新人FPGA学习记录之图像处理 近期学习感悟参考文献。

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13.1-13.4. 计算机视觉【1】 摘要本章探讨了计算机视觉中提升模型性能的两种关键方法：图像增广和微调。图像增广通过随机变换（如翻转、裁剪、颜色调整等）扩充训练数据，增强模型泛化能力，同时减少对特定属性的依赖。微调则利用预训练模型的知识迁移到新任务，通过保留底层特征提取层并重新训练输出层，在小规模目标数据集上实现高效学习。实验以热狗识别为例，展示了如何在真实场景中应用这些技术，包括数据预处理、模型结构调整和训练策略优化。两种方法共同解决了训练数据不足时的模型性能瓶颈问题。

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车载软件架构 --- 汽车中央控制单元HPC软件架构方案实例 摘要本文探讨了现代汽车HPC（高性能计算）架构中的软件开发展现状与Vector工具链的应用。文章首先概述了HPC作为车载计算中枢的多域融合、软件定义和安全可靠性三大核心功能。随后重点介绍了Vector在Classic AUTOSAR开发中的解决方案，包括M核实时系统开发、完整基础软件模块提供（如通信、诊断、加密等）以及DaVinci系列工具的架构设计和配置功能。通过图形化建模、一致性检查和自动化代码生成，Vector工具链显著提升了汽车电子软件开发效率，支持车企实现从分布式ECU到中央计算架构的转型。文章

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Selenium(选择元素，浏览器/元素操作，等待，页面交互) 我们知道，代码的执行速度是很快的，如果用户的网络较慢或者页面上的元素是异步加载的导致我们查找元素时该元素还未被加载到页面中，这时候就需要等待，延时一段时间等待元素加载完成。driver.implicitly_wait(timeout)，设置完成后对全局有效，如果第一次查找元素未找到就会等待timeout秒后再去查找，如果还未找到则会报错。方法一：直接使用元素的click()方法达到选中对应选项的效果。()，它的返回值是一个列表，元素出现的先后顺序对应返回值的下标。建议使用CSS选择器，因为它的效率最高。

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Packagerun：VSCode 扩展 快捷执行命令 **Packagerun** 是一个为 前端和node开发者设计的 VSCode 扩展，旨在简化 `package.json` 中脚本的执行，并支持自定义命令以提升开发效率。

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解锁 ChatGPT 超能力：全新「记忆」功能深度解析！ ChatGPT 可以在多轮对话中记住有用信息，让回答更贴合你的兴趣和需求。，即可体验 ChatGPT 的语音助手，快速获取关于 ChatGPT 及 OpenAI 产品的帮助。对于在欧盟、英国、瑞士、挪威、冰岛或列支敦士登的免费用户，会看到提示让你启用记忆功能，或可在。万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更。不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能。「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段」才不为俗人。

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Spring RestTemplate + MultiValueMap vs OkHttp 多值参数的处理 RestTemplate的MultiValueMap原生支持多值参数（如role=admin&role=editor），自动处理URL编码，适合Spring生态。OkHttp的FormBody需显式多次添加同名参数，且参数强制位于请求体，性能更高，支持HTTP/2，适合非Spring或高并发场景。

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【Docker安装PostgreSQL】psql:致命错误: 用户 Password 认证失败 致命错误:  用户 "ship" Password 认证失败问题【问题描述】容器内可正常连接数据库，容器外则无法正常连接，返回认证失败的错误。

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【人工智能数学基础】测度论 数学分析、解析几何、高等代数、实变函数、常微分方程、近世代数、微分几何、复变函数、点集拓扑、概率论、数理统计、数理逻辑、偏微分方程、泛函分析、动力系统、数学物理方程、数论导引、群与代数表示、微分流形、代数拓扑、代数几何、金融数学、多元统计分析、应用随机过程、组合数学、应用随机分析、运筹学、图论、控制论、密码学、交换代数与同调代数、数值分析、计算方法、微分方程数值解、数学建模、算法与计算复杂性、常用数学软件、基础数学、计算数学、概率论与数理统计、应用数学、运筹学与控制论。

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G2打卡——人脸图像生成 本文介绍了基于PyTorch的GAN模型实现过程。首先设置超参数（随机种子、批次大小、图像尺寸等）并导入数据，使用ImageFolder加载图像数据集并进行预处理。接着定义了生成器(Generator)和判别器(Discriminator)网络结构，均采用多层卷积/转置卷积，并应用自定义权重初始化。在训练阶段，交替优化两个网络：判别器学习区分真实和生成图像，生成器则试图欺骗判别器。训练过程中记录了损失值并保存生成图像样本。最后可视化展示了训练曲线、生成图像动画对比以及最终的真实/生成图像对比结果，完整呈现了

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2025.6.16总结 然后在科目一的群里认识一个通过科目一的大佬，也是华为od的，他刷了20道专业级的题目，他的一句话让我印象深刻：“勤能补拙”。越来越赞同韩寒的那句话：“这个世界上没有什么毫无道理的横空出世，如何没有大量的积累，大量的思考，是不回把事情做好的，这个世界上有太多的能人，你以为的极限，弄不好是别人的起点。他说他是菜鸟，我说我也是菜鸟。”我没有说话，感觉他说得也有道理，能进来的怎么也是有点实力的。生存状况举步维艰……如果换位思考，你是测试经理，你该怎么去把握风险和保证产品的质量，就知道写得太简单，没有可信度。

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学生成绩管理系统 该文介绍了一个基于Python的学生成绩管理系统，采用面向对象设计，主要功能包括： 核心功能：添加/删除学生、修改成绩、查询信息、显示所有学生、课程统计 数据结构：使用字典存储学生信息（学号为键），列表存储成绩 技术特点：包含异常处理、平均分计算、菜单导航等功能模块 交互方式：通过命令行界面操作，提供清晰的用户指引 系统实现了成绩管理的完整流程，包括数据增删改查和统计分析，采用模块化设计保障了代码的可维护性。

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《k8s 部署》常见报错类型1 摘要：在CentOS7上使用kubeadm部署Kubernetes时常见两类错误：版本不兼容（如kubeadm 1.27.0无法安装1.25.4集群）和初始化预检失败（包含残留配置文件及端口冲突）。解决方案包括：1)卸载高版本并安装匹配的组件；2)彻底清理环境（kubeadm reset、删除配置文件、释放端口）；3)确保CRI插件和防火墙配置正确。关键要注意保持kubeadm、kubelet和kubectl版本一致，Kubernetes 1.25+需使用containerd 1.6+并启用SystemdC

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python第51天 【代码】python第51天。

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手写一个Spring：一、IOC容器 本文介绍了如何构建一个基于XML配置文件的简易IOC容器。首先通过Maven引入dom4j、servlet-api和lombok依赖，用于XML解析和代码简化。核心实现包括：1)读取XML配置文件获取bean定义；2)创建BeanDefinition保存bean信息；3)通过反射实例化bean并存储在容器中。测试案例验证了容器能成功注入并调用AServiceImpl实例。最后通过定义BeanFactory和Resource接口进行解耦，支持未来扩展。该容器实现了基础的依赖注入功能，为后续功能扩展奠定了基础。

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什么是数据清洗？数据清洗有哪些步骤？ 数据清洗：提升数据质量的关键环节 数据清洗是指对原始数据进行清理和整理，去除错误、缺失、重复或异常值，以提高数据的准确性和一致性。它是数据分析前的重要步骤，直接影响分析结果的可靠性。 清洗工作需提前明确目标，了解数据来源，并制定详细计划。具体步骤包括数据审计、处理缺失值/重复值/异常值、数据标准化以及最终验证。常用工具包括Python、R等编程语言，数据库管理系统，以及专业数据清洗工具如FineDataLink。 数据清洗虽不能确保100%准确，但能显著提升数据质量，为后续分析和决策提供可靠基础。

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C# 关于LINQ语法和类型的使用 C# LINQ （Language Integrated Query）提供了丰富的语法和操作符，用于处理数据集合

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