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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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【R语言+Gephi】利用R语言和Gephi实现共发生网络的可视化

Gephi是一款开源免费的多平台网络分析软件,在Windows、Linux和Mac os上均可以运行,像他们官网所说的,他们致力于创造像Photoshop一样的图表绘制软件。
原创
博文更新于 2024.07.10 ·
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【SOM神经网络的数据分类】SOM神经网络的数据分类的一个小案例

自组织特征映射网络(Self-Organizing Feature Map, SOM)也叫做Kohonen全连接、无监督、自组织、自学习。在SOM网络中,竞争层的神经元会尝试识别输入空间临近该神经元的部分,也就是说,SOM神经网络既可以学习训练数据输入向量的分布特征,也可以学习训练数据输入向量的拓扑结构。
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博文更新于 2024.07.05 ·
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【自组织竞争网络】自组织竞争网络进行分类的一个小案例

自组织神经网络可以通过对客观事件的重复分析学习该事件的内在规律,并对具有类似/共同特征的新事物进行分类,它的基本思想类似于比赛,通过竞争来获得对输入模式的响应机会,最后也只会有一个神经元成为胜利者,那么各个连接的权重值就会向着更有利于胜利神经元(代表了当前输入样本的竞争模式)竞争的方向进行调整。
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博文更新于 2024.07.05 ·
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【R语言+Python】实现T-分布随机邻域嵌入分析可视化

R语言+Python实现T-分布随机邻域嵌入分析可视化
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博文更新于 2024.07.05 ·
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R语言数据处理学习记录--使用linkET包完成mental test

linkET和ggcor基本上可以说是同根同源的包,且他们能实现的功能并不只有mantal test ,包括一些热图什么的都可以画,大家有兴趣的可以去作者的GitHub主页或者gitee上,gitee上也有拉取的数据库,能够看到源码和实现的效果。
原创
博文更新于 2023.03.27 ·
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R语言数据处理学习记录--用自己的数据完成mental test(使用ggcor包)

ggcor的目标是提供一组可以用来快速可视化相关矩阵的函数,大家可以在GitHub上很方便的获取关于这个包的全部信息,它可以实现图形的绘制。这里给出的是一个备用源,国内的gitee上也有很多转的,如果有小伙伴无法访问GitHub可以使用gitee:;GitHub上也有给出,除了这样的安装方式以外还可以本地安装,因为有时GitHub连接不上,本地安装可以避免这个问题。
原创
博文更新于 2023.03.26 ·
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Github-Dev-sidecar-1.6.2(非最新版本)

发布资源 2023.03.26 ·
exe

如何打开GitHub----dev-sidecar(开边车)

这样就可以使用了,安装包我放在资源里 有需要的可以下载。
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博文更新于 2023.03.26 ·
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数据分析记录(六)--多元线性回归在SPSS中的实现(步骤及指标含义)

数据分析记录(六)–多元线性回归在SPSS中的实现(步骤及指标含义)本文仅作为自己的学习记录以备以后复习查阅在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。以上这段解释来自百度百科,我觉得解释的已经比较清楚了,就直接这样放上来,下面放一下SPSS进行多元线性回归的步骤。一 明确自变量和因变量多元线性回归的
原创
博文更新于 2023.03.14 ·
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【ArcGIS学习记录03】--利用DEM数据提取河网溪流--加入大型河流数据及裁剪美化

后续再更改字体以及大小和布局,还可以在右上角添加数据框,里面放入福建省的流域情况等等等。数字高程数据的裁剪,这里就不是用相交了,因为已经不是两个都是矢量数据,这里要用到。输入行政区边界和之前做好的。
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博文更新于 2023.03.09 ·
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【ArcGIS学习记录02】--利用DEM数据提取河网溪流

不得不说这读个研究生可太不容易了,啥都得会点,这也得学那也得学,我的脑容量快要不够了。。。。。
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博文更新于 2023.03.08 ·
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【ArcGIS学习记录01】--利用CRU TS数据集绘制降雨量分布图

ArcGIS学习记录--绘制降雨量分布图
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博文更新于 2023.03.02 ·
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三维荧光学习记录--在Origin中绘制三维荧光光谱图(补充)及荧光区域积分(FRI)

三维荧光区域积分
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博文更新于 2022.08.29 ·
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数据分析学习记录(五)--Paired Comparison Plot App插件的使用

偶然在浏览origin官网的时候看到了这个插件,在网上查阅了一下相关用法发现这个插件还挺实用,所以在这里记录一下。在origin官网的app里搜索Paired Comparison Plot App就能找到了,安装的方法也很简单,直接将下载好的插件拖入origin中就行了,po一个地址,大家自行下载安装:https://www.originlab.com/Fileexchange/index.aspx?t=App&v2=NULL&o=DLCounterDESC&s=Nonparametric+Tests我
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博文更新于 2022.07.11 ·
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数据分析学习记录(四)--在origin中实现单因素方差分析和非参数检验

我不在这里做过多的概念介绍,相关的内容网上一搜一大把,在学习的时候可以参考着看,毕竟我觉得大家并不会系统性的去学习统计学,大部分只是为了作图和数据分析。正态检验就是利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验,它是统计判决中重要的一种特殊的 拟合优度 假设检验 。 常用的正态性检验方法有正态概率纸法、 夏皮罗一威尔克检验法 (Shapiro-Wilktest),科尔莫戈罗夫检验法,偏度-峰度检验法等。我们在进行单因素方差分析和非参数检验之前首先要做的就是确定数据是否服从正态分布,如果数据服从正态分布我们就可以
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博文更新于 2022.07.11 ·
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数据分析学习记录(三)--主成分分析及在origin中的实现

主成分分析是一种数据分析的方法,尤其应用在光谱降维领域,降维是一种对高纬度特征数据的处理方法,对于存在相当大信息量的光谱数据来说,除了使用更直观的方式观察数据特征之外,降维是提升其数据处理速度和效率的一个十分有效的手段 。降维将高维数据保留下一些重要特征,去除噪声和不重要的特征,在一定的信息损失范围内,可以节约大量的时间和成本,因此降维也成为应用非常广泛的数据预处理方法。数据降维有几大特点,1)降维使得数据更易使用;2)降低算法开销;3)存在一定的信息损失。用于光谱降维的算法最常用的包括主成分分析(PCA)
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博文更新于 2022.07.10 ·
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三维荧光平行因子学习记录--(四)平行因子组件导出--(一)

在上一篇文章中我们使用DOMFlour工具箱已经导出了组分的excel文件,其中包含每个样品中每个成分的荧光强度以及每个成分的发射和激发载荷
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博文更新于 2022.07.06 ·
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数据分析学习记录(二)---响应曲面法及Design-Expert的简单使用

响应曲面法是优化随机过程的统计学试验方法。目标是寻找试验指标与各因子间的定量规律,找出各因子水平的最佳组合。在多元线性回归的基础上主动收集数据,以获得具有较好性质的回归方程。建立的复杂多维空间曲面较接近实际情况,所需要的试验组数相对较少,在模拟和系统动力学中得到广泛应用...
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博文更新于 2022.06.30 ·
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数据分析学习记录--用EXCEL完成简单的单因素方差分析

方差分析通常用于检验三个或三个以上的样本数是否存在差异,在更多的时候我们把方差分析称作“F检验”,这其中很重要的两个概念就是原假设和备择假设
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博文更新于 2022.06.29 ·
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三维荧光平行因子学习记录--(三)使用DOMfluor工具箱进行平行因子分析--(二)

三维荧光平行因子学习记录–(三)使用DOMfluor工具箱进行平行因子分析–(二)注 本文仅作为自己的学习记录以备以后复习查阅本文的参考文献:本文的参考博客链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/407011475大家对三维荧光数据分析有疑问的或者对平行因子分析感兴趣的可以去看看他的主页。话不多说,上一篇我们用工具箱自带的数据集对平行因子分析的过程进行了初步的了解,这篇文章将记录如何对自己的数据集进行平行因子分析,数据集的制作参考我的另一篇文章,这里默认大家已经都做好
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博文更新于 2022.05.06 ·
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