1v-model1.1理解v-modelv-model是vue3中的一个内置指令，很多表单元素都可以使用这个属性，如input、checkbox等，咱可以在自定义组件中实现v-model。v-model本质上是一个语法糖：绑定父组件传递过来的modelValue属性；值改变时向父组件发出事件update:modelValue。1.2案例描述理解了v-model的本质，咱可以分别使用SFC（.vue文件）和TSX（.tsx）方式定义一个组件person-name，使该组件可以使用v-model。person-name包括两个输入框，分别是“姓”（familyName）和“名”（firstName
1v-model1.1理解v-modelv-model是vue3中的一个内置指令，很多表单元素都可以使用这个属性，如input、checkbox等，咱可以在自定义组件中实现v-model。v-model本质上是一个语法糖：绑定父组件传递过来的modelValue属性；值改变时向父组件发出事件update:modelValue。1.2案例描述理解了v-model的本质，咱可以分别使用SFC（.vue文件）和TSX（.tsx）方式定义一个组件person-name，使该组件可以使用v-model。person-name包括两个输入框，分别是“姓”（familyName）和“名”（firstName
世间无限丹青手，遇上AI画不成。最近一段时间，可能所有人类画师都得发出一句“既生瑜，何生亮”的感叹，因为AI绘画通用算法StableDiffusion已然超神，无需美术基础，也不用经年累月的刻苦练习，只需要一台电脑，人人都可以是丹青圣手。本次我们全平台构建基于Stable-Diffusion算法的Webui可视化图形界面服务，基于本地模型来进行AI绘画操作。本地安装Stable-Diffusion-Webui如果系统之前安装过Python3.10或者使用过Pytorch深度学习框架，那么推荐直接本地安装Stable-Diffusion-Webui，因为Stable-Diffusion的核心依赖
世间无限丹青手，遇上AI画不成。最近一段时间，可能所有人类画师都得发出一句“既生瑜，何生亮”的感叹，因为AI绘画通用算法StableDiffusion已然超神，无需美术基础，也不用经年累月的刻苦练习，只需要一台电脑，人人都可以是丹青圣手。本次我们全平台构建基于Stable-Diffusion算法的Webui可视化图形界面服务，基于本地模型来进行AI绘画操作。本地安装Stable-Diffusion-Webui如果系统之前安装过Python3.10或者使用过Pytorch深度学习框架，那么推荐直接本地安装Stable-Diffusion-Webui，因为Stable-Diffusion的核心依赖
PyTorch快速入门TensorsTensors贯穿PyTorch始终和多维数组很相似，一个特点是可以硬件加速Tensors的初始化有很多方式直接给值data=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)从NumPy数组转来np_arr=np.array(data)x_np=torch.from_numpy(np_array)从另一个Tensorx_ones=torch.ones_like(x_data)赋01或随机值shape=(2,3,)rand_tensor=torch.rand(shape)ones_tensor=torch.ones(shape)ze
PyTorch快速入门TensorsTensors贯穿PyTorch始终和多维数组很相似，一个特点是可以硬件加速Tensors的初始化有很多方式直接给值data=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)从NumPy数组转来np_arr=np.array(data)x_np=torch.from_numpy(np_array)从另一个Tensorx_ones=torch.ones_like(x_data)赋01或随机值shape=(2,3,)rand_tensor=torch.rand(shape)ones_tensor=torch.ones(shape)ze
WIN10,NVIDIAGeForceRTX3060python3.7,CUDAv11.1.1,PyTorch1.9,PyCharm1.安装anacodah和PyCharm： 1.1为了稳定，此处安装了2019年10月16日的Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe 1.2更换清华源：（更换conda源，将默认的国外源更换成国内源，显著提升相关库的下载速度。）编辑用户目录下的.condarc 文件即可更换conda默认源。 Windows用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，需要先执行如下命令，生成该文件后再修改。condaconfig--set
WIN10,NVIDIAGeForceRTX3060python3.7,CUDAv11.1.1,PyTorch1.9,PyCharm1.安装anacodah和PyCharm： 1.1为了稳定，此处安装了2019年10月16日的Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe 1.2更换清华源：（更换conda源，将默认的国外源更换成国内源，显著提升相关库的下载速度。）编辑用户目录下的.condarc 文件即可更换conda默认源。 Windows用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，需要先执行如下命令，生成该文件后再修改。condaconfig--set
数据集下载地址:https://www.kaggle.com/datasets/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection读取数据#readingtheimagestumor=[]path='D:\\data\\Tumor_detection\\archive\\brain_tumor_dataset\\yes\\*.jpg'#*表示所有forfinglob.iglob(path):#遍历所有的yes图片img=cv2.imread(f)img=cv2.resize(img,(128,128))#相当于reshape改变图片大小b,g
数据集下载地址:https://www.kaggle.com/datasets/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection读取数据#readingtheimagestumor=[]path='D:\\data\\Tumor_detection\\archive\\brain_tumor_dataset\\yes\\*.jpg'#*表示所有forfinglob.iglob(path):#遍历所有的yes图片img=cv2.imread(f)img=cv2.resize(img,(128,128))#相当于reshape改变图片大小b,g
