Checkpoint模型存放路径：stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusionmajicMIXrealistic麦橘写实写实系的人像大模型，一种能够渲染出具有神秘或幻想色彩的真实场景的效果，出图很稳定。我经常使用这个模型来生成一些真实的人像图片下载地址：civitai.com/models/43331XXMix_9realistic_v4.0拥有很好的光影效果的模型作品，真人和2.5D的出图效果都很好，可以根据关键词进行变种，可以创造属于自己的风格化图片。下载地址：civitai.com/models/47274GhostMix二次元模型，一款很

第一章向量与复数    1.1向量的线性运算                1.1.1向量及其表示                1.1.2向量的线性运算                1.1.3向量的共线与共面        1.2坐标系                1.2.1仿射坐标系                1.2.2向量的坐标运算                1.2.3直角坐标系        1.3向量的数最积                1.3.1数量积的定义与性                1.3.2直角坐标系下数量        1.4向量的向量积        

Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第13天啦！学习了flink高级特性和新特性之ProcessFunctionAPI和双流join，主要是解决大数据领域数据从数据增量聚合的问题，以及快速变化中的流数据拉宽问题，即变化中多个数据源合并在一起的问题，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流！Tips："分享是快乐的源泉💧，在我的博客里，不仅有知识的海洋🌊，还有满满的正能量加持💪，快来和我一起分享这份快乐吧😊！喜欢我的博客的话，记得点个红心❤️和小关小注哦！您的支持是我创作的动力！"文章目录Flink学习笔记四、Flink高级特性和新特性2.Proces

前言最近在开发一款即时通讯(IM)的聊天App，在实现语音消息功能模块后，写下该文章以做记录。注：本文不提供相关图片资源以及IM聊天中具体实现代码，单论语音功能实现思路需求分析比起上来直接贴代码，我们先来逐步分析一下一个正常语音消息的需求是如何的？长按语音按钮录制用户语音内容松开按钮后发送语音消息至目标从上可得，我们需要针对于用户的语音录制&播放方面下手！Flutter_sound目标地址：https://pub.dev/packages/flutter_sound简介：Flutter_sound是一款可以处理用户声音库通过该插件的GitHub示例中可以了解到实现录制语音和播放的相关API为F

1.flinkcdc简介Flink1.11引入了CDC.FlinkCDC是一款基于Flink打造一系列数据库的连接器。Flink是流处理的引擎，其主要消费的数据源是类似于一些点击的日志流、曝光流等数据，但在业务场景中，点击流的日志数据只是一部分，具有更大价值的数据隐藏在用户的业务数据库中。FlinkCDC弥补了Flink读取这些数据的缺陷，能够通过流式的方式读取数据库中的增量变更的日志。1.1应用数据场景CDC1.日志文件数据(appendOn)2.数据库数据(CRUD)1.2同类型产品的对比基于查询的CDC基于日志的CDC开源产品sqoop,kafkajdbc,dataxcanal,flin

人工智能技术的广泛应用正在深刻改变我们的生活。在网络安全领域，基于机器学习的检测技术也应用在许多场景中。随着信息技术的迅猛发展和数字化转型的深入推进，加密技术逐渐成为保障网络安全和数据隐私的核心手段，而基于机器学习的检测技术已成为应对加密威胁的重要方式。由于网络流量巨大，如果检测模型频繁产生大量警报，将严重干扰安全人员的分析和研判工作。为了解决这个问题，我们可以采用自适应学习技术。这种技术通过从现网中收集实时网络流量，并将其作为训练集的一部分，动态更新模型，从而有效降低模型的误报率，并提高模型的准确率。1、对比分析1) 固化模型在流量检测领域，由于加密技术的应用越来越广泛，基于传统的明文检测方

自2006年深度学习概念被提出以来，20年快过去了，深度学习作为人工智能领域的一场革命，已经催生了许多具有影响力的算法。那么，你所认为深度学习的top10算法有哪些呢？以下是花哥我心目中的深度学习top10算法，它们在创新性、应用价值和影响力方面都具有重要的地位。1、深度神经网络（DNN）背景：深度神经网络（DNN）也叫多层感知机，是最普遍的深度学习算法，发明之初由于算力瓶颈而饱受质疑，直到近些年算力、数据的爆发才迎来突破。模型原理：它是一种包含多个隐藏层的神经网络。每一层都将其输入传递给下一层，并使用非线性激活函数来引入学习的非线性特性。通过组合这些非线性变换，DNN能够学习输入数据的复杂特

文章目录动态规划的算法思想重叠子问题与最优子结构动规算法的关键步骤DP算法的实践题目1题目描述代码简单的分析题目2题目描述代码检讨后话动态规划的算法思想动态规划，即DynamicProgramming（DP），是一种解决最优化问题的算法，一些用动态规划算法解决的classicpuzzels有：斐波那契数列、数塔问题、背包问题等。动态规划解决的问题需要有最优子结构，这个概念稍后会说明，但可以想象到，DP算法是把大问题分解成子问题，再综合得到原问题的解的一个算法流程，值得一提的是，通常这些子问题之间会有重叠，即两个大问题可能会分解出相同的子问题。DP算法一般有两种写法，一种是递归版，一种是递推版，

ArcGIS学习（十八）基于GIS平台的水文分析本任务给大家带来的内容是城市景观可视性综合分析。本任务包括五个关卡：任务解读及景观视线分析原理城市空间景观视线分析基于3D要素的城市可视性分析城市观景点量化选址分析基于山体背景景观的城市建筑高度控制研究本任务的内容非常有意思，且非常实用，但是技术操作较为复杂。在进行正式分析之前，我们先来预习本任务的内容，以及了解ArcGIS中景观视线分析的原理。先来看看“本任务会讲哪些内容？"1.任务解读及景观视线分析原理最后，我们再来看看ArcGIS中视线分析的原理。2.城市空间景观视线分析本关卡包括两部分内容：城市空间景观模型构建基于城市空间景观模型的视线分

ArcGIS学习（十九）基于GIS平台的水文分析基于成本栅格数据的空间路径分析是一种空间选线方法。本任务以道路选线为例来讲解如何构建成本栅格，并在成本栅格的基础上进行最低成本空间路径分析。本案例包括四个关卡：构建成本权重栅格数据基于成本栅格求解最低成本路径批量求解多起点到多终点的最低成本路径1.构建成本权重栅格数据首先，我们从整体层面了解基于成本栅格数据进行空间路径分析的思路、原理、基本工具，以及本任务的案例场景和数据。然后，我们直接进入到成本权重栅格数据的构建，首先来看看栅格数据分析前的环境设置以及第一个指标“坡度因素”的分析。接着，再来分析第二个指标“建设用地因素”、第三个指标“水域因素”