明璐花生牛奶
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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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【操作系统】2022mit6.S081-Lab1(0基础)

6.S081 Lab1 文件工具实验总结 本实验完成了xv6操作系统的环境搭建和第一个实验任务(sleep程序)。实验首先通过git克隆xv6-labs-2022仓库完成环境配置,使用make qemu启动系统。在Lab1中,主要研究并参考了xv6中的echo、grep和rm等命令的实现方式,学习如何获取命令行参数并进行处理。实验重点实现了sleep程序,该程序需要接受用户指定的时钟滴答数作为参数,并暂停相应时间。通过分析现有命令的实现,掌握了xv6中基本的程序结构、参数处理方法和系统调用使用方式。实验过程
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博文更新于 2025.07.06 ·
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【刷题心得】动态规划问题理解1

这里时间复杂度计算是状态个数×单个状态的计算时间,我们发现单个状态的计算时间就是O(1),因为缓存存储,所以不会被重复计算。时间复杂度是O(n),有n个状态(也是因为缓存存储的缘故,计算过的状态不会被计算。比如从[1,2,3,1]开始看,从第一个或者最后一个开始最好,因为二者收到的约束最少,中间的位置收到前后的约束。,发现对于f[i + 2]的只需要两个状态:f[i + 1]和f[i],并且,进入下一个f[i + 3]的时候,f[i + 2]变为上一个状态,f[i + 1]变为上上一个状态。
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博文更新于 2025.06.19 ·
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【刷题心得】如何有效解决二分查找问题

L的左边恒小于x,R的右边恒大于等于x”**,并且不会出现越界的情况即可,L必为0,因为0左边可以看作负无穷,恒小于x,R取第一个一定满足条件的(防止mid取到非法值),例如n-1(n开始可以看作正无穷,恒大于等于x,如果保证x在数组里可以选择n-2,其实大于等于n也满足不变式,但是mid可能会取非法值),而且这样一来即使是搜索数组的某一段,也可以很方便根据这个条件地找到初始位置。在L和R转移的时候,根据循环不变式,只要mid小于x,那么肯定令L = mid,如果大于等于x,就要令R等于mid。
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博文更新于 2025.05.26 ·
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【操作系统】C语言指针快速入门教程

在 x86 - 64 架构中,为了与旧的 32 位系统兼容,同时避免使用完整的 64 位地址空间带来的复杂性,采用了一种称为 “48 位虚拟地址扩展(Virtual Address Extension, VAE)” 的机制。所以,在32位编译器下,使用%p打印指针变量,则会显示32位的地址(16进制的);在64位编译器下,使用%p打印指针变量,则会显示64位的地址(16进制的),左边空缺的会补0。%p是打印地址(指针地址)的,是十六进制的形式,但是会全部打完,即有多少位打印多少位。
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博文更新于 2025.03.16 ·
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【深度学习】笔记地址学习

https://minglu-li.github.io/deep-learning/#/
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博文更新于 2024.10.20 ·
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【数据结构】数据结构概述

使用公式进行一步一步的递推例题:这是一个求n!的算法,n!=n(n - 1)(n - 2)……1,每一次递归传入的参数都-1,那么只需要递归n次,其实也就是循环n次。所以时间复杂度为O(n).
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博文更新于 2024.03.07 ·
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【数据库】 关系模式的规范化理论----一文让你轻松理解其中奥秘

文章目录关系模式设计中存在的问题关系的形式化定义数据依赖的基本概念函数依赖非平凡函数依赖、平凡函数依赖完全函数依赖和部分函数依赖传递函数依赖关键字和超关键字数据依赖的公理系统函数依赖的逻辑蕴含Armstrong公理系统函数依赖闭包函数依赖集的等价和覆盖最小函数依赖集候选码的快速求解理论及方法三范式和BCNF范式第一范式(1NF)第二范式(2NF)第三范式(3NF)BCNF范式关系模式的分解及其问题关系模式的分解思维引入分解的无损连接性分解的函数依赖保持性参考文献为什么引入关系数据库的规范化设计?出现一
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博文更新于 2024.03.05 ·
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【数据结构】线性表

线性表是具有==相同数据类型的n(n≥0)个**数据元素的有限序列==**.除了开始元素外,每一个元素都只有唯一的前驱元素。顺序表优点:可以随机存储,存储密度高;缺点:要求大片的连续空间,改变容量不方便。相同数据类型有限序列元素具有逻辑上的顺序性表中元素个数有限;表中元素具有逻辑上的顺序性,表中元素有其先后顺序;表中每一个元素都是数据元素,每一个元素都是单个元素;表中数据类型都相同,每个元素占有相同的存储空间;
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博文更新于 2024.03.05 ·
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Linux常用操作命令(涉及文件编辑!!!)

如何在centos的虚拟机上输入汉字左上角应用程序->设置->区域和语言->选择下方的“+”然后选择汉字即可关机:poweroff目录操作命令目录操作创建目录mkdir 目录mkdir xxxx 在当前目录下创建一个名为xxxx的目录mkdir a/aaa 在当前目录的子目录a下创建一个名为aaa的目录显示目录文件显示目录文件命令格式:ls [-atFlgR][name](name 可为文件或目录名称)例: ls 显示出当前目录下的文件ls -
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博文更新于 2023.11.08 ·
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KMP算法讲义

我们处理问题的一般方式就是先暴力求解出来,根据暴力的每一个步骤我们进行优化从而创造出一个占用空间小,耗费时间短的“最佳”算法。(没错!就是先把问题揍一遍,看看哪里轻哪里重,然后再对症下药!以长的字符串 S = “ababababfab” ,短的字符串 P = "ababf"为例。暴力求解的过程是:首先用S[0]开头的子串:ababa 与 P比较,不匹配。接着用S[1]开头的子串:babab 与 P比较,不匹配。接着用S[2]开头的子串:ababa 与 P比较,不匹配。
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博文更新于 2023.04.11 ·
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最近做到一道好题,特来和大家分享一下。

DP、单调队列、multiset
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博文更新于 2023.03.11 ·
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《计算机组成原理基础知识》

发布资源 2023.01.13 ·
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How I Used DALL·E 2 to Generate The Logo for OctoSQL

每个人都已经听说过DALL·E 2 这个很酷的东西,它之前叫做Dall-e。几个月前,当第一版发布的时候,它就出现在了各个角落了。现在,也就是在几周前,这软件的使用得以开放,在候选者的许多人都可以使用到这个软件,其中就包括我。我花费了一天来玩弄它,学习到一些基础技巧(像可以自动在你的需求文本后面添加艺术站从而使得输出更加美观),和制作出一系列(甚至有一些很棒)的图片。换句话说,我对这个东西十分喜欢。
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博文更新于 2022.10.17 ·
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【algorithm】算法学习----C++数据结构中的STL

这里的“下一个”元素是指在元素从小到大排序的结果中,排在it下一名的元素。vector的迭代器是“随机访问迭代器”,可以把vector的迭代器与一个整数相加减,其行为和指针的移动类似。我们发现我们新开的vector初始的容量大小就是元素的大小,但是随着插入元素的增多,容量会倍增,并且将原有的小的容器的元素复制到扩大的新的数组上来;set和multiset的迭代器称为“双向访问迭代器”,不支持“随机访问”,支持星号(*)解除引用,仅支持”++”和–“两个与算术相关的操作。例如a是一个非空的vector,则。
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博文更新于 2022.09.05 ·
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【algorithm】算法学习----哈希表

将一个大区间的内的数字映射到一个相对较小区间的数可能会想到这不是离散化嘛。事实上离散化是一种特殊的哈希。离散化要求函数是单调递增的。比如说我们将(-10–10)映射到(0-10),这样我们就需要自定义一个哈希函数h(x)完成这样的操作。比如说h(x):x mod 10;但是我们很容易就发现对10取模这种方式有一个缺点。如果是0和10这两个数取模之后都是0。那就发生冲突了。和。拉链法就是开一个一维数组来模拟哈希表,每一个元素下面挂着一个链表用来存储位置冲突的元素。I xQ x。
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博文更新于 2022.09.04 ·
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【algorithm】算法学习----堆

堆涉及到的五个问题:插入一个数求集合中的最小值删除最小值插入任意一个元素删除任意一个元素对于堆,这里需要使用树来存储。这里以小根堆来举例:什么是小根堆,小根堆就是父节点比其两个孩子节点都要小。由此我们可以想到根节点就是当前堆的最小值。堆其实是一个完全二叉树。什么是完全二叉树?就是除了最后一层,其余层都是满度(都是2),并且最后一层的是从左到右排列但是如果使用节点point+value比较麻烦并且不适用于算法题里面。
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博文更新于 2022.09.03 ·
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【algorithm】算法学习--并查集

树根的编号就是整个集合的编号。每个节点存储它的父节点,p[x]表示x的父节点。对于三种动物互相捕猎的关系,可以将当前节点与根节点的距离进行模3处理;操作2是判断a吃b的,依托与我们起初建立的模3模型,这里的a吃b其实就是d[a]-d[b]=1。只需要判断d[a]与d[b]都模3后的值是否一样;合并X和Y的集合,就是相当于让其中一个树插到另一个数根节点下面。如何合并两个集合:p[x]是x的集合编号,p[y]是y的集合编号。完成这道题目的我用了很长的时间,看y总的视频也是看了很久才看懂。=1那么说的就是假话。
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博文更新于 2022.09.01 ·
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【Linux】虚拟机上的Linux系统如何联网?

Linux如何联网
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博文更新于 2022.07.19 ·
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【数据库】MySQL数据类型decimal详解以及对于float和double两种类型精度问题的探索

引言或许很多同学都很好奇为什么在数据库里要引入decimal这一种数据类型来表示小数?使用float和double这两种数据类型来表示小数为什么不可以?那是因为float和double这两种类型可能会出现精度问题如果本文出现了错误,还请路过的大佬在评论区指出,您的批评是我前进的动力!谢谢!decimal数据类型参考文献:https://cloud.tencent.com/developer/article/1559660DECIMAL从MySQL 5.1引入,列的声明语法是DECIMAL(M,D
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博文更新于 2022.05.31 ·
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【数据库】MySQL进行两表连接的时候如何消除重复列?

#一下两张表:mysql> select * from student;+----------+--------+------+------------+-------+-----------------+| Sno | Sname | Ssex | Sbrithday | Sdept | Speciality |+----------+--------+------+------------+-------+-----------------+| 20180101
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博文更新于 2022.05.30 ·
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