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Hippie 嬉皮士

现代“原始嬉皮士”的最初迹象出现在 19 世纪末的欧洲。 1890 年代末至 1900 年代初，德国青年运动兴起，作为对以“德国民间音乐”为中心的有组织的社会和文化俱乐部的反文化反应。这场嬉皮士运动被称为“Der Wandervogel ”（“流浪鸟”），反对传统德国俱乐部的形式，而是强调民间音乐和歌唱、创意服装以及远足和露营等户外生活。 [ 27 ]受到歌德、弗里德里希·尼采和赫尔曼·黑塞作品的启发，万德沃格尔吸引了成千上万的德国年轻人，他们拒绝快速的城市化趋势，向往祖先那种异教的、回归自然的精神生活。 [ 28 ]在20世纪的最初几十年里，德国人在美国各地定居，带来了德国青年文化的价值观。一些人开设了第一家健康食品店，许多人搬到了南加州，在那里他们引入了另一种生活方式。一个被称为“自然男孩”的团体来到加州沙漠种植有机食品，拥护像 Wandervogel 一样回归自然的生活方式。 [ 29 ]词曲作家伊登·阿贝兹 (eden ahbez)创作了一首名为《自然男孩》 (Nature Boy) 的热门歌曲，灵感来自罗伯特·布辛 ( Gypsy Boots )，罗伯特·布辛曾帮助在美国普及健康意识、瑜伽和有机食品。

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周沐君：被逼迁的北京“工友之家”，时代孤岛的希望与困局

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能让大家进行共同编辑的软件

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澳洲IT薪资了解

根据澳洲知名招聘网站Talent.com最新数据，2024年澳洲应届毕业生的平均年薪为74,944澳元（约合人民币35万），时薪为38.43澳元（约合人民币180元）。另据澳洲知名职业与教育技术公司Prosple发布的数据，澳洲不同行业和不同地区的薪酬水平也存在一定差异。以行业来看，石油天然气矿业毕业生薪酬最高，可达82,000澳元；银行金融服务业和能源公用事业紧随其后，平均年薪分别为80,000澳元和75,000澳元。

[程序员必会]最常用算法YOLO，讲了什么？如何快速部署？

“You Only Look Once”算法 “You Only Look Once” (YOLO) 是一种快速、准确的物体检测算法，由 Joseph Redmon 等人在 2015 年提出。与传统的物体检测方法不同，YOLO 采用了端到端的方式，直接在图像上进行检测和分类。

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又快又好的SSD算法是什么？什么原理？

SSD通过将图片一层层进行更小块儿的分割，实现更好的识别。这张图片展示了SSD（Single Shot MultiBox Detector）框架的工作原理和结构。SSD是一种用于目标检测的深度学习模型，能够在单个前向传播中预测多个类别的目标位置和类别。

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谷歌搜索引擎大揭秘！Page Rank是什么？图神经网络奠基之作！

PageRank是一种用于网页排名的算法，由谷歌联合创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林在1996年发明。它的核心思想是通过分析网页之间的相互链接关系，确定每个网页的重要性和影响力。 PageRank的用途 1.网页排序:PageRank算法能够有效地排序搜索引擎结果，使用户能够更快地找到最相关和最有价值的信息。 2.信息检索:在大型数据库或文档集合中，PageRank可以帮助识别最具影响力的文档 3.社交网络分析:PageRank可以用于衡量社交网络中个体的影响力，识别重要的节点 4.科学文献分析:PageRank能够用于评估科学论文的影响力，确定哪些论文在某个领域内最为重要

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YOLO V1-V9 你需要知道的都在这里了！图片标注算法全解析！上集

这张图片展示了一个视觉和语言表示学习（Vision-and-Language Representation Learning）以及视觉到语言生成学习（Vision-to-Language Generative Learning）的框架。这个框架主要涉及图像编码器、查询Transformer（Q-Former）和大型语言模型（LLM）。

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快速部署YOLOv9

from ultralytics import YOLO # Build a YOLOv9c model from scratch model = YOLO("yolov9c.yaml") # Build a YOLOv9c model from pretrained weight model = YOLO("yolov9c.pt") # Display model information (optional) model.info() # Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640) # Run inference with the YOLOv9c model on the 'bus.jpg' image results = model("path/to/bus.jpg")

SynthID学习笔记

SynthID 是如何工作的？ SynthID 使用两种深度学习模型 - 一种用于水印，另一种用于识别： • 水印：SynthID 使用嵌入式水印技术，将数字水印直接添加到 AI 生成的内容中。组合模型经过优化，通过将水印与原始内容对齐来提高不可察觉性。 • 识别：SynthID 可以扫描图像或音频中的数字水印，并帮助用户评估内容或其部分内容是否是使用我们的 AI 模型生成的。

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yarn介绍

请介绍一下yarn(facebook做的JavaScript的包管理工具) Yarn 是一个由 Facebook 开发的 JavaScript 包管理工具，旨在解决 npm 的一些问题并提供更快、更可靠的包管理体验。以下是关于 Yarn 的一些重要信息： 1. 性能优化：Yarn 通过并行下载、缓存机制、更智能的网络请求和其他优化，提供了比 npm 更快的安装速度和更高的性能。这些优化使得 Yarn 在大型项目中的表现更加出色。 2. 可靠性：Yarn 通过锁定文件（yarn.lock）确保了项目的依赖版本的一致性，防止了由于版本不一致而导致的构建错误和运行时错误。此外，Yarn 的缓存机制和离线模式可以确保即使在没有网络连接的情况下也能够进行包的安装和管理。 3. 安全性：Yarn 提供了一系列的安全检查机制，包括对依赖项的漏洞扫描和警告。这有助于开发者及时发现和解决潜在的安全风险。 4. 易用性：Yarn 的命令行界面与 npm 类似，并且提供了一些额外的功能和选项，例如 yarn add、yarn remove、yarn upgrade 等。这使得开发者可以轻松地迁移到 Yarn 而无需学习新的命令。 5. 跨平台支持：Yarn 支持在多种操作系统上运行，包括 Windows、MacOS 和 Linux。这使得开发者可以在不同的开发环境中使用相同的工具来进行包管理。

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