使用typora来写md文件时配置文件存放图片的路径

前言 当前typora写md文件,存放文件,如果是windows系统则默认存放在c盘的默认绝对路径中,这个时候如果想发送md文件给其他人,很容易造成图片的遗漏。 所以我们需要设置,让文件所处位置相对简单,然后提升发送md文件的价值。 详细步骤 思路 以创建md文件的当前位置为相对路径,很容易的想到, ...

SAM3模型来了,手把手带你运行SAM3模型代码,SAM3模型初探!

博主头像 Meta开源SAM3图像分割模型,支持文本提示精准分割目标。本文提供Windows本地部署详细教程,包含环境配置、依赖安装、权重下载等完整步骤,并解决triton缺失和权重访问等常见问题。通过修改源码加载本地权重文件sam3.pt,即可实现文本提示分割功能。教程附带测试代码示例,支持自定义文本提示词... ...

Kubernetes集群的搭建与DevOps实践(上)- 架构设计篇

本文将探讨生产级Kubernetes集群的架构设计、技术选型,以及完整的DevOps体系设计 适合读者:架构师、技术负责人、希望深入理解K8s和DevOps设计原理的工程师 目录 一、为什么需要Kubernetes 二、整体架构设计 三、技术选型与对比 四、DevOps体系设计 五、中间件体系设计 ...

卷不过AI算法, AI工程化或许是一个出路

博主头像 AI时代。算法和算力和数据是三大关键要素,用算法基于算力训练数据、产生AI大模型, 模型在推理的时候会迸发智能。 35+的传统程序员或许已经卷不赢 初出象牙塔的萌新码农,或许将这三者结合,形成工程化会是现阶段大龄码农的某条出路。 有关AI工程化,我最近在做一个企业级项目【云原生AI算力平台】, 基于 ...

XNU Inside: iOS 模拟器

博主头像 1 Simulator.app iOS模拟器App位于XCode中: /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Applications/Simulator.app Simulator.app只是定义了模拟器的UI。 想要完整的运行模拟器,还需要很多其他组 ...

Epipolar Geometry(对极几何)介绍

博主头像 Epipolar Geometry(对极几何)是三维重建的数学基础,用于描述三位场景投影到两张图片上的点之间存在的几何关系。 如图所示,O1,O2分别表示相机的中心点,P表示三维场景中的顶点,p和p'表示顶点P点投影到两个相机平面的像素点,e和e'则表示O1和O2连线与相机平面的交点。O1,O2,P ...

利用desmos动态展示最大似然概率

博主头像 最近碰到最大似然概率的问题,题目一变就出错,痛心!深感没有搞清楚这个求解的意义,有必要搞清楚最大似然值和概率是什么。 传统概率视角:给定参数θ,数据X出现的可能性 \(P(X∣θ)\) 统计推断视角:我已经看到了数据X,哪个θ最可能产生这些数据? 最大似然估计的核心思想: “我现在手上有一组观测数据 ...

一只菜鸟学深度学习的日记:入门卷积

博主头像 本文以作者阅读《Dive into Deep Learning》为线索,融合串联了自身理解感悟、原始论文、优秀文章等。如有无意侵权,请联系本人删除。 卷积神经网络,由图像处理而生,但在NLP等方面仍有较大作用。 图像分辨率大时,对模型参数数量要求很多 原理: 物体是什么 与 物品所在的位置 无关 平 ...

关于幼儿园STEM课程设计的思考

博主头像 幼儿园STEM教育是以3-6岁儿童学习与发展规律为基础,融合科学(Science)、技术(Technology)、工程(Engineering)、数学(Mathematics)跨学科理念的综合教育模式,核心目标是通过游戏化、生活化、项目化的学习方式,培养幼儿的探究能力、创新思维、动手实践及问题解决能 ...

用样本猜总体的秘密武器,4大抽样分布总结

博主头像 数据分析时,我们经常需要从样本数据推断总体特征。 而抽样分布就是连接样本与总体的重要桥梁,如果你不理解它,就无法理解为什么我们可以通过调查几千人来预测全国的选举结果,也无法理解A/B测试背后的逻辑。 本文将尽量使用大白话和Python代码,带你彻底搞懂抽样分布,并掌握最常用的四大分布:Z分布、T分布 ...

Hadoop大数据这10年,刺破了哪些泡沫?

博主头像 Hadoop大数据这10年,刺破了哪些泡沫? 建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台(类Cloudera CDP,如华为鲲鹏 ARM 版)可以做到无缝切换平缓迁移 过去十年(约2015–2025年),Hadoop 作为“大数据”浪潮的核心引擎,曾被寄予厚望:它承诺以低成本、高扩展性的方式,让企业从 ...

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