overfit同步小助手
文章同步
《文末福利：黑神话悟空豪华版》借助Stable Diffusion实现人物自我控制的AI艺术突破
黑神话：悟空》在线人数和销量创新高： 游戏上线后，Steam平台的在线人数在短短一小时内突破百万，并在一天内达到了200万的里程碑，这标志着国产游戏首次实现了这样的成就。该平台以用户为中心的设计理念，让即使是技术新手也能迅速上手，启动各类AI应用，充分体现了“应用即达，AI轻启”的服务宗旨。平台的集
Pytorch安装
Pytorch的详细安装过程
Qwen大模型简介
Qwen系列大模型的参数规模为18亿（1.8B）、70亿（7B）、140亿（14B）和720亿（72B），包括基础模型Qwen，即Qwen-1.8B、Qwen-7B、Qwen-14B、Qwen-72B，以及对话模型Qwen-Chat，即Qwen-1.8B-Chat、Qwen-7B-Chat、Qwen
AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战
自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（Reinforcement Learning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战，并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。
目标检测 | YOLO v4、YOLO v5、YOLO v6理论讲解
目标检测：YOLO v4、YOLO v5与YOLO v6理论知识笔记，根据B站up霹雳吧啦Wz与CSDN博主路人贾的目标检测相关博文总结。
elasticsearch集群安装+安全验证+kibana安装
候选主节点的设置方法是设置node.mater为true，默认情况下，node.mater和node.data的值都为true，即该节点既可以做候选主节点也可以做数据节点。由于数据节点承载了数据的操作，负载通常都很高，所以随着集群的扩大，建议将二者分离，设置专用的候选主节点。当我们设置node.da
探索JavaScript引擎的深层安全——遇见DIE
探索JavaScript引擎的深层安全——遇见DIE DIE项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/die/DIE 在当今数字化时代，JavaScript作为无处不在的编程语言，其背后引擎的安全性至关重要。为此，我们带来了一个名为**DIE（Fuzzing JavaS
在windows 10安装了docker跑github上的项目
可以输入 'docker images' 列出本地Docker主机上存储的所有Docker镜像。进入容器后就可以根据github上的README一步一步安装项目环境啦~git clone github的项目的时候要先cd workspace。/d/docker/xxxx替换成自己workspace的
Ant design pro和umi ui
启动项目时，可能会出现启动失败的问题，可能是因为node版本太高了，需要将node版本降到16，但是安装依赖的时候需要node版本在18以上，所以会涉及到node版本管理的问题。再去使用小球添加页面就可以添加成功了，添加成功之后项目可能自动停止了，然乎会出现报错。如果出现了报错，可以尝试重新安装依赖
开源神器推荐：Vue.js的流程图组件Flowchart-Vue
开源神器推荐：Vue.js的流程图组件Flowchart-Vue flowchart-vueFlowchart & designer component for Vue.js.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flowchart-vue 在数字化和可视化日
前端常见文件下载方式总结
常见文件下载方式优缺点总结：xhr、fetch、iframe、window.open 等
Linux系统下虚拟机中安装（搭建）mysql的详细教程
1、启动虚拟机①打开VMware、MobaXterm，启动虚拟机集群；②上传mysql的rpm安装包至linux系统下目录（只需有一台安装，我们在第一台虚拟机上安装）；2、检查mysql的安装环境①输入代码，检查是否存在mariadb：rpm-qa|grepmariadb ②如图所示查询到maria
AI：248-YOLOv8主干网络 | 基于RepViT的轻量级视觉变换器与卷积融合策略（有效涨点）
为了对改进后的YOLOv8模型进行训练，我们可以使用PyTorch的标准训练流程，并且结合前面提到的动态学习率调整和混合损失函数策略。# 定义模型和损失函数# 自定义数据增强])# 训练循环。
IJCV 2024 | CoCoNet：用于多模态图像融合的耦合对比学习网络与多级特征集成
CoCoNet: Coupled Contrastive Learning Network with Multi-level Feature Ensemble for Multi-modality Image FusionCoCoNet：用于多模态图像融合的耦合对比学习网络与多级特征集成Jinyua
【网络基础】解析ARP协议：概念、工作原理、安全风险、相关指令
本文首先引入了ARP协议的概念、随后介绍了ARP协议的工作过程。ARP欺骗与其防范措施
KeySniffer设备发现工具及安全公告指南
KeySniffer设备发现工具及安全公告指南 keysnifferKeySniffer device discovery tools and public advisories 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keysniffer 项目介绍KeySni
等保测评中的安全测试方法
通过物理环境测评、网络安全测评、主机安全测评、应用安全测评和数据安全测评等多层次的综合评估，可以有效识别系统中的安全隐患，提升信息系统的整体安全防护能力，满足国家相关法律法规的要求，助力企业提升行业竞争力。在等保测评中，安全测试方法的有效实施离不开专业的测评团队和科学的测评流程。测评团队需具备丰富的
Qt （10）【Qt窗口 —— 如何在窗口中创建浮动窗口和状态栏】
浮动窗口作为一种灵活的界面元素，能够在主窗口之外独立存在，为用户提供额外的操作空间或信息显示区域，是提升应用程序灵活性和用户体验的利器。而状态栏，则位于窗口底部，常用于显示应用程序的当前状态、提示信息或快捷按钮，是用户与应用程序进行即时沟通的重要桥梁。
Linux shell编程学习笔记74：sed命令——沧海横流任我行（中）
自 60 年代末以来，sed 一直是 Unix 标准工具箱的一部分。Sed在以下三种情况下特别有用：编辑太大的文件，无法进行舒适的交互式编辑；当编辑命令序列过于复杂而无法在交互模式下轻松键入时，可以编辑任何大小的文件。通过输入一次有效地执行多个“全局”编辑功能。在Linux shell编程学习笔记7
Linux文件/目录权限管理
chmod chown 相关示例实验等