niji模型是mj的一种模型，可以生成二次元风格的图片。在控制台输入/settings指令，进入设置页面。选择第二行的Nijiversion5模型，就可以创作二次元风格的图片了！niji5模型还有expressive、cute、scenic3种风格可以使用，接下来将展示4条prompt分别在默认风格和这3种风格下的表现！一、niji5模型在prompt的后缀参数部分加上--niji5，也可以使用niji 5模型。Stepintotheworld::ofalovelygirl::2inapinkbedroom,fullofcutenessandcharm.Sheexudesanauraofswe
随着大模型掀起新一轮AI热潮，人们开始思考：大模型的强大能力来源于什么？当前，大模型一直在由不断增加的「大数据」来推动。「大模型+大数据」似乎已经成为构建模型的标准范式。但随着模型规模和数据量的不断增长，算力的需求会迅速膨胀。一些研究者尝试探索新思路。6月，微软发布了一篇题为《TextbooksAreAllYouNeed》的论文，用规模仅为7Btoken的「教科书质量」数据训练了一个1.3B参数的模型——phi-1。尽管在数据集和模型大小方面比竞品模型小几个数量级，但phi-1在HumanEval的pass@1上达到了50.6%的准确率，在MBPP上达到了55.5%。phi-1证明高质量的「小
【博学谷学习记录】超强总结，用心分享|HBase常用的Shell命令一、HBase的基本Shell操作（1）进入HBase的操作命令的控制台（2）查看HBase的命令帮助文档（3）查看集群状态:status（4）查看HBase有哪些表:list（5）创建一张表（6）向表中添加数据:put（7）读取某一个rowkey的数据:get（8）修改表中数据（9）删除数据:delete和deleteAll（10）查看表结构（11）清空表（12）查询多条数据:scan（13）查看表共计有多少条数据2HBase的高级shell操作（1）HBase的过滤器查询（2）显示HBase当前登录使用用户：whoami（
前言大家好，我是小彭。在前面的文章里，我们聊到了散列表的开放寻址法和分离链表法，也聊到了HashMap、LinkedHashMap和WeakHashMap等基于分离链表法实现的散列表。今天，我们来讨论Java标准库中一个使用开放寻址法的散列表结构，也是Java&Android“面试八股文”的标准题库之一——ThreadLocal。本文源码基于Java8ThreadLocal。思维导图：1.回顾散列表的工作原理在开始分析ThreadLocal的实现原理之前，我们先回顾散列表的工作原理。散列表是基于散列思想实现的Map数据结构，将散列思想应用到散列表数据结构时，就是通过hash函数提取键（Key）
都说Https协议非常安全，那为什么还是会被抓包呢？抓包后会影响什么吗？HTTPS协议随着HTTPS建站的成本下降，现在大部分的网站都已经开始用上HTTPS协议。大家都知道HTTPS比HTTP安全，也听说过与HTTPS协议相关的概念有SSL、非对称加密、CA证书等，但对于以下灵魂三拷问可能就答不上了：为什么用了HTTPS就是安全的？HTTPS的底层原理如何实现？用了HTTPS就一定安全吗？本文将层层深入，从原理上把HTTPS的安全性讲透。HTTPS的实现原理大家可能都听说过HTTPS协议之所以是安全的是因为HTTPS协议会对传输的数据进行加密，而加密过程是使用了非对称加密实现。但其实，HTTP
稳定视频抠像(RobustVideoMatting，RVM)[1]，专为稳定人物视频抠像设计！图1 抠像效果回想我第一次看见论文效果的时候，是在B站偶然浏览到效果展示视频，效果简直惊为天人，原来视频抠图还能这样玩！这不就是把《黑客帝国》开始大热的绿幕/蓝幕拍摄技术普及到人人都可以操作的地步了么！人人都可以圆大导演的梦啦！当时就暗暗定下一个小目标：一定要复现出飞桨框架的代码实现版本！秋收冬藏，尔来有二十有一周矣。不经历风雨怎能见彩虹，作为一个视频抠像小白，从零开始复现一个CVPR最佳论文（提名）的作者的新作，即使只是用飞桨框架复现，过程也是充满曲折和坎坷。最终复现成功，看到自己的视频背景成
世界最强AI——ChatGPT可以通过各种考试，甚至输出回答让人难以辨别真假。然而，它也有力所不及之处，那便是解决简单的视觉逻辑难题。在一项由屏幕上排列的一系列色彩鲜艳的块组成的测试中，大多数人都能找出连接的图案。但是，根据研究人员今年5月的一份报告，GPT-4在一类图案的测试中正确率仅为1/3，而在另一类图案中正确率仅为3%。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.07141.pdf这项研究背后的团队，旨在为了测试AI系统的能力提供一个更好的基准，并帮助解决GPT-4等大型语言模型的难题。论文作者MelanieMitchell表示，人工智能领域的人们正在为如何评估这些
提起Monica，你会想到什么？是老友记里的主角之一Monica·Geller，一个热心肠的女主人形象；还是心跳文学部里的疯疯癫癫的Monika？或者，最近爆火的Chrome插件——Monica。它的功能实在是太强大了，用完一次保你爱不释手。毕竟，搭载了ChatGPT的网页助手，能是俗物吗？Monica功能大赏首先明确一点，Monica是ChatGPT在网页上的应用，换句话说，Monica就是靠着ChatGPTAPI的强大功能才厉害。而仔细看看Chrome商店中的介绍，我们就会发现Monica真的是无所不能。首先，和Monica聊什么都可以。从说话风格、逻辑条理等方面看，和ChatGPT使用手
本文，将向大家介绍CSS规范中，最新的AnchorPositioning，翻译为锚点定位。AnchorPosition的出现，极大的丰富了CSS的能力，虽然语法稍显复杂，但是有了它，能够实现非常多之前实现起来非常困难，或者压根无法使用纯CSS实现的功能。何为AnchorPositioning？那么，什么是AnchorPositioning呢？AnchorPositioning由规范CSSAnchorPositioning提出定义。规范是这么描述的：CSSabsolutepositioningallowsauthorstoplaceelementsanywhereonthepage,withou
现阶段，AI智能体仿佛无所不能，玩游戏、模仿人类完成各种任务，而这些智能体基本是在复杂环境中训练而成的。不仅如此，随着学习任务变得越来越复杂，模拟环境的复杂性也随之增加，从而增加了模拟环境的成本。即使拥有超级计算规模资源的公司和机构，训练好一个可用的智能体也可能需要数天的时间才能完成。这阻碍了该领域的进展，降低了训练先进AI智能体的实用性。为了解决环境模拟的高成本问题，最近的研究努力从根本上重新设计模拟器，以在训练智能体时实现更高的效率。这些工作共享批量模拟的思想，即在单个模拟器引擎内同时执行许多独立的环境（训练实例）。本文，来自斯坦福大学等机构的研究者，他们提出了一个名为Madrona的强化
