指数移动平均（EMA）是什么？指数移动平均（EMA）是一种常用的平滑方法。其原理非常简单，就是对序列数据进行加权平均。EMA会给近期的数据点赋予更大的权重，而对较早期的数据点赋予较小的权重。这样可以有效地平滑时间序列数据，使其更加连续和稳定。指数移动平均（EMA）在深度学习中有什么用？在深度学习中，EMA通常用于平滑模型参数的更新。具体来说，每次更新参数时，会对模型参数进行EMA处理，从而减少每次更新的波动，使模型更加稳定。此外，EMA还可以用于计算滑动平均梯度，用于优化器的更新，进一步提高模型的性能和泛化能力。指数移动平均（EMA）计算公式解读EMA[t]=α*x[t]+(1-α)*EMA[
市面上有很多可以被用于AI绘画的应用，例如DALL-E、Midjourney、NovelAI等，他们的大部分都依托云端服务器运行，一部分还需要支付会员费用来购买更多出图的额度。在2022年8月，一款叫做StableDiffusion的应用，通过算法迭代将AI绘画的精细度提上了一个新的台阶，并能在以秒计数的时间内完成产出，还可以在一台有“民用级”显卡的电脑上运行。通过StableDiffusion，可以绘制出各种风格的作品，比如动漫风、插画立绘、国风水墨、3D建模，甚至是照片级的拟真图像，而借助诸如LoRa、ControlNet等衍生功能，还可以做到精准控制美术风格、角色细节、姿势、动作、构图等
本文收集于教程合集：AIGC从入门到精通教程汇总我是小梦，以浅显易懂的方式，与大家分享那些实实在在可行之宝藏。历经耗时数十个小时，总算将这份StableDiffusion的使用教程整理妥当。从最初的安装与配置，细至界面功能的详解，再至实战案例的制作，乃至高品质模型的下载，每一步骤皆有细致的指导，且以一个个生动的例子予以演示，不仅令诸位不再只是枯燥地观摩，更能让你们阅后即行，轻松创作出相似的绘画之作。同时，无论是安装包、庞大的模型，还是Lora，乃至关键词文件，均已妥善地打包，无需自行翻找，节省了不少心力。期望这篇教程能够让各位轻松掌握稳定扩散技术，只需阅读此文一篇，即可心满意足！一、为什么要学
市面上有很多可以被用于AI绘画的应用，例如DALL-E、Midjourney、NovelAI等，他们的大部分都依托云端服务器运行，一部分还需要支付会员费用来购买更多出图的额度。在2022年8月，一款叫做StableDiffusion的应用，通过算法迭代将AI绘画的精细度提上了一个新的台阶，并能在以秒计数的时间内完成产出，还可以在一台有“民用级”显卡的电脑上运行。通过StableDiffusion，可以绘制出各种风格的作品，比如动漫风、插画立绘、国风水墨、3D建模，甚至是照片级的拟真图像，而借助诸如LoRa、ControlNet等衍生功能，还可以做到精准控制美术风格、角色细节、姿势、动作、构图等
目前高性能显卡主要是AMD及英伟达两家（新加入的英特尔影响还不够），N卡不仅是游戏及光追强，还有个优势是A卡没法比的，那就是GPU计算，特别是这两年火爆的AI应用。现在AI画图应用几乎一水的支持N卡，这些GPU加速任务也被网友戏称为炼丹，也会影响很多人选显卡的选择，N卡的CUDA因为支持的最好，导致N卡几乎成为首选。AMD的显卡不是没有GPU加速能力，但是配套的ROCm生态问题很多，之前只支持Linux平台，而且只支持部分专业卡，游戏玩家用的Radeon显卡都没法跑。这个问题也让不少往网友抱怨，AMDCEO苏姿丰倒是听到了，日前在她在推上确认他们正在致力于跟社区合作，让更多的Radeon显卡支
目前高性能显卡主要是AMD及英伟达两家（新加入的英特尔影响还不够），N卡不仅是游戏及光追强，还有个优势是A卡没法比的，那就是GPU计算，特别是这两年火爆的AI应用。现在AI画图应用几乎一水的支持N卡，这些GPU加速任务也被网友戏称为炼丹，也会影响很多人选显卡的选择，N卡的CUDA因为支持的最好，导致N卡几乎成为首选。AMD的显卡不是没有GPU加速能力，但是配套的ROCm生态问题很多，之前只支持Linux平台，而且只支持部分专业卡，游戏玩家用的Radeon显卡都没法跑。这个问题也让不少往网友抱怨，AMDCEO苏姿丰倒是听到了，日前在她在推上确认他们正在致力于跟社区合作，让更多的Radeon显卡支
并查集定义：并查集是一种树形的数据结构，用于处理一些不相交集合的合并及查询问题主要构成：并查集主要由一个整型数组pre[]和两个函数find()、join()构成。数组pre[]记录了每个点的前驱结点是谁，函数find(x)用于查找指定结点x属于哪个集合，函数join(x,y)用于合并两个结点x和y。作用：并查集的主要作用是求联动分支数。代表元：用集合中的某个元素来代表这个集合，则该元素称为此集合的代表元find()函数的定义与实现：intfind(intx){ while(pre[x]!=x)//如果代表元不是自己 x=pre[x]; //x继续向上找其上级，直到找到代表元为止 retur
平台提供的Jupyter接口可以让用户直接在网页实现对所租服务器的控制。不用直接操作SSH。创建实例后，快捷工具直接点Jupyter,这时你就已经在操作你租的服务器了，已经实现和你服务器的连接了。打开终端那个黑框，你就已经在使用你租的服务器的Linux系统了,就已经可以通过输入Linux命令来对你租的系统里的资源进行使用了。环境搭建：一开始自己设置的环境是服务器默认环境，可能够用，也可能不够。不够的话可以通过anconda来搭建：在AutoDL平台租用的服务器上搭建、激活和查看环境，可以按照以下步骤进行：创建并激活环境在AutoDL平台租用的服务器上搭建环境可以使用conda或者pip等工具，
文章目录前言一、MaixHub功能介绍二、Maixhub模型训练使用方法三、图片采集四、标注数据集（目标分类跳过这一步）五、打包数据集六、上传数据集进行训练总结前言个人觉得K210与openmv最大的区别就是可以跑模型了，虽然不能跑yolov5得这类大型模型，但是还是可以使用一些yolov2、MobilenetV1等轻量化模型。一、MaixHub功能介绍想要训练一个可用得模型，奈何电脑显卡不给力，没关系，我们可以使用Spieed的MaixHub模型在线训练来训练模型。Maixhub模型训练平台帮助大家快速训练想要的AI模型，不需要任何训练环境搭建和代码运行，只需要选择训练类型，上传（标注）数据
人工智能AI技术早已深入到人们生活的每一个角落，君不见AI孙燕姿的歌声此起彼伏，不绝于耳，但并不是每个人都拥有一块N卡，没有GPU的日子总是不好过的，但是没关系，山人有妙计，本次我们基于Google的Colab免费云端服务器来搭建深度学习环境，制作AI特朗普，让他高唱《国际歌》。Colab（全名Colaboratory），它是Google公司的一款基于云端的基础免费服务器产品，可以在B端，也就是浏览器里面编写和执行Python代码，非常方便，贴心的是，Colab可以给用户分配免费的GPU进行使用，对于没有N卡的朋友来说，这已经远远超出了业界良心的范畴，简直就是在做慈善事业。配置ColabCol
