Jack_Kuo
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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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macro-F1 / micro-F1 以及 head / tail 类指标 的区别

摘要:本文解释macro-F1/micro-F1及head/tail类指标的含义。micro-F1反映整体精度,受大类主导;macro-F1衡量类间公平性,平等对待长尾类。建议同时报告二者:micro评估实用性,macro评估对稀有类的公平性。在长尾数据中,还可拆分head/tail类指标,分别评估模型对多数类和少数类的表现。对于前3类占70%的数据,macro-F1和tail指标更能反映模型改进效果。最终应结合micro/macro及head/tail指标全面评估模型性能。
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博文更新于 2025.09.09 ·
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class weight 和 focal loss 的区别

本文对比了两种缓解类别不平衡的方法:class weight和focal loss。class weight通过给不同类别设置固定权重(如反比于类别频率)来强调少数类,但无法区分样本难易。focal loss则通过动态因子(1-p_t)^γ自动聚焦难样本,γ越大聚焦效果越强。二者可结合使用:class weight解决类别不平衡,focal loss处理样本难易差异。文中给出了数学公式示例,并建议在极端长尾场景(如基因序列)中同时使用两种方法,以兼顾类别平衡和难样本学习。
原创
博文更新于 2025.09.09 ·
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【tensorflow】 各个tensorflow版本和CUDA版本对应,以及各个GPU版本CUDA和cuDNN对应

LinuxCPUGPUmacOSCPUGPU。
原创
博文更新于 2025.04.21 ·
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【Python实现卷积神经网络】:神经网络的Loss函数:Softmax+Cross Entropy前向传播原理+python实现代码

1.交叉熵的作用通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点,无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此,比如,在AlexNet中最后的输出层有1000个节点: 一般情况下,最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。假设最后的节点数为N,那么对于每一个样例,神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果,数组中每一个维度会对应一个类别。在最理想的情况下,...
原创
博文更新于 2025.03.28 ·
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【mysql优化】:在构建一个500w行的表格数据搜索的时候遇到了搜索慢的问题

已经添加了索引:根据SHOW INDEX的输出结果,表。
原创
博文更新于 2025.01.16 ·
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【prompt 工程】:System Prompt 和 User Prompt 在功能和目的的区别

system prompt会和user prompt有不一样的功能吗?
原创
博文更新于 2025.01.08 ·
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【docker】: docker如何打包后端代码(mysql+python)以及docker一些常用命令

如果该镜像有依赖的容器(即该镜像正在被某个容器使用),你可能会遇到删除失败的情况。如果你想删除多个镜像,可以将它们的。如果你想删除所有未使用的镜像,包括。,可以使用以下命令来删除该镜像。查看本地 Docker 镜像。作为空格分隔的列表传递给。
原创
博文更新于 2024.12.20 ·
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【docker】如何打包前端并运行

通常情况下,这会启动一个本地的开发服务器(如 Webpack Dev Server、Vite、Next.js 等),并监听你项目中的源代码文件。如果在 Kubernetes 环境下运行,建议基建组编写一个 Deployment 和 Service 配置文件,以便进行集群内的部署。在项目的根目录下,确保你已经安装了所有的依赖包。指定的路径是 Nginx 用来加载前端资源的目录。通过这种方式,前端项目可以高效地交付和运行在生产环境中。),你可以在浏览器中输入相应地址访问你的应用。文件夹中的内容是完整的,包括。
原创
博文更新于 2024.12.20 ·
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【2024人工智能大会笔记】何友:大模型的大模型发展最新历程以及最新应用【2024年底】

原创
博文更新于 2024.12.14 ·
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【2024人工智能大会笔记】徐宗本:大模型智能涌现的数学描述

原创
博文更新于 2024.12.14 ·
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【docker】: container.image_config[‘ContainerConfig‘].get(‘Volumes‘) or {} KeyError: ‘ContainerConfig‘

在使用dockr的时候修改了其中的.env文件,然后重新。
原创
博文更新于 2024.12.11 ·
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【docker】:flask-app_1 | mysql.connector.errors.DatabaseError: 2003 (HY000): Can‘t connect to MySQL s

Docker 中的容器是通过网络进行通信的。默认情况下,Docker 会为每个 docker run 创建一个独立的网络。如果你是通过 docker run 启动的两个容器,确保它们在同一个网络上,或者使用 Docker Compose 来管理它们的网络。在这种配置下,Flask 容器可以通过 mysql 作为主机名访问 MySQL 容器(mysql-container)。确保 Flask 容器和 MySQL 容器在同一个 Docker 网络中。将非docker环境下的。
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博文更新于 2024.12.11 ·
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【ubuntu】Nvidia驱动莫名NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate ?nvidia-smi报错?如何解决?已解决!

首先查看下Nvidia驱动的版本和内核的版本。选择recommend标志的驱动程序安装。安装完毕后验证一下,观察是否会报错。然后卸载nvidia驱动程序。
原创
博文更新于 2024.09.29 ·
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WAIC2023记录

汤晓鸥 学生与工作:微软布局大模型方向。
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博文更新于 2023.07.09 ·
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【pycharm】:win下pycharm终端的环境无法激活:pycharm D:\ProgramData\Anaconda3\shell\condabin\Conda.psm1,

点击pycharm的 File -> Settings -> Tools -> Terminal.在Shell path 中用。
原创
博文更新于 2023.04.24 ·
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【备忘 | github pages】: windows下构建一个github pages, 实时更新博客

Typora 是一款轻便简洁的 Markdown 编辑器,支持即时渲染技术,这也是与其他 Markdown 编辑器最显著的区别。即时渲染使得你写Markdown 就像是写 Word 文档一样流畅自如,不像其他编辑器的有编辑栏和显示栏。优点:简洁美观实时预览扩展语法跨平台。
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博文更新于 2022.11.30 ·
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【前端】:3D动态词云

新用户搜索词的方式 - 3D动态词云
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博文更新于 2022.11.29 ·
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【Python刷面试题】:五子棋判胜负

print_falg, max_count = 0, 0n = 1000board = [[0]*n for _ in n]p1_x = [0,0,0,0,0]p1_y = [1,2,3,4,5]p2_x = [7,3,4,7,2]p2_y = [3,2,3,4,2]def search(board, a, b, x): board[a][b] = x r...
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博文更新于 2022.11.29 ·
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【论文】数据+模型双驱动下的模型与算法

一是将知识图谱的语义信息输入到深度学习中,例如以翻译嵌入(Translating Embeddings, TransE)、旋转嵌入( Rotation Embedding, RotatE)为代表的知识表示算法和图卷积网络、图注意力网络等图神经网络模型。知识图谱与深度学习的融合虽然已有较多研究工作,但目前仍未实现深度融合,知识表示产生的损失、常识和领域知识的融合等问题都有待进一步解决。逻辑知识一般采取基于知识图谱(Knowledge Graph)的方式表征。二是使用知识图谱的知识作为优化的约束条件。
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博文更新于 2022.11.29 ·
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【github】:解决git push 中remote: Permission to xxxxx.git denied to xxx. fatal: unable to access ‘https:/

url = https://git的用户名@github.com/git的用户名/项目名称。url = https://github.com/git的用户名/项目名称。将config中的url中的。
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博文更新于 2022.11.15 ·
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