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进化史

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AI又进化了,突破性革命来了

大家好,我是Jack。2023年,AI真的杀疯了。短短不到一年的时间,当我们还在感慨AI一键生成的二次元画作精美万分的时候,它已经进化到了写实美照也能手到擒来的地步。更多的效果,可以看刚刚发布的视频,求个免费的赞啦~https://www.bilibili.com/video/BV1X24y1n77u/今天分享一下可以学习的资源。本文档可以随意分享给你的好基友/好闺蜜,AI绘图走起! 1、StableDiffusionWebUI这个项目是StableDiffusion算法的Web版,就是增加了一个Web交互界面,方便运行算法。我出过这个项目的部署视频,不了解的可以先看这个视频:https://

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即时零售:不可逆的进化

“人们经常问我,这个世界还是平的吗?我经常跟他们说,亲爱的,它真的是平的,比以前更平了。”2021年3月,《世界是平的》作者托马斯·弗里德曼在演讲时说。如他所说,尽管逆全球化趋势加剧,但在互联网影响下,世界正越来越平。当时,身处美国加州的弗里德曼,正通过Zoom(一款视频会议软件)参加于北京钓鱼台国宾馆举办的中国发展高层论坛2021年会。近一百年前,爱因斯坦提出了相对论,改变了人们对时空结构的认知。近二三十年,互联网如火如荼,人们的认知再度被改变,时空被压缩成二维,能感知的只有时间,没有空间,大洋彼岸的人可以实时见面,东北的人躺在沙发上就可以买海南的芒果。甚至,这个唯一对时间有感知的世界也在被

即时零售:不可逆的进化

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流式结构化数据计算语言的进化与新选择

JAVA开发中经常会遇到不方便使用数据库,但又要进行结构化数据计算的场景。JAVA早期没有提供相关类库,即使排序、分组这种基本计算也要硬写代码,开发效率很低。后来JAVA8推出了Stream库,凭借Lambda表达式、链式编程风格、集合函数,才终于解决了结构化数据计算类库从无到有的问题。Stream可以简化结构化数据的计算比如排序:StreamOrder>result=Orders.sorted((sAmount1,sAmount2)->Double.compare(sAmount1.Amount,sAmount2.Amount)).sorted((sClient1,sClient2)->Ch

流式结构化数据计算语言的进化与新选择

JAVA开发中经常会遇到不方便使用数据库,但又要进行结构化数据计算的场景。JAVA早期没有提供相关类库,即使排序、分组这种基本计算也要硬写代码,开发效率很低。后来JAVA8推出了Stream库,凭借Lambda表达式、链式编程风格、集合函数,才终于解决了结构化数据计算类库从无到有的问题。Stream可以简化结构化数据的计算比如排序:StreamOrder>result=Orders.sorted((sAmount1,sAmount2)->Double.compare(sAmount1.Amount,sAmount2.Amount)).sorted((sClient1,sClient2)->Ch

产业互联网是对互联网的衍生和进化,也是一次重塑和再造

  互联网并不仅仅只是充当撮合和中介的角色,它应当具备更多的功能和意义。只有这样,它的发展才能够真正全面和完善。产业互联网的衍生和出现,正是在互联网进化的基础之上出现的。这是我们看到之所以会有那么多的互联网玩家投身到产业互联网的浪潮里,之所以会不断地在产业互联网行业当中出现身影的关键所在。  如果一定要对产业互联网进行一次总结的话,我更加愿意将产业互联网看成是一次对于互联网的衍生和进化。首先,从产业互联网的底层技术上看。在产业互联网时代,我们看到了以人工智能、区块链、元宇宙为代表的诸多新技术的出现。可以说,这些新技术,正是产业互联网的底层驱动力。那么,这些新的技术难道就是凭空出现的吗?很显然不

产业互联网是对互联网的衍生和进化,也是一次重塑和再造

  互联网并不仅仅只是充当撮合和中介的角色,它应当具备更多的功能和意义。只有这样,它的发展才能够真正全面和完善。产业互联网的衍生和出现,正是在互联网进化的基础之上出现的。这是我们看到之所以会有那么多的互联网玩家投身到产业互联网的浪潮里,之所以会不断地在产业互联网行业当中出现身影的关键所在。  如果一定要对产业互联网进行一次总结的话,我更加愿意将产业互联网看成是一次对于互联网的衍生和进化。首先,从产业互联网的底层技术上看。在产业互联网时代,我们看到了以人工智能、区块链、元宇宙为代表的诸多新技术的出现。可以说,这些新技术,正是产业互联网的底层驱动力。那么,这些新的技术难道就是凭空出现的吗?很显然不

NSGA2、NSGA-II实现、基于分配的多目标进化-Python

算法流程:P:父辈种群Q:子辈种群R:P并上Q-》之后依据偏序关系进行排序在实际上,能在原来数组上改就到原来数组上改,要产生新的那就产生新的,分配一次内存时间应该影响不大,以后再考虑底层优化。!在函数调用上,一律认为创建了一个新的数组初始化:P计算P适应度:F根据适应度度计算层次关系:rank、L#rank为P对应的等级数组,L标记每层的元素数量根据F、rank计算拥挤距离,越大越好:crowding_distance更具rank,crowding_distance对dna进行排序:得到新P对P按序号两两进行单点交叉:得Q对Q按概率做一遍变异:新Q将P、Q复制到R中重复计算适应度开始重新交叉使

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