BFS解题模板（队列版）
python展开代码from collections import deque
def bfs(起始点):
# 初始化队列和访问标记
queue = deque()
queue.append(起始点)
visited = set()
visited.add(起始点)
while queue:
# 弹出当前节点
node = queue.popleft()
# 处理当前节点（例如记录路径、判断条件等）
处理当前节点
# 遍历相邻节点
for neighbor in 获取相邻节点(node):
if neighbor 未越界 and neighbor 未访问:
queue.append(neighbor)
visited.add(neighbor) # 必须在此处标记已访问
作为现代Transformer架构中位置编码的突破性改进，旋转位置编码（Rotary Position Embedding, RoPE）通过复数域旋转算子实现了高效的位置感知计算。本文从张量操作视角深入剖析RoPE的数学本质，并给出其在工业级大语言模型中的完整实现路径。
DFS解题模板（递归版）
python展开代码def dfs(参数):
# 终止条件（越界、已访问、不符合条件）
if 终止条件:
return
# 处理当前节点（标记已访问、记录路径等）
处理当前节点
# 递归访问相邻节点（四个方向、子节点等）
for 方向 in 所有可能的方向:
dfs(新参数) # 递归
# 回溯（如果需要恢复状态，如全排列问题）
# 例如：撤销访问标记、弹出当前节点等
API调用
登录这里： https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/endpoint?config=%7B%7D
注册后，创建DeepSeek R1 API接入点：
安装 Docker Compose 可以通过几种方式进行，最常见的是通过下载官方提供的二进制文件或者使用包管理器安装。以下是两种主要的方法：
在 Ubuntu 22.04 上安装 Docker 是一个相对简单的过程。以下是步骤：
1. 更新系统包
首先，确保系统包信息是最新的：
bash展开代码sudo apt update sudo apt upgrade -y
本文作为这篇文章的总结：
随着深度学习的兴起，自动上色引起了很多关注，目标是在复杂的图像语义（如形状、纹理和上下文）中生成合适的颜色。一些早期方法尝试使用卷积神经网络（CNN）预测每个像素的颜色分布。不幸的是，这些基于CNN的方法由于缺乏对图像语义的全面理解，通常会产生不正确或不饱和的上色结果（图1中的CIC、InstColor和DeOldify）。为了更好地理解语义信息，一些方法借助生成对抗网络（GANs），利用它们丰富的表示作为上色的生成先验。然而，由于GAN先验的表示空间有限，它们无法处理具有复杂结构和语义的图像，导致不合适的上色结果或不愉快的伪影（图1中的Wu等和BigColor）。
基于pix2pix的图像彩色化技术实践与探索
一、项目背景与问题发现
在前期实验中，我尝试使用mmgen库进行通用图像和线稿的处理，但效果不尽如人意。这让我开始怀疑mmgen库在此类任务中的适用性。经过评估后，我决定转向另一个成熟的解决方案。
通用场景上色任务太难，pix2pix效果不佳：
https://www.dong-blog.fun/post/1924
通用场景照片的要求太大了：要场景、要渐变色、要理解场景里的事物，比如你总不能给树叶上一个红色，是需要一定语义理解能力的。
线稿是一种需要块状涂色的任务，相对就简单得多。
https://arxiv.org/abs/1703.10593
图像到图像的转换是一类视觉和图形问题，其目标是通过使用一组对齐的图像对训练集，学习输入图像与输出图像之间的映射关系。然而，对于许多任务来说，成对的训练数据并不可用。我们提出了一种方法，在没有对齐样本的情况下，学习将源域X的图像转换到目标域Y。我们在几个任务上展示了定性结果，包括风格迁移、对象变形、季节转换、照片增强等。如下图：
通过跳板机配置SSH隧道轻松连接远程服务器
在实际工作中，我们经常会遇到这样的场景：某些服务器不可直接访问，需要通过一台中间服务器（跳板机）进行中转。本文将介绍如何配置SSH跳板机，实现在不暴露中间过程的情况下，轻松从一台机器连接到最终目标服务器。
A Survey on Large Language Models with some Insights on their Capabilities and Limitations
