《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。由于作者的英文水平和学术能力不高，需要不断提升，所以还请大家批评指正，非常欢迎大家给我留言评论，学术路上期待与您前行，加油。前一篇带来李沐老师对论文写作和科学研究的分享，介绍如何讲一个故事，能让读者信我讲的东西（讲好论文的卖点），怎么样提出我的论点和论据来支撑我要讲的故事。这篇文章将详细讲解怎么样支撑你的论点，包括怎么准备我们的理由和论据，承认、回应以及保证。本书包括两个核心问题，一是SoWhat研究动机在哪；二是WhyshouldIbelievethat?证明你故事的论点和论据，使人信服。基础性文章，希
小明要做一个跑步训练，初始时，小明充满体力，体力值计为10000。如果小明跑步，每分钟损耗600的体力。如果小明休息，每分钟增加300的体力。体力的损耗和增加都是均匀变化的。小明打算跑一分钟、休息一分钟、再跑一分钟、再休息一分钟……如此循环。如果某个时刻小明的体力到达0，他就停止锻炼，请问小明在多久后停止锻炼。为了使答案为整数，请以秒为单位输出答案，答案中只填写数，不填写单位。答案提交这是一道结果填空题，你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数，在提交答案时只填写这个整数，填写多余的内容将无法得分。解析输出的是秒，我们要将消耗量转化成每秒多少，首先先把时间定位120，因为两分钟一个循环
MidJourney自成立以来已经走过了漫长的道路。这款流行的AI艺术生成器在2022年11月发布其V4和V4B模型时获得了巨大的人气。此次更新旨在改进先前版本的细节、构图和真实感。不过，有一个限制：V4B的纵横比仅限于1:1。这意味着所有图像都是方形的。这里有些例子：四个月后，MidJourney发布了全新的V4C模型。新型号现在支持16:9的纵横比。这是我生成的景观示例：提示：美丽逼真的针织秋季风景—ar16:9这不是很神奇吗？现在我可以将此图像用作我桌面上的墙纸或将其打印为风景墙装饰。其他V4C模型改进新模型还包括其他几项改进：将最大宽高比增加到2:1或1:2（横向和纵向）支持从正方形到
简介：StabilityAI与它的多模式AI研究实验室DeepFloyd共同宣布研究版本DeepFloydIF的发布,这是一款强大的文text-to-image级联像素扩散模型（cascadedpixeldiffusionmodel），复现了Google的Imagen（Text-to-ImageDiffusionModels）。对比StableDiffusion（可以看我以前的文章：北方的郎：深入浅出讲解StableDiffusion原理，新手也能看明白），Imagen也依赖于一个冻结的文本编码器：先将文本提示转换为嵌入，然后由扩散模型解码成图像。但不同的是，Imagen并没有使用多模态训练的
2021年1月，OpenAI推出了DALL·E，不用跨界也能从文本生成图像，打破了自然语言与视觉次元壁，引起了AI圈的一阵欢呼。时隔一年多后，DALL·E迎来了升级版本——DALL·E2。与DALL·E相比，DALL·E2在生成用户描述的图像时具有更高的分辨率和更低的延迟。DALL·E2以4倍的分辨率生成更逼真、更准确的图像。并且，新版本还增添了一些新的功能，比如对原始图像进行编辑。DALL·E2新功能DALL·E2可以从文字描述中创建原创、逼真的图像和艺术。它可以结合概念、属性和样式。看看宇航员的英武雄姿DALL·E2可以根据自然语言标题对现有图像进行逼真的编辑。它可以在考虑阴影、反射和纹
问题原因：今天在keil平台上移植一段STM32代码，编译的时候一直出现报错，找了半天也找不到原因，最后通过百度通过大佬们的博文找到了原因，因为每个keil工程的STM32标准库和MDK环境设置不同，具体错误如下：解决办法：解决办法有两种。第一种方法：将所有变量声明提到最上面部分，包括结构体，即定义变量不能在执行语句之后改变以后如下：第二种方法：打开上面工具栏小锤子点击C/C++按钮，勾选C99mode选项，因为这个版本兼容所有代码格式点击OK，配置完成。这样就没有报错啦。
设计步骤（分模块叙述，并附上各模块与总体电路图）1.计时模块，显示模块，调时模块设计计数器模块由七片74LS160的芯片组成，两片为“秒”，两片为“分”，两片为“时”，还有一片作为“星期”，七个数码管显示器用来显示数字。‘秒’和‘分’采用60进制。通过异步清零的方法将两片74LS160扩展为60进制，在‘秒’十位中，当‘0110’时，接线接QB、QC，两端同时为1，7400N输出0给清零端CLR，60时立刻清零。而“分”和“秒”之间则用一个非门将其连接起来，，即当信号为0110时(即“6”)给一个上升沿脉冲到“分”作为脉冲输入，“分”和“时”之间的级联也是采用的一样的原理。“时”位采用的是24
我本来对线性相关和线性组合的理解是，如果几个向量线性相关，那么等价于他们可以互相线性表示。但其实这是一个误区。线性相关是对一组向量之间的关系而言的，这里面会存在极大线性无关组。极大线性无关组确定了一个空间，线性相关表示向量都落在这个空间里，会有多余，但其中任何一个极大线性无关组都像一个顶梁柱一样，要表示其他向量他们就不能缺。因此，在线性相关的一组向量里，不一定每个向量都可以被其他向量线性表示。比如在（0，0，1）（0，1，0）（1，0，0）（1，1，1）这一组中，前三个向量是“顶梁柱”，可以说（1，1，1）是可以被线性表示的，但前三个中任何一个就不能被其他线性表示。所以，线性相关是表示一组向量
活动地址：毕业季·进击的技术er1.入行选择👷2.从事职业📚3.打工感受🧱4.快速成长 📈5.给毕业生的话 🎓1.入行选择目前已经毕业三年，刚刚和单位续签，本科时期纠结于学自动化还是学金融，选择困难最后选择了应用数学，研究生纠结计算机和金融，但是看了下专业课的书都太多了，这次不是选择困难了，是选择哪个都困难，所以再次曲线救国选择了应用统计，回归了老本行，研究生学了几天金融发现学不明白，反倒是学机器学习和推公式比较喜欢，所以最终曲曲折折转到了计算机。2.从事职业现在从事算法工程师，不过大部分时间感觉都在做大数据的工作，自己导师带自己的项目主要是统计和机器学习结合的项目，但是样本量和工作里遇到的大
无论虚拟世界多么繁荣，真实的东西，都有让人不可抗拒的魅力，AI绘画也是如此。今天就来讲讲如何使用ChilloutMix和Lora画出特别“逼·真”的小姐姐，在虚拟中追求真实，这其实也是我们这个系列的核心目标。ChilloutMix是什么？从本质来说，它就是众多的StableDiffusion模型（checkpoints）中的一个。它最大的特点就是可以画出超级逼真的亚洲小姐姐，也正因如此，一发布就火遍全网。目前网上看到的可以以假乱真的AI小姐姐都是基于这个模型。就在当前，它依旧是是C站上最火爆的模型！ChilloutMix获得了5星好评，下载人数高达24万，加上二次分发，三次分享，估计这个模型已
