2025-02-13
深度学习ban
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2025-02-13
算法刷题
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DFS解题模板(递归版)

python
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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

2025-02-13
自动控制
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2025-02-13
自动控制
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2025-02-12
深度学习
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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:

image.png

2025-02-12
Docker
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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:

2025-02-12
Docker
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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
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sudo apt update sudo apt upgrade -y
2025-02-11
深度学习
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本文作为这篇文章的总结:

https://mp.weixin.qq.com/s/-rXYgsu_1IEpjGvSQArPJQ

2025-01-20
深度学习
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2025-01-20
DL论文
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image.png

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)。