深入浅出diffusion总部stable

轻量级力量:深入MiniZip库,实现C++中ZIP文件的简便压缩与解压

MiniZip是一个轻量级的压缩库,它是zlib库的一部分,用于在C++中进行ZIP文件的压缩和解压缩操作。以下是MiniZip的一些功能和优点: 功能: 创建ZIP文件: MiniZip可以用于创建包含一个或多个文件的ZIP归档。 压缩: MiniZip支持使用不同的压缩算法对文件进行压缩,例如D ......
轻量 轻量级 力量 MiniZip 文件

深入理解技术内容运营

技术内容营销 营销是一种商业策略,涉及识别客户需求并确定如何最好地满足这些需求。换句话说,它旨在确保企业或产品以吸引目标受众的方式定位,鼓励他们购买。该策略包含多个方面,包括市场研究、品牌建设、产品开发、销售、促销和公共关系。营销人员使用这些策略来创建公司形象,建立客户关系,吸引潜在客户并留住现有客 ......
内容 技术

IaaS--如何降低故障的影响(何恺铎《深入浅出云计算》笔记整理)

【常见故障及解决方法】 1、第一种故障是在宿主机的级别,这也是从概率上来说最常见的一种故障。宿主机出现问题,虚拟机肯定都会有问题。解决方法是,尽量做好集群,采用HA的方式,做好救场。集群也应该注意,虚拟机尽量放在不同虚拟机上,甚至对应的宿主机都最好避免在同一个机架上; 2、第二种规模更大的故障,是在 ......
深入浅出 故障 笔记 IaaS

Alpha-Beta剪枝的原理的深入理解(无图预警)

转载请注明 原文链接 :https://www.cnblogs.com/Multya/p/17929261.html 考虑一个树: 一棵树上只有叶子节点有值,有确定的根节点的位置 根据层数来划分叶子节点和根节点之间的链接节点 偶数层上的值取子节点的最大值,奇数取最小 因为叶子节点上的值确定,在有这么 ......
Alpha-Beta 原理 Alpha Beta

Stable Diffusion(SD-Webui)tag快速提权(降权)

1.选中tag(只要光标在你分词里面就行) 2.CRTRL+上下方向键(向上默认提0.1,向下默认减.0.1,当权为1时候会帮你自动消掉括号) ......
Diffusion SD-Webui Stable Webui tag

深入了解:5G技术将如何大规模影响安防视频监控领域

LiteCVR视频平台均具有实时视频监控、云端录像、视频回看和存储等功能,在多个实际项目场景中都有落地应用。除了安防领域,我们还在智慧教育、智慧物流、智慧工地、智慧消防、交通、水利、园区、金融、电力、石化、能源与环保等行业中也有深度的应用。(litemedia/cn,成都来特科技,专注音视频算法平台... ......
视频监控 大规模 领域 技术 视频

深入理解 Docker 核心原理:Namespace、Cgroups 和 Rootfs

通过这篇文章你可以了解到 Docker 容器的核心实现原理,包括 Namespace、Cgroups、Rootfs 等三个核心功能。 如果你对云原生技术充满好奇,想要深入了解更多相关的文章和资讯,欢迎关注微信公众号。 搜索公众号【探索云原生】即可订阅 后续文章会演示如何从零实现一个简易的 Docke ......
Namespace 原理 核心 Cgroups Docker

深入理解 Spring IoC 和 DI:掌握控制反转和依赖注入的精髓

在本文中,我们将介绍 IoC(控制反转)和 DI(依赖注入)的概念,以及如何在 Spring 框架中实现它们。 什么是控制反转? 控制反转是软件工程中的一个原则,它将对象或程序的某些部分的控制权转移给容器或框架。我们最常在面向对象编程的上下文中使用它。 与传统编程相比,传统编程中我们的自定义代码调用 ......
精髓 Spring IoC

饮冰十年-人工智能-FastAPI-01- 深入理解 Python 协程

Python 协程是一种强大的异步编程工具,可以有效地处理并发任务,提高程序性能。在这篇博客中,我们将深入探讨协程的概念、用法以及如何在 Python 中使用它们。 一、什么是协程 协程定义 协程(Coroutine)是一种特殊的函数,它可以在执行中暂停并在稍后的时间点继续执行。这种能力使得我们能够 ......
人工智能 人工 FastAPI 智能 Python

深入理解WPF中的Dispatcher:优化UI操作的关键

概述:Dispatcher是WPF中用于协调UI线程和非UI线程操作的关键类,通过消息循环机制确保UI元素的安全更新。常见用途包括异步任务中的UI更新和定时器操作。在实践中,需注意避免UI线程阻塞、死锁,并使用CheckAccess方法确保在正确的线程上执行操作。这有助于提升应用程序的性能和用户体验 ......
Dispatcher 关键 WPF

深入浅出Go泛型

众所周知,Go是一门静态类型的语言。静态类型也就意味着在使用Go语言编程时,所有的变量、函数参数都需要指定具体的类型,同时在编译阶段编译器也会对指定的数据类型进行校验。这也意味着一个函数的输入参数和返回参数都必须要和具体的类型强相关,不能被不同类型的数据结构所复用。 而泛型就是要解决代码复用和编译期 ......
深入浅出

Stable_diffusion入门学习

前言 最近升级了一下电脑的显卡,搞了个4060ti 16g的,于是乎终于可以玩玩一直想玩的AI绘画了。简单学习了一下入门教程,了解了一下基本的情况,于是选择秋葉大佬的启动器学习。 但是要画出好看的绘画,还是需要借助于许多其他工具来优化和修复绘画的图形。接下来我将一一记录我在学习过程中所整理的笔记和资 ......
Stable_diffusion diffusion Stable

MySQL 8.0.12 深入理解bit类型

背景:在阿里巴巴推荐的MySQL建表规范里要求如下:表达是与否概念的字段,必须使用 is_xxx 的方式命名,数据类型是 unsigned tinyint( 1 表示是,0 表示否)。 解释:在MySQL里表示是和否的概念 可以使用如下三种方案:1.使用bit(1)类型,此时bit允许存储的是ASC ......
类型 MySQL bit 12

深入 K8s 网络原理(二)- Service iptables 模式分析

目录1. 概述2. 准备 Service 和 Pods 资源3. K8s 里 Service 的实现原理3.1 kube-proxy 组件3.2 iptables 简介3.3 iptables 规则3.3.1 Service,Pod 和 Host 信息3.3.2 从 NodePort 入手寻找 ip ......
iptables 原理 Service 模式 网络

Stable Diffusion Seed

点击了附加/Extra就会看到扩展栏 种子变异(Variation seed) 变异种子,规则和Seed一致 变异强度(Variation strength) 变异种子和原种子的差异强度,为0时为原种子,为1时是新种子(变异种子)。 调整变异强度 简单正向prompt(1 hot girl),原始种 ......
Diffusion Stable Seed

Stable Diffusion 数学支撑

一、生成模型 在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型 GAN 模型因其对抗性训练的本质可能导致训练不稳定以及生成多样性不足VAE 依赖于替代损失Flow 模型必须使用专门的架构来构建可逆变换 扩散模型受非平衡热力学的启发。它们定义了一个扩散步骤的马尔可夫链,逐渐向数据添加随机噪声 ......
Diffusion 数学 Stable

Stable Diffusion安装使用ControlNet1.1

一、下载扩展 [https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet](https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet) Reload UI 重新加载webui 二、下载模型 [https://huggingf ......
ControlNet1 ControlNet Diffusion Stable

Stable Diffusion安装使用Multi Frame Render

一、下载脚本 无跳帧动画脚本下载地址放置目录:./scripts 二、使用 img2img--Script--(Beta) Multi-frame Video rendering-V0.72 其他 PIL.UnidentifiedImageError : cannot identify image ......
Diffusion Stable Render Multi Frame

Stable Diffusion安装使用Mov2mov

一、下载插件 [https://github.com/Scholar01/sd-webui-mov2mov](https://github.com/Scholar01/sd-webui-mov2mov)刷新UI 二、WebUI操作 1、图生图 图生图目的是选择合适的参数达到想要的效果 2、mov2m ......
Diffusion Mov2mov Stable 2mov Mov2

Stable Diffusion组成

一、Text Understander(蓝色部分) 将文字转换成某种计算机能理解的数学表示 text understander是个特别的Transformer语言模型(例如clip,可参考Clip介绍) text understander的输入是人类语言(token),输出是一系列的向量(token ......
Diffusion Stable

Stable Diffusion Seed

点击了附加/Extra就会看到扩展栏 种子变异(Variation seed) 变异种子,规则和Seed一致 变异强度(Variation strength) 变异种子和原种子的差异强度,为0时为原种子,为1时是新种子(变异种子)。 调整变异强度 简单正向prompt(1 hot girl),原始种 ......
Diffusion Stable Seed

Stable Diffusion Prompt

Prompt俗称咒语,实际上也是很难完全把控,在实际生图过程中需要不断的摸索。本文从“规则”、“原理”、“结合扩散模型”三个角度对Prompt进行探讨,希望小伙伴们能对Prompt整体有立体的认识。 一、规则 1、增强/减弱(emphasized) 实质是:缩放语义向量 :::warning ()强 ......
Diffusion Stable Prompt

Stable Diffusion 数学支撑

一、生成模型 在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型 GAN 模型因其对抗性训练的本质可能导致训练不稳定以及生成多样性不足VAE 依赖于替代损失Flow 模型必须使用专门的架构来构建可逆变换 扩散模型受非平衡热力学的启发。它们定义了一个扩散步骤的马尔可夫链,逐渐向数据添加随机噪声 ......
Diffusion 数学 Stable

深入 K8s 网络原理(一)- Flannel VXLAN 模式分析

目录1. 概述2. TL;DR3. Pod 间通信问题的由来4. 测试环境准备5. 从 veth 设备聊起6. 网桥 cni06.1 在 Pod 内看网卡信息6.2 在 host 上看网卡信息7. VTEP flannel.18. 最后看下 Flannel 的配置9. 总结 1. 概述 这周集中聊下 ......
原理 Flannel 模式 VXLAN 网络

Java-并发编程-03深入理解并发编程概念以及相关关键字

浅入并发编程 三个核心概念 在并发编程中,我们通常会遇到以下三个问题:原子性问题,可见性问题,有序性问题。我们先看具体看一下这三个概念: 1.原子性 原子性:即一个操作或者多个操作 要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断,要么就都不执行。 举个最简单的例子,大家想一下假如为一个32位的变量赋值 ......
关键字 概念 关键 Java 03

apk防标记.防报毒处理深入分析;附工具

背景 Google审核日益严格,很多包都会因为各种原因被拒,推广线下包也就成了PlanB 但在设备上直接安装apk,又会遇到另一个问题:报毒 报毒后,推广成本大大增加,用户安装意愿大大降低. 为什么一个apk会被标记成病毒呢. 1.为什么apk被报毒 就是你的apk里面包含病毒信息,或你的apk已经 ......
标记 工具 apk

Android深入学习之Activity与Fragment之间回调函数的调用顺序

本文使用的例子是用WelcomeActivity托管WelcomeFragment。先来看Log。 1. WelcomeActivity WelcomeActivity created!2. WelcomeActivity onCreate 2.1. WelcomeFragment WelcomeF ......
函数 顺序 Activity Fragment 之间

go-zero开发入门之gateway深入研究1

创建一个 gateway 示例: // main.go package main import ( "flag" "fmt" "gateway/middleware" "github.com/zeromicro/go-zero/core/conf" "github.com/zeromicro/go- ......
go-zero gateway zero go

深入了解C#中Linq的Range和Repeat方法

在C#语言中,LINQ是一种强大的查询语言,用于在.NET应用程序中对各种数据源执行查询操作。其中,Range和Repeat是两个在LINQ中常用的方法,它们分别用于生成一系列连续的数字和重复指定的元素。有时候会把这两个方法混淆,本文将深入探讨这两个方法的用法和应用场景。 1、Range方法 Ran ......
方法 Repeat Range Linq

2020CVPR_High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

1.AutoEncoder AutoEncoder(自编码器)是一种无监督学习的神经网络模型,用于学习有效的数据表示。它的目标是将输入数据编码成一种潜在的、紧凑的表示形式,然后从这个表示中重构原始输入。自编码器由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器(Encoder) ......
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