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@小马哥
AIchatgpt文心一言
GPTHUB项目简介GPTHUB,基于AI大模型API实现的自建后端Chat服务,支持同步响应及流式响应,完美呈现打印机效果。支持一键切换ChatGPT(3.5、4.0)模型、月之暗面(Kimi)、文心一言(支持Stable-Diffusion-XL作图)、通义千问、讯飞星火、智谱清言(ChatGLM)等主流模型,后续模型持续对接中。项目包含java网页端、服务端、移动端及管理后台配置。使用参考下
- MyEclipse最新版-版本更新说明及下载 - MyEclipse官方中文网
weixin_34268310
开发工具
http://www.myeclipsecn.com/learningcenter/myeclipse-update/【重要更新】MyEclipse2015正式版发布【重要更新】MyEclipse2015Stable2.0发布【重要更新】MyEclipse2016CI0正式发布【重要更新】MyEclipse2016Stable1.0发布【重要更新】MyEclipse2017CI1正式发布【重要更新
- AI大模型DreamShaper XL v2系列分享,适用于Stable Diffusion和ComfyUI
szboy2003
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DreamShaperXLv2TurboDPMpp_v2Turbo通过百度网盘分享的文件:DreamShaperXLv2TurboDPMpp_v2TurboDPMpp.safetensors链接:https://pan.baidu.com/s/1ja-9GrFPy7enGKAO-cUUFQ?pwd=5566提取码:5566–StableDiffusion放在models\Stable-diffus
- 手撕Diffusion系列 - 第八期(end) - Diffusion推理
小菜鸟博士
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- 开放传神(OpenCSG)手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法
OpenCSG
transformer算法深度学习人工智能stablediffusion
“Sora的出现不是偶然,而是经过长期积累、反复试错及用户反馈的必然。”OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。其充分利用了大语言模型Token的好处,让像素也能够被预测(Patches)。Sora的诞生不亚于2023年ChatGPT的出现,因为我们的世界是一个五彩斑斓的图像和视频组成。Sora通过社区和
- 深入浅出解析Stable Diffusion中U-Net网络
2301_78234743
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题解|#数组中出现次数超过一半的数字#importjava.util.*;publicclassSolution{/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,24秋招腾讯QQ浏览器提前批一面一面(35分钟)先做个自我介绍你应该学过操作系统和计算机网络进程和线程UDP和TCP的区别UDP和TCP如何实现拥塞控制什么情况下用UDP,什么情况下用TCP题解|#牛牛学说话之-浮点数##incl
- 在Linux上安装Chrome浏览器时遇到的问题
花牧w
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前言今天要跟大家分享一个特别有趣的话题-如何使用Python和StableDiffusion来生成AI艺术作品。作为一名Python爱好者,我特别喜欢探索AI领域的新技术,而StableDiffusion则是最近特别火热的AI图像生成工具之一。1.StableDiffusion简介与环境配置StableDiffusion是一个强大的AI图像生成模型,它能够根据文字描述生成高质量的图像。在开始实战之
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发布链接:http://arxiv.org/abs/2208.11970文章详细讨论了扩散模型(DiffusionModels)作为一种生成模型的工作原理,并从多个角度解释其背后的数学机制。阅读原因:实验需要理解SD的数学建模过程数学层面更好的解释:diffusionmodel(一):DDPM技术小结(denoisingdiffusionprobabilistic)|莫叶何竹1.扩散模型简介扩散模
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基于StableDiffusion3.5Large模型的微调技术详解引言StableDiffusion3.5Large(以下简称SD3.5)是近年来在生成式AI领域备受关注的一个模型,尤其在图像生成任务中表现出色。它基于扩散模型(DiffusionModel)的架构,能够生成高质量的图像,并且在文本到图像(Text-to-Image)任务中展现了强大的能力。然而,尽管SD3.5在通用图像生成任务中
- 在亚马逊云科技上用Stable Diffusion 3.5 Large生成赛博朋克风图片(上)
佛州小李哥
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背景介绍在2024年的亚马逊云科技re:Invent大会上提前预告的StableDiffusion3.5Large,现在已经在AmazonBedrock上线了!各位开发者们现在可以使用该模型,根据文本提示词文生图生成高质量的图片,并且支持多种图片风格生成,助力媒体、游戏、广告和零售等行业的开发者们加速概念艺术、视觉特效以及精修产品宣传图的生成创作。2024年10月,图像生成模型厂商Stabilit
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一、安装dooker1、检查centOS的版本cat/etc/redhat-release2、安装gcc相关yum-yinstallgccyum-yinstallgcc-c++yuminstall-yyum-utils3、设置stable镜像仓库sudoyum-config-manager--add-repohttp://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/cen
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ClassifierGuidance与Classifier-FreeGuidanceDDPM终于把diffusion模型做work了,但无条件的生成在现实中应用场景不多,我们终归还是要可控的图像生成。本文简要介绍两篇关于diffusion模型可控生成的工作。其中Classifier-FreeGuidance的方法还是现在多数条件生成diffusion模型的主流思路。ClassifierGuidan
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guidance_scale是一个控制生成图像引导程度的参数。它的含义和使用与论文Imagen:PhotorealisticText-to-ImageDiffusionModelswithComposableConditions中的公式(2)的引导权重类似。1.Classifier-FreeGuidance的背景Classifier-FreeGuidance是一种在扩散模型中提高生成样本质量的方法
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环境说明1、安装用户有sudo权限2、本文讲docker组件安装,不是桌面程序安装3、本文讲离线安装,不是在线安装下载1、下载离线安装包,并上传到$HOME/basic-tool目录下载地址:Indexoflinux/static/stable/x86_64/我下的这个:https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/docker-20
- 【大模型】AutoDL部署AI绘图大模型Stable Diffusion使用详解
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AI大模型实战与应用AutoDL部署AI绘图大模型AI绘图大模型AutoDL部署SDAI绘图大模型SD使用详解SD使用详解SD部署
目录一、前言二、AI绘图大模型概述2.1AI绘图大模型介绍2.2AI绘图大模型特点2.3AI绘图大模型优势三、主流的AI绘图大模型介绍3.1Midjourney3.1.1Midjourney介绍3.1.2Midjourney功能特点3.1.3Midjourney使用场景3.2StableDiffusion3.2.1StableDiffusion介绍3.2.2StableDiffusion特点3.2
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炜哥的AI学习笔记——SuperMerger插件学习-哔哩哔哩接下来学习的插件名字叫做SuperMerger,它的作用正如其名,可以融合大模型或者LoRA,一般来说会结合之前的插件LoRABlockWeight使用,在调整完成LoRA模型的权重后使用改插件进行重新打包。除了LoRA,Checkpoint也可以通过这个插件进行融合合并。实际上,目前市面上存在大量的Checkpoint模型都是经由合并
- 入门Stable-Diffusion-WebUI全过程
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这里用的软件叫“stable-diffusion-webui”,严格意义上来说是一个基于StableDiffusion的开源项目。这个项目非常强大,把原本很难安装配置的开源项目做成了一个简单易操作的网页,后来又引入了插件系统,可以玩出很多花样。最重要的是这一切都免费且开源。安装stable-diffusion-webui需要事先做一些准备工作。一台带中高端显卡的电脑电脑可以流畅的访问github安
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训练StableDiffusion模型是一个复杂且资源密集的过程,通常需要大量的计算资源(如GPU或TPU)和时间。StableDiffusion是一种基于扩散模型的生成式AI,能够根据文本提示生成高质量的图像。它的训练过程涉及多个步骤,包括数据准备、模型配置、训练参数调整等。以下是训练StableDiffusion模型的基本步骤和注意事项:1.环境准备1.1安装依赖项首先,确保你有一个适合深度学
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一、常见CPU架构:二、环境信息CPU架构操作系统配置HUAWEIKunpeng9205220aarch64openEuler22.03(LTS-SP3)64C128g15T三、安装docker3.1二进制包下载docker-ce社区下载地址:wgethttps://mirrors.nju.edu.cn/docker-ce/linux/static/stable/aarch64/docker-27
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随着chatgpt爆火之后,越来越多的人开始关注人工智能,人工智能相关的其他应用如AI绘画,也再次得到人们的关注。AI绘画的确很上头,最近几天小编也研究一下,这里把研究的过程以及中间遇到的问题整理一下,我这里遇到的问题,相信新入门的小白也会遇到,希望本文对你能有一定的帮助。给大家带来了全新保姆级教程资料包(文末可获取)目前常用的AI绘画工具主要有两种:stablediffusion和midjour
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面试学习路线阿里巴巴docker中间件系统架构
前言:此文主要针对需要在x86内网服务器搭建系统的情况一、docker离线安装1、下载docker镜像https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/版本:docker-23.0.6.tgz2、将docker-23.0.6.tgz文件上传到服务器上面,这里放在了/home下3、创建docker.service文件#进入/etc/syst
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Paper:WangW,JiangY,XieK,etal.Zero-shotvideoeditingusingoff-the-shelfimagediffusionmodels[J].arXivpreprintarXiv:2303.17599,2023.Introduction:UnreleasedCode:https://github.com/baaivision/vid2vid-zero目录一
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StableDiffusion是一种基于深度学习的生成式模型,用于图像生成、图像修复和风格转换等任务。它是由StabilityAI和CompVis团队联合开发的。StableDiffusion在生成高质量图像方面表现出色,并且是开源的,可以自由使用和扩展。StableDiffusion的核心技术1.扩散模型(DiffusionModels):•基于概率生成模型。•从噪声中逐步反向生成清晰的图像。•
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深入理解AIGC背后的核心算法:GAN、Transformer与DiffusionModels前言随着人工智能技术的发展,AIGC(AIGeneratedContent,人工智能生成内容)已经不再是科幻电影中的幻想,而成为了现实生活中的一种新兴力量。无论是自动生成文章、绘制图像、生成音乐还是创作视频,AIGC都在各个内容创作领域崭露头角。然而,这些“智能创作”的背后究竟依赖于哪些算法?今天,我们将
- Stable Diffusion 3(SD 3)模型分享
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- 用deepin-wine6安装/运行exe程序的方法
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一、建立deepin-wine6-stable环境对于新装的系统,首先需要安装一款应用商店里使用deepin-wine6-stable运行的wine应用,例如wine版微信或wine版QQ,并运行一下。这样,系统会自动建立deepin-wine6-stable环境,为后续安装其他exe程序奠定基础.二、安装exe程序以32位7-Zip的安装程序7z2107.exe(版本21.7.0.0)为例,该e
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实验环境:[root@192~]#cat/etc/system-releaseCentOSLinuxrelease7.9.2009(Core)下载二进制压缩包a.官网下载地址:https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/b.阿里云下载地址https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/stati
- 让创意在幻觉中肆虐: 认识Illusion Diffusion AI
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人工智能新境界在不断发展的人工智能领域,一款非凡的新工具应运而生,它能将普通照片转化为绚丽的艺术品。敬请关注IllusionDiffusion,这是一个将现实与想象力完美融合的AI驱动平台,可创造出迷人的视错觉和超现实意境。AI算法的魔力所在IllusionDiffusion的核心是借助先进的AI模型,包括StableDiffusion和ControlNet,来解读用户输入的文本提示,并生成相应的
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
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linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
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package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
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游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号