/settings指令为模型版本、样式值、质量值和升级器版本等常用选项提供切换按钮。备注添加到提示末尾的参数将覆盖/settings中的设置。模型版本​1️⃣MJVersion12️⃣MJVersion23️⃣MJVersion34️⃣MJVersion45️⃣MJVersion5🌈NijiMode🤖MJTest📷MJTestPhoto这些按钮可用于设置使用的模型版本。MJVersion5只适用于有Midjourney订阅的用户Midjourney预设默认为最新型号。切换模型的方式有两种：在提示后面添加--version [v1|v2|v3|v4|v5]。（version可以缩写成v）使用/s

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在互联网应用的发展过程中，应用的功能越来越丰富、复杂，而用户对某些功能的使用频率也越来越高，这就给应用开发者带来了巨大的挑战——如何更好地满足用户需求？解决这些问题，需要对平台进行功能改进、产品优化、数据分析等。因此，设计高效、实用、精准的应用功能，并将其引入到应用中，才能真正体现出其价值和竞争力。当前，在技术发展的驱动下，移动互联网终端的硬件性能及应用场景已经发生翻天覆地的变化，越来越多的应用功能能够通过云端或者客户端的方式实现。此外，由于用户越来越注重隐私保护，不同于传统的PC或移动端应用，在触屏、手势识别、语音助手等新型交互方式的普及下，移动互联网的社

错误信息：iptables:Nochain/target/matchbythatname.问题描述重设宿主机网关、重启宿主机network.docker容器处于运行状态，同网段机器不能访问.宿主机执行开放端口命令，提示如下：[root@localhost~]#/sbin/iptables-AINPUT-ptcp--dport8686-jACCEPTiptables:Nochain/target/matchbythatname.解决办法1查看最新防火墙配置(检查端口是否更新，如已经更新请进行下一步)iptables-L2重启Docker服务(更新端口)servicedockerrestart

【sql】mysql分组查询groupby的案例和原理【一】groupby的使用场景【二】groupby的基本语法【1】基本语法【2】常用的聚合函数（1）max函数：取出分组中的最大值（2）avg函数：取出分组中的平均值（3）count函数：统计每个分组中的数据有多少条（4）sum函数：取出分组结果中的总和（5）min函数：取出分组中的最小值（6）GROUP_CONCAT函数：把分组中的值拼接在一起（可以先排序再拼接）【3】条件where和having的区别（1）案例一：where过滤（2）案例二：having过滤（3）案例三：where+having（4）案例四：按表达式或函数进行筛选（5）

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问题描述基于Vue3和SpringBoot进行前后端分离开发，实现登录功能。在测试提交表单时axios报错。前端报错信息：Uncaughtruntimeerrors:ERRORNetworkErrorAxiosError:NetworkErroratXMLHttpRequest.handleError(webpack-internal:///./node_modules/axios/lib/adapters/xhr.js:155:14浏览器控制台报错：AccesstoXMLHttpRequestat'http://localhost:8088/api/admin/login'fromorigi

项目代码同步至码云weiz-vue3-template关于vite的详细配置可查看vite官方文档，本文简单介绍vite的常用配置。初始内容项目初建后，vite.config.ts的默认内容如下：import{defineConfig}from'vite'importvuefrom'@vitejs/plugin-vue'//https://vitejs.dev/config/exportdefaultdefineConfig({plugins:[vue()],})配置别名1.安装@types/nodenpmi@types/node-D2.修改vite.config.tsimport{defin

1、简介生成式人工智能无疑是一个改变游戏规则的技术，但对于大多数商业问题来说，回归和分类等传统的机器学习模型仍然是首选。想象一下像私募股权或风险投资这样的投资者如何利用机器学习。要回答这样的问题，首先必须了解投资者关注的数据以及它是如何被使用的。投资公司的决策不仅仅基于可量化的数据，如支出、增长和烧钱率等，还包括创始人的记录、客户反馈、产品体验等定性数据。本文将介绍线性回归的基础知识，可以在这里找到完整的代码。【代码】：https://github.com/RoyiHD/linear-regression2、项目设置本文将使用JupyterNotebook进行这个项目。首先导入一些库。导入库#

对于《RobustBlockchainedFederatedLearningwithModelValidationandProof-of-StakeInspiredConsensus》的讨论文章概述本文主要是根据GoogleFL和VanillaFL为基础进行创新的，发表于2021年。其中VanillaFL是Google公司于2017年写的一篇论文《Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData》中提到的方法，也是全球第一个提出联邦学习的论文。GoogleFL也是Google公司于2017年写的一篇论文《Fed

目录模型初始化信息：模型实现：多变量损失函数：多变量梯度下降实现：多变量梯度实现：多变量梯度下降实现：之前部分实现的梯度下降线性预测模型中的trainingexample只有一个特征属性：房屋面积，这显然是不符合实际情况的，这里增加特征属性的数量再实现一次梯度下降线性预测模型。这里回顾一下梯度下降线性模型的实现方法：实现线性模型：f=w*x+b，模型参数w,b待定寻找最优的w,b组合：       （1）引入衡量模型优劣的costfunction：J(w,b) ——损失函数或者代价函数       （2）损失函数值最小的时候，模型最接近实际情况：通过梯度下降法来寻找最优w,b组合模型初始化信息