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# 设置镜像源的环境变量 (vippython) PS D:\OpenSource\Python\VipPython> $env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" # 添加依赖 (vippython) PS D:\OpenSource\Python\VipP 阅读全文
posted @ 2026-05-14 13:52
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数据增强和自动标注只是准备数据的手段，最终目的是用这些数据训练出好用的模型。 seqeval 是一个专门用于评估序列标注任务（如命名实体识别 NER）的 Python 库。它支持多种标签格式（如 BIO、IOBES 等），并提供了计算准确率（Accuracy）、查准率（Precision）、召回率（ 阅读全文
posted @ 2026-05-11 13:54
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根据《民用无人驾驶航空器运行安全管理规则》和相关政策法规的要求，对于轻型民用无人驾驶航空器在非适飞空域进行飞行，需要通过民航局规定的在线理论培训和考试，取得安全操控理论培训合格证明。 考试规则：当天在民用无人驾驶航空器综合管理平台（UOM）完成45分钟以上视频学习后可参加在线考试，共50道单选题，考 阅读全文
posted @ 2026-05-09 13:50
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对于 FreeRedis 的版本选择，最直接的答案是：使用最新稳定版 1.5.5。 下面是选择它的理由和详细的版本分析，方便你做出判断。 📊 版本选择建议 版本系列 推荐程度 说明 v1.5.x ⭐⭐⭐⭐⭐ 强烈推荐 当前最新主线版本，功能最全、性能最好、Bug修复最及时，适合绝大多数新项目。 v 阅读全文
posted @ 2026-04-29 11:43
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找到内存大的 IIS Worker Process 右击【创建转储文件】 将生成后的 w3wp.DMP 复制到本地电脑 0:000> !dumpheap -stat //检查当前所有托管类型的统计信息 #查看空闲块的分布： !dumpheap -type Free -min 10000 #使用!do 阅读全文
posted @ 2026-04-27 15:37
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目录📊 两者的本质区别1. 数据增强 (Data Augmentation)2. 自动标注/半自动标注 (Auto-Labeling)🔄 你真正需要的是什么？方案A：先增强，后标注（推荐）方案B：主动学习 + 增强步骤1：用10份标注数据做增强，得到200份训练数据步骤2：用这200份数据训练一 阅读全文
posted @ 2026-03-27 19:31
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录屏软件，QQ 比较好用 注意，鼠标移到剪刀上面不要动。直接点的话是截图，移上去会有菜单出来 Mac https://screen.studio/ 阅读全文
posted @ 2026-03-24 16:40
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Java LoadBalanceUtil 负载均衡、轮询加权 https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/19728820 Java - 加权随机算法--Demo: https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/19741845 示例 VideoInfo 阅读全文
posted @ 2026-03-20 10:20
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Java LoadBalanceUtil 负载均衡、轮询加权 https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/19728820 Java - 加权随机算法 - 示例：https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/19742349 A 权重 1 、B 权重 2 阅读全文
posted @ 2026-03-20 08:24
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权重随机算法：https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/19741845 负载均衡、轮询加权 LoadBalanceUtil @Component public class LoadBalanceUtil { private List<Node> nodes; /** * 阅读全文
posted @ 2026-03-17 11:59
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在Java生态中，获取IP地域信息主要有以下几种方案： 方案优点缺点适用场景IP2Region离线查询，速度快，免费数据更新需要下载新库高并发，离线环境MaxMind GeoIP2数据准确，功能丰富商业版收费，需要更新数据库商业应用，需要精确数据在线API服务无需维护数据库，使用简单依赖网络，有速率 阅读全文
posted @ 2026-03-10 17:15
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服务器上，直接创建文件夹，命名为 .well-known 会报错， 可以通过 cmd 命令创建 D:\wwwroot\test1\wwwroot>mkdir .well-known //创建名为.well-known的文件夹（此文件夹为SSL申请文件验证文件夹） 阅读全文
posted @ 2026-02-24 15:35
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Label Studio导出的数据需要转换成BERT训练格式。 CMD 运行时，先执行 $env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" 代码 # CMD 运行时，先执行 $env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" imp 阅读全文
posted @ 2026-01-20 17:35
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目录实体标注关系标注：修改标注模板标注模板配置（已在Label Studio中设置）第一部分：基础心率信息标注实体标注：关系标注：第二部分：心动过速/缓事件标注实体标注：关系标注：第三部分：房性早搏详细统计实体标注：关系标注：第四部分：室性早搏统计实体标注：关系标注：第五部分：诊断信息实体标注：关系 阅读全文
posted @ 2026-01-19 15:22
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时间安排建议 第1周：数据准备 转换Label Studio数据格式 实现数据增强，扩展到50+训练样本 划分训练/验证集（80/20） 第2-3周：模型训练 选择并测试不同预训练模型 微调BERT，达到基础效果 错误分析，针对性补充数据 第4周：优化部署 模型压缩与加速 构建推理管道 开发Web界 阅读全文
posted @ 2026-01-16 18:47
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数据标注工具 Label-Studio： https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17562200.html cd D:\ProgramData\label-studio # 初始化 uv 项目（可选） uv init # 1. 创建虚拟环境 uv venv # 2. 激 阅读全文
posted @ 2026-01-16 17:07
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(venv) PS D:\OpenSource\Python\VipPython> .\.venv\Scripts\activate (vippython) PS D:\OpenSource\Python\VipPython> uv run .\main.py Hello from vippytho 阅读全文
posted @ 2026-01-16 15:54
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数学不太好，并且偏应用型，一条“先会用，再深究”的AI学习路径。这个路径会尽量避免一开始就陷入复杂的数学公式，而是通过实践建立直观理解，再根据需要补充数学。 核心理念 实用驱动，问题导向：先学会用工具解决实际问题，在应用中产生疑问，再回头学习理论。这比直接啃课本高效得多。 你不需要成为AI算法科学家 阅读全文
posted @ 2026-01-16 11:12
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对于刚入门AI学习的你来说，强烈建议前期不要购买显卡，原因和详细方案如下： 核心结论：前期绝对不要买显卡 为什么不建议买显卡？（尤其入门阶段） 成本陷阱： 一块能用的RTX 4060 16GB约3000元，专业级RTX 4090 24GB约13000-16000元 你学习初期90%的时间在写代码、调 阅读全文
posted @ 2026-01-16 10:05
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你发现了一个很常见的编码问题。System.Text.Encoding.GetEncoding("utf-8") 默认情况下会使用带有BOM（Byte Order Mark，字节顺序标记）的UTF-8编码。BOM在某些场景下会导致问题，比如命令行显示乱码。 问题分析 UTF-8 vs UTF-8-B 阅读全文
posted @ 2026-01-14 10:47
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