一、PMP备考经历及总结因为工作的需要，慢慢需要从单纯的开发岗位到对开发项目的内容进行管理。在公司上级的建议下，产生了学习一些项目管理知识，考取PMP证书的想法。有了这个想法后，首先是选择PMP考试的培训机构，看了很多家考PMP证书的培训结构，例如希赛，清晖等，也一一对比了下。最终选

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在Animate软件中，有三种基本的补间动画和一种逐帧动画，这里就简单讲一下这几种动画的概念。FlashASer：AdobeAnimate2021软件零基础入门教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/633230084FlashASer：实用的各种AdobeAnimate软件教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/675680471FlashASer：An

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在Animate软件中，补间动画是最常用的一个功能，而可以使用补间过渡的属性和对象也是有要求的。FlashASer：Animate2022零基础应用教程之教师篇https://zhuanlan.zhihu.com/p/555447498FlashASer：Animate教程及作品源文件https://zhuanlan.zhihu.com/p/677437436FlashASer：实用的各

人们总说，学校是给你试错的地方。诚然。之前闹得沸沸扬扬的“GPT4otoken列表中出现了意义不明内容”的事情的zhihu帖子里面给出了一些原因的猜测，有一个是洗数据顺序错了，然后带着嘲讽意味说，在国内大模型公司，实习生犯这种错误得被骂一顿，正式员工肯定得扣绩效。其实当时甚至到了现

在人工智能的浩瀚星辰中，大模型犹如璀璨的北极星，引领着技术的前沿方向。它们不仅代表了深度学习领域的最新突破，更成为了推动各行各业智能化转型的关键力量。本文笔者总结了大模型从理论研究到实战落地所需具备的所有知识干货，与大家分享~基础知识数学深入浅出动态可视化数

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LLShttps://zhuanlan.zhihu.com/p/589146284BEVDet提出一种优雅可行可扩展的范式，包含4个部分：image-viewencoder,viewtransformerfromimageviewtoBEV,bevencoder,head.pipelinemoduleAugmentation防止过拟合，不光对图片做增强，还对bevfeature做flipping,scali

1.pointnetpointnet++：实现基于点云的分类和语义分割。提出了基于点云的特征提取网络。（https://zhuanlan.zhihu.com/p/336496973）2.VoxelNet：第一篇提出将点云转体素，进行3d检测。https://zhuanlan.zhihu.com/p/3524193163.SECOND：用spconv替换3d卷积，减少计算量。https://zhuanlan

1、Transformers库transformer系的各种LLM模型被封装在了Transformers库里（后来又有了其他很多模型），直接调用就能下载模型并使用。核心是用pipline（pipeline()函数是使用预训练模型进行推理的最简单方式。它能够跨不同模态处理多种任务），然后指定模型，输入，输出。这个pipeline跟pytorch

节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何备战、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。合集在这里：《大模型面试宝典》(2024版)正式发

一、uniapp相关代码1.获取定位授权并调用接口的封装知乎：uniapp获取定位授权并调用接口的封装-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/677299084CSDN：uniapp获取定位授权并调用接口的封装-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_70716007/article/details/137111429?s

单应性Homography估计：从传统算法到深度学习-知乎(zhihu.com) （推荐）以下内容均来自上面的知乎文章：  

背景MMoE模型从一定程度上解决了多个目标（任务）在训练过程中的相互耦合的问题，即使用门控概念（gatenetwork）降低了因为share-layer部分带来的“特征耦合”。但其实这是不够的，因为在每一个expert内部，与其他的expert不存在联系，这导致每个expert的表达能力不是“那么强”。因此google提

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Linux文件权限详解_linux文件权限-CSDN博客掌握Linux文件权限，看这篇就够了-知乎(zhihu.com)  

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支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合

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