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华强买瓜•程序员版
最近小破站老给我推“华强买瓜”，整的各种活让我目瞪口呆，突然灵感上来，忍不住整个程序员版的——纯属玩梗，请勿与任何现实挂钩。 ---- ---- 素材来源电视剧《征服》，里面有出现了一个非常经典的梗——你这瓜保熟吗？ 剧中，刘华强的前妻在水果摊买了一个瓜，发现瓜缺斤短两还不熟，便回去找商贩要求换一个。 没成想商贩郝哥是个地痞流氓，不仅拒绝换瓜，还当她女儿的面用言语调戏她。 刘华强从女儿口中得知此事后，佯装前去卖瓜的顾客，反复问商贩“这瓜保熟吗”让其不耐烦，接着当面揭露商贩不仅卖生瓜还对秤做手脚。 商贩恼羞成怒要打华强，被刘华强拿西瓜刀ci伤。
1.1K30发布于 2021-09-26 - 来自专栏全球技术精选
使用 ML.NET 再现 《华强买瓜》
/t.ly/0cUt super-resolution模型 下载地址：https://t.ly/rnsi（需要解压提取内部的onnx文件） 操作流程 1、首先我们将目标视频（我这里就用B站经典短视频《华强买瓜 所以我们还需要通过ML.NET加载【超分辨率预训练模型】将每一帧图片进行超分辨率放大得到一张672672的图片 4、通过ffmpeg将新的图片合并成新的视频 首先先看看成品（这里我转换成gif方便演示）： 原版视频《华强买瓜 /// 将bitmap转换为tensor 5 /// 6 /// <param name="bitmap"></param> 7
1.1K10编辑于 2022-09-05 - 来自专栏新智元
大谷Stable Diffusion巨制：《华强买瓜》好莱坞巨星版来了！
前两天，大谷就用它做了个《华强买瓜》——好莱坞国际巨星版。 瓜熟不熟不知道，但这AI保熟吗？ 一句话，就换了1、2、3、4个…演员。
95720编辑于 2022-09-20 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
38720编辑于 2021-12-06 - 来自专栏量子位
只要5秒就能“克隆”本人语音！美玉学姐不再查寝，而是吃起了桃桃丨开源
（像我们后面就试着白学了一下华强买瓜 ） 此外，还有正经的方言版，比如台湾腔就完全冇问题： 这就是GitHub博主Vega最新的语音克隆项目MockingBird，能够在5秒之内克隆任意中文语音，并用这一音色合成新的说话内容 我们先选用一位路人小姐姐的声音，试着让他像华强一样，来一句“这瓜保熟吗”，效果如何？ 嗯，果然小姐姐的语气没有华强的凶猛，不过也准确还原了本人的音色： 这不禁让我们有了一些大胆的想法。 模型再次顺利地合成了“我要买一百个瓜”，看来合成的音频质量效果也是不错的： 除此之外，我们还试了一下其他文本，基本效果都挺OK。 例如，在某位同事的强烈建议下，我们拜托作者用最新的预训练模型白学了一把华强： 嗯？原本的黑社会混混，真就变成了一位内向白学家…… 其实，为了防止不法分子利用，作者并没有上传最新的模型。 参考链接： [1]https://www.bilibili.com/video/BV1sA411P7wM/ [2]https://www.bilibili.com/video/BV1uh411B7AD
2.1K40编辑于 2023-03-01 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
30400发布于 2021-09-11 - 来自专栏机器学习与统计学
收手吧，华强！我用机器学习帮你挑西瓜
今天我们就把它们结合起来，用机器学习帮华强挑西瓜！仅供娱乐，希望大家可以学到一些新姿势。 watermelon-prediction/main/app.py 老规矩，先看效果图（GIF刷新有点慢，请耐心等待） 使用方法 第一步，左侧先选择西瓜外观 第二步，选择决策树的模型参数 第三步，看结果 如果是好瓜， 页面弹出的就是笑眯眯的图片~ 如果是坏瓜，页面显示的是后果很严重的图片 实现方式 注：篇幅原因，仅贴出核心代码 完整代码我放到了网页里，需要可以copy走 data.py 主要是原始数据的处理，inputData ，买不得', unsafe_allow_html=True) return y_pred,model 决策树可视化 决策树可视化和插入网页我用decisionTreeViz和svg_write GIF 不适配手机屏幕 移动端预测坏瓜页面刷新bug 以上问题，如有兴趣，欢迎贡献代码。
87330编辑于 2021-12-15 [C++]使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测
--config Release 7.使用: 预测图片 yolov9-tensorrt.exe yolov9-c.engine test.jpg 预测文件夹 yolov9-tensorrt.exe yolov9 ，yolov9+bytetrack+pyqt5实现目标追踪结果演示，YOLOv9华强买瓜，Yolov9教程来了！赶快学习吧！ yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度，使用C#部署openvino-yolov5s模型 https://www.bilibili.com/video/BV1Ly421B7rK
58210编辑于 2025-07-20- 来自专栏程序猿石头
逛一次北京环球影城，得花多少钱
鉴于你们并没有在 11 岁生日前收到猫头鹰送来的霍格沃茨入学通知书，大概只能使用麻瓜世界的通用货币来换取一张入场券了。 如果你不想排这么长的队，那就要乖乖氪金买张 400 元起的“优速通”，或者直接买 1200 元起的“VIP 贵宾体验”来免排队，假装自己在魔法学院“有人”。 这笔买周边的钱在北京环球影城大概也很难省下来。 虽然还没正式开园，但环球影城的官网网店已经上线了小黄人、功夫熊猫、侏罗纪世界三个 IP 的商品。 多数本土主题公园，都采用了和地产、表演相结合的产业模式，有本土大 IP 熊出没的华强方特是为数不多将 IP 做成产业的主题公园。 尽管华强方特的熊出没已是国产 IP 中的佼佼者，但由于受众年龄较低，以此为卖点的主题公园，大概多是孩子“带着”家长去玩，很难调动起其他人为其买单。
1K10发布于 2021-09-24 - 来自专栏三分恶的专栏
手写HashMap，快手面试官直呼内行！
例如，我们一堆无规律的名字诸葛钢铁、刘华强、王司徒、张全蛋……我们就需要通过散列函数，算出这些名字应该分配到哪一号工位。 " + i, "你这瓜保熟吗？" 1","哥们，你这瓜保熟吗？") ; map.put("刘华强1","你这瓜熟我肯定要啊！") ; System.out.println(map.get("刘华强1")); } 大家可以自行跑一下看看结果。
82830发布于 2021-11-29 - 来自专栏量子位
当AI作画入侵鬼畜区……
Round 1： （往左滑） Round 2： （往左滑） Round 3： （往左滑） Round 4： （往左滑） 在看完AI魔改后的《华强买瓜》，网友直呼：强哥果然是御姐型！ （往左滑） Round 2： （往左滑） Round 3： （往左滑） Round 4： （往左滑） Round 5： （往左滑） Round 6： （往左滑） Round 7： 参考链接： [1]https://www.bilibili.com/video/BV1H44y1f7d6/?
98410编辑于 2023-02-28 - 来自专栏智能相对论
库克“坐视不理”，与苹果共同芯片，山寨AirPods到底有多“横”？
（图源：网络） 据供应链信息不完全统计，2020年苹果公司生产的AirPods全年出货量约在8千万至9千万幅之间，而与此同时，山寨AirPods的出货量高达6亿幅，二者的出货量差距竟然可以高达7倍之多。 （图源：时代财经） “买正品，谁来华强北啊”，华强北一家店铺的老板在接受《时代财经》记者采访时说道。在华强北买耳机，除非门口有“正品专区”标志，否则大多数情况都是山寨产品。 电商平台的商家不会明目张胆的使用AirPods字样，而是配以“华强北苹果耳机”“华强北黑科技”“苹果官方三代”“官方原封三代耳机”等引流文案。 山寨AirPods所造就的财富故事，在华强北商人群体中并不罕见。 7月17日，据美国海关公布的数据，在过去九个月里，共查获了36万幅山寨假冒AirPods，合计的总价值达6220万美元，而在2019年这一数字约为330万美元，当然这还仅是美国的数据。
76840发布于 2021-09-14 - 来自专栏镁客网
还买什么单反，iPhone7或配六元素透镜！
据报道，不仅iPhone 6s将带来的800万到1200万像素升级，而且下一代iPhone（可能是iPhone 7）的摄像头将配置光线容量更大的感应器和与之匹配的一组透镜。 而这个六元素透镜将搭载于iPhone 6s之后的未来iPhone，就是前文所说的iPhone 7。 六元素到底是什么意思呢？ 不得不提，就算iPhone 7用上了六元素透镜，似乎在摄像头配置上只能跟竞争对手打个平手。
58760发布于 2018-05-25 7家大厂被指蒸馏模型，你买的AI会员正悄悄涨价？
手机屏幕亮起，微信群里有人转发文章：7家中国公司被点名“蒸馏”。你没细看，只瞄了眼扣款记录。这个月，你的两个AI账号续费金额多了15块。其实，这就是“偷”的开始。为什么是7家？到底偷走了什么？ 上个月底，一份行业报告指出，7家公司在训练模型时，疑似利用了开源模型生成的高质量问答数据。比如某家公司用开源模型问了1200个问题，拿到100份回答，再把这些数据塞进自己的模型里“投喂”。这叫蒸馏。
19510编辑于 2026-10-01- 来自专栏PaddlePaddle
从00后小学生到童心工程师：让我们荡起“飞桨”，共度快乐六一
1 热AI生活 “你这瓜，保熟吗？” 著名找茬青年刘华强凭借这句话引发了“一个西瓜的血案”，也贡献了年度最火表情包。玩梗的网友不亦乐乎，水果摊摊主瑟瑟发抖。 然而，即使掌握了各种挑水果攻略，还是免不了买到“生瓜蛋子”。日常生活中，买到不成熟、不新鲜水果是司空见惯的事，大部分人会自认倒霉。毕竟对于水果新鲜度的判断，就像薛定谔的猫，打开了才有定论。 “我想帮外婆买最新鲜的水果。” 覃希妍，是一名来自海淀实验二小的学生，今年上4年级。从小就是一个“科技迷”的她，特别喜欢钻研生活中的小细节。 覃希妍发现，外婆买的香蕉拿回家后很快就变黑了，她想让外婆吃到更加新鲜的水果，但自己也很难判断。于是，她萌生了做一个“水果新鲜度检测工具”的想法。 说干就干。
46210编辑于 2022-08-31 - 来自专栏AiCharm
Meta发布视觉大模 | 自监督学习无需微调，多任务效果超OpenCLIP，已开源
官网上给出的图片效果还是挺不错的，输入铁塔照片，可以生成不少含铁塔的相似艺术图片： 这里我们也试了试，输入一张华强买瓜，给出来的艺术图片大多数与西瓜有关： 那么，这样的自监督视觉大模型可以用在哪里？
1.2K30编辑于 2023-05-15 - 来自专栏量子位
小扎亲自官宣Meta视觉大模型！自监督学习无需微调，多任务效果超OpenCLIP丨开源
官网上给出的图片效果还是挺不错的，输入铁塔照片，可以生成不少含铁塔的相似艺术图片： 这里我们也试了试，输入一张华强买瓜，给出来的艺术图片大多数与西瓜有关： 那么，这样的自监督视觉大模型可以用在哪里？
73820编辑于 2023-05-06 - 来自专栏云上计算
5800U还是1165G7？轻薄本处理器买哪个好？
1165G7和5800U哪个处理器更好呢？ 首先整体对比一下酷睿版和锐龙版笔记本。 5800U：CPU主频1.9GHz，最高睿频4.4GHz，8核心16线程，Vega GPU 1165G7：CPU主频2.8GHz 最高睿频4.7GHz，4核心8线程，Iris Xe GPU 英特尔酷睿1165G7 5800U和1165G7的核显性能之间有着明显差别。5800U和此前一样使用的是锐龙Vega GPU架构，而1165G7则使用到了英特尔十一代全新的Iris Xe GPU架构。 看看实际5800U和1165G7的图形性能跑分也印证了这点，蓝色的1165G7领先很大一段： 1165G7的EU单元数为96，1135G7为80 EUs，两者采用同一种GPU架构，图形性能差别不大，不过都超过 所以5800U还是1165G7？轻薄本处理器买哪个好大家心里有答案了吗？
3.3K50发布于 2021-09-30 - 来自专栏芯智讯
小米SU7有何过人之处？19.99万买吗？
定位纯电动C级轿车，外形酷似保时捷 小米此次公布的首款车型为纯电动C级轿车，型号分别为SU7和SU7 Max（SU7 Pro并未公布），生产企业为北京汽车集团越野车有限公司。 具体到此次发布的小米SU7系列上，标准版的小米SU7 采用的是73.6KWh磷酸铁锂电池，工信部显示的信息是比亚迪旗下的弗迪电池供应。 在Demo视频显示，小米SU7系列全程无人接管的情况下，完成了在7层的停车楼内的无人泊车。 另外，小米 SU7 还拥有 7 个安全气囊，其中包括 2040 mm 的超长侧气帘，可以很好的保护前后排人员在侧向撞击时的安全。 需要指出的是，雷军说的SU7实际上是SU7 MAX，因为标准版的SU7用的不是宁德时代的三元锂电池，而是比亚迪旗下的弗迪的磷酸铁锂电池，并且容量是73.6KWh。
89510编辑于 2023-12-29 - 来自专栏xiaosen
DFS算法及应用
两种糖果分别有9个和16个，要全部分给7个小朋友，每个小朋友得到的糖果总数最少为2个最多为5个，问有多少种不同的分法。糖果必须全部分完。 买瓜 小蓝正在一个瓜摊上买瓜。瓜摊上共有n个瓜，每个瓜的重量为A;小蓝刀功了得，他可以把任何瓜劈成完全等重的两份，不过每个瓜只能劈一刀。小蓝希望买到的瓜的重量的和恰好为m。 ans, cnt) if depth == n: # 正常的出口 return # 不买 dfs(depth + 1, weight, cnt) # 买 # 卖一半 dfs(depth + 1, weight + A[depth] // 2, cnt + 1) n, m = map(int, input().split()) # 买n 现在有t和n，表示t个询问并且询问的是n边形，每个询问给定一个区间[l,7]，问有多少个n边形(要求该n边形自己的n条边的长度互不相同)的值在该区间范围内。
52310编辑于 2024-03-15
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