实战datawhale diffuser模型
最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之使用篇
🎈 界面参数 在使用 Stable Diffusion 开源 AI 绘画之前，需要了解一下绘画的界面和一些参数的意义 目前 AI 绘画对中文提示词的效果不好，尽量使用英文提示词 最主要一些参数如下： Prompt： 正向提示词，也就是 tag，提示词越多，AI 绘图结果会更加精准 Negative ......
王道C语言笔记NOTE-中级阶段Note8-排序算法真题实战
一、2016年43题 1、问题描述 2、答案解析 （1）、算法的基本设计思想 由题意知，将最小的n/2个元素放进A1中，剩余元素放在A2中，分组结果即可满足题目要求。 仿照快速排序的思想，基于枢轴把n个整数划分成两个子集，根据划分后枢轴所处的位置i分别处理： ①、若i=n/2，则分组完成，算法结束； ......
m基于HMM和博弈模型的LSTM互联网情感词性分类识别matlab仿真
1.算法描述 传统的情感分析研究大多立足于解决主观性文本的情感分类问题， 面向复杂交互式文本的情感演化分析却力所不逮． 本文以天涯论坛短文本中文在线评论为研究对象， 首先提出一种高效的情感计算框架捕捉在线评论所蕴含的情感倾向； 然后将情感计算和博弈论相结合提出情感演化预测算法， 以混合纳什均衡策略作 ......
实战项目-美多商城(五)全文检索
商品搜索需求 当用户在搜索框输入商品关键字后，我们要为用户提供相关的商品搜索结果 实现 可以选择使用模糊查询like关键字实现(效率极低,多字段查询不方便) 全文检索方案 引入全文检索的方案来实现商品搜索 全文检索即在指定的任意字段中进行检索查询 全文检索方案需要配合搜索引擎来实现 搜索引擎原理 搜 ......
flask+docker部署实战
开发了一个基于flask的小项目，为了我跟随潮流使用docker进行部署到服务器 1. 先写一个dockerFile，放在项目根目录下示例如下 FROM python:3.9COPY . /appWORKDIR ./appRUN pip install -i https://pypi.douban. ......
TCP/IP和OSI的基础层级关系图，TCP/IP四层模型关系，TCP/IP和HTTP/HTTPS的关系图
TCP/传输控制协议英文全称Transmission Control Protocol。 IP/网际互连协议英文全称Internet Protocol。 tcp和ip是互联网众多通信协议中最为著名的。 1.OSI参考模型与TCP/IP的关系 计算机网络分层模型 OSI七层模型 TCP/IP四层模型 ......
【打怪升级】【jvm】关于jvm内存模型及GC调优
JVM调优，其实就是调整SWT和FGC的过程 JVM内存模型 通过一张基础的图了解最简单的JVM模型： 其实在jvm模型中，主要包含了我们常见的堆栈方法区等待--每个版本不同可能解释有所不同，这里默认以8版本为例： 首先给出官方文档的解释： https://docs.oracle.com/javas ......
Linux运维实战：Centos7.6部署wingftpserver
一、Wing FTP Server介绍 Wing FTP Server是一款优秀且高速的跨平台FTP服务器软件，对比Windows中自带的 FTP 服务器，它支持可伸缩的处理器架构并采用异步IO，在速度和效率方面遥遥领先于其他同类产品，稳定可靠， 高负载的同时也能持续地正常运行，在网络运维中它契合企 ......
【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上手把手教你针对层级时间轮（TimingWheel）实现延时队列的开发实战落地（上）
承接上文 承接之前的【精华推荐 |【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上非常详细分析和介绍如何通过时间轮（TimingWheel）实现延时队列的原理指南】，让我们基本上已经知道了「时间轮算法」原理和核心算法机制，接下来我们需要面向于实战开发以及落地角度进行分析如何实现时间轮的算法机制体系。 前言回 ......
【win10】本地化部署stable diffusion AI绘图
一、环境 本地化部署运行虽然很好，但是也有一些基本要求 （1）需要拥有NVIDIA显卡，GT1060起，显存4G以上 （2）操作系统需要win10 （3）电脑内存16G或者以上。 （4）有些网页打不开，有时下载很慢。 二、安装miniconda 1.安装miniconda 这个是用来管理python ......
一维CNN,二维CNN以及三维CNN的训练模型matlab仿真
1.算法描述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（repres ......
R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法： sim <- svsim(1000,mu=-9 ......
使用 diffusers 训练你自己的 ControlNet 🧨
简介 ControlNet 这个神经网络模型使得用户可以通过施加额外条件，细粒度地控制扩散模型的生成过程。这一技术最初由 Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 这篇论文提出，并很快地风靡了扩散模型的开源社区。作者开源 ......
深度学习-pytorch模型构建
title: Python特殊语法--列表推导式 切片 迭代器 生成器 装饰器 lambda表达式 构建自己的模型 让我们直接切入主题，使用 PyTorch，自己构建并训练一个线性回归模型，来拟合出训练集中的走势分布。我们先随机生成训练集 X 与对应的标签 Y，具体代码如下： import nump ......
BOM（Browser Object Model）对象模型
？ window对象是全局对象，基本BOM的属性和方法都是window的 window属性和方法 属性 方法 点击某按钮，回到顶部 window.scrollTo(0,0) ......
pytorch中bin模型文件转onnx遇到的问题
pytorch中bin模型文件转onnx遇到的问题 1 常规做法 import os import numpy as np from transformers import GPT2LMHeadModel import torch localfile = r"C:\Users\min_ppl_mod ......
Django 外键引用User模型时显示username的解决方法
问题需求：在Django Admin后台模型管理中，引用User外键的字段，显示的是username（用户名）。下拉菜单要显示姓名（last_name和first_name，外加username保持唯一性、可辨别性)。 使用代理模型（proxy model） from django.db impor ......
DataLeap 数据资产实战：如何实现存储优化？
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 背景 DataLeap 作为一站式数据中台套件，汇集了字节内部多年积累的数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设的经验，助力企业客户提升数据研发治理效率、降低管理成本。 Data Catalog 是 ......
Redis数据库容灾备份企业实战及故障恢复【转】
本章目录 0x00 数据持久化 1.RDB 方式 2.AOF 方式 如何抉择 RDB OR AOF? 0x01 备份容灾 一、备份 1.手动备份redis数据库 2.迁移Redis指定db-数据库 3.Redis集群数据备份与迁移 二、恢复 1.系统Redis用户被删除后配置数据恢复流程 2.Kub ......
ThinkPHP5实战_1
index继承基类Base，采用$this->view->fetch()进行视图渲染，修改/view/index/index.html的js、css等引用 但仍不能加载静态资源文件 需在app/config.php中修改 // 视图输出字符串内容替换 'view_replace_str' => [] ......
pinia 实战IM----注册TIM-plugin插件
初始化TIM实例 import TIM from 'tim-js-sdk'; import TIMUploadPlugin from 'tim-upload-plugin'; import { ChartDefineStoreOptions } from './type'; export defau ......
搭一下 Stable Diffusion WebUI
Preface 前不久看到好多朋友用上Stable Diffusion来做原画，然后又配合上了Chatgpt。 一直以来都想尝试一下，奈何2014款的双核mac跑个idea都发出了拖拉机的轰鸣声。 所以一直都是看一半就搁置。 然而，这也耐不住心情低落想要一些东西来分散自己的注意力，今天我就和他杠上了 ......
如何使用OpenAI Fine-tuning API微调GPT-3模型
https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning（官方文档） 当我们使用语言模型时候，往往需要给多个例子供ai参考，才能给出更为准确的回答，这种方法费时费力。而通过微调（Fine-tuning）能够把原始模型打造成更加适合你的任务需求的模型。 ......
【转】uboot中DM驱动模型理解
1、uboot驱动模型（DM）Uboot引入驱动模型（driver model），这种驱动模型为驱动的定义和访问接口提供了统一的方法，提高了驱动之间的兼容性以及访问的标准型，Uboot驱动模型和linux kernel的设备驱动模型相类似，但是又有所区别。 要打开DM模型，最后反映在几个配置信息上： ......
XXL-JOB Linux环境部署安装实战
一、下载XXL-JOB 下载源码： https://github.com/xuxueli/xxl-job 以2.3.0的版本为例：https://github.com/xuxueli/xxl-job/archive/refs/tags/2.3.0.tar.gz xxl-job文档： https:// ......
MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25453 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型 为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 ......
R语言临床预测模型：分层构建COX生存回归模型STRATIFIED COX MODEL、KM生存曲线、PH假设检验
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32046 原文出处：拓端数据部落公众号 stratified cox model是针对协变量不满足PHA提出的，这里的思想是对协变量分层。 协变量的效果在一个层(部分)里是一样的，即层内没有interaction，效果是常数，这就是Non-inte ......
实战篇：使用rook在k8s上搭建ceph集群
写在开篇 “ 上一次，我发了一篇：《理论篇：让我们一起鲁克鲁克——rook（开源存储编排）》。这次，来一篇实战，使用rook在k8s上把ceph集群搞起来。后续，还会陆续分享如何对接k8s（作为k8s的后端存储）、以及分享一些在生产上的实践经验。 ” 环境规划 | 主机名 | IP | 角色 | 数 ......