按照以下步骤将项目上传到GitHub：1.在GitHub上创建一个新的仓库，命名为项目名称。2.安装Git工具，并在本地初始化一个Git仓库。可以通过GitBash进入到需要上传的项目所在的目录中，然后执行以下命令：gitinit此时项目文件就会新建一个.git文件夹（需要在文件查看中设置->查看隐藏项目）3.将项目所有文件添加到Git仓库中。执行以下命令：gitadd.该命令会将项目中所有未被忽略的文件都添加到Git仓库中。4.提交代码到Git仓库。执行以下命令：gitcommit-m"Initialcommit"其中-m参数后面的内容是提交说明，用于描述这次提交的内容。5.将本地Git仓库
文章目录@[toc]背景一.**购买服务器**二.**前置配置**三.**部署webui，完成配置**四.**其他探索**其他背景前两天在某公众号的软文刷到了AI绘画领域最新的ChilloutMix模型。大概是下面这张图的效果：激动的心颤抖的手，学了这么多年计算机，就是为了走在时代前沿，事到如今终于可以活学活用了。然而自己的电脑配置完全不够用，咋整？开台GPU云服务器吧。踩了无数坑之后，终于总结出此流程。力求以最简单的方式，快捷的在云服务器部署chilloutmix，以及lora，以及各种其他绘画模型。一.购买服务器首先需要购买一台腾讯云的GPU服务器。GPU卡型本次选择“T4”，性能完全够用
在之前我们学会了关于K210的摄像头与lcd的一些应用，那么今天我们了解一些关于K210的一些画图的方法和利用K210进行颜色识别。首先我们明确，什么是画图，为什么要画图。画图指在图片上画出圆，方框，箭头，十字交叉或者字符。我们为什么要画图，其实一个基础的应用就是颜色识别的时候。我们可以把识别到的颜色用一个方框框起来，这样首先可读性会大大增强。其次也方便我们知晓该色块的位置和大小。以及在人脸识别中我们需要利用一个方框将人脸框柱之类。K210中我们之前学习了部分sensor库的内容，而画图所需的相关东西在image中，也就是img=sensor.snapshot（）捕捉图片，而img.来进行相关
机器学习的回归问题常用RMSE，MSE,MAE,MAPE等评价指标，还有拟合优度R2。由于每次预测出来的预测值再去和原始数据进行误差评价指标的计算很麻烦，所以这里就直接给出他们五个指标的计算函数。把每次预测出来的值和真实值输入这个函数就可以得到上面这些指标，很方便。然后计算出来放一起还可以画柱状图先放计算公式：mse就是rmse的平方，公式是差不多的。 Python计算代码：importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorfromsklearn.metricsimportmean_square
机器学习的回归问题常用RMSE，MSE,MAE,MAPE等评价指标，还有拟合优度R2。由于每次预测出来的预测值再去和原始数据进行误差评价指标的计算很麻烦，所以这里就直接给出他们五个指标的计算函数。把每次预测出来的值和真实值输入这个函数就可以得到上面这些指标，很方便。然后计算出来放一起还可以画柱状图先放计算公式：mse就是rmse的平方，公式是差不多的。 Python计算代码：importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorfromsklearn.metricsimportmean_square
目录一、NovelAI 二、UIautomation和pywin32三、代码 1、AI画图相关 2、QQ群消息抓取相关四、代码效果 五、后记 一、NovelAI NovelAI是一个用来画二次元图片的开源算法，部署方式见 b站链接二、UIautomation和pywin32UIautomation和pywin32是python的库，主要用于窗口句柄的抓取和操作，本代码中用于接收、发送QQ群消息 三、代码 1、AI画图相关通过使用NovelAI代码包里的txt2img.py文件，实现从文字到图片的转化：deftxt2img(prompt:str,negative_prompt:str,promp
目录一、NovelAI 二、UIautomation和pywin32三、代码 1、AI画图相关 2、QQ群消息抓取相关四、代码效果 五、后记 一、NovelAI NovelAI是一个用来画二次元图片的开源算法，部署方式见 b站链接二、UIautomation和pywin32UIautomation和pywin32是python的库，主要用于窗口句柄的抓取和操作，本代码中用于接收、发送QQ群消息 三、代码 1、AI画图相关通过使用NovelAI代码包里的txt2img.py文件，实现从文字到图片的转化：deftxt2img(prompt:str,negative_prompt:str,promp
分享几个画时序图的软件，一些通信协议，如I2C、SPI、UART、MIPI等，都会涉及到时序。1、TimeGenTimeGen是一款专门用于绘制时序图的软件，绘图后可直接选中复制到WORD文档中就是矢量图，能够快速生成时序图。画时钟画总线TimeGen支持将时序图转为ASCII，然后复制到Verilog/VHDL的文件中。 2、AndyTimingAndyTiming用符号代码代表单位时间内的波形。AndyTiming的波形清晰，可以导出BMP格式图片，保存为.atd文件，下次可以直接调用。3、TimingDesignerTimingDesigner比上面两种更专业，也会更复杂一些。既可以用于
随着使用画图功能越来越多，我有了这样的需求：不知道上下界的时候控制colorbar分出颜色的数量，也就是一共分几个刻度，这决定了等值线的疏密程度，非常重要。依靠函数默认值往往已经不能达到要求了。这时，只需要把levels设置为整数，就能控制一共画几条线了n=12ac=ax.contourf(x,y,z,levels=n,cmap='jet',extend='both',alpha=0.75)plt.contour(x,y,z,n,colors='k',linewidths=0.5)我们来看看官网的定义：当指定levels是整数n时，会画出n+1条等值线。问题解决。此处附完整代码如下：impor
1.下载Nginx Nginx安装地址：nginx:download2.解压到目录 3.启动在此目录下cmd->startnginx 启动后查看conf目录下的nginx.conf配置文件，端口号我修改了为8082 在浏览器输入localhost:8082查看是否开启成功 出现这个界面表示启动成功 4.将自己的项目放置进去将项目打包的dist文件放置在html文件夹下 修改nginx.conf文件 如有配置后端地址，修改上方servername对应的localhost保存修改后停止并重新启动nginx 刷新页面显示为打包项目的首页 5.一下nginx的常用命令启动服务：startnginx
