镜像 | 镜像站及常用软件源配置 1. 镜像站 清华大学开源软件镜像站网易开源镜像站阿里巴巴开源镜像站中国科学技术大学开源软件镜像站163腾讯软件源 2. 软件源配置 2.1. Python 查看当前源：pip config get global.index-url 临时变更源：pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 永久变更源 # 清华 pip config s 继续阅读

开源的镜像站 阿里镜像站 https://developer.aliyun.com/mirror/?spm=a2c6h.12883283.index.58.5f1f4307Kc8mL9 腾讯镜像站 https://mirrors.cloud.tencent.com/ 华为镜像站 https://mirrors.huaweicloud.com/home 清华镜像站 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ 网易镜像站 http: 继续阅读

   童鞋们需要下载一些开源的软件，去该软件的官网一定是可以下载到最新版本的，但是由于服务器原因通常是龟速下载。但是只要找到合适的镜像站去下载文件，速度会快很多，而且下载起来也很方便。一下列一些镜像站地址： 1.企业镜像站 搜狐开源镜像站：http://mirrors.sohu.com/ 网易开源镜像站：http://mirrors.163.com/ 2.国内高校的开源镜像站     中国科学 继续阅读

网易开源镜像站 http://mirrors.163.com/ 主要是一些Linux资源,更新很快 搜狐开源镜像站 http://mirrors.sohu.com/ 除了linux,还有mysql,nginx,php,python,qt等,但很久没更新了 华中科技大学开源镜像站 http://mirrors.hust.edu.cn/ 主要是linux发行版,还有QT,eclipse,apache等,有时下载速度很慢,和163,搜狐不能比 继续阅读

名称： 华为镜像站 地址： https://mirrors.huaweicloud.com 特点： 内容全版本新速度快 名称： 清华大学镜像站 地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ 特点： 内容全版本新速度快 继续阅读

前置条件: 有一个gpt的免费账号 一个魔法上网工具(主要是azure国内版不能用) 1.如果你没有gpt账号，你可以用谷歌邮箱(可以用国内手机号注册)去openai.com官网注册，会卡在手机号那里，这个网上有相关服务，tb也行，反正你能用GPT3.5就行 2.申请depay卡 depay卡现在被限制了，暂时不推荐 申请的流程可以参考这篇文章 https://chatgpt-plus.gith 继续阅读

ChatGPT 是一种功能强大的人工智能助手，它可以用于各种应用场景，例如：1. 智能客服：ChatGPT 可以模拟人类的对话方式，用于客服咨询、投诉和建议。示例： Q: 你好，我想要退货退款。 A: 您好，请问您遇到了什么问题，需要我帮助您解决问题吗？ Q: 我想要退货退款，但是不知道怎么操作。 A: 非常抱歉，很高兴您遇到了 继续阅读

这是通过集成 ChatGPT API 创建自动化英语学习内容系列中的第三部分。 转发: ChatGPT API Meets Tistory: The Automated English Learning Blogs 项目介绍 介绍 这是通过集成 ChatGPT API 创建自动化英语学习内容系列中的第三部分。 我正在尝试整合各种平台。 第一个是 SendGrid（电子邮件），第二个是 Slack。 API 允许您以请求/响应的形式自动 继续阅读

目录 一、 R-CNN 1. R-CNN流程（4个步骤 ） 2. RP的确定 3. 预训练模型+微调（backbone） 4. SVM的分类 5. bbox regression的训练 6. NMS 二、 Fast R-CNN 1. Fast R-CNN算法流程 2. 候选区域生成 3. 预训练模型微调（VGG-16为例） 4. ROI Pooling 5. 损失计算 三、 F 继续阅读

概述 最近在研究ChatGPT，需要有个服务器一直挂着，刚好看到raksmart在搞活动； 可以关注下，他们的活动页面 https://billing.raksmart.com/whmcs/index.php?rp=%2Fannouncements&language=chinese-cn 刚好四月，有便宜的云服务，可以用来挂GPT。大概思路，就是利用QQ机器人去请求op 继续阅读

　　 没有需求文档的痛苦 　　刚开始作黑盒（功能）测试时，小白难免会遇到这种情况，就是需求梳理不清晰，没有需求文档或者需求文档太简单。这种一开始没人带时，不容易发觉后续测试多痛苦。        笔者一开始时，就是这样的。特别是在小公司里，需求文档趋近于没有。需求文档描述不清晰时，最悲伤的就是当你测试时，不知道怎么测，只能测测界面。但到交 继续阅读

instanceof function myInstanceof(L,R){var LP = L.__proto__;var RP = R.prototype;while(true){if (LP == null){return false;}if (LP == RP){return true;}LP = LP.__proto__;} } call （重要） Function.prototype.myca 继续阅读

5.1 LLM-augmented KG Embedding 知识图嵌入(KGE)旨在将每个实体和关系映射到一个低维向量(嵌入)空间中。这些嵌入包含KGs的语义和结构信息，可用于各种任务，如问答[182]、推理[38]和推荐[183]。传统的知识图嵌入方法主要依靠知识图的结构信息来优化嵌入上定义的评分函数(如TransE[25]和DisMult[184])。然而，由于结构连通性有限，这些方法在表示看不见的实体和长尾关系方面往往存在不足[185]，[186]。为了解决这个问题，如图16所示 继续阅读

【ProNoC】Chap.1 ProNoC生成2x2的mesh型的4核片上网络系统；实现NoC的RTL设计 0. NoC多核片上网络生成器ProNoCProNoC的功能实现 1. 生成一个叫做Mor1kx SoC的单个Tile（包含NI网络接口）1.1 打开ProNoC用于生成Tile的GUI界面1.2 为Tile添加时钟IP参数类型：localparameter和parameter和Don't include 1.3 为Ti 继续阅读

特征点相关 特征点由关键点和描述子构成： 关键点：特征点在图像里的位置描述子：通常是一个向量，描述了该关键点周围的信息，朝向大小等 [ORB-SLAM2] ORB-SLAM中的ORB特征（提取）https://zhuanlan.zhihu.com/p/61738607 ORB剔除匹配点 词袋搜索时，利用角度变化直方图剔除误匹配点。RANSAC算法，根据重投影 继续阅读