ChatGPT+StableDiffusion+百度AI+MoviePy实现文字生成视频，小说转视频，自媒体神器！(一)前言最近大模型频出，但是对于我们普通人来说，如何使用这些AI工具来辅助我们的工作呢，或者参与进入我们的生活，就着现在比较热门的几个AI，写个一个提高生产力工具，现在在逻辑上已经走通了，后面会针对web页面、后台进行优化。github链接https://github.com/Anning01/TextCreateVideoB站教程视频https://www.bilibili.com/video/BV18M4y1H7XN/那么从一个用户输入文本到生成视频，我分成了五个步骤来做。其

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。1.简介  ApacheDolphinScheduler(海豚调度),国人之光，是许多国人雷锋开源在Apache的顶级项目，主要功能就是负责任务的调度处理。1.1概念  ApacheDolphinScheduler是一个分布式去中心化，易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用,架构如图1.1，大概看一下，看不懂没关系，后续细讲；图1.1架构分布图分布式：就是可以这个组件不同的部分可以分布在不同的机器上，整体的协调工作完成任务调度；（为啥要分布式而不装在一台，因为一头

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。本文介绍了可提升大语言模型的训练后量化表现的增强型SmoothQuant技术，说明了这项技术的用法，并证明了其在准确率方面的优势。此方法已整合至英特尔® NeuralCompressor[1]中。英特尔® NeuralCompressor是一个包含量化、剪枝（稀疏性）、蒸馏（知识提炼）和神经架构搜索等多种常用模型压缩技术的开源Python库。目前，诸如TensorFlow、英特尔® ExtensionforTensorFlow[2]、PyTorch、英特尔® ExtensionforPyTorch[3]、ONNXRun

Locust神器再升级！WebSocket协议压测助你轻松实现高性能！Locust是一种Python编写的开源性能测试工具，被广泛用于测试Web应用程序。近期，通过对Locust的升级，它现在可以用于WebSocket协议的压测，帮助开发人员轻松实现高性能。【视频教程：Locust神器再升级！WebSocket协议压测，轻松应对万亿级并发！_哔哩哔哩_bilibili】WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的Internet协议，可用于实现实时通信网络应用程序。由于数据提供了更高效的交互，WebSocket已经成为现代Web应用程序的重要组成部分。然而，由于其特殊性质，进行W

最近有小伙伴私信我如何找到自己研究领域的相关论文，因为论文太多了，不知道如何找到优质的或者适合自己阅读的，然后我给大家推荐个论文检索工具CitationGecko，但是这个网站好像不再维护了，但是不影响使用。所以这里再给大家推荐一个新的论文检索工具Litmaps。这个工具会根据我们提供的论文名称，根据算法给出不同论文之间相互引用的可视化图结构，这样我们就可以根据图谱信息来进行选择相关的论文。网站使用方法如下：1、首先登陆Litmaps这个网站，网站地址为Litmaps2、然后在搜索框内输入我们已有的论文名称，然后选中对应的论文3、之后就会弹出对应的种子图谱信息，在这个图中可视化了不同论文之间的

​大纲​1.背景　　在实际开发中，我们经常要一边开发一边测试，当然这里说的测试并不是程序员对自己代码的单元测试，而是同组程序员将代码提交后，由测试人员测试；　　或者前后端分离后，经常会修改接口，然后重新部署；　　这些情况都会涉及到频繁的打包部署；　　手动打包常规步骤：1.提交代码　　2.问一下同组小伙伴有没有要提交的代码　　3.拉取代码并打包（war包，或者jar包）　　4.上传到Linux服务器　　5.查看当前程序是否在运行　　6.关闭当前程序　　7.启动新的jar包　　8.观察日志看是否启动成功　　9.如果有同事说，自己还有代码没有提交......再次重复1到8的步骤！！！！！（一上午没了

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[

 1.论文简介 论文：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdfgithub：SPD-Conv/YOLOv5-SPDatmain·LabSAINT/SPD-Conv·GitHub摘要：卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。然而，当图像分辨率较低或物体较小时，它们的性能会灾难性下降。这是由于现有CNN常见的设计体系结构中有缺陷，即使用卷积步长和/或池化层，这导致了细粒度信息的丢失和较低效的特征表示的学习。为此，我们提出了一个名为SPD-Conv的新的CNN构建块来代替每个卷积步长和每个池化层(因此完全消除了它们)。SP

目录一.make/Makefile的介绍1.理解make/Makefile二.make/Makefile的使用1.基本使用2.PHONY3.特殊符号拓展一.make/Makefile的介绍1.理解make/Makefile编写Makefile是Linux开发中一项重要的技能，熟练的运用这个工具能提高编译效率，帮助你完成大型工程。Makefile带来的最大好处就是——自动化编译，一旦将Makefile文件写好，只需要一个make命令，即可完成预期的编译，大大提高了软件开发的效率。二.make/Makefile的使用1.基本使用下面我来简单演示下其功能:例如现在mycode.c文件下编写了如此代码

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