1.用Python写个新年贺卡生成器
2.非线性优化（三）：g2o源代码
3.有没有简约好看的企业个人博客最好附带源码的?
4.2022虎年海报模板-2022年新年虎头怎么画？
5.[新年快乐/AI永不眠]利用任务提升Agent游戏玩法；本地 RAG 手册开源；CogCoM 新模型增强视觉推理能力

用Python写个新年贺卡生成器

       距离新年还有十几天，我提前向大家送上新年的新年祝福！鉴于当前疫情形势依然严峻，源码无论您是年拜年源坚守岗位还是居家隔离，都请务必做好个人防护。企业为了社会的新年在线聊天系统源码共同安全，请减少不必要的源码外出。在信息爆炸的年拜年源时代，保持理性，企业关注官方消息，新年远离谣言的源码传播。随着农历新年的年拜年源临近，我分享一个用Python编写的企业贺卡生成器，希望能为您的新年节日增添喜庆。

       **开发工具和环境搭建：

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       - Python版本：3.6.4

       - 所需模块：os,源码 io, sys, pillow, pyqt5（以及其他Python自带的标准库模块）

       - 安装Python并将其添加到环境变量中，然后使用pip安装上述模块即可。

       **贺卡生成器的原理与实现：

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       - 基本原理：选择喜庆的背景，利用pillow模块在上添加文字。

       - 通过pyqt5创建GUI界面，使得贺卡生成过程更加直观和便捷。

       **文本内容的处理：

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       - 文本文件中预存了多种祝福语，用户在生成贺卡时可以选择喜欢的文本内容。

       您可以通过原链接查看贺卡生成器的Android数学APP源码源代码和详细步骤，希望这个工具能为您的春节增添一份特别的快乐。

非线性优化（三）：g2o源代码

       新年伊始，让我们探讨一下g2o（通用图优化）在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中的后端优化库应用。在《十四讲》中，我们对g2o有了初步的了解，并总结了其在SLAM中的使用情况。与ceres相比，g2o的文档较为简略，主要依赖于两篇论文进行参考。本文将深入探讨g2o的源代码，特别是核心文件夹中的部分，以揭示这个在SLAM领域广为人知的后端优化库的内在机理。

       首先，让我们通过一张类关系图来直观理解g2o的架构。整个g2o系统分为三层：HyperGraph、OptimizableGraph、以及SparseOptimizer。HyperGraph作为最高层，提供了一个高度抽象的框架，其内部通过内类的方式实现了Vertex和Edge的结构。Vertex和Edge相互关联，Vertex存储与节点相关联的ios双号源码边的集合，而Edge则记录了与之链接的节点信息。HyperGraph提供了基本的节点和边的操作，如获取、设置等，同时也包含了更复杂的功能，如节点和边的合并、删除等。

       OptimizableGraph继承自HyperGraph，进一步丰富了Vertex和Edge的实现，为图优化提供了更具体的接口。OptimizableGraph引入了海塞矩阵和b向量的概念，以及与之相关的操作，如获取海塞矩阵元素、设置参数位置等。此外，它还支持通过栈操作（pop、push）来管理节点信息。

       在OptimizableGraph之上，SparseOptimizer作为优化操作的对象，实现了优化的接口，并提供了初始化、辅助函数以及优化的工作督办asp源码核心函数。SparseOptimizer通过内部类实现了Vertex和Edge的实例化，为具体的优化算法提供了操作图的接口。

       在实现细节方面，BaseVertex和BaseEdge类继承了OptimizableGraph中的相应类，实现了节点和边的基本功能。BaseVertex类负责记录节点的海塞矩阵、b向量和估计值，并提供了数值求导的备份和恢复功能。BaseEdge类则负责处理测量信息和信息矩阵的计算，包括计算误差、构造二次形式等。此外，不同类型的边（BaseUnaryEdge、BaseBinaryEdge、BaseMultiEdge）通过继承BaseEdge类，实现了不同链接节点数量的边的特殊操作。

       鲁棒核函数的实现是g2o优化框架中一个关键部分，它在处理非线性优化问题时提供了鲁棒性，确保了优化过程的稳定性。g2o通过RobustKernel虚基类提供了设置和获取核函数参数的接口，并在具体实现中使用了简化版本的计算公式，以保证信息矩阵的鸿运当头指标源码正定性。

       最后，OptimizationAlgorithm类定义了优化器的一系列接口，如初始化、计算边际值和求解等。g2o的优化算法包括GN、LM和dog-leg，它们分别实现了不同的求解策略，而具体的矩阵求解任务则通过Solver类及其派生类（如BlockSolver）完成。BlockSolver类提供了一个通用框架，允许用户自定义线性求解器，如直接求解、迭代求解等。

       综上所述，g2o通过层次化的类结构，提供了从抽象到具体、从基础到进阶的图优化解决方案，其设计旨在高效、鲁棒地解决SLAM中的后端优化问题。深入理解g2o的源代码，对于开发者和研究者来说，不仅能够提高优化算法的实现效率，还能深刻理解SLAM系统中的优化机制。

有没有简约好看的个人博客最好附带源码的?

       寻找简约而好看的个人博客，同时附带源码？这里有两个推荐方案供您选择。

       方案一：基于Vue3的个人主页简历个人博客前后端分离系统。

       该系统采用Vue3、Express、MongoDB、JavaScript等技术栈构建，提供一个简洁、注释详尽、易于上手的开源个人主页系统，名为“ZHOUYI-Homepage”。它拥有丰富的组件和工具，适合搭建个性化的个人主页、简历网站以及开发管理后台应用。

       方案二：全栈个人博客系统。

       这个系统基于Vue2、node.js、express、sequalize、mysql、uniapp等技术构建，支持前端博客展示、后台管理、node后端服务。包含完整的基础功能，可一键生成微信小程序、H5页面、web站点，提供一键置灰、新年特效配置，移动端适配等功能。系统源码已附上，包含SQL文件，开箱即用，并已具备代码生成器、权限管理、菜单管理等特性。

       以上两个方案均能满足您对简约好看个人博客的需求，并提供源码供您参考和学习。

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年新年虎头怎么画？

       1、首先在画面顶部中间的位置画出我们的标题“”,然后再画两串彩旗,周围画一些炸开的烟花和铜钱。

       2、在标题下面画一只小老虎,在小老虎的手上拿着一个“福”字,周围画一些炸开的烟花。

3、在画面底部画一些红包_话元宝,子啊画面底部右侧画一个小男孩。

       4、接下来就可以开始上色啦,将小老虎涂成橘色,它身上的花纹涂成黑色,“福”字涂成黑色,所在的方框涂成红色。

5、将标题涂成红色,小男孩头发涂成棕色,围巾涂成浅**,衣服涂成蓝色,红包涂成红色和**,元宝涂成**。

6、最后将彩旗和炸开的烟花都涂成彩色的,铜钱涂成**,这样一幅好看的虎年海报就完成啦,

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[新年快乐/AI永不眠]利用任务提升Agent游戏玩法；本地 RAG 手册开源；CogCoM 新模型增强视觉推理能力

       本文探讨了开发一种通用的 AI 代理的能力，能够理解和遵循游戏玩法指令的步骤，这是迈向“准备好玩”的能力的一步。研究人员通过将多模态游戏指令集成到决策转换器中，增强了代理的多任务和泛化能力。

       现在，使用 Ollama、pgvector 和本地数据，您可以构建一个功能强大的 RAG 系统，将其部署在您自己的硬件上。这本本地 RAG Cookbook 提供了详细的指南和示例，帮助您构建和优化自己的 RAG 系统。

       CogCoM 是一种全新的通用视觉语言模型，它具有独特的操作链机制。这使得它能够通过主动调整输入图像来处理多轮视觉推理。该模型已经在 GitHub 上发布。

       HuggingFace 发布了一个轻量级的评估库 lighteval，用于基于 HELM 和 Eluther AI 评估工具的语言模型训练。该评估库专注于提供高效易用的评估方法和指标，帮助用户快速准确地评估模型性能。同时，lighteval 还提供了丰富的可定制选项，支持用户自定义评估指标和数据集，并支持在多个 GPU 上进行并行评估。

       一种名为 MetaTree 的新型决策树算法在 GitHub 上公开发布。与传统的决策树算法不同，MetaTree 采用 Transformer 模型进行学习，从而提高了泛化能力。MetaTree 在多个数据集上进行了测试，结果表明其在分类和回归任务上均取得了不错的表现。MetaTree 的源代码已经公开，有兴趣的开发者可以前往 GitHub 进行查看。

       FunSearch 是一种新的 AI 驱动方法，它将大型语言模型与评估算法相结合，已经在数学科学领域做出了可验证的发现，包括解决了长期存在的 cap set 问题和更高效的 bin-packing 问题算法。它引入了演化方法来生成和评估代码，提供了人类可解释的输出结果，代表了 AI 驱动科学发现的重大飞跃。

       HelixML 实现了一套 qapair 提示，从各种不同的角度提取内容，并为每个文档生成内容寻址哈希。这使得微调 Mistral-7B 模型的效果更好。

       新加坡 Brilliant Labs 推出了一款名为 Frame 的轻量级 AR 眼镜，配备了一款名为 Noa 的多模态 AI 助手，可以通过集成的 AI 模型如 GPT-4 和稳定扩散执行视觉处理、图像生成等多项任务，获得了多位创业投资人的青睐。

       Hugging Face Hub 推出了新的基准数据集，名为 Anime Bench，该数据集包含有关各种动漫角色以及引用的事实，旨在评估语言模型的性能。该数据集包含了来自动漫作品的超过 , 个引用，可以用于测试语言模型的能力，评估其对人物、情节和文化参考的理解程度。这将有助于研究人员开发出对动漫背景下的自然语言处理任务具有鲁棒性的算法，同时也将有助于动漫爱好者更好地理解和交流动漫作品。