Jes_Ma
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个人简介:Dig future.

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Jes's Artistic Code

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The personal value is making a diffence to the world.
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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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机器人奇异性分析

发布资源 2017.02.28 ·
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光源选择

1机器视觉光源分类编辑 OPT机器视觉光源共有25大系列 OPT机器视觉环形光源 1、 环形光源(OPT-RI系列) 特点:环形光源提供不同角度照射,能突出物体的三维信息,有效解决对角照射阴影问题。高密度LED阵列,高亮度;多种紧凑设计,节省安装空间;可选配漫射板导光,光线均匀扩散。 应用:PCB基板检测;IC元件检测;显微镜照明;液晶校正;塑胶容器检测;集成电路印字检测;通用外
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博文更新于 2021.04.21 ·
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计算机视觉领域的一些牛人博客,超有实力的研究机构等的网站链接---个人整理

以下链接是关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等。打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用。搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态、招生情况等。总之,我认为,知识只有分享才能产生更大的价值,真诚希望下面的链接能对
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博文更新于 2015.01.25 ·
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一张图道尽程序员的出路

最近在琢磨程序员到底路在何方,经过不断的自虐和代入,终于在迷雾森林中得图一张,看之豁然开朗。独乐乐不如众乐乐,share了: 图1 程序员职业路线图 术语表 图1中使用了很多术语,这里先做解释,只有我们大家都说同一种语言,沟通才会顺畅。 ● 程序员:撰写代码,生产软件,辅助提高社会生产率的脑力劳动者。据说喝的是咖啡,抽的是烟,产的是
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博文更新于 2016.01.14 ·
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10大好用的Linux实用工具推荐

本文我们收集了对 Linux 用户非常有用的 10 个工具,其中包括网络监控、系统审计或其它有用命令,这 10 个 Linux 工具可以帮助大家提高工作和使用效率,非常实用。 1. w 对,你没看错,就是 w 命令。使用该命令我们可以查看到当前登录系统的用户是谁,以及执行了哪些命令。 Linux下使用w命令和uptime命令查看系统负载  http://www.linuxidc.co
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博文更新于 2016.01.14 ·
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MySQL for Mac 安装和基本操作

一.安装mysql  1.mysql下载地址http://dev.mysql.com/downloads/mysql/我的机器是mac10.8的;所以使用mysql-5.6.10-osx10.7-x86_64.dmg安装包;  2.安装软件包位于硬盘映象(.dmg)文件中,必须首先双击搜索起中的图标来安装该文件。应当安装图像并显示其内容。  注释:在继续安装前,一定要使用My
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博文更新于 2015.08.11 ·
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【OpenCV入门教程之十三】OpenCV图像金字塔:高斯金字塔、拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放

本系列文章由 @浅墨_毛星云  出品,转载请注明出处。    文章链接:   http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)     微博: http://weibo.com/u/1723155442 http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮
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博文更新于 2015.01.28 ·
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最小系统原理图

发布资源 2012.05.02 ·
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数学建模算法与程序 司守奎

发布资源 2017.02.28 ·
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2015年下半年系统集成项目管理工程师考试葵花宝典之金色考点暨历年真题解析(项管必过神系列)

发布资源 2017.02.28 ·
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背包问题源码

发布资源 2017.02.28 ·
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记一次逗逼的codecraft算法大赛的参赛经历

为情怀而战,开撸!codecraft是菊厂举办的有关图论的算法挑战赛,一次比赛一道题NP-Hard的问题,比的是谁设计出来的算法求解出来的结果最优,主要目标是在既定的地理图上进行服务器的部署和流量的配置,在满足需求的前提下尽量省钱。 我本来不打算参加这个比赛的,第一,我代码写的实在太烂,第二,数学功底实在太差,做科研凭直觉,做论证凭的是一套成熟的民科理论,所以感觉我和这种又考建模又考程序的比赛
原创
博文更新于 2017.04.15 ·
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经典视觉跟踪算法TLD的剖析与展示

TLD is a typical Object-tracking architecture where the full name is tracking, learning, detect. The name implies how it work in practice. Without any bullshit, let’s have a look at a demo to see the p
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博文更新于 2017.03.05 ·
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人脑多线程工作

前言以前读中学的时候,曾经训练自己用左手写字,借此来训练和激活自己右脑的脑细胞,天真地以为到手左手写作业能力练的如火纯青之时,我到时便可以左右并驾齐驱,提高写作业的效率,然而这时不可能能,本文参考计算机多线程的概念,从这个角度来指导大脑在多任务的情况的使用方法。非前言一对于计算机的多线程工作机制大家应该都非常熟悉,我们平时编程的时候经常会遇到需要用到多线程的状况,比如说,我写一个上位机一边要采集数据
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博文更新于 2017.02.28 ·
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Windows下配置QT

序言  昨天终于把大便(答辩)搞完了,终于有空来做些记录性的东西。  毕业设计机器人需要通过QT实时采集些数据,但是不能存在内存里进行分析,因为分析方面感觉还是MATLAB屌些,毕竟有很多工具箱。   那第一想的是用txt存吧,再通过MATLAB去读,可以是可以但是low,而且数据标签不好管理,所以上MySQL吧,那这一章讲的就是如何~从QT去链接到MySql,Ubuntu的比较简单有包管理工具,
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博文更新于 2017.02.28 ·
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公告!

今后原创文章,将全部移至一下公众号,希望朋友们支持下~
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博文更新于 2016.12.26 ·
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如何准备面试呢?个人经验:

1. 代码算法:基本算法(如快排等,需要熟练掌握) + 剑指Offer(面试经常出相似的题) + LeetCode(剑指Offer的补充,增强动手能力) 2. 机器学习:李航《统计学习方法》(读3遍都不为过啊!) + Coursera Stanford《Machine Learning》(讲得很基础,但是没有告诉你所以然) + Coursera 台湾大学《机器学习高级技法》(里面详解了SVM,E
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博文更新于 2016.04.23 ·
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百度NLP电面总结(数据挖掘)

编程基础 C++ const 虚函数:虚函数是C++中用于实现多态(polymorphism)的机制。核心理念就是通过基类访问派生类定义的函数。 Python 常用的数据结构及应用场景(list,dict,tuple) 统计知识 给定一个分类器p,它有0.5的概率输出1,0.5的概率输出0。 Q1:如何生成一个分类器使该分类器输出1的概率为0.25,
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博文更新于 2016.04.23 ·
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教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题

教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题    一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌,但进一步来讲,如果读者读罢此文,却无任何收获,那么,我也甘愿背负这样的罪名,:-),同时,此文可以看做是对这篇文章:十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。     毕竟受文章和理论之限,本文将摒弃绝大部分的细
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博文更新于 2016.04.23 ·
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阿里巴巴电话面试2面总结_数据挖掘工程师(天猫事业部)

项目相关 介绍项目 项目相比别人有什么优劣 项目的数据从哪里来 项目的特征向量的归一化与异常处理 项目的下载量 目前在研究什么 参加天猫大数据推荐算法成绩 机器学习 线性分类器与非线性分类器的区别及优劣; 特征比数据量还大时,选择什么样的分类器? 对于维度很高的特征,你是选择线性还是非线性分类器? 对于维度极低的特征,你是选择线性还是非线性分类器? 如
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博文更新于 2016.04.23 ·
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