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加入CSDN时间: 2013-03-05

个人简介:专注人工智能、深度学习、机器学习、计算机视觉、图像处理等领域

博客简介:

学以致用 知行合一

博客描述:
吾生也有涯,而知也无涯,以有涯随无涯,殆己!
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个人成就
  • 优质创作者: 人工智能技术领域
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    原力等级
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创作活动更多

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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华为openEuler安装clickhoue集群

三台服务器,openEuler系统,都是100g系统,1t数据。
原创
博文更新于 2025.12.07 ·
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基于Python/TripoSR实现PNG图像到STL的转换

最后可以查看选然后的模型。
原创
博文更新于 2025.11.22 ·
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华为openEuler 22.03 (LTS-SP3) 手动安装单点clickhouse

至此安装完成,后续我是使用java微服务进行连接,mysql是主数据源,clickhouse是第二个数据库,经过测试连接也是成功的,可以写入数据。然后查看是否安装成功,安装server的时候会问我们要密码,想输就输入一个,不想就空着,但是回头远程连接的时候还是需要的,所以最好配置一个。common-static安装成功,但是安装server的时候,报了非法指令,查询之后觉得是客户的arm机器有点老,某些指令不支持。首先是listen_host改成0.0.0.0,允许远程连接,然后我关闭了ipv6。
原创
博文更新于 2025.11.19 ·
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有趣的数学 贝塞尔曲线和毕加索

本文探讨了毕加索的极简主义线条画与贝塞尔曲线的数学关联。作者以毕加索的《狗》为例,分析其看似简单的线条本质上是经过高度提炼的数学表达。通过介绍贝塞尔曲线的定义和递归特性,详细阐述了如何用控制点构建参数化曲线,并给出JavaScript实现算法。文章揭示了艺术创作与数学原理的深层联系:毕加索通过多幅公牛素描提炼出十根线条的本质,恰如贝塞尔曲线通过控制点递归逼近复杂形状的过程。最终,作者用九段贝塞尔曲线成功复现了毕加索的《狗》,验证了极简艺术背后的数学精确性。
原创
博文更新于 2025.09.09 ·
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机器学习笔记 - K均值聚类背后的数学和代码

K均值聚类是一种简单高效的机器学习算法,用于将未标记数据分组。算法通过随机初始化质心,计算数据点与质心的欧氏距离来分配簇,并迭代更新质心位置直至收敛。选择合适的K值至关重要,可通过肘部法(WCSS)或轮廓系数评估。K-Means++改进了初始质心选择策略,通过概率化分散质心位置,提升聚类效果和收敛速度。该算法适用于各类数据分类场景,但需注意初始质心选择对结果的影响。
原创
博文更新于 2025.09.06 ·
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Hyper-V + Centos stream 9 搭建K8s集群(二)

本文介绍了Kubernetes集群的安装和配置步骤:1)在主节点安装bash自动补全功能;2)部署Calico网络插件,包括修改镜像源和验证运行状态;3)通过Helm或kubectl两种方式安装Kubernetes Dashboard,详细说明了创建服务账号、获取访问令牌和修改NodePort的方法;4)提供了Nginx测试应用的部署示例,包含Pod和Service的定义。文中还包含了常见问题的解决方案,如镜像拉取失败时的处理方法。所有操作都配有具体的命令和配置示例,适合Kubernetes初学者参考。
原创
博文更新于 2025.08.04 ·
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Hyper-V + Centos stream 9 搭建K8s集群(一)

本文详细记录了在CentOS Stream 9虚拟机上搭建Kubernetes集群的全过程。首先创建三台虚拟机并完成网络配置,然后进行系统初始化(关闭防火墙、SELinux和交换分区)。接着在所有节点安装containerd容器运行时,配置国内镜像源,并安装kubeadm、kubelet和kubectl组件。最后在主节点初始化Kubernetes控制平面,并生成子节点加入集群的命令。文档特别强调了配置过程中的关键点和常见问题解决方案,如镜像源修改、containerd配置调整等,为后续Kubernetes集
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博文更新于 2025.08.03 ·
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微信小程序/h5/jssdk开发点滴记录

从来没做过微信小程序,每一步都不会写,所以记录一下备忘。
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博文更新于 2025.06.28 ·
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ASP.NET Web API + VUE3 整合阿里云OSS,后端API生成预签名上传Url,前端VUE进行上传

4、图片可以上传了之后,发现在浏览器里面访问图片的时候不是预览而是下载,而vue里面访问直接就是403,我把防盗链的白名单加上了,因为是本地的测试,加的是localhost,图片在vue内可以显示了,在浏览器里还是下载,这个就先不管了。下面是后端生成上传Url的参考代码,主意request.ContentType,如果这里要是设置了,那么前端也要设置成一样的,如果前端是获取文件的contentType,可以传到后端来使用,我这里就没有进行设置,我目前只传图片。2、Content-Type的设置。
原创
博文更新于 2025.03.26 ·
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ASP.NET Web的 Razor Pages应用,ajax调用记录以及Cookie配置

一是配置AddAntiforgery自定义的HeaderName,因为这是.net corede的默认的预防跨网站请求伪造 (XSRF/CSRF) 攻击的手段,关闭了也不太好,所以添加自定义的头。二是Cookie认证的配置,如果不喜欢用Cookie,可以自己改成jwt之类的。下面是页面部分代码,核心在于@Html.AntiForgeryToken()。以及ajax请求的部分:重要的一是url,而是header的部分。url不能错,网页的命名空间也不能错,错了就会返回html。
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博文更新于 2025.03.25 ·
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ASP.NET Web的 Razor Pages应用,配置热重载,解决.NET Core MVC 页面在更改后不刷新

Razor Pages应用,修改页面查看修改效果,如果没有热重载,改一句话跑一次,这个活就没法干了。
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博文更新于 2025.03.22 ·
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若依spring框架升级到JDK17 + spring boot3 + spring framework6的趟坑记录

1、jakarta.servlet-api升级之后,需要把所有的controller或其它类相关的HttpServletResponse、HttpServletRequest,都用jakarta.servlet.http.HttpServletResponse;(2)/**/*.css要改成/*/*.css,/druid/**改成/druid/*,总之不能有两个**4、maven-compiler-plugin要加上这个。主要配置如下,出现的问题也都是版本原因。5、下面是版本的主要记录。
原创
博文更新于 2025.02.26 ·
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windows怎么查看进程运行时的参数?

在Windows中,可以使用命令行工具tasklist查看运行的进程列表。
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博文更新于 2025.01.30 ·
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计算机视觉模型的未来:视觉语言模型

人工智能已经从识别数据中的简单模式跃升为理解复杂的多模态数据。该领域的发展之一是视觉语言模型(VLM)的兴起。这类模型将视觉和文本之间联系起来,改变了我们理解视觉数据并与之交互的方式。随着VLM的不断发展,它们正在为计算机视觉设定一个新的水平,能够以更有效且更像人类的方式理解和交互。从技术角度来看,VLM的出现是由于当前计算机视觉和语言模型的限制。传统的计算机视觉模型在寻找对象方面表现出色,但在理解情况、语义违规以及图像中对象的后果和连接方面存在很大困难。
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博文更新于 2025.01.17 ·
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机器学习笔记 - 单幅图像深度估计的最新技术

单眼深度估计是一项计算机视觉任务,AI 模型从单个图像中预测场景的深度信息。模型估计场景中对象从一个照相机视点的距离。单目深度估计已广泛用于自动驾驶、机器人等领域。深度估计被认为是最困难的计算机视觉任务之一,因为它要求模型理解对象及其深度信息之间的复杂关系。但在估计场景的深度时,许多因素都会产生巨大干扰,比如光照条件、遮挡和纹理会极大地影响结果。深度估计是从 2D 图像中了解场景几何结构的关键步骤。单目深度估计的目标是预测每个像素的深度值。这称为推断深度信息,仅使用一个 RGB 输入图像。
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博文更新于 2025.01.03 ·
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Protocol Buffer

Protocol Buffers (protobuf) 是一种序列化结构化数据的方法,由 Google 开发。它们提供了一种与语言无关、与平台无关且可扩展的机制,用于高效序列化结构化数据。Protocol Buffers 中的数据结构是在架构文件(.proto 文件)中使用简单的与语言无关的接口定义语言 (IDL) 定义的。Protocol Buffers 将数据序列化为二进制格式。这种二进制格式可通过网络高效传输,并且与基于文本的格式(如 XML 或 JSON)相比,序列化和反序列化速度更快。
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博文更新于 2025.01.01 ·
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什么是WebAssembly?怎么使用?

WebAssembly,也称为Wasm,是基于堆栈的虚拟机的二进制指令格式。它被设计为一个可移植的目标,用于编译C、C++和Rust等高级编程语言,允许代码以接近本机速度在web浏览器中运行。WebAssembly于2015年由包括谷歌、微软、Mozilla和苹果在内的所有主要浏览器供应商首次宣布,作为web开发的新标准。对WebAssembly的需求源于JavaScript的局限性,JavaScript是用于web开发的传统语言。
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博文更新于 2024.12.24 ·
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数字图像处理 - 基于ubuntu20.04运行.NET6+OpenCVSharp项目

上一篇,记录了Ubuntu20.04 更新Nvidia驱动 + 安装CUDA12.1 + cudnn8.9.7的过程,最终的目的是要这些服务器上运行.net6的程序,进行图像处理、onnxruntime推理等。这里记录进行OpenCVSharp的安装和使用,因为使用OpenCVSharp比较简单,也不用它的DNN模块,所以也不想重新编译OpenCV,因为遇到了问题,所以记录一下这个事情。
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博文更新于 2024.11.25 ·
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linux学习笔记 常用命令记录

ubuntu的系统字体放在目录:/usr/share/fonts/truetype下,到这个文件夹下创建一个文件夹,然后将字体放在刚创建的目录下,然后更新字体缓存,以便系统能够识别新安装的字体。scp /home/zyh/app_inference/* root@目标服务器ip:/home/zyh/app_inference/#进程执行的用户身份。
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博文更新于 2024.11.16 ·
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机器学习笔记 - 基于Ubuntu + OnnxRuntime + C#进行Yolov5模型批量推理

项目需求,需要Ubuntu20.04系统 + OnnxRuntime中进行推理,前面的文章记录了驱动安装、CUDA安装等。Ubuntu20.04 更新Nvidia驱动 + 安装CUDA12.1 + cudnn8.9.7-CSDN博客。
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博文更新于 2024.10.27 ·
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