onnx优化上来先贴onnx优化后的效果：左图是yolov5s原模型导出的onnx，右图是经过优化后的onnx，效果是一致的，可以看到优化后简洁了不少，最主要的是模型简化后，可以排除很多不必要的麻烦。1.首先是动态维度，前面说过通常只设定batch为动态维度，因此找到yolov5官方的onnx转化代码export.py，找到torch.onnx.export函数，进行修改。torch.onnx.export(model,im,f,verbose=False,opset_version=opset,training=torch.onnx.TrainingMode.TRAININGiftraine

代码：这里面介绍几种stable-diffusion的代码版本之类的。1.stable-diffusion-webuiGitHub-AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui:StableDiffusionwebUI这个版本主要是webui框架实现，webui由gradio实现，如果本地没有gpu就别搞了，这里面的stable-diffusion实现了prompt和negativeprompt。2.stable-diffusion-compvis-15GitHub-CompVis/stable-diffusion:Alatenttext-to-imagediffu

我有一个运行完美的应用程序，然后我发布了一个更新，现在突然有些用户无法膨胀主视图..它在第28行的XML膨胀中死亡，嵌套异常为Resources$NotFoundException:来自Drawable资源ID#0X10200004的文件在引用@drawable/pl的BinaryXMLinflate的第28行pl.bmp文件在res/drawable目录下，没有损坏，资源存在。我能看到的唯一奇怪的是生成的R.java文件引用了这个ID为#0X7F0200009的可绘制对象，并且根本没有文件引用ID以#0X1....开头。.所以我不确定这些特定用户是如何或为什么甚至获得该ID作为可绘制

第5章ChatGPT-语音助手5.1语音助手的定义与发展语音助手是一种能够通过语音识别和自然语言处理等技术，帮助人们完成各种任务和提供各种服务的人工智能系统。它们通常可以在智能手机、智能音箱、车载系统和家庭自动化系统等设备中使用，帮助人们与设备交互和控制设备。语音助手的发展可以追溯到20世纪80年代初，当时出现了第一款语音识别系统，但该系统存在着很多限制，如只能识别一些特定的单词和短语等。随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习和自然语言处理技术的进步，语音助手的识别和理解能力得到了大幅提升。目前，市面上有许多知名的语音助手产品，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa、谷歌的GoogleAssis

抽象代数极简教程——By禅与计算机程序设计艺术&ChatGPT第一章代数系统1.1集合的基本概念1.2二元运算1.3代数系统的定义1.4例子：整数集合的代数系统第二章群论2.1群的定义2.2群的基本性质2.3群的例子2.4子群2.5商群2.6同态与同构第三章环论3.1环的定义3.2环的基本性质3.3环的例子3.4理想3.5商环3.6同态与同构第四章域论4.1域的定义4.2域的基本性质4.3域的例子4.4扩域4.5代数闭域第五章线性代数5.1向量空间5.2线性变换5.3特征值与特征向量5.4矩阵的相似与对角化第六章Galois理论6.1Galois扩张6.2Galois群6.3主定理第七章抽象代

ChatGPT现在非常的火爆，很多小伙伴都想体验一下，但体验它是需要一些限制的，比如美国手机号。这无形中给很多人增加了使用的门槛。今天给大家介绍一个没有任何限制，就可以使用的一款与它效果基本一致的AI产品，Claude。它不仅可以在PC端使用，同时还可以在手机端使用，好了我们现在就开始吧！我会带着大家一步一步的安装操作。首先我们在地址栏输入slack的网址，打开Slack界面后我们点击登录按钮进入登录界面。 进入登录界面后我们选择在输入框中输入我们的邮箱，然后点击使用电子邮件登录。目前邮箱只支持Gmail或outlook邮箱，没有的小伙伴可以自行注册一个，当然也可以直接使用已有的苹果或谷歌账号

目录简介ChatGPT简介使用ChatGPT确定项目开发流程提问前端框架包含哪些技术？提问当前最流行的前端框架提问开发流程关于整个视频展示简介大家好，我是老李，我很高兴向您介绍我即将发布的一系列关于前端项目开发的文章。在这个系列中，我将借用ChatGPT的帮助，从零开始搭建一个前端项目，并尝试达到70%以上的自动化完成率。这个系列的文章将带您从搭建项目的基础开始，一步步实现一个完整的前端项目。我将向您展示如何使用ChatGPT来解决前端开发过程中的各种问题，并展示如何使用各种工具和技术来实现自动化完成率。在这个系列文章频中，您将学到如何使用最新的前端开发技术，如React、Vue、Angula

在此前《大型语言模型的涌现能力》、《ChatGPT进化的秘密》两篇文章中，符尧剖析了大型语言模型的突现能力和潜在优势，大模型所带来的“潜在的”范式转变，并拆解了ChatGPT演进的技术路线图。在本文中，作者以终为始分析了大模型的智能极限及其演进维度。不同于刻舟求剑式只追求复现ChatGPT的经典互联网产品思维，而是指出了OpenAI组织架构和尖端人才密度的重要性，更重要的是，分享了模型演化与产品迭代及其未来，思考了如何把最深刻、最困难的问题，用最创新的方法来解决。（以下内容经授权后由OneFlow发布，原文：https://yaofu.notion.site/e1cd16d1fae84f87a

一.引言ProcessFunction原始执行状态为每个key注册一个较长时间TimeTimer并在这期间将所有对应key的数据都收集起来，到期完成触发。现在接到新的需求，要求判断数据类型，当特殊标识的数据到达后，需要将TimeTimer到期的时间提前。因此需要删掉当前key之前注册的老的TimeTimer，下面铺下自己踩坑的完整过程。二.情景复现1.数据源为了测试数据，我们自定义数据流，其中SourceInfo为CaseClass，包含了key、sendTime与isRealTime三个字段，前两个常规字段，ProcessFunction会根据先到的SourceInfo获取其SendTime

使用ChatGPT做论文降重详细操作步骤一、说明1、普通的降重方法有：多重翻译降重、改写润色降重、续写降重，在降重的过程中可以配合使用，效果更加。2、ChatGPT的高级降重方法在最后一个，就是dan模式降重，dan可以自定义的，大家可以自主开发降重方法。3、多重翻译降重，在ChatGPT中效果不大，但仍然放在了文档中，供大家参考。二、详细步骤第一步：登录ChatGPT打开交互窗口第二步：让ChatGPT来回答一下，论文降重的方法有哪些对于书写能力比较差的同学来说，使用降重工具无疑是最好的选择，恰好ChatGPT就是其中之一。方法一：多重翻译降重（针对重复率高的段落效果较好）方法概述：所谓的多