DiT、 U-Net 与自回归模型的优势 DiT 将 Transformer 的全局自注意力与扩散模型紧密结合，突破了 U-Net 局部卷积的固有限制，使得模型在捕捉远程依赖、条件信息融合、可扩展性和预训练转移上具备显著优势，也为更高分辨率下的高质量图像生成提供了更优的架构选择。

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DeepSeek 提示词大全 本手册为DeepSeek用户提供全面的提示词设计指南，涵盖基础理论、设计原则、场景化模板、优化技巧及行业专属提示词等内容。通过明确指令、结构化表达、情境化需求和渐进式引导等原则，帮助用户高效设计提示词。手册还提供写作创作、角色扮演、信息提取等场景化模板，以及迭代优化、示例引导等优化技巧。此外，针对教育、医疗、法律等行业提供专属提示词，并强调安全与合规的重要性。通过实战案例和常见问题解答，帮助用户提升与AI交互的效率和质量。

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OpenGAN：基于开放数据生成的开放集识别 这次学习的OpenGAN主要学习一个思路，跳出传统GAN对于判断真假的识别到判断是已知种类还是未知种类。重点内容不在于代码而是思路，会简要给出一个设计的代码。

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STM32 I2C 通信协议 一主多从，单片机作为总线主机SDA：数据线SCL：时钟线主机对SCL线完全控制，从机只能读取；在空闲状态下，主机可以主动发起对SDA的控制，只有在从机发送数据和从机应答的时候，主机才会暂时转交SDA的控制权给从机I2C禁止所有设备输出强上拉的高电平，采用加的电路结构。为了防止出现两个引脚同时处于输出状态，如一个高电平，一个低电平，会发生电源短路。，输出低电平，下管导通，强下拉；输出高电平，下管断开，引脚。为了避免高电平造成的引脚浮空需要在总线外面给SCL和SDA各外置一个上拉电阻(弱上拉)。

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蓝桥杯178 全球变暖 由于全球变暖导致了海面上升，科学家预测未来几十年，岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右四个相邻像素中有海洋)，它就会被淹没。其中"上下左右"四个方向上连在一起的一片陆地组成一座岛屿。照片保证第 1 行、第 1 列、第 N 行、第 N 列的像素都是海洋。请你计算：依照科学家的预测，照片中有多少岛屿会被完全淹没。陆地淹没规则：如果一块陆地 四周至少有一个海洋（统计该岛屿中 不会被淹没的陆地数量。（岛屿中没有不会被淹没的陆地），则。（该岛屿会被完全淹没）。

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Pydantic 学习与使用 Pydantic 学习与使用

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Linux 进阶命令篇 当单一命令无法满足复杂需求时，通过管道命令组合多个命令，发挥更大作用。：将 Windows 格式的文件转换为 Linux 格式，主要处理回车符差异（Windows 为。：在 Linux 中用于优先执行括号内的命令，将命令的输出结果作为外层命令的参数。：将前一个命令的输出结果传递给后一个命令作为输入，实现命令间的接力操作。：查看系统中所有进程的详细信息，包括进程 ID、用户、启动时间等。：查找命令的路径以及相关文件（如帮助文件、配置文件等）的位置。：比较两个文件内容的不同，若文件相同则没有输出。

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RabbitMQ 应用 - SpringBoot 以下介绍的是基于 SpringBoot 的 RabbitMQ 开发介绍SpringRabbitMQ工程搭建步骤:1.引入依赖2.编写 yml 配置,配置基本信息3.编写生产者代码4.编写消费者代码 定义监听类,使用 @RabbitListener 注解完成队列监听5.运行观察结果。

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某验4无感探针-js逆向 本文通过逆向分析极验无感探针验证流程，实现了自动化破解方案。文章首先解析了验证请求的三个关键接口，然后详细剖析了加密参数w的生成逻辑，包括challenge、callback等动态参数的获取方法。通过提取JavaScript核心加密函数并模拟请求流程，最终构建出完整的验证绕过方案。该方案成功实现了极验无感验证的自动破解，验证结果截图显示破解效果良好。文中还提供了完整的Python实现代码，为相关研究提供了可复现的技术方案。

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十大排序算法 常见的排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序、堆排序、计数排序、桶排序、基数排序的思想冒泡排序：比较相邻两个元素的大小，将大的元素交换到后面，重复执行直至整个序列有序。选择排序：从未排序的元素中找到最小的元素，放到已排好序列的末尾，重复执行直至整个序列有序。插入排序：将未排序的元素一个个插入到有序的序列中，重复执行直至整个序列有序。归并排序：将序列分成两半，对每个子序列递归排序，然后合并两个子序列，重复执行直至整个序列有序。

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彻底理解一个知识点的具体步骤 如何彻底掌握一个知识点？本文提出系统性学习方法：首先明确概念定义，理解基本原理；其次掌握使用方法，通过实践巩固技能；然后进行知识迁移和拓展应用；最后总结归纳并查漏补缺。完整学习路径包括：是什么（概念）-为什么（原理）-怎么用（方法）-实践应用-类比迁移-总结提升-反馈修正。强调理解原理、实际应用和举一反三的结合，建议通过笔记整理、思维导图或教学输出等方式深化理解。这套方法论适用于各类知识学习，尤其适合技术类内容掌握。

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NSSCTF [NISACTF 2022]ezheap pwn新手小白，写完题后整理的一点点思路，有借鉴其他wp，有任何问题各位师傅可以提出，接收批评指正

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PyTorch 中mm和bmm函数的使用详解 执行的是两个2D Tensor（矩阵）的标准矩阵乘法。input: 第一个二维张量，形状为(n × m)mat2: 第二个二维张量，形状为(m × p)返回：形状为(n × p)的张量mm特性torch.bmm操作对象三维张量（batch of matrices）核心规则是否支持广播❌ 不支持，需要手动.expand()与matmul区别matmul支持更多广播，bmm更高效用于纯批量矩阵乘法应用场景批量线性变换、点云配准、神经网络前向传播等。

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github公开项目爬取 github项目爬取

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人工智能与机器学习从理论、技术与实践的多维对比 人工智能与机器学习在核心目标、知识获取方式、数学基础和应用场景等方面存在显著差异：维度人工智能（传统）机器学习核心目标模拟人类认知全流程，实现通用智能提升特定任务性能，聚焦模式识别知识获取人工定义规则和逻辑，依赖领域专家数据驱动自动学习，依赖大规模数据集数学基础离散数学、逻辑学、符号系统统计学、线性代数、优化理论系统透明度可解释（规则链追溯）黑箱（需后验解释技术）数据依赖小规模先验知识大规模标注数据（尤其是深度学习）典型应用逻辑推理、专家系统、符号规划。

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3D虚拟工厂 3d虚拟工厂 three.js + blender

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AI情感陪伴在医疗领域的核心应用潜力 多模态情感识别系统 通过整合语音语调分析（降调与语速异常检测抑郁倾向）、微表情捕捉（面部肌肉运动追踪焦虑状态）、生理指标监测（心率变异幅度反映应激水平）等技术，构建动态情绪评估模型。在老年痴呆症护理中，该系统能实时预警患者的躁动倾向，自动触发个性化音乐疗法。心理危机早期预警 基于文本语义分析模型，可识别社交媒体或医疗咨询中隐藏的自杀意念关键词组合（如"解脱""永远消失"等），预警准确率达92%。美国佛罗里达州试点项目显示，该系统使青少年心理危机响应时间缩短58%。

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