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2025年03月

• 03.05 10:59:03
  发表了文章 2025-03-05 10:59:03

  点亮交通 “智慧眼”：路口监测平台应用实践

  点亮交通“智慧眼”：路口监测平台应用实践 该平台基于YOLOX模型，通过PyQt5实现可视化界面，对交通路口的行人、汽车和自行车进行实时监测。系统支持摄像头实时监测和视频文件上传检测，并统计目标数量。训练环境配置、数据集准备及exe文件打包说明详见README.MD。此方案有效提升交通管理效率，保障出行安全。

2025年01月

• 01.13 10:16:45
  发表了文章 2025-01-13 10:16:45

  本地部署企业级自适应 RAG 应用的方法与实践

  本文介绍了本地部署企业级自适应RAG（Adaptive Retrieval-Augmented Generation）应用的方法与实践。RAG结合信息检索与文本生成，广泛应用于问答、编程等领域。自适应RAG通过分类器评估查询复杂度，动态选择无检索、单步检索或多步检索策略，优化生成结果。其特点在于灵活性和适应性，能够根据输入情况调整检索和生成策略。核心技术包括检索策略的自适应、生成策略的自适应以及模型参数的自适应调整。通过实战，深入了解了RAG的工作原理和应用场景，并获得了宝贵经验。

2024年05月

• 05.29 18:34:30
  发表了文章 2024-05-29 18:34:30

  【传知代码】BERT论文解读及情感分类实战-论文复现

  本文介绍了BERT模型的架构和技术细节，包括双向编码器、预训练任务（掩码语言模型和下一句预测）以及模型微调。文章还提供了使用BERT在IMDB数据集上进行情感分类的实战，包括数据集处理、模型训练和评估，测试集准确率超过93%。BERT是基于Transformer的预训练模型，适用于多种NLP任务。在实践中，BERT模型加载预训练权重，对输入数据进行预处理，然后通过微调适应情感分类任务。

  
• 05.29 18:25:18
  发表了文章 2024-05-29 18:25:18

  【传知代码】知识图谱推理-论文复现

  本文探讨了基于图神经网络（GNN）的知识图谱推理，提出了一种创新的自适应传播策略AdaProp，旨在解决大规模知识图谱处理中的效率和准确性问题。AdaProp通过动态调整传播路径，优化了传统GNN方法。研究在KDD '23会议上发表，提供了tensorboard可视化结果和开源代码。实验表明，AdaProp在效率和性能上超越了传统方法，如全传播、渐进式传播和受限传播。通过Python和PyTorch实现， AdaProp在多个数据集上展示了优秀性能，为知识图谱推理领域开辟了新思路。

  
• 05.27 22:19:12
  发表了文章 2024-05-27 22:19:12

  【传知代码】图像加密解密与数字水印处理-论文复现

  该文主要介绍了图像加密解密和数字水印处理的重要性，并提供了相关技术的概述和原理。文章首先强调了信息安全和数据保护在数字化时代的需求，然后分别介绍了图像加密和解密以及数字水印处理的概念。 在图像加密解密部分，提到了两种方法：基于混沌Logistic映射的加密和基于三重DES的加密。前者通过混沌理论进行加密，后者使用经典的三重DES算法。文章提供了每种方法的基本原理，并展示了如何在Python中实现它们，包括使用`cryptography`库进行AES加密和利用PIL库进行图像处理。

  
• 05.27 21:59:40
  发表了文章 2024-05-27 21:59:40

  【传知代码】私人订制词云图-论文复现

  本文介绍了词云图的原理和生成步骤，包括分词、统计词频、去除停用词等，并提供了Python实现示例，利用`wordcloud`和`jieba`库。此外，还分享了技巧，如处理中文乱码、选择背景图、词库转换及自定义文字颜色。词云图能直观展示文本关键信息，适用于数据分析和文本挖掘，但也有其局限性，如无法显示词汇的语法关系。源码和更多资源可在文章附件获取。

  
• 05.26 22:22:53
  发表了文章 2024-05-26 22:22:53

  【传知代码】无监督动画中关节动画的运动表示-论文复现

  本文探讨了数据驱动的无监督动画技术，尤其是针对关节动画的运动表示。研究提出三个主要贡献：1) 使用区域表示增强一阶运动稳定性；2) 明确建模背景运动以稳定点识别；3) 在无监督空间中解耦形状和姿态防止形状转移。通过这些改进，无监督运动转移的精度提升，特别是对关节对象的动画。作者还创建了一个新的TED演讲者数据集，证明了方法的有效性，其性能优于现有技术。文章总结了监督和无监督图像动画方法，并介绍了关节动画的基本原理，包括骨架、关节表示和姿势表示。核心逻辑涉及一阶运动模型、PCA-based运动估计和背景运动估计，以及图像生成过程。

  
• 05.26 21:18:58
  发表了文章 2024-05-26 21:18:58

  【传知代码】用二维图像渲染3D场景视频-论文复现

  mip-NeRF是针对NeRF（Neural Radiance Fields）的改进模型，旨在解决NeRF在不同分辨率下渲染图像时的模糊和伪影问题。mip-NeRF通过引入多尺度表示和圆锥体采样，减少了图像伪影，提升了细节表现力，同时比NeRF快7%，模型大小减半。相比NeRF，mip-NeRF在标准数据集上的错误率降低17%，多尺度数据集上降低60%。此外，它的渲染速度比超采样NeRF快22倍。该模型适用于3D场景渲染和相关应用，具有广阔的发展前景。
• 05.25 17:24:17
  发表了文章 2024-05-25 17:24:17

  【传知代码】transformer-论文复现

  Transformer模型，革新NLP的里程碑，摒弃CNN/RNN，采用自注意力机制解决长距离依赖问题，加速训练。模型包含编码器和解码器，用位置编码补充序列信息。关键组件包括：嵌入层（位置编码增强词向量）、多头注意力层（捕获不同侧面的上下文）、前馈层（非线性变换）及残差连接和层归一化（提升训练稳定性）。Transformer的创新应用，推动了现代大语言模型的发展。

  
• 05.25 16:54:21
  发表了文章 2024-05-25 16:54:21

  【传知代码】Modnet 人像抠图-论文复现

  MODNet是一种轻量级、实时的无trimap人像抠图模型，强调高效和鲁棒性。它由语义预测、细节预测和语义-细节混合三个模块构成，通过自监督学习策略SOC保持模块间一致性。MODNet在人像抠图任务中表现出色，适用于多种场景，如展馆互动、商场引流、图像编辑、广告制作等。论文和源码可在给定链接中获取，项目还提供了WebUI方便用户直接使用。

  
• 05.24 10:40:43
  发表了文章 2024-05-24 10:40:43

  【传知代码】从零开始搭建图像去雾神经网络-论文复现

  本文介绍了基于集成学习的双分支非均匀去雾神经网络的复现，该网络由迁移学习子网和数据拟合子网组成，分别处理全局表示和数据拟合。网络使用Res2Net作为编码器，并结合通道和像素注意力模块。代码可在提供的链接下载。网络在交通监控、自动驾驶、航海和目标跟踪等领域有广泛应用，通过提升图像质量来提高系统性能。实验在O-Haze、I-Haze和NH-Haze数据集上进行，展示了网络在去除雾霾方面的效果，尽管存在细节模糊和色彩饱和度低的问题。
• 05.24 09:50:58
  发表了文章 2024-05-24 09:50:58

  【传知代码】图神经网络长对话理解-论文复现

  在ACL2023会议上发表的论文《使用带有辅助跨模态交互的关系时态图神经网络进行对话理解》提出了一种新方法，名为correct，用于多模态情感识别。correct框架通过全局和局部上下文信息捕捉对话情感，同时有效处理跨模态交互和时间依赖。模型利用图神经网络结构，通过构建图来表示对话中的交互和时间关系，提高了情感预测的准确性。在IEMOCAP和CMU-MOSEI数据集上的实验结果证明了correct的有效性。源码和更多细节可在文章链接提供的附件中获取。

  
• 05.23 17:27:53
  发表了文章 2024-05-23 17:27:53

  【传知代码】高速公路车辆速度检测软件-论文复现

  该项目是高速公路车辆速度检测软件，融合了无人机、计算机视觉（YOLOv8）和机器学习，用于交通监控和数据收集。它通过无人机航拍获取车辆信息，使用Bytetrack进行跟踪，SG滤波器处理数据，计算速度和加速度，并将数据存储在Excel中。软件包含检测器、跟踪器和注册表组件，可在Pycharm环境中运行。部署时需配置相关依赖，通过主程序`main.py`启动，用户需标定参考距离、ROI和坐标系。随着技术进步，此类系统有望在交通管理中发挥更大作用。参考文献包括YOLOv8和ByteTrack的相关研究。源码和详情见原文链接。

  
• 05.23 17:06:33
  发表了文章 2024-05-23 17:06:33

  【传知代码】骨架行为识别-论文复现

  骨架行为识别是计算机视觉中的关键技术，通过分析人体骨架轨迹和姿态来识别行为。它应用于人机交互、智能监控等领域，利用OpenPose等算法提取关键点信息。CTR-GCN是该领域的先进模型，优于2S-AGCN，通过通道拓扑优化和时间建模提高识别效果。模型包含通道细化、特征变换和维度增强三个部分。源码可在相关文章附件获取。骨架行为识别技术在视频理解、人机交互、运动分析等多个场景有广泛应用，并持续发展创新。

  

2023年10月

• 10.13 13:03:42
  发表了文章 2023-10-13 13:03:42

  8.线性搜索算法和二进制搜索算法

  8.线性搜索算法和二进制搜索算法
• 10.13 13:02:44
  发表了文章 2023-10-13 13:02:44

  7.队列算法

  7.队列算法
• 10.13 13:01:44
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  6.解析表达式算法

  6.解析表达式算法
• 10.13 13:01:05
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  5.堆栈算法

  5.堆栈算法
• 10.13 13:00:03
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  4.链表算法

  4.链表算法
• 10.13 12:58:48
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  3.数组算法、动态规划

  3.数组算法、动态规划
• 10.13 12:57:24
  发表了文章 2023-10-13 12:57:24

  算法：贪婪算法、分而治之

  算法：贪婪算法、分而治之
• 10.13 12:56:31
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  算法基础知识

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• 10.12 19:48:08
  发表了文章 2023-10-12 19:48:08

  MySQL安装优化

  MySQL安装优化
• 10.12 19:46:57
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  5 JMeter断言-Jmeter响应中出现乱码时

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• 10.12 19:45:57
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  4 JMeter 参数化常用方式

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• 10.12 19:44:34
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  3.JMeter基本组成部分

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• 10.12 19:43:52
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  2.JMeter基本元件是什么

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• 10.12 19:43:14
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  初识Docker

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• 10.12 19:40:02
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  12.Linux文件管理命令---file测试文件内容

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• 10.12 19:39:27
  发表了文章 2023-10-12 19:39:27

  11.Linux文件管理命令---diff比较两个文件

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• 10.12 19:38:48
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  10.Linux文件管理命令---uniq忽略文件中的重复行

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• 10.12 19:38:02
  发表了文章 2023-10-12 19:38:02

  9.Linux文件管理命令---sort按顺序显示文件内容

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• 10.12 19:37:10
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  8.Linux文件管理命令---head显示文件头部--tail显示文件尾部

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• 10.12 19:36:24
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  7.Linux文件管理命令---grep：查找字符串

  7.Linux文件管理命令---grep：查找字符串
• 10.12 19:35:31
  发表了文章 2023-10-12 19:35:31

  6.Linux文件管理命令---mv更改文件名

  6.Linux文件管理命令---mv更改文件名
• 10.12 19:34:52
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  5.Linux文件管理命令---cp复制文件

  5.Linux文件管理命令---cp复制文件
• 10.12 19:34:05
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  程序人生与世界杯的火花

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• 10.12 19:32:49
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  10.每天进步一点点---Python-Requests HTTP 请求库-2

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• 10.12 19:31:53
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  9.每天进步一点点---Python-Requests HTTP 请求库

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• 10.12 19:23:51
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  8.每天进步一点点---Python抓包要了解的知识

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• 10.12 15:34:56
  发表了文章 2023-10-12 15:34:56

  3.Linux文件管理命令-----cat 显示文本文件内容、rm 删除文件、less 分屏显示文件

  3.Linux文件管理命令-----cat 显示文本文件内容、rm 删除文件、less 分屏显示文件
• 10.12 15:31:04
  发表了文章 2023-10-12 15:31:04

  3.Linux文件管理命令-----ls显示文件名

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• 10.12 15:29:58
  发表了文章 2023-10-12 15:29:58

  2.在命令行下使用 Linux 帮助信息

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• 10.12 15:28:30
  发表了文章 2023-10-12 15:28:30

  Python操作Numpy模块库

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