一.SeleniumIDE介绍SeleniumIDE是Chrome和FireFox浏览器中的插件，SeleniumIDE结合浏览器提供脚本录制、脚本回放、脚本编辑、元素定位等功能，使用SeleniumIDE可以将录制的脚本生成相应单元测试框架的自动化测试脚本，录制脚本支持导出Pythonpytest、JavaJUnit、NUnit等格式二.SeleniumIDE下载、安装下载地址1https://www.extfans.com/web-development/mooikfkahbdckldjjndioackbalphokd/download/地址2https://www.crx4chrome.
1，演示视频https://www.bilibili.com/video/BV1pT4y1h7Af/【大模型研究】（1）：从零开始部署书生·浦语2-20B大模型，使用fastchat和webui部署测试，autodl申请2张显卡，占用显存40G可以运行2，书生·浦语2-对话-20Bhttps://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-20b/summaryInternLM2开源了一个200亿参数的基础模型和一个针对实际场景定制的聊天模型。该模型具有以下特点：200K上下文窗口：在200K长的上下文中几乎能完美地找到
教程简述在本教程中，您将学习如何在阿里云交互式建模（PAI-DSW）中，使用Stable-Diffusion-WebUI实现AI扩图功能。随着AIGC技术的落地发展，越来越多的创新玩法闯进了我们视野，AI扩图便是其中之一。只需给AI一张图片，AI就会根据图像的上下文语义信息，预测和补充图像边界，生成一张尺寸更大的图像。AI扩图有时是拯救废片的神器，能够将半身照扩展为惊艳的全身照，有时也会翻车，生成的图像让人哭笑不得。本教程使用StableDiffusionWebUI实现AI扩图功能效果展示如下：基于本教程可以体验：新用户可免费领取价值万元的人工智能平台PAI 试用资源学会如何快速在阿里云上创建
STM32MP135平台基于HAL库创建BareMetal裸机工程并从SD卡启动1.引言首先引用ST官方的介绍：STM32MP135微处理器(MPU)基于单Arm®Cortex®-A7内核，运行频率可达1GHz。STM32MP13MPU专门面向入门级Linux、裸机或RTOS系统设计，并已预先集成MicrosoftAzureRTOS。”STM32MP135处理器(以下简称MP135)本是一块MPU，主频可达1GHz(我看到的手册及时钟配置下最高实际为900MHz)，本该运行Linux内核，这次官方支持了BareMetal，也就是裸机HAL库，可以实现利用MPU丰富外设资源及实际需求的同时，进一
我目前正在开发一个具有C++(带有Boost)后端的跨平台应用程序(Win/OSX/iOS)。在iOS和OSX上，我使用CocoaNetServiceBrowserDelegate函数通过mDNS发现嵌入式设备，然后将信息传递到后端以创建与之通信所需的对象。我想对我的WindowsMFC前端采用类似的方法，我发现了this这篇文章似乎完全符合我的要求。然而，使用BonjourSDK似乎有一些非常讨厌的副作用——迫使你静态链接到MFC，在我的例子中，我能正确链接它的唯一方法是根本不使用调试DLL，这并不理想.所以，BonjourSDK对我来说真的没什么用，因为它对我的项目施加了太多限制。
文章目录前言StablediffusionWebUI配置环境下载stablediffusionwebui安装torch和torchvision克隆GFPGAN、CLIP、open_clip、stable_diffusion、taming-transformers、k-diffussion、CodeFormer、BLIP等仓库安装ControlNet插件前言StableDiffusion是目前图像生成领域的大杀器，ControlNet的目标就是添加额外的条件来控制最后的生成图像，包括边缘检测、深度估计、分割、姿势估计、涂鸦等功能。StablediffusionWebUI配置环境首先需要安装Ana
前言我们已经安装好了SD，这篇文章不介绍难以理解的原理，说使用。以后再介绍原理。我的想法是，先学会画，然后明白原理，再去提高技术。我失败过，知道三天打鱼两天晒网的痛苦，和很多人一样试了安装github版本，生成了几张图，发现效果不太理想，就放着了。后来也是花了几千元学了很多SD的课程，才逐渐上道。界面基本功能安装好了SD，我们就可以再下面的网页上绘图了：①：大模型：绘图的主要模型，大小一般都在几个G。②：VAE模型：可以理解为让图片更明亮一些。(不重要，现在的大模型一般都自带了VAE)③：CLIP终止层数：值越大，出的结果和你预想的差别越大。这个值我们一般固定用1-4，默认用2就行。④：文生图
《AddingConditionalControltoText-to-ImageDiffusionModels》目录1.背景介绍2.原理详解2.1Controlnet2.2用于StableDiffusion的ControlNet2.3训练2.4推理3.实验结果3.1定性结果3.2消融实验3.3和之前结果比较 3.4数据集大小的影响4.结论1.背景介绍 StableDiffusion大模型的开源，使得AI绘画的应用变得空前火热。虽然StableDiffusion生成的图片质量远超以往的GAN，VAE等，但还达不到精细化可控生成的目的。文本到图像模型在控制图像的空间构图方面是有限的；
文章目录前言传统SD卡和可贴片SD卡传统SD卡可贴片SD卡实际使用总结前言随着目前时代的快速发展，即使是使用MCU的项目上也经常有大数据存储的需求。可以看到经常有小伙伴这样提问：大家好，请问有没有SD卡芯片，可以直接焊接到PCB板上的。项目需要保存900M以上字节，nandflash比较贵。或者有什么便宜的存储芯片提供。谢谢！传统做法无非如下几种：用eMMC芯片，和SD接口基本兼容，细节有区别。一般的操作系统能支持。东芝还是谁有焊接的嵌入式SD模块，贵。做TF卡的封装，直接上锡人工焊死。其实还有一种选择就是可贴片SD卡。传统SD卡和可贴片SD卡传统SD卡相对于可贴片SD卡，传统SD卡存在一些劣
StableDiffusionWebUI是一个基于AUTOMATIC1111的stable-diffusion-webui仓库的项目，允许用户通过web界面轻松地生成AI驱动的图像。本文将指导您在Linux系统上完成StableDiffusionWebUI的安装过程。准备工作在安装StableDiffusionWebUI之前，请确保您的Linux系统满足以下要求：操作系统：基于Debian的Linux发行版，如Ubuntu或Debian。Python版本：Python3.6或更高版本。足够的磁盘空间：至少1GB的空间用于安装和运行。内存要求：至少2GB可用内存。安装步骤1.安装必要的软件和库打
