小羊冲呀
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个人简介:立志过六级!

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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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提高说话能力的实际操作方法

以往我也看过很多提高说话的技巧,然而大都是在讲道理或者举例子,并没有什么教给我可以切身实用的办法。但是提高说话的技巧一直困扰着我,我一直在寻找好办法。 今天,偶然从知乎看到一个提高说话技巧的方法,出自知乎用户@白诗诗,https://zhuanlan.zhihu.com/p/37672206,看完他的高频次电影复述法,我仿佛看见了新大陆一样的高兴,也迫切的要去实施这个方法,才有了今天这篇文章。 知乎主提到的高频次电影复述法,是他曾经参加的一个大学生求职能力培训班学习到的,我不禁的感叹终于有了...
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博文更新于 2023.09.05 ·
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python3.6安装torch==1.6版本

直接pip安装会说不支持。
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博文更新于 2023.09.05 ·
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下载完anaconda 却cmd无法显示版本,需要添加环境变量

D:\ProgramData\Anaconda3D:\ProgramData\Anaconda3\ScriptsD:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin
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博文更新于 2022.09.21 ·
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UnicodeEncodeError: ‘ascii‘ codec can‘t encode characters in position 9-10: ordinal not in range(128

Traceback (most recent call last): File "train_battle.py", line 49, in <module> env.set_render_dir(os.path.join(BASE_DIR, 'examples/battle_model', 'build/render')) File "/home/ym/下载/pomfrl-main/pomfrlFOR/examples/battle_model/python/magent/g.
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博文更新于 2021.11.24 ·
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配置tensorflow-gpu和tensorflow-cpu环境和对应的keras ,pytorch(详细步骤)

0. 安装Anaconda 和 微软官网的 VC++ 补丁(1)安装Anaconda进入官网,滑到最下面,点击安装。(除了安装路径,其他都默认安装)https://www.anaconda.com/products/individual(2)需到微软官网下载对应VC++ 补丁并安装。https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/1.查看版本对应关系进入网址查看Tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及cuDNN的对应关系。
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博文更新于 2021.04.14 ·
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给西瓜浇水问题的马尔可夫决策过程理解

理解自 周志华《机器学习》在强化学习的过程中,首先是对强化学习的理解,可用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)来理解:机器处于环境E中,状态空间为XXX,其中每个状态x∈Xx∈Xx∈X是机器感知到的环境的描述,机器能采取的动作构成了动作空间AAA,若某个动作a∈Aa∈Aa∈A作用在当前状态xxx上,则潜在的转移函数PPP将使得环境从当前状态按某种概率转移到另一个状态,同时,环境会根据潜在的“奖赏函数RRR”反馈给机器一个奖赏。在上述图片中,最优策略为:在“
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博文更新于 2020.11.13 ·
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文件夹多个图片 批量修改图片格式

新建记事本,更改文件后缀名为.bat,双击ren *.png *.jpg
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博文更新于 2020.06.14 ·
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保凸运算以及一些复合函数的凹凸性判断

非负加权求和1.如果函数fff是凸函数且a≥0a≥0a≥0,则函数afafaf也为凸函数。如果函数f1f1f1和f2f2f2都是凸函数,则它们的和f1+f2f1+ f2f1+f2也是凸函数。将非负伸缩以及求和运算结合起来,函数f=w1f1+⋯+wmfmf=w_{1} f_{1}+\dots+w_{m} f_{m}f=w1​f1​+⋯+wm​fm​是凸函数。这个性质可以扩展至无限项的求和以及积分的情形。例如,如果固定任意y∈Ay∈\mathcal{A}y∈A,函数f(x,y)f(x,y)f(x,y)关于
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博文更新于 2020.05.18 ·
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判断函数凹凸性

一阶条件假设fff可微,则函数fff是凸函数的充要条件是domfdom fdomf是凸集且对于任意x,y∈domfx, y∈domfx,y∈domf, f(y)⩾f(x)+∇f(x)T(y−x)f(y) \geqslant f(x)+
abla f(x)^{T}(y-x)f(y)⩾f(x)+∇f(x)T(y−x)成立。二阶条件假设fff二阶可微,则函数fff是凸函数的充要条件是:其HessianHessianHessian矩阵是半正定阵,即对于所有的x∈domfx∈domfx∈domf,有∇2f(
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博文更新于 2020.05.18 ·
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凸优化中凸函数定义、直线与线段、凸集、仿射集合、仿射函数

凸优化(Stephen Boyd)中自学部分定义函数f:Rn→Rf:\mathbf{R}^{n} \rightarrow \mathbf{R}f:Rn→R是凸的,如果fff在定义域(domdomdom)上是凸集,且对于任意x,y∈domfx,y∈\mathbf{dom}fx,y∈domf和任意0⩽θ⩽10⩽θ⩽10⩽θ⩽1,有 f(θx+(1−θ)y)⩽θf(x)+(1−θ)f(y)f(\theta x+(1-\theta) y) \leqslant \theta f(x)+(1-\theta) f(
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博文更新于 2020.05.18 ·
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latex 部分报错情况

参考文献中斜体未显示使用 \emph{Convex Optimization} 编译后不显示斜体,要在宏包和正文之前,添加如下一行代码:\usepackage{...}\let\emph\textitbegin{document} IEEE 插图异常出现“!undefined control sequence /caption.......”,是由于ie...
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博文更新于 2019.10.17 ·
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