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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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64位libdmtx库的lib和dll文件

发布资源 2018.11.18 ·
rar

VS2017+OpenCV3.4.0+libdmtx0.7.4安装配置

OpenCV 3.4.0在vs2017下的配置参见文章opencv下载安装与VS2017开发环境配置,实测可行,这里不再赘述。libdmtx 0.7.4配置libdmtx是一个用于编解码datamatix二维码的开源库,由于许久没有更新了,在VS2017的环境下配置遇到了很多坑,所幸最后都一一解决了,希望这篇文章能帮助大家避开这些坑。首先libdmtx可以在这个网站下载libdmtx下载链...
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博文更新于 2020.03.06 ·
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snmporin.py

发布资源 2020.05.06 ·
py

通用型无参图像质量评价综述

文章目录基于自然场景统计特征(NSS)的方法基于学习的方法本文主要翻译自综述论文[1],并添加了一些自己阅读的较新的文献。研究领域是通用型无参考图像质量评价。基于自然场景统计特征(NSS)的方法NSS是一个强大的通用NR-IQA工具。其动机是高质量的自然场景图像服从某种统计特性,而质量下降可能会偏离这些统计特性。一个典型的基于NSS的NR-IQA测量包括3个关键步骤:特征提取、NSS建模和特征回归。特征可以从空间域或变换域中提取。参数化模型如GGD、多元GGD和非对称GGD(AGGD)被用于NSS建
翻译
博文更新于 2020.05.12 ·
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GUI实现Net-SNMP监控主机CPU等信息(二)

上一篇写完后就没管了,后来考完试更没心思补了,就咕咕了。最近好多人私信要代码,但是我又没保存当时的程序,年代久远。找了半天,居然在百度网盘里找到了代码,这里就把博文补一下。代码分析就直接拿我当时的报告里的了(这代码现在我自己都看不懂了)设定CPU占用阈值后,点击曲线开始,(CPU的不断测算是在曲线里实现的,所以要阈值报警,必须开启CPU曲线 )若超出阈值则会报警UI通过tkinter.me...
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博文更新于 2020.05.06 ·
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大话设计模式总结

大话设计模式已经出版很久了,有些样例代码语法有些老旧,这里边学习边做了个笔记,把老旧的代码用新的语法重写了一下。
原创
博文更新于 2020.03.30 ·
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大数据随笔(七):HBase安装配置和编程示例

HBase安装首先根据hadoop版本选择合适的HBase版本。HBase版本参考我的hadoop是2.9.2,所以选择HBase版本是2.2.2下载地址tar -xzvf hbase-2.2.2-bin.tar.gz #解压mv hbase-2.2.2 hbase #重命名vi ~/.bashrc #添加环境变量export PATH=${JAVA_HOME}/bin:/home...
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博文更新于 2020.03.22 ·
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大数据随笔(六):分布式数据库HBase

HBase简介HBase是一种分布式数据库,可以用来存储结构化和半结构化的松散数据。通过水平扩展,可以让数千台服务器去存储海量数据。用HBase的原因:HDFS+MapReduce是面向离线的数据处理,无法满足实时要求;传统关系型数据库扩展有瓶颈,现在数据结构经常变化,关系型数据库往往模式确定后就很难变更了。HBase的访问接口:HBase数据模型列族可以动态扩展。更新操作会保留历史...
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博文更新于 2020.03.22 ·
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大数据随笔(五):HDFS编程示例

HDFS主要有两种编程方式:shell和java apishell有两套文件系统,一套是本地文件系统,一套是HDFS文件系统。shell命令中只有hadoop fs的命令是适用于这两种系统的,另两个只能用于HDFS文件系统。常用的shell命令有以下这些:./bin/hadoop fs:查看fs总共支持哪些命令./bin/hadoop fs -help put:查看put命令的帮助...
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博文更新于 2020.03.06 ·
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大数据随笔(四):IDEA配置编写hadoop程序

伪分布式Hadoop启动之后,打开Intellij IDEA,新建一个工程选择创建Maven工程,这是一个用于管理jar包的组件,本来一些Java程序需要依赖各种各样的jar包,需要自己去手动找到路径去导入,依赖大量jar包的时候手动一个个导入太过麻烦,Maven可以通过编辑一个叫pom.xml的配置文件来从Maven的代码库中自动下载所需要的jar包并配置依赖Project SDK选择前面下...
原创
博文更新于 2020.03.06 ·
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大数据随笔(二):虚拟机上Hadoop安装配置(伪分布式模式)

一、大数据的计算模式:不同的计算模式需要使用不同的产品批处理模式:一堆数据一起做批量处理,不能满足实时性要求。如MapReduce,Spark(实时性比MapReduce好,可以做迭代计算,MapReduce不能)流计算:针对流数据(日志流、用户点击流)的实时计算,需要实时处理。只能用流计算框架做。流计算代表产品:S4+Storm+Flume图计算:如社交网络数据,地理信息...
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博文更新于 2020.03.06 ·
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windows下安装和配置SNMP

实验用到了两台电脑(也可以用一台电脑,开虚拟机,或者直接访问localhost),主机名字分别为qingshan-pad(manager端,以下简称M端)和DESKTOP-P8MB275(agent端,以下简称A端),系统都是windows10,由于做的过程中网络切换过wifi和数据,所以ip以文字描述为准,图片仅供参考。 相较于linux,windows下开启SNMP代理组件要简单的多:1...
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博文更新于 2020.03.06 ·
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大数据随笔(三):分布式文件系统HDFS

HDFS简介分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)文件系统结构HDFS优势:兼容廉价的硬件设备实现流数据读写(全部或大部分数据读写,不会读写指定数据)支持大数据集支持简单的文件模型强大的跨平台兼容性(java语言写的)HDFS自身的局限性:不适合低延迟数据访问,实时性不高(HBase可以)无法高效储存大量小文件(寻址耗时...
原创
博文更新于 2020.03.05 ·
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大数据随笔(一):大数据基本概念

首先官网下载hadoop和java安装包因为是虚拟机模拟,所以先绑定一下ip和域名sudo vi /etc/hosts在文件中添加ip和绑定的域名,127.0.1.1 YARN001,如下图:接下来网上下载解压jdk8和hadoop2.9.2...
原创
博文更新于 2020.03.05 ·
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GUI实现Net-SNMP监控主机CPU等信息(一)

在配置好SNMP后(配置方法参考:windows下安装和配置SNMP),就可以开始实现监控主机的程序了。用到的库是Net-SNMP,Net-SNMP是一个免费的、开放源码的SNMP实现.用到的语言是python,版本是python3.6.2,编写GUI主要用到tkinter,接下来主要实现的功能是: 1.编制控制台程序,接受用户输入的 OID 字符串,返回在Windows/Linux SNMP ...
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博文更新于 2018.05.05 ·
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