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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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Pycharm和Vscode的基本使用与AutoDL服务器连接

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原创
博文更新于 2023.04.17 ·
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VScode使用livecode插件的时候,出现json.decoder.JSONDecodeError: Invalid \escape: line 1 column 145 (char 144)

【代码】VScode使用livecode插件的时候,出现json.decoder.JSONDecodeError: Invalid \escape: line 1 column 145 (char 144)
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博文更新于 2023.04.15 ·
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学习《无线通信网络中的博弈论:理论、模型和应用》

书名:Game Theory in Wireless and Communication Networks: Theory, Models, and Applications。作者:Zhu Han, Dusit Niyato, Walid Saad, Tamer Basar, and Are Hjorungnes。
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博文更新于 2023.04.13 ·
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Deep Reinforcement Learning + Potential Game + Vehicular Edge Computing

Exact potential game(简称EPG)是一个多人博弈理论中的概念。在EPG中,每个玩家的策略选择会影响到博弈的全局效用函数值,而且博弈的全局效用函数值可以表示为各个玩家效用函数的加和。此外,对于任意一位玩家而言,其任意两个策略选择下的效用差值可以表示为另外一位玩家某个特定策略选择下的效用差值的加和。这个特殊的性质被称为精确潜势作用(exact potential function),因此这种博弈被称为精确潜势博弈。
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博文更新于 2023.04.13 ·
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BDD100K数据集制作的流程(1)

第一步:json=>csv利用json_to_csv.ipynb把路径"G:/Data/bdd100k_info/bdd100k/info/100k/val"和"G:/Data/bdd100k_info/bdd100k/info/100k/train"下面的json数据,全部转为csv数据。得到的文件是存储在路径G:\Data\bdd100k_info\bdd100k\info\100k\train_csv\each_train_csv和G:\Data\bdd100k_info\bdd100k\in
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博文更新于 2021.09.01 ·
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边缘智能的激励机制研究

本专栏研究和讨论边缘智能环境下的激励机制。主要集中在契约论(contract theory),斯坦伯格博弈(stackelberg game),竞价博弈(auction game)和展望理论(prospect theory).第一期:先试讲契约论(材料正在准备当中)。大家感兴趣的可以点个赞。边缘智能框架(参考:http://news.tju.edu.cn/info/1003/43893.htm)博弈论和边缘计算:https://www.taobao.com/list/item/6
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博文更新于 2021.08.31 ·
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matlab,CVX工具箱中嵌套for循环, 出现以下错误:the following error occurred converting from cvx to double

matlab,运行代码,出现以下错误:the following error occurred converting from cvx to double。x = rand(1,0);for i = 1:10 cvx_begin variable u(9); for k = 1 : 9, U(k) = sqrt( x(i) + u(k) ); end minimize( -( sum(U) ) ) u > zeros(1,9) cvx_endend
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博文更新于 2021.02.02 ·
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文献管理mendeley+思维导图xmind

1 使用mendeley建立几个大方向的文件夹,随时随地把文献归类到几个大方向的文件夹里面管理文献,进行某个方向的文章写作的时候,进行全文搜索,方面写作使用。如果出现交叉方向,在note里面做笔记里面记录即可。2使用思维导图直接把mendeley里面的参考文献直接拖入思维导图,为每个文件夹构建一个思维导图,如下图:后面还可以附加一些在mendeley里面,阅读PDF文章的笔记。3 ...
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博文更新于 2019.04.28 ·
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ipad pro如何作为windows、mac pro和手机的低时延的写字板(低于1秒)

1 注册一个OneNote账号2 Windows和Mac pro登陆此账号3 iPad pro登陆此账号4 在iPad pro 进行绘画和写字,在Windows和Mac pro进行实时同步(个人体会时延不到1s)
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博文更新于 2020.08.29 ·
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海瑟矩阵和函数凹凸性之间的关系

以下阐述以2维的凸函数(convex function)为例注释:可以推广到多维的凸函数和凹函数(concave function)我们定义2维的函数为 f(x),x=[x1,x2]T∈R2f(\bm{x}), \bm{x}=[x_1, x_2]^{T} \in \mathbb{R}^2f(x),x=[x1​,x2​]T∈R2。函数的海瑟矩阵(Hessian matrix)如下H=[∂2f∂...
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博文更新于 2020.04.04 ·
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利用git把本地的代码库同步到GitHub里面

重要的参考文献:https://blog.csdn.net/sinat_20177327/article/details/76062030
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博文更新于 2019.05.30 ·
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使用git连接到码云,从码云克隆代码,同时把添加的文件推送到码云库里面

参考的资料:https://blog.csdn.net/qq_24147051/article/details/73292171https://blog.csdn.net/ycz1668/article/details/58596954https://www.cnblogs.com/popfisher/p/5466174.html克隆码云上面的代码库:1按照https:...
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博文更新于 2019.05.30 ·
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在Anaconda中使用tensorboard的方法

第一步:可以使用以下训练模型的程序import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # 创建一个神经网络层def add_layer(input, in_size, out_size, activation_function = None): """ :param i...
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博文更新于 2019.04.29 ·
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在ipad pro上面,使用PDF expert看mendeley里面的PDF,然后再导入mendeley

1打开mendeley,下载需要看的PDF2复制到PDFexpert里面,使用applepencil进行编辑。3把PDFexpert复制到福昕阅读器打开。4在福昕阅读器里面共享PDF文件到mendeley即可。注意:直接在在PDFexpert共享到mendeley,好像会出错。参考的链接:https://www.youtube.com/watch?v=...
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博文更新于 2019.04.27 ·
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anaconda 上实现Tensorflow MASK R-CNN Demo Windows (CPU版)

本文仅仅是自己实现过程的笔记记录方法一:想体验以下TensorFlowGPU 加速训练,又不想安装任何工具和操作复杂的配置步骤,可以参考以下资料:如何在免费云端运行 Python 深度学习框架:https://redstonewill.com/1493/使用colab运行深度学习gpu应用(Mask R-CNN)实践:https://www.cnblogs.com/jackkwo...
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博文更新于 2019.03.24 ·
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在google colab,使用TensorFlow gpu运行Mask R-CNN实战

1正常步骤:部署的步骤参考文章:https://www.cnblogs.com/jackkwok/p/10404804.html按照上述教程一次过,是可以正常运行的。2运行demo碰到问题:问题1:如果出现卡顿,进行第二次执行,一般会卡在第一步,出现以下错误(一直卡在红色方框最后一步,没办法继续执行)1解决:删除文件夹Mask_RCNN-master,重新在上传...
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博文更新于 2019.03.23 ·
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关于环境变量的配置

我就说下自己的理解,需要什么变量,就把对应这个软件的安装位置的路径放到系统变量里面就行了。具体的操作步骤百度,谷歌一大把,我就不贴地址了。
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博文更新于 2017.08.09 ·
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自己初步了解python数据爬虫

学习的资料:https://www.zhihu.com/question/47883186工具的话,把python2.7和spyder,anaconda结合在一起进行使用。工具包的安装直接在 https://anaconda.org/meloncholy/ 搜索相应的工具包,直接在桌面空白处,shift+鼠标右键打开命令行运行。进行chromedriver相应版本匹配的时候,需要近
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博文更新于 2017.08.09 ·
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'chromedriver' executable needs to be in PATH. Please see https://sites.google.com/a/chromium.org/ch

第一个解决方法:你去下载一个chromedriver然后放在指定文件夹并且加入PATH环境变量。结果是,我把chromedriver放进了chrome的文件夹,并且把那个文件夹加入了环境变量,然后不能用。第二种解决方法:直接把chromedriver.exe放到你运行.py程序的下面(也就是工作目录下)。就可以了。参考的网址:http://blog.csdn.net/hacklyc
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博文更新于 2017.08.09 ·
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python读取excel数据

python读取excel数据数据读入的步骤:第一步:模块的读取 import xlrd第二步:数据的读取 data = xlrd.open_workbook(‘data1.xlsx’)第三步:工作表的获取 sheet= data.sheets()[0]
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博文更新于 2016.08.22 ·
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