feidaji
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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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RFID技术的应用

发布资源 2015.05.24 ·
doc

马斯克开源的grok AI大模型

Grok-1 开源仅过去了 10 个小时,该项目便获得了 超过16k 的 Star,成为众人关注的焦点所在。马斯克践行诺言,坚持开源原则,选择开源自家的 AI 大模型——Grok-1。后续继续更新,使用调试情况。
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博文更新于 2024.03.18 ·
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vscode 远程连接报错

因为需要在底盘上自动安装一些东西,需要让底盘链接外网,再用vscode 链接即可。在ubuntu 下用vscode 远程修改机器人底盘,报错。
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博文更新于 2023.05.16 ·
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Eigen库学习

Eigen 基础部分Eigen 学习笔记(一)_逐梦者-CSDN博客_eigenEigen实现旋转矩阵、旋转向量(轴角)、四元数、欧拉角之间相互转换https://www.cnblogs.com/cc111/p/9354924.htmlEigen库中进行矩阵间的变换https://blog.csdn.net/wangxiao7474/article/details/103613334?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog
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博文更新于 2021.10.31 ·
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c++11 新特性学习

1. lambda 表达式C++ 11 Lambda表达式 - 滴水瓦 - 博客园Lambda表达式完整的声明格式如下:[capture list] (params list) mutable exception-> return type { function body }各项具体含义如下capture list:捕获外部变量列表 params list:形参列表 mutable指示符:用来说用是否可以修改捕获的变量 exception:异常设定 return type
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博文更新于 2021.09.26 ·
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c++ 11 std::chrono 库的详解

C++11有了chrono库,可以很容易的实现定时功能。chrono:  chrono库主要包含了三种类型:时间间隔Duration、时钟Clocks和时间点Time point。Duration:  duration表示一段时间间隔,用来记录时间长度,可以表示几秒钟、几分钟或者几个小时的时间间隔,duration的原型是: template<class Rep, class Period = std::ratio<1>> class d...
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博文更新于 2021.09.26 ·
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ubuntu 下使用vscode 进行cmake 编译c++ 工程

步骤一: c++ 工程含有正确的CMakeLists.txt , 使用vscode 打开工程在.vscode要建立三个json文件才能对Cmake工程进行编译和调试,分别是c_cpp_properties.json,launch.json和tasks.json步骤2: Ctrl+Shift+P,输入C/C++,选择C/C++: Edit Configurations(JSON) ,创建并修改c_cpp_properties.json文件,修改为如下:{ "configurations"
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博文更新于 2021.09.26 ·
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cmake 学习参考网址

CMake学习笔记(二)——CMake语法 - 简书
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博文更新于 2021.09.26 ·
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ROS TF 常用接口函数

tf常见函数接口用法1.广播一个tf消息,transform旋转的组成,由欧拉角转到四元数,平移向量等。tf::TransformBroadcaster baselink_to_laserlink_broadcaster;geometry_msgs::TransformStamped bl_trans; //这个格式又是什么组成的bl_trans.header.stamp = ros::Time::now();bl_trans.header.frame_id = "base_link"
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博文更新于 2021.09.13 ·
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gmapping源码分析2——粒子滤波

第一: 粒子定义/**所有粒子的滤波结构体数组*/typedef std::vector<Particle> ParticleVector; ParticleVector m_particles;/** 粒子滤波器中的粒子结构体 每个粒子有自己的地图、位姿、权重、轨迹* 轨迹是按照时间顺序排列的,叶子节点表示最近的节点*/ struct Particle{ //给定两个地图 一个高分辨率地图 一个低分辨率地图 Partic
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博文更新于 2021.03.09 ·
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c++ 将float 类型转换成string 类型

//c++ 将float 类型转换成string 类型:#include&lt;sstream&gt;string Convert(float Num){ ostringstream oss; oss&lt;&lt;Num; string str(oss.str()); return str;}​方法1: sscanf()函数名: sscanf功 能: 从字符...
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博文更新于 2019.03.13 ·
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costmap_2d详解4:layered_costmap.cpp 分析

关键变量class Layer;Costmap2D costmap_; //这里是指master costmap地图std::string global_frame_; //global_costmap时为map, local_costmap时为odom_combinedbool rolling_window_; //是否是滚动窗口,global_costmap时为false, lo...
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博文更新于 2019.11.21 ·
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costmap_2d详解1:costmap设计理论

Costmap 代价地图设计理论使用gmapping 构建的地图为全局静态地图,要实现导航避障功能,单靠这一张地图是不够安全的,例如在导航过程中突然出现的障碍物(动态障碍物),因此需要对这张地图进行各种加工修饰,使导航避障更安全,而这功能在ROS中是由costmap_2d软件包实现的,该软件包在原始地图上实现了两张新的地图。一个是 local_costmap,另外一个就是global_...
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博文更新于 2019.11.21 ·
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cmkelist 工程构建

cmkelist 工程构建cmake_minimum_required(VERSION 2.8)project(webgo)add_definitions(-std=c++11)aux_source_directory(src DIR_SRCS)aux_source_directory(src/roshandler DIR_SRCS2)file(GLOB FILES_SR...
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博文更新于 2019.04.08 ·
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linux cmake 编译总结

通常的CMakeLists结构是:cmake_minimum_required( VERSION 2.8 )project( projectname )find_packages( , )include_directories( )add_executable( , )target_link_libraries( , )前两行不谈,看看find_packagesfind_package写法对于OpenCV我们是这样写的:find_package( OpenCV 3.1 R
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博文更新于 2020.12.04 ·
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矩阵左乘与右乘的理解

https://blog.csdn.net/ningxuanyu5854/article/details/101905295
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博文更新于 2020.08.29 ·
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matlab 基础学习(1)——数组,矩阵操作和绘图基础学习

一维数组(创建,赋值,取值,分割取值,四则运算等操作)创建一维数组>> A=[] %创建空的数组>> B=[1 2 3 4 5] %两种创建行向量,数组的方式>> C=[1,2,3,4,5] >> D=[1;2;3;4;5] %创建列向量,数组的方式结果:A = []B = 1 2 3 4 5C = 1 2 3 4 5D
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博文更新于 2020.08.25 ·
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B站贝叶斯滤波和卡尔曼滤波视频学习记录(1)

视频地址https://www.bilibili.com/video/BV1tE41147ch第二讲总结1. 理解大数定律,在随机变量的独立实验中,当实验次数n 足够大时,事件A 发生的频率 约等于事件A 发生的概率,例如事件A 发生的次数为 ,则频率为 , 假设p是事件A发生的概率,则有如下定理,其中 >0 的正数。2. 独立实验 和随机过程的区分 独立实验是指在相同的实验环境下,可以重复多次的实验, 因此像气温变化,股票预测等实验,并不适合,因为环境随时间变化,...
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博文更新于 2020.08.14 ·
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ubuntu 16.04 安装编译opencv3.3

ubuntu 16.04 安装编译opencv3.3步骤一:先安装如下依赖包sudo apt-get install build-essentialsudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devsudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-
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博文更新于 2020.08.11 ·
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概率论总结(3)——高斯分布(正太分布)

一元高斯分布(正太分布)标准高斯分布(标准正太分布)二维高斯分布多维高斯分布高斯分布的四则运算加减法运算乘除运算...
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博文更新于 2020.08.09 ·
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