羊肉串串魅力无穷
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明月清风

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不觉晓
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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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ubuntu可以使用搜狗拼音,但PyQt5程序无法输入中文的解决方法

ubuntu可以使用搜狗拼音,但PyQt5程序无法输入中文的解决方法
原创
博文更新于 2023.01.18 ·
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机器视觉 · 工业光源

工业光源选型概览
原创
博文更新于 2023.01.18 ·
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机器视觉 · 立体相机

文章目录立体相机 · 3D线激光轮廓传感器立体相机 · ToF立体相机立体相机 · 双目立体相机立体相机 · 结构光立体相机3D结构光与ToF、双目的优缺点对比立体相机 · 3D线激光轮廓传感器 原理:3D线激光轮廓传感器:使用激光三角测量原理, 对被测物体表面进行二维轮廓扫描。激光源发出激光束,被一组特定透镜放大形成激光线,投射到被测物表面上。物体表面的反射光线穿过透镜,通过聚焦成像在感光阵列上形成光斑,经过图像处理生成高密度的3D点云轮廓影像。适用场景:尺寸检测,缺陷检测,字符识别,
原创
博文更新于 2021.11.20 ·
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机器视觉 · 工业镜头

文章目录镜头 · 基础参数 · 焦距镜头 · 基础参数 · 靶面镜头 · FA镜头 & 微距镜头镜头 · 远心镜头镜头 · 红外镜头镜头 · 电动变焦/变倍镜头镜头 · 液态镜头镜头 · 基础参数 · 焦距焦距(FocalLength),是从镜头的中心点到焦平面上所形成的清晰影像之间的距离。焦距数值小,视角大,所观察的范围也大。 确定视野范围(FOV)、工作距离(WD)以及相机靶面尺寸,可以计算出工业镜头的焦距????,其计算公式为:光学放大倍率PMAG=相机靶面高度Hi视野高度H
原创
博文更新于 2021.04.08 ·
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机器视觉 · 工业相机

文章目录工业相机 · 面阵相机工业相机 · 线阵相机工业相机 · 光场相机工业相机 · 棱镜相机工业相机 · 多光谱/高光谱工业相机 · 偏振光工业相机 · 传感器 · CCD工业相机 · 传感器 · ICCD工业相机 · 传感器 · EMCCD工业相机 · 传感器 · CMOS工业相机 · 传感器 · sCMOS工业相机 · 传感器 · 红外探测器工业相机 · 传感器 · InGaAs工业相机 · 传感器 · T2SL工业相机 · 传感器 · MCT工业相机 · 传感器 · Vox 和 α-Si工业相机
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博文更新于 2021.04.08 ·
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机器视觉 · 网络相机

目录网络摄像头 · 供应渠道网络摄像头 · 相机调用网络摄像头 · 参数解释网络摄像头 · 机型选型网络摄像头 · 焦距选型网络摄像头 · 硬盘存储选择网络摄像头 · 供应渠道网络摄像头,通常在不同销售渠道,供应不同类型等级的设备。以海康威视为例,产品分为经销机(渠道机)和项目机(工程机):渠道机:用于零售,价格低廉,产品本身只具备摄像机基本功能。除了摄像机本身质量三包以外,厂家不会提供任何技术支持。工程机:针对项目按需定制,不在电商平台单独销售。价格较渠道机要高,产品受区域或项
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博文更新于 2021.02.27 ·
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机器视觉 · 相机分类及通用参数

文章目录相机分类通用参数解释 · 分辨率(Resolution)相机分类 通用参数解释 · 分辨率(Resolution)
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博文更新于 2021.02.25 ·
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机器视觉 · 视觉系统选型

机器视觉 · 视觉系统选型
原创
博文更新于 2021.02.25 ·
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反向传播

链式法则反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法。对于乘法函数 f(x,y)=xyf(x,y)=xyf(x,y)=xy 求偏导数:f(x,y)=xy→dfdx=ydfdy=x\displaystyle f(x,y)=xy \to \frac {df}{dx}=y \quad \frac {df}{dy}=xf(x,y)=xy→dxdf​=ydydf​=x对于加法函数...
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博文更新于 2021.02.25 ·
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卷积层 convolutional networks

卷积层 convolutional networks卷积层的滤波器,即卷积核,假设其尺寸是 5x5x35x5x35x5x3(宽高都是5像素,深度是3是因为图像应为颜色通道,所以有3的深度)。在前向传播的时候,让每个滤波器都在输入数据的宽度和高度上滑动(更精确地说是卷积),然后计算整个滤波器和输入数据任一处的内积。当滤波器沿着输入数据的宽度和高度滑过后,会生成一个2维的激活图(activation...
原创
博文更新于 2018.12.03 ·
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GPU 图像并行处理

GPGPU、GPU、CUDAGPGPU是一种编程模式,采用图形编程语言,使用GPU进行一些图形计算。GPU是显卡。CUDA,是一个利用NVIDIA GPU计算能力的平台,是一种并行计算架构。GPU并行化处理与CPU相比,GPU具有以下优势:强大的并行处理能力和高效率的数据传输能力。其中,并行性主要体现了指令级、数据级和任务级三个层次。高效率的数据传输主要体现在两个方面: G...
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博文更新于 2018.03.23 ·
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形态学处理

形态学操作是基于形状的一系列图像处理操作。文章目录形态学操作集合获取形态学运算的卷积核膨胀腐蚀形态学处理效果对比形态学操作集合膨胀(Dilate)对图像中的高亮部分进行膨胀,是求局部最大值的操作,可以消除一些细小的暗点和暗线。腐蚀(erode)对原图中的高亮部分进行腐蚀,是求局部最小值的操作,可以消除一些细小的亮点和亮线。形态学梯度(Morphological Gradient)是...
原创
博文更新于 2018.11.18 ·
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LBP特征

LBP是Local Binary Pattern(局部二值模式)的缩写,具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。由于该特征的简单易算性,虽然其总体效果不如Haar特征,但速度则快于Haar,所以也得到了广泛的使用。文章目录LBP特征的描述LBP特征的圆形化改进LBP旋转不变模式Uniform Pattern LBP等价模式LBP特征用于检测的原理MB-LBP特征LBPH,图像的LBP特征向量LBP...
原创
博文更新于 2018.11.14 ·
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wpf 无框窗体

发布资源 2015.10.18 ·
zip

C语言程序设计-曾怡 01

发布资源 2012.01.12 ·
csf

激活函数 activation function

激活函数 activation function激活函数的角色是引入非线性(non-linearity),否则不管网络有多深,整个网络都可以直接替换为一个相应的仿射变换(affine transformation),即线性变换(linear transformation),比如旋转、伸缩、偏斜、平移(translation)。例如,在二维特征空间上,蓝线表示负面情形 y=0y=0y=0,绿线表...
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博文更新于 2018.12.20 ·
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梯度下降优化算法

文章目录梯度下降算法MomentumNAGAdagradAdadeltaRMSpropAdam算法的选择 原文:An overview of gradient descent optimization algorithms梯度下降算法梯度下降算法(Gradient Descent Optimization)是神经网络模型训练最常用的优化算法。详见:梯度下降梯度下降算法的原理:目...
翻译
博文更新于 2018.12.19 ·
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评估指标:混淆矩阵、PR、mAP、ROC、AUC

TP、TN、FP、FNTP,即 True Positive,预测为正样本,实际也为正样本的特征数。TN,即 True Negative,预测为负样本,实际也为负样本的特征数。FP,即 False Positive,预测为正样本,实际为负样本的特征数。FN,即 False Negative,预测为负样本,实际为正样本的特征数。Accuracy 和 Error rate...
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博文更新于 2018.12.18 ·
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偏差、方差、欠拟合、过拟合、学习曲线

欠拟合 under fitting 欠拟合(under fitting),这个问题的另一个术语叫做 高偏差(High bias)。这两种说法大致相似,意思是它没有很好地拟合训练数据。过拟合 over fitting 过度拟合(over fitting),另一个描述该问题的术语是 高方差(High variance)。过拟合的问题经常会在模型过度复杂或训练数据较少...
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博文更新于 2018.12.17 ·
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正则化方法:数据增强、regularization、dropout

正则化主要用于避免过拟合的产生和减少网络误差,选择经验风险与模型复杂度同时较小的模型。正则化项正则化一般具有如下形式:J(w,b)=1m∑i=1mL(f(x),y)+λR(f)J(w,b)= \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}L(f(x),y)+\lambda R(f)J(w,b)=m1​i=1∑m​L(f(x),y)+λR(f)其中:第 1 项是经验风险,第 2 ...
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博文更新于 2018.12.17 ·
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