是所有被模型预测为正例的样本中，真正是正例的比例。换句话说，它回答了这个问题： "在我预测为正例的结果中，有多少是真正正确的？" 公式: Precision = True Positives / (True Positives + False Posi 阅读全文
posted @ 2025-06-16 14:19
johnny_zhao
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