zeb_perfect
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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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Docker:VM、代码迁移和SOA解决方案

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redis3.0-集群部署文档

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“隐藏自己”学会使用这些网络工具

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两分钟彻底让你明白Android_Activity生命周期(图文)

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在Birt中使用Web_Services数据源

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Oracle数据库迁移操作指南

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WebSocket学习文档

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基于Spring Cloud和ES事件流构建的商城微服务

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solr分词器IKAnalyzer

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spring boot 异常处理方案

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数据采集系统(数据调查)学习总结(五)

开始我们说分表,分库能有效降低数据库的存储,访问压力,这个没错,但这只能是治标不治本,什么是本,本就是减少对数据库的访问,还不能降低用户量,也才是最终目标,那如何达到这个目标那,我们分析下权限列表是不是每次都要访问数据库,于是我们用存入application中的方法来应对的,那我们每张调查无数人用,是不是也没有必要每次都查询数据库吧,我们只需在用户有了存入操作后才刷新调查不就行了,这样就有效的减少
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博文更新于 2021.04.21 ·
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域外探索编程大赛学习总结

简单背景智能营销,精准触达,相似用户挖掘。假设营销业务方需要基于一定数量(1万)的种子用户,从58备选用户集(1000万)中,扩展出一定数量(10万)的最相似用户人群,进行营销触达,用户可用的特征为256维。这里假设余弦相似度越高,营销响应效果越好,最终筛选出来的目标用户为备选用户集合与种子用户计算相似度后,取去重后相似度最高的10万用户(求相似度,全排序,取Top10万)。程序输入程序输入为种子用户ID数据集合,每一行包括用户ID和256维用户特征,用户特征数据类型为浮点型数据(存在部分数据用科学计
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博文更新于 2021.01.24 ·
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Android校验某个服务是否还活着代码

工具类:校验某个服务是否还活着import java.util.List;import android.app.ActivityManager;import android.app.ActivityManager.RunningServiceInfo;import android.content.Context;public class ServiceUtils { /**
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博文更新于 2015.04.07 ·
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MyEclipse图表工具Birt的使用技巧(三)--连接webservice数据源

Web Services 技术是一套标准,它定义了应用程序如何在Web上实现互操作。用户可以使用任何语言,在不同的平台下编写Web Services,然后通过Web Services 的标准来对这些服务进行注册、查询和访问。  BIRT可以方便的帮助用户访问基于SOAP的Web Services,并且使用SOAP 响应作为生成报表的数据。  本文介绍如何使用BIRT 2.3.0创建Web
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博文更新于 2015.07.30 ·
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MyEclipse图表工具Birt的使用技巧(二)--cross tab的使用

Birt插件最方便的操作就是支持交叉表Cross Table的生成下面以一个简单例子说明如何建立交叉表数据表为销售记录表,包含下面几个字段:商家shop、商品类别category、销量amount展现的效果为左侧竖排为商家,顶部横排为商品类别,中间为销量,右侧为相应商家的合计和底部为相应商品类别的合计,右下角为总计--------------------------
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博文更新于 2015.07.30 ·
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话说大数据和云计算之间的区别之处

学习了很久的hadoop和一些分布式应用,竟还没有正确理解大数据和云计算的区别,这里做个规整,也发现对于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说,分别做一句话直白解释就是:云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。 虽然上面的一句话解释不是非常的贴切,但是可以帮助你简单的理解二者的区别。另外,如果做一个更形象的解释,云计算相当于我们的计算机和操作系统,将
原创
博文更新于 2014.12.29 ·
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C++和java中关于全排列和组合的有关算法

收集的排列加组合的各种算法,还有待完善:一.利用二进制状态法求排列组合,此种方法比较容易懂,但是运行效率不高,小数据排列组合可以使用import java.util.Arrays;//利用二进制算法进行全排列//count1:170187//count2:291656public class test {    public static void main(S
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博文更新于 2014.12.04 ·
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左连接、右连接、交叉连接、全外连接

第一部分、连接查询一、内连接内连接查询操作列出与连接条件匹配的数据行,它使用比较运算符比较被连接列的列值。内连接分三种:1、等值连接:在连接条件中使用等于号(=)运算符比较被连接列的列值,其查询结果中列出被连接表中的所有列,包括其中的重复列。2、不等连接: 在连接条件使用除等于运算符以外的其它比较运算符比较被连接的列的列值。这些运算符包括>、>=、、!。3、自然连接:在连接条件
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博文更新于 2014.09.01 ·
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东方通消息中间件(TongLINK/Q)开发实例和java客户端实现

前言因为公司需要,之前研究的ActiceMQ消息中间件未能用在企业实战中,而是选择了东方通的消息中间件(TongLINK/Q)。其实现原理基本是一样的,感兴趣的可以看看之前写的JMS消息中间件的文章,这里我只自我备注东方通的使用方法。安装服务器,配置文档首先,我们同样是安装它的服务器端,和ActiveMQ免安装不同,我们需要根据exe安装,不断下一步就搞定了,网上很多图例,这里不是多说
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博文更新于 2015.08.31 ·
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学习Linux笔记(二)-常用+查找排序

Linux学习:1,追踪路由,tracert 目标地址或ip(显示数据包历程命令,traceroute)           2,ifconfig eth0 ip地址,网络设置RPM(RedHat Pekage Menager):Linux下如何查询安装了哪些rpm软件包,rpm -qa(query All)  ||rpm -q mysql (查具体软件)安装rpm包: rpm -
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博文更新于 2015.03.20 ·
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