下载资源包 (14条消息)LLCC68库函数HALcubmexSTM32资料包资源-CSDN文库一、硬件准备1、硬件资源：LLCC68 STM32F030C8T2、配件：usb-232 jlinksw硬件仿真器二、原理图引脚说明序号引脚说明1busyBUSY线保持为低电平时，表示内部状态机处于空闲模式并且无线电设备准备好接受来自主机控制器的命令。2DIO1是通用IRQ线，任何中断都可以映射到DIO1。二、工程建设过程 1、配置cubmex 点击生成代码二、代码移植1、把LLCC68ZTR4-GC_Easy_Demo_v2.1文档下的radio文件夹复制到工程下 2、引用头文件及源文件
1、训练图片收集比如要训练一个自己头像的模型，就可以拍一些自己的照片（20-50张，最少15张），要求画质清晰，脸部轮廓清楚，背景较为简单的照片。2、使用stable_diffusion的预处理功能进行图片的预处理这里可以根据自己的情况设置不同的宽高，以及相关的设置项，设置完成之后，点击“预处理”就可以进行图像的预处理了，预处理进度会在右侧显示。处理完成之后的文件夹内文件统一转成了512*512的png格式，并且多了一个txt文件，这个文件里面就是图片内容的提示词。3、lora-scripts环境搭建 （1）先将lora-scripts项目（GitHub-Akegarasu/lora-scri
文章目录StableDiffusionXLwebuidreambooth插件Linux安装（保姆级教程）前言安装下载dreambooth仓库下载SDXL预训练模型其他文件下载前注意下载前准备下载StableDiffusionXLwebuidreambooth插件Linux安装（保姆级教程）前言在安装这个插件之前，我已经安装了SDXLwebui，tagger插件，具体安装操作可以参考之前的文章:SDXLwebui、tagger插件。之前已经安装了tagger插件，用来反推训练图像的提示词，接下来，我们可以利用dreambooth插件来训练我们的LoRA模型了。安装下载dreambooth仓库只需
前言 前不久，在学习C语言的我写了一段三子棋的代码，但是与我对抗的电脑是没有任何思考的，你看了这段代码就理解为什么了：voidcomputerMove(charBoard[ROW][COL],introw,intcol){ while(1) { unsignedinti=rand()%ROW,j=rand()%COL; if(Board[i][j]=='') { Board[i][j]='#'; break; } }} 电脑的走的棋子是随机产生的，于是我想赋予电脑一定的智能，给它写一些思考函数，但是，一种一种的if嵌套if的逻辑代码写下来不仅极易出
Controlnet更新的v1.1.4版本新预处理ip-adapter，这项新能力简直让stablediffusion的实用性再上一个台阶。这些更新将改变sd的使用流程。 1.ip-adapter是什么？ ip-adapter是腾讯Ai工作室发布的一个controlnet模型，可以通过stablediffusion的webui使用，这个新的功能简单来说，他可以识别参考图的艺术风格和内容，然后生成相似的作品，并且还可以搭配其他控制器使用。可以说SD已经学会临摹大师的绘画并且运用到自己的作品上了。腾讯ai实验室论文资料：https://ip-adapter.github.io/IP-adapte
图像识别:猫一.样本准备选取网站：首先自网络上选取网站爬取或批量下载图片文件素材将其保存在文件夹中选取网站时候需要稍稍注意下可以随意搜索个关键字看看搜索结果中图片的质量怎么样有些网站可能搜索“猫”它会把动漫形象的猫或者是其他动物一并返回在结果中这样的情况下爬取的效果就较为糟糕对爬取的图片还需要做很多人工筛选的工作。保存方式：其中正例与负例需要分开放置同时我利用代码分别完成了正负例图片的重命名对图片文件进行批量重命名的python代码：importospath="cat\\"n=0forfileinos.listdir(path):os.rename(path+file,path+""+str(
对比实验显存占用情况使用StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained()方法SDXL半精度加载显存占用约7G左右。使用load_lora_weights()加载了5个Lora模型后显存提升到8G，平均每个Lora的大小在200M左右。使用unload_lora_weights()后显存没有发生变化，还是8G，说明该方法不会清空已经加载到显存的Lora模型，但这时候再调用模型生成图片已经丢失Lora的效果了。推理耗时Lora数量耗时（秒）015120224……745这里使用的Lora平均每个的大小在200M左右，从上表不难发现单个Lora耗时约增加4秒左右。
假如我们一定要说深度学习入门会有一定的门槛，那么设备成本是一个无法避开的话题。深度学习模型通常需要大量的计算资源来进行训练和推理。较大规模的深度学习模型和复杂的数据集需要更高的计算能力才能进行有效的训练。因此，训练深度学习模型可能需要使用高性能的计算设备，如图形处理器（GPU）或专用的深度学习处理器（如TPU），这让很多本地没有N卡的同学望而却步。GoogleColab是由Google提供的一种基于云的免费Jupyter笔记本环境。它可以帮助入门用户轻松地进行机器学习和深度学习的实验。尽管GoogleColab提供了很多便利和免费的功能，但也有一些限制。例如，每个会话的计算资源可能是有限的，并
本文分享自华为云社区《浅谈如何处理大语言模型训练数据之一常见的数据处理方法》，作者：码上开花_Lancer。大语言模型训练需要数万亿的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。虽然，截止到2023年9月为止，还没有非常好的大模型的理论分析和解释，也缺乏对语言模型训练数据的严格说明和定义。但是，大多数研究人员都普遍认为训练数据是影响大语言模型效果以及样本泛化能力的关键因素之一。从此前的研究来看，预训练数据需要涵盖各种类型，包括网络数据、图书、论文、百科和社交媒体等，还需要覆盖尽可能多的领域、语言、文化和视角，从而提高大语言模型的泛化能力和适应性。本文将介绍当前
近年来，大语言模型的崭露头角引起了广泛的关注，成为科技领域的一项重要突破。而在这个领域的巅峰之上，亚马逊云科技一直致力于推动人工智能的发展。那么，作为一家全球科技巨头，亚马逊为何会如此注重大语言模型的研发与应用呢？本文将从亚马逊的公司定位、历史地位等多个角度出发，探讨大语言模型对亚马逊的深远意义。亚马逊：科技巨头的背后亚马逊，始于1994年，创立初衷是成为一家在线书店。然而，随着时间的推移，亚马逊不仅仅止步于此，而是迅速扩展业务，成为一家拥有电商、云计算、人工智能等多元化业务的科技巨头。亚马逊的商业模式以“以客户为中心”而著称，这种独特的经营理念使其在激烈的市场竞争中脱颖而出。亚马逊的云计算服
