1）通过搜索进入站点的流量百度会认为用户对网站的认可度比较高。2）老域名做站优势确实很高。3）百度对标题非常强调原创性，所以如果是采集的文章，肯定需要修改标题，而且是大修改。而title,keywords,description这三个，没有keywords同样收录很好。title必须与你的h1标签对应的标题一致（至少大体上是一致才行）。而description，需要与文章第一段一致。这里就是个关键
一、利用博客来做博客是一种最早期的软文发布平台了，如果你想要进行网络推广引流和达到很好的品牌宣传目的话，就可以选择博客的方式，需要注意的是要选择权重比较高的第三方博客，这样子可以得到更好的效果。对于现在的各类博客中，新浪博客是比较具有优势的，我们需要在博客上找到自己行业的分类，然后在里面搭建一个专属于自己网站发布信息的页面，然后设置好SEO标签，头像的选择可以使用我们的品牌logo，或者是主要售卖
# Python 安装 gfpgan 教程
## 1. 简介
在开始之前，让我们先了解一下 gfpgan 是什么。gfpgan 是一种用于图像编辑和修复的深度学习模型，其中 GAN 代表生成对抗网络。安装 gfpgan 可以让你在 Python 环境中使用这个强大的工具。
## 2. 安装流程
下面是安装 gfpgan 的步骤概述。我们将在接下来的部分中逐步详细说明每个步骤。
1. 安装 P
原创
2023-09-26 14:34:16
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一、基于分解的MOEA有三种分解方法1、权重聚合方法首先，λ被称之为权重向量，观察和式，这完全就是m维向量的点乘公式嘛。具体的说，在目标空间中，把算法求出的一个目标点和原点相连构造成一个向量，此时，该方法的做法是将该向量与对应权重向量点乘，由向量点乘的几何意义可知，所得的数为该向量在权重向量方向上的投影长度，因为权重向量不变，最大/小化该长度值其实就是在优化该向量。可知若要增大该向量在权重向量上投
超110篇！CVPR 2021最全GAN论文汇总梳理！超100篇！CVPR 2020最全GAN论文梳理汇总！来源：公众号量子位授权包浆老图立刻清晰到头发丝是一种怎样的体验？看这明...
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2021-12-27 18:04:39
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老照片作为时光记忆的载体，不只是过去美好时光的传承者，同时也是每个人的情结和怀念的寄托。随着时间的流逝,许多
原创
2022-02-23 14:45:35
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接口地址：https://api.itapi.cn/api/video/dyqz返回格式：application/json请求方式：HTTPGET请求参数：参数名称类型必填说明keystring是用户请求密钥，可在 密钥管理页面 申请sharestring是分享的抖音达人主页地址返回参数：参数名称类型说明aweme_idstring达人抖音号user_namestring达人名
原创
2023-04-19 15:40:31
459阅读
C# Onnx GFPGAN GPEN-BFR 人像修复
原创
2023-10-19 09:42:45
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Stable Diffusion 是一个深度学习技术，主要用于图像生成和图像增强任务。它的核心思想是通过稳定的训练过程来生成高质量的图像
ELF 文件结构介绍
ELF 文件结构介绍文件头以 ELF 文件64位版本为例：e_ident 【ELF魔数 16byte】1-4字节：ELF 文件都必须相同的标识码，分别为 0x7F,0x45,0x4C,0x46第5字节：程序位数（0x01表示32位，0x02表示64位）第6字节：规定该ELF文件是大端还是小端（0x01表示小端，0x02表示大端）第7字节
一、 半定松弛 Semidefinite relaxation (SDR)1.齐次QCQP SDR可以用于解决很多非凸的二次约束二次规划问题，因此成为信号处理领域一个有力的工具。一般的实值齐次QCQP问题可以表示为如下的形式：其中X是一个秩为1的半正定矩阵，因此该问题转化为如下的形式： 优化变量从原来的x变成了X，目标函数和约束条件对于
什么是Attention机制？Attention机制的本质来自于人类视觉注意力机制。人们在看东西的时候一般不会从到头看到尾全部都看，往往只会根据需求观察注意特定的一部分。简单来说，就是一种权重参数的分配机制，目标是协助模型捕捉重要信息。具体一点就是，给定一组，以及一个目标(查询)向量query，attention机制就是通过计算query与每一组key的相似性，得到每个key的权重系数，再通过对v
参考李沐老师的教材写的。通过函数与0的距离来衡量函数的复杂度。但是怎么精确的确定一个函数和0之间的举例呢？没有一个正确答案。一种简单的方法是通过线性函数中的权重向量的某个范数来度量其复杂性，例如。要保证权重向量比较小，最常用方法是将其范数作为惩罚项加到最小化损失的问题中。将原来的训练目标*最小化训练标签上的预测损失*，调整为*最小化预测损失和惩罚项之和*。现在，如果我们的权重向量增长的太大，我们的
随着网络和信息技术的飞速发展，网络中的信息量也呈现爆炸式的增长，那么快速并且正确从这些海量的数据中获取正确的信息成为了现在搜索引擎技术的核心问题。用户的输入通常呈现很大的差异性，这是因为不同的人接受不同的教育、不同的文化，导致在表述同一个问题上面差异很大，那么对用户输入的搜索词进行词条权重的打分是非常有必要的，这对于从用户输入的搜索词中提取核心词，或是对搜索词返回的文档排序等都是一个非常重要的课题
1.seq2seq模型有遗忘问题和对齐问题，attention在原来的seq2seq模型上做出了改进，在decoder编码阶段它的输入变为原来向量的加权求和，赋予每个向量不同的权重。获取权重的方式：找一个向量ｑ与输入句子的每个词的向量进行比较，如果两个向量相近则获得的权重比较高。计算权重的方式：一种就是在预测ｔ时刻的输出时，用decoder阶段上一时刻的输出作为ｑ向量。另一种就是用ｈｔ作为ｑ向量。
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2023-08-25 21:43:16
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CMMI认证等级从一级到五级共有五个等级，其中CMMI-5为最高等级。能力度等级：属于连续式表述，共有六个能力度等级(0~5)。0 不完整级 1 已执行级 2 已管理级 3 已定义级 4 量化管理级 5 最优化级 通常我们企业的CMMI等级认证从CMMI-1到CMMI-5。 1、初始级：软件过程是无序的，有时甚至是混乱的，对过程几乎没有定义，成功取决于个人努力。管理是反应式的。2、可管理级：建立了
轮询算法round-robin是很基础的负载均衡算法，实际应用中wrr更为常见，但一般不需要自己实现，因为一般需要rr的场景，都已经在基础设施层面进行了支持，比如lvs或nginx通过配置即可实现，但业务上偶尔也需要自己实现负载均衡，所以有必要了解一下其技术原理。谈到wrr的应用场景，一般是服务器配置存在差异时，比如集群里有一个2C4G和一个4C8G，那么我们希望4C8G能承担更多的业务请求。或者
背景nhanesA的开发是为了实现对国家健康和营养检查调查（NHANES）数据的完全可定制的检索。该调查是由国家卫生统计中心（NCHS）进行的，数据可在以下网站公开获取：https://www.cdc.gov/nchs/nhanes.htm。NHANES的数据每年被报告在一千多份同行评审的杂志出版物中。NHANES Data自1999年以来，NHANES调查一直在连续进行，在此期间的调查被称为 "
CMMI全称是Capability Maturity Model Integration，即软件能力成熟度模型集成模型。分为如下5个级别：
1． 初始级 软件过程是无序的，有时甚至是混乱的，对过程几乎没有定义，成功取决于个人努力。管理是反应式的。 2．可重复级 建立了基本的项目管理过程来跟踪费用、进度和功能特性。制定了必要的过程纪律，能重复早先类似应用项目取得的成功经验。 3．
