2022年是AI技术大发展的一年，特别是ChatGPT的很空出世，让AI工具迎来大爆发，今天就给大家整理出21款免费且实用的AI工具推荐，无论是做设计还是日常学习工作都能用得到。2023年已经开始，让这些AI工具帮你提升生产效率！先上一张脑图：思维导图：https://gitmind.cn/app/docs/mq2amhr7一、AI聊天机器人Youchat与ChatGPT相比，Youchat更像搜索引擎，全程联网状态，它可以实时从互联网获取信息并反馈给用户。它不仅能像ChatGPT一样与人对话交流，也能像搜索引擎一样呈现与问题相关的资料——包括资讯、图片和视频等等。二、AI生成思维导图工具Gi
如果说商业机密泄露可能造成严重的经济损失，那么军事机密的泄露就可能直接威胁国家安全。最近几年来，越来越多的军事机密被曝光，引起了社会各界的广泛关注和讨论。随着军事技术的发展，军事机密的种类也越来越多，不再限于图纸、作战方案等传统信息。而在新时期的情报战中，网络和社交软件已经成了军事机密泄露的主要方式。可能我们随手拍下的一张军民两用机场内的飞机照片、一段停靠在岸的船舶视频、甚至随手分享的地理位置信息都有可能造成军事机密信息的泄露。在网络深处的层层迷雾之中，可能有一双双邪恶的眼睛正在虎视眈眈地搜索“猎物”。而在我们看似平静的生活背后，也可能隐藏着无数潜在的信息安全危机和“肮脏交易”。下面我们就来盘
正如您在gif中看到的，localmarketiosmeteor应用程序的启动时间长得离谱。通常需要大约7秒，但是一旦我添加了fastrender和fastclick，它就会下降到4秒。为什么是这样？我注意到Verso应用程序的加载速度要快得多。如何制作加载速度更快的meteorios应用程序？4秒绝对会杀死用户，每次重新启动应用程序时都会发生这种情况。有什么办法解决这个问题吗？顺便说一句，appcache破坏了这个应用程序。LocalMarket 最佳答案 自己解决了。问题是启动屏幕包。meteor移除移动体验meteor添加快速
我看到了使用Metal计算管道提高应用性能的机会。但是，我的初始测试显示计算管道慢得离谱(至少在旧设备上)。所以我做了一个示例项目来比较计算和渲染管道的性能。该程序采用2048x2048源纹理并将其转换为目标纹理中的灰度。在iPhone5S上，片段着色器完成转换需要3毫秒。但是，计算内核需要177毫秒才能完成同样的事情。那是59倍长!!!您对旧设备上的计算管道有何体验？这不是慢得离谱吗？这是我的片段和计算函数://GrayscaleFragmentFunctionfragmenthalf4grayscaleFragment(RasterizerDatain[[stage_in]],te
我有一个简单的iOS应用程序，带有4个ViewController和很少的资源。资源包括视频(30mb)和图像(10mb)。我期待最大的应用程序大小。50MB，但当我存档时它会上升到107MB。我读到，当我使用Swift库或pod时，Xcode将Swift核心包含到我的应用程序中。我的问题是现在我该怎么办？107MB是NotAcceptable。即使是50MB也确实很大，但我觉得还好。有没有办法减小尺寸并保留Swiftpod？在这个阶段我什至不能上传它。更新感谢@GoRoS，我检查并发现libswiftCore.dylib43MB和libswiftFoundation.dylib5MB
原文链接：硬核解读StableDiffusion（完整版）2022年可谓是AIGC（AIGeneratedContent）元年，上半年有文生图大模型DALL-E2和StableDiffusion，下半年有OpenAI的文本对话大模型ChatGPT问世，这让冷却的AI又沸腾起来了，因为AIGC能让更多的人真真切切感受到AI的力量。这篇文章将介绍比较火的文生图模型StableDiffusion（简称SD），StableDiffusion不仅是一个完全开源的模型（代码，数据，模型全部开源），而且是它的参数量只有1B左右，大部分人可以在普通的显卡上进行推理甚至精调模型。毫不夸张的说，StableDif
作者|MushHonda策划|云昭去年年底，仿佛一夜之间，人工智能又嗨起来了，先是DALL-E2的生成图像惟妙惟肖，那副“骑马的宇航员”让人过目难忘，紧接着是StableDiffusion这个文本生成图像的公开版权的作图AI，最后的“王炸”：出道即巅峰的ChatGPT，给OpenAI赚足了面子。甚至春节期间，很多互联网人都在感叹“岌岌可危”，生怕这波人工智能的高潮，真要抢走饭碗了。然而，现实真的会这样吗？AI会让计算机应用软件迎来复兴时刻吗？本文以一个具体的领域应用为例，阐述AI被工具化的三个阶段，并说明AI不应该，也不可能发展成完全自主的几点理由。此外，笔者还分享了真正的AI角色应该是怎样
作者|MushHonda策划|云昭去年年底，仿佛一夜之间，人工智能又嗨起来了，先是DALL-E2的生成图像惟妙惟肖，那副“骑马的宇航员”让人过目难忘，紧接着是StableDiffusion这个文本生成图像的公开版权的作图AI，最后的“王炸”：出道即巅峰的ChatGPT，给OpenAI赚足了面子。甚至春节期间，很多互联网人都在感叹“岌岌可危”，生怕这波人工智能的高潮，真要抢走饭碗了。然而，现实真的会这样吗？AI会让计算机应用软件迎来复兴时刻吗？本文以一个具体的领域应用为例，阐述AI被工具化的三个阶段，并说明AI不应该，也不可能发展成完全自主的几点理由。此外，笔者还分享了真正的AI角色应该是怎样
某日，群里有这样一个问题，如何实现这样的表盘刻度：这其实是个挺有意思的问题，方法也有很多。单标签，使用conic-gradient实现表盘刻度最简单便捷的方式，就是利用角向渐变的方式conic-gradient，代码也非常简单，首先，我们实现一个重复角向渐变：div{width:300px;height:300px;border-radius:50%;background:repeating-conic-gradient(#0000,#000.8deg,transparent1deg,transparentcalc((360/60)*1deg));}其实比较难理解的是calc((360/60)
某日，群里有这样一个问题，如何实现这样的表盘刻度：这其实是个挺有意思的问题，方法也有很多。单标签，使用conic-gradient实现表盘刻度最简单便捷的方式，就是利用角向渐变的方式conic-gradient，代码也非常简单，首先，我们实现一个重复角向渐变：div{width:300px;height:300px;border-radius:50%;background:repeating-conic-gradient(#0000,#000.8deg,transparent1deg,transparentcalc((360/60)*1deg));}其实比较难理解的是calc((360/60)
