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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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好好学习 天天向上。

发布动态 2022.02.03

Navicat Premium

有可能会被电脑的杀毒软件查杀!!!链接:https://pan.baidu.com/s/1KCQF_l-oO-CPHCBh01iw_Q提取码:tj0a
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博文更新于 2021.12.29 ·
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新版IDEA一个项目同时启动多次

1. 开打Edit Configurations2. 找到Modify options3. 勾选Allow multiple instances
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博文更新于 2021.12.29 ·
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nasm: fatal: unable to open output file

1、不要再中文目录下2、要保证目录的读写权限
原创
博文更新于 2021.11.11 ·
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利用K-均值聚类算法对未标注数据分组

一、k-均值聚类算法 K-均值是发现给定数据集的k个簇的算法。簇个数k是用户给定的,每一个簇通过其质心(centroid),即簇中所有点的中心来描述。 K-均值算法的工作流程是这样的。首先,随机确定k个初始点作为质心。然后将数据集中的每个点分配到一个簇中,具体来讲,为每个点找距其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇。这一步完成之后,每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。 上述过程的伪代码表示如下:创建k个点作为起始质心(经常是随机选择)当任意一个点的簇分配结果发生改变时 ...
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博文更新于 2021.08.02 ·
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第八届蓝桥杯省赛第二题 等差素数列

标题:等差素数列2,3,5,7,11,13,....是素数序列。类似:7,37,67,97,127,157 这样完全由素数组成的等差数列,叫等差素数数列。上边的数列公差为30,长度为6。2004年,格林与华人陶哲轩合作证明了:存在任意长度的素数等差数列。这是数论领域一项惊人的成果!有这一理论为基础,请你借助手中的计算机,满怀信心地搜索:长度为10的等差素数列,其公差最小值是...
原创
博文更新于 2018.11.23 ·
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MySQL 表字段唯一性约束

通过命令: ALTER TABLE `table` ADD unique(`name`);其中:'table'为你的表名;'name"为要约束的字段。
原创
博文更新于 2019.08.19 ·
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Thymeleaf通过判断选取不同的值

<form th:action="${info == null}?insert:update" method="post" th:object="${info}"> <input name="id" type="hidden" th:value="${info != null}?*{id}:0"> <input n
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博文更新于 2019.02.20 ·
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