salty_dong
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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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人工智能与伦理道德

人工智能近年开始成为公众热点,在围绕AI与人的方面也展开了激烈的讨论。 现在回想下,AI这个词进入我的视野好像在挺早的时候。当时在玩dota,有的dota地图的尾缀上会有AI的字样,这样的地图就意味着你可以添加机器人与自己对战。而添加的机器人是那种只会按固定套路游戏的角色,当时觉得AI特别蠢。这可能是我对AI最开始的印象吧 但从阿尔法狗打败李世石开始,人类对与AI有了重新的认识。AI已经不再
原创
博文更新于 2021.04.21 ·
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数据挖掘实训周报week8

本周理论学习主要学了特征组合特征交叉一种合成特征的方法,可以在多维特征数据集上,进行很好的非线性特征拟合。假设一个数据集有特征x1和x2,那么引入交叉特征值x3,使得:x3=x1x2那么最终的表达式为:y=b+w1x1+w2x2+w3x3使用One-Hot向量的方式进行特征交叉。这种方式一般适用于离散的情况,很少用于连续的数据集上。我们可以把特征交叉看成数据的逻辑与操作。在地图的方面的处理中,需要用到特征交叉。下图的房价和经纬度中,单纯的给出经度或者纬度,都不能直接反应房价和地理位置的关系。更好
原创
博文更新于 2020.11.17 ·
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数据挖掘实训周报week7

本周开始了新的大作业比赛的学习主要是学习了数据集的一些基本情况数据集包含约25000家企业数据,其中约15000家企业带标注数据作为训练集,剩余数据作为测试集。数据由企业基本信息、企业年报、企业纳税情况等组成,数据包括数值型、字符型、日期型等众多数据类型(已脱敏),部分字段内容在部分企业中有缺失,其中第一列id为企业唯一标识。主要一共有8个数据集,每一行代表一个企业的基本数据,需要给出企业是否有非法集资风险的预测概率值比赛采用分类任务的精确率 P(precision)、召回率 R(recall) 和
原创
博文更新于 2020.11.11 ·
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数据挖掘实训周报week6

本周主要学习了pla算法Percetron Learning Algorithm——感知学习算法。PLA用于解决的是对于二维或者高维的 线性可分 问题的分类,最终将问题分为两类——是或者不是。PLA算法即用来求向量W(用于预测的向量),使得在已知的数据中机器做出的判断与现实完全相同。当X为二维向量时,相当于在平面上画出一条直线将所有的点分成两部分,一部分同意发送,另外的不同意。PLA的优缺点:1.首先,PLA的算法是局限在线性可分的训练集上的,然而我们拿到一个训练集,并不知道其到底是不是线性可分,
原创
博文更新于 2020.11.03 ·
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数据挖掘实训周报week5

本周主要学习了关于特征选择的相关内容。特征选择主要有两个功能:减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解主要学习了正则化模型:正则化就是把额外的约束或者惩罚项加到已有模型(损失函数)上,以防止过拟合并提高泛化能力。损失函数由原来的E(X,Y)变为E(X,Y)+alpha||w||,w是模型系数组成的向量(有些地方也叫参数parameter,coefficients),||·||一般是L1或者L2范数,alpha是一个可调的参数,控制着正则化的强度。当用在线性
原创
博文更新于 2020.10.26 ·
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数据挖掘实训周报week4

本周主要看了一下XGBT的相关知识。gbdt全称梯度下降树,在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一。其有三个优点,一是效果确实不错,二是即可以用于分类也可以用于回归,三是可以筛选特征。首先gbdt 是通过采用加法模型(即基函数的线性组合),以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法。gbdt通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器,每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。对弱分类器的要求一般是足够简单,并且是低方差和高偏差的。因为训练的过程是通过降低偏差来不
原创
博文更新于 2020.10.20 ·
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数据挖掘实训周报week3

本周主要学习了xgboost。XGBoos是在AdaBoost和GBDT等提升算法基础上进行了优化的算法,一般来说,算法都是由模型、参数和目标函数三部分组成。模型可以理解为基函数(一个函数的固定形式,也就是函数只会在这个函数的基础上变化而不会丢掉的函数)和权重的组合即一类问题的算法。参数就是算法学习的结果,就像决策树学习产生的从根节点通往叶节点的路径q和每个叶节点上面的期望权重w,改变参数(q,w)就是改变已有模型。优化目标函数需要实现两个目的:第一:尽量让预测值接近真实值;第二:保证模型的泛化能力(Ge
原创
博文更新于 2020.10.11 ·
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数据挖掘实训周报week2

本周比赛主要进行了数据的预处理阶段。EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值,异常值),对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。第一步先进行变量分类和缺失值处理。缺没有的填补为0、查看数据分布比例 剔除不好的数据分布对异常的数据进行正态处理之后进行的建模过程,由于选择的模型出现问题目前还在解决暂时还没有排名与成绩还在努力...
原创
博文更新于 2020.10.06 ·
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数据挖掘实训周报week1

本次实训的课题还是数据挖掘,实训的形式主要以天池的比赛为主。第一项比赛为《零基础入门金融风控-贷款违约预测》,赛题以金融风控中的个人信贷为背景,要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能,以此判断是否通过此项贷款,是一个典型的分类问题。关于分类问题,之前的课程和一些项目都有涉及过,比如之前的数据挖掘课程做的便是表情识别的分类器。图象的分类,有着明确的判别标准,像与不像,表情的类别等等。而本次的金融类分类,初识数据不知从何处入手,并没有给出的“47列变量信息”和“是否可以贷款”之间关系的概念。
原创
博文更新于 2020.09.29 ·
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IT项目管理-管理方法与经验

在大作业中担任的角色,既有项目参与者,又有共同承担的项目经理的任务。项目经理不一定需要很强的开发能力,只要能有效的调动团队。但是良好的开发背景会让你很容易和员工沟通。项目经理需要具备以下几个能力理解力 - 每个人背景不同,工作不同,思维方式不同,不是任意的两个人都可以顺利沟通的,而你就是那个沟通的桥梁。沟通的前提是理解力,做为一个项目经理应该能充分理解每个团队成员的状态,态度,对问题的看法等等等等,应该是整个团队中最了解每个人的人。沟通能力 - 理解了之后就是传达和沟通,是否能游刃有余的说服与被说
原创
博文更新于 2020.07.31 ·
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IT项目管理HW8

1.90%的员工在系统推出后的两周内登录了该系统。该系统确定了60%的员工改善健康状况。90%的员工在系统推出后的一个月内完成了有关该系统的培训。把员工登陆系统当作培训计划的一部分,跟踪参加培训的人员。调查是否改善了健康状况。...
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博文更新于 2020.07.27 ·
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IT项目管理HW7

完成作业1~3的要求,使用 project 或其他项目管理工具1.成本模型:2.成本基线:3.a:成本偏差=EV - AC = 10 000美元进度偏差= EV - PV = -20 000美元成本绩效指数= EV / AC = 1.11进度绩效指数= EV / PV = 0.83b:落后计划、花费较低c:EAC = BCA / CPI = 18 000 美元项目比计划表现得好d:估计时间 = 初始时间 / SPI = 6/1.1 = 7.2月...
原创
博文更新于 2020.07.20 ·
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IT项目管理HW6

教材练习题6;2.教材练习题7;3. 收集网上资料,总结看板在软件项目中的使用看板管理,常作“Kanban管理”,是丰田生产模式中的重要概念,指为了达到及时生产(JIT)方式控制现场生产流程的工具。及时生产方式中的拉式(Pull)生产系统可以使信息的流程缩短,并配合定量、固定装货容器等方式,而使生产过程中的物料流动顺畅。·看板在项目流程中载体的分类(1) 实体白板/黑板这是敏捷开发团队中用的最多,最直接的一种看板类型,且适合团队所有成员都在一个办公室工作的环境。它的优点一目了然,方便工.
原创
博文更新于 2020.07.13 ·
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IT项目管理HW5

你联合同学做一个年级微信公众号加强各班相互了解、联合活动等。请写一份两页的报告,描述收集需求的方法,并附上收集的需求跟踪矩阵(不少于五个需求);需求:需求是指根据特定协议或其他强制性规范,产品、服务或成果必须具备的条件或能力。收集需求的方法:需求跟踪矩阵:2. 使用思维导图,为作业1或2构建WBS ,并使用项目管理工具制作WBS或根特图。并按要求检查工作包的可管理性,分解完整性。例如:检查测试、培训等可管理性、完整性:项目安排较为完整,成本只有运营成本,可管理性强。...
原创
博文更新于 2020.06.17 ·
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IT项目管理HW4

你联合同学做一个年级微信公众号加强各班相互了解、联合活动等。请编制项目章程和项目管理计划,指导该项目实施与运营。必须包含 WBS 和 甘特图;项目章程:·项目目的:创建年级公众号,加强各班联系,互相了解,联合活动·可测量的项目目标和相关的成功标准:目标为年级的大部分同学都关注了此公众号,并且管理方可以通过此公众号进行通知发布,活动告知,投票统计等功能,后台留言问题回答等都有人专门负责有序进行.·高层级需求:将有更多功能的小程序结合进公众号里,达到更好的服务效果。·整体项目风险:风险在于前期宣.
原创
博文更新于 2020.06.02 ·
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IT项目管理HW3

了解CMMI项目管理过程-项目计划(PP),使用知识域*过程矩阵对比项目规划过程组与CMMI-PP过程,具体要求:• 首先,绘制矩阵。矩阵行是十大知识领域,最后一行为其他知识;矩阵第一列是项目规划过程组,第24列分别是特定目标(SG)13;内容是项目管理过程或特定实践(SP)。• 最后,小结项目管理规划过程组与行业过程PP的联系与区别。联系:都是分阶段进行,各项目分成模块进行管理,覆盖面广区别:项目管理规划过程组相互独立而行业过程的就联系比较紧密阅读JWD案例的前期准备任务,结合创新.
原创
博文更新于 2020.05.19 ·
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IT项目管理HW2

IT项目管理HW2使用业务、组织、技术三维模型系统管理方法分析某校园项目 (可自定义)的可行性疫情期间,按照上级要求,学校计划在学生返校前对宿舍进行改造,将部分四人间改为双人间以减少人口密度。业务角度。本项目无疑是耗费巨大的项目,带来的收益可能不会具体体现。但按照科学的规划,以避免各地学生返校后交叉感染,导致学生身体健康出现问题,造成后续的医疗费用,所以此项目是收益远大的。影响成本的因素包括...
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博文更新于 2020.05.04 ·
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IT项目管理HW1

IT项目管理HW11. 描述projects、programs、 portfolio 、 operations 和 OPM 的概念·Projects(项目):项目是为创造独特的产品、服务或成果而进行的临时性工作·Programs(计划\项目组合):项目群或大型项目,是以协同的方式获取单独管理所无法取得之效益的一组项目·Portfolio(投资组合):项目组合,是跨越Project和prog...
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博文更新于 2020.05.03 ·
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Docker

安装Docker首先进行内核的升级完成后,先进行对yum的升级下来进行对docker的安装client 和 server都是成功的,便表示安装成功运行helloworld的镜像运行镜像显示镜像库显示容器拉取MySQL镜像练习和运行镜像...
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博文更新于 2019.12.18 ·
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模仿 Github,设计一个博客网站的 API

一、概述API是Application Programming Interface(应用程序接口)的缩写,它是拿来描述一个类库的特征或是如何去运用它。REST(Representational State Transfer)是Roy Fielding博士在2000年提出的软件软件架构模式。REST 是一种风格,而不是标准。因为既没有 REST RFC,也没有 REST 协议规范或者类似的规定。...
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博文更新于 2019.11.22 ·
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