我有一个UITextView，我正在将所有TextView更改事件记录到一个数组中。当用户快速删除时(按住delete键一次删除一个单词而不是一个字符)，当调用textView:shouldChangeTextInRange:replacementText方法时，范围变量的长度只有1，当在实际上，范围应该是单词中删除的字母数。有谁知道这个AppleBug的任何解决方法，以便我可以正确识别位置和范围以及UITextView中更改的文本？ 最佳答案 不，这不是错误。每次更改文本时都会调用此函数。可能您正在使用Debug模式并使用键盘退格

Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的badcase，同时在情感表达方面有大幅提升，可以作为先前V1.0.1纯中文版本更好的替代。更多情报请参见Bert-vits2项目官网：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/Extra本次我们基于Bert-vits2中文特化版本通过40

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目录1Fast算法1.1Fast算法原理1.2 实现办法1.2.1 机器学习的角点检测器1.2.2 非极大值抑制1.3 代码实现1.4 结果展示2，ORB算法2.1代码实现2.2结果展示FAST算法角点检测原理：FAST算法（FeaturesfromAcceleratedSegmentTest）是一种快速的角点检测算法，用于检测图像中的关键点。该算法的核心思想是在像素周围的三个环内寻找连续的n个像素点，如果这些像素点中有x个像素点的灰度值比当前像素点的灰度值都要大或小，则当前像素点被认为是一个角点。FAST算法的计算速度较快，适用于实时应用和嵌入式系统等场景。ORB算法特征点检测原理：ORB算

我正在使用优秀的uploader插件上传图片。图片上传工作正常。我想做的是在图片上传后刷新页面时，上传者应该显示以前上传的图片。这是我的代码..$('#accordion').on('shown.bs.collapse',function(){activeShopId1=$(".collapse.in").attr("id");$('#'+activeShopId1+'#fine-uploader-gallery'+'.single-image').fineUploader({template:'qq-template-gallery',request:{endpoint:'uploa

Tune-A-Video:One-ShotTuningofImageDiffusionModelsforText-to-VideoGenerationAbstract本文提出了一种方法，站在巨人的肩膀上——在大规模图像数据集上pretrain并表现良好的texttoimage生成模型——加入新结构并进行微调，训练出一套oneshot的texttovideo生成器。这样做的优点在于利用已经非常成功、风格多样的图像扩散生成模型，在其基础上进行扩展，同时其训练时间很短，大大降低了训练开销。作为oneshot方法，tuneavideo还需要额外信息，一个文本-视频对儿作为demo。作者对于T2I（te

我一直在用头撞墙，完全被难住了。我正在尝试使用FineUploader将文件直接上传到我的AmazonS3存储桶。我基本上从fineuploader.com网页(将文件直接上传到AmazonS3)和服务器端PHP复制了代码。当我尝试上传文件时，我看到发送到签名端点的帖子似乎成功运行，但当它尝试上传到S3时，我收到405“方法不允许”错误。HTML$(document).ready(function(){$("#fine-uploader").fineUploaderS3({debug:true,request:{endpoint:'upload.roughdrag.com',acces

对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(adawong)。本地调试JupyterNoteBook众所周知，GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理，但是每一

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我有30张分辨率为480x640的JPEG图片(.jpg)。每张图片大约需要20KB(所有图片大约需要600KB)。我正在使用FFmpeg命令将这些图像编码成H264格式的视频。我需要非常快地完成此操作-大约1秒。使用经典命令:ffmpeg-y-fimage2-r1/5-iimage_%d.jpg-c:vlibx264-r30video.mp4大约需要90秒。添加-presetultrafast后:ffmpeg-y-fimage2-r1/5-iimage_%d.jpg-c:vlibx264-presetultrafast-r30video.mp4编码大约需要15秒，这要好得多，但仍然不