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机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
话不多说，先看看AI绘画的效果
接下来带大家体验一下二次元画师novelAI。最新进展——AI绘画进军三次元，有人用它打造赛博女友？(diffusion)
所谓扩散算法diffusion是指先将一幅画面逐步加入噪点，一直到整个画面都变成白噪声。记录这个过程，然后逆转过来给AI学习。
AI看到的是什么？一个全是噪点的画面如何一点点变清晰直到变成一幅画，AI通过学习这个逐步去噪点的过程来学会作画。
diffusion和之前大火的GAN模型相比，有什么优势呢？用OpenAI的一篇论文内容来讲，用diffusion生成的图像质量明显优于GAN模型；而且与GAN不同，diffusion不用在鞍点问题上纠结——涉及稳定性问题，只需要去最小化一个标准的凸交叉熵损失即可，这样就大大简化了模型训练过程中，数据处理的难度。
总结来说，目前的训练技术让diffusion直接跨越了GAN领域调模型的阶段，而是直接可以用来做下游任务，是一个新的数学范式在图像领域应用的实例。
NovelAI是基于人工智能的绘画创作辅助工具，单纯训练就使用了数千个网站的数十亿张图片。NovelAI是一个商业化的网站，绘画是需要付费的，然而这次其商业模型疑似流出，不管是小白还是画师都能体验一次AI创作的乐趣。这次流出的模型是stable-diffusion-webui，也就是第一节介绍的扩散算法。
主要分为以下步骤：
创建Python3.10的虚拟环境
conda create -n ai_draw python=3.10
虚拟环境相关操作请参考：Anaconda安装与Python虚拟环境配置保姆级图文教程(附速查字典)
在虚拟环境中安装Pytorch
这步比较涉及显卡相关的配置，比较复杂，请参考：最新CUDA/cuDNN与Pytorch保姆级图文安装教程(速查字典版)
下载模型stable-diffusion-webui
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
安装依赖库
首先进入虚拟环境
conda activate ai_draw
接着进入stable-diffusion-webui根目录运行
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
采用清华源可以更快完成安装
下载模型和权重文件
模型文件model.cpkt：model.cpkt，权重文件GFPGANv1.4.pth：GFPGANv1.4.pth，模型文件移动到这个目录stable-diffusion-webui-master\models\Stable-diffusion，权重文件留在根目录即可，最后的文件组织如图所示
根目录运行启动文件
python launch.py
期间会下载一些新的依赖，有可能超时报错，多启动几次即可
通过第三节的配置，成功后即可在终端看到
开放了一个本地端口，在浏览器中输入即可
接下来测试最简单的文本生成图像功能：
NSFW,anime fine details portrait of a white haired girl ,black eyes,wearing hoodie on the city street background, close-up view, anime masterpiece，4k, sharp high quality anime, artstation Prhololive, uruha_rushia, 1girl, bangs, bare shoulders, red eyes, blue dress, blue green hair,blue sleeves, blush, bow, breasts, chick, collarbone, detached collar, detached sleeves, double bun, eyebrows visible through hair,frills, hair orhament, medium hair, off-shoulder dress 1girl looking_at_viewer upper_body, too many flowers,kyoto animation, bishojo, bare_shoulders black sleeves yellow_eyes emeraldblue_hair, sailor_collar and neckerchief, detached_sleeves frilled_shirt_collar frills grey_shirt headset heart long_hairsleeveless shirt twintails verv long hair wide sleeves highres 2girl, two bishojo snuggled up selfie, with white marble glowing skin and perfect symmetrical pretty face with blush cheeks and glaring eyes wearing a school uniform,golden hour lighting, strong rim light, intense shadowse , Ernst Thoms
lowres, bad anatomy, bad hands, text,error, missing fngers,extra digt ,fewer digits,cropped, wort quality ,low quality,normal quality, jpeg artifacts,signature,watermark, username, blurry, bad feet
sampling step为28CFG Scale为12Generate
当然这里还有img2img等丰富的功能，读者可自行测试
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有没有办法快速将表格格式的ruby哈希打印到文件中？如:keyAkeyBkeyC...1232343451253474456...其中散列的值是不同大小的数组。还是使用双循环是唯一的方法？谢谢 最佳答案 试试我写的这个gem(在表中打印散列、ruby对象、ActiveRecord对象):http://github.com/arches/table_print 关于ruby-如何以表格格式快速打印Ruby哈希值？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
电脑启动出现显示器黑屏是一个相当常见的问题。如果您遇到了这个问题，不要惊慌，因为它有很多可能的原因，可以采取一些简单的措施来解决它。在本文中，小编将介绍下面4种常见的电脑启动后显示器黑屏的原因，排查这些原因，快速解决！ 演示机型：联想Ideapad700-15ISK-ISE系统版本：Windows10一、显示器问题如果出现电脑启动后显示器黑屏的情况。那么首先您需要检查一下显示器是否正常工作。您可以通过更换另一个显示器或将当前显示器连接到另一台计算机来检查显示器是否存在问题。如果问题仍然存在，那么您可以排除显示器故障的可能性。 二、显卡问题如果您的电脑配备了独立显卡，那么显卡故障也可能是导致电脑
西安华为OD面试体验开始投简历技术面试进展工作进展开始投简历去年一整年一直在考研和工作之间纠结，感觉自己的状态好像当时的疫情一样差劲。之前刚毕业的时候投了个大厂的简历，结果一面写算法的时候太拉跨了，虽然知道时dfs但是代码熟练度不够，放在平时给足时间自己可以调试通过，但是熟练度不够那面试当时就写不出来被刷了。说真的算法学到后期我感觉最重要的是熟练度和背板子（对于我这种普通玩家来说），面试题如果一上来短时间内想不出思路就完蛋了。然后由于当时找的工作不是很理想就又想考研了。但是考研是有风险的，我自我感觉自己可能冲不上那个学校，而找工作一个没成可以继续找嘛。本着抱着试试看的态度在boss上投了简历，
序言AI绘图已经火了有一段时间了，国外各种AI绘图，AI视频剪辑等已经被玩坏了。StableDiffusionInfinity免费开源的StableDiffusion已经能扩画了，StableDiffusionInfinity是其子功能，下面可以来看看这个开源项目。github克隆项目（使用镜像）如果有vpn的或者能上谷歌的同学直接上github上搜索该项目，如果没有的话，找到github镜像。镜像链接：gitclone.comvsCode打开项目该项目是python写的，可以使用vscode打开查看，vscode安装参考：RunningVisualStudioCodeonmacOS项目基本信
mutationtesting遇到一个问题是它很慢，因为默认情况下您会为每个生成的突变执行完整的测试运行(测试文件或一组测试文件)。加快突变测试的一种方法是，一旦遇到单一故障(但仅在突变测试期间)，就停止对给定突变体的测试运行。更好的做法是让变异测试者记住杀死最后一个变异体的第一个测试是什么，并将其首先交给下一个变异体。ruby中是否有任何东西可以做这些事情，或者我最好的选择是开始猴子修补？(是的，我知道单元测试应该很快。显示所有失败的测试在突变测试之外很有用，因为它不仅可以帮助您识别出问题，还可以查明哪里出了问题)编辑:我目前正在对测试/单元使用heckle。如果测试/单元不可能记住
我有两个类:1.Sale是ActiveRecord的子类；它的工作是将销售数据持久保存到数据库中。classSale2.SalesReport是一个标准的Ruby类；它的工作是生成和绘制有关销售的信息。classSalesReportdefinitialize(start_date,end_date)@start_date=start_date@end_date=end_dateenddefsales_in_durationSale.total_for_duration(@start_date,@end_date)end#...end因为我想使用TDD并且我希望我的测试运行得非常快，所
♥️作者：白日参商🤵♂️个人主页：白日参商主页♥️坚持分析平时学习到的项目以及学习到的软件开发知识，和大家一起努力呀！！！🎈🎈加油！加油！加油！加油🎈欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+！「想体验ChatGPT中文聊天？」那快进来，你用不上算我输项目场景：项目条件一、那就开始吧1、安装ChatGPT-Desktop2、OpenAPI设置二、使用实例恭喜你！！！配置成功了！！！API和URL都是博主免费提供给大家的！！！恭喜你！！！配置成功了！！！API和URL都是博主免费提供给大家的！！！🎈🎈加油！加油！加油！加油🎈欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+！项目场景：近几个月可以说ChatGPT是火得一
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目录1古彝文与古典保护2古文识别的挑战2.1西文与汉文OCR2.2古彝文识别难点3合合信息：古彝文保护新思路3.1图像矫正3.2图像增强3.3语义理解3.4工程技巧4总结1古彝文与古典保护彝文指的是云南、贵州、四川等地的彝族人使用的文字，区别于现代意义上的彝文，古彝文指的是在民间流通使用的原生态彝文，多达87046字。古彝文的起源距今至少数千年，是世界上最古老的文字之一。对古彝文字集研究有助于理解尚未被翻译成汉文、用字尚未规范化的古籍，更深层、透彻地作用于传统文化保护。古彝文字义对照图（网络资料+邵文苑供图）古籍是不可再生的宝贵资源，应当得到妥善保护。中国的古籍在历史上迭经水火兵燹等自然灾害、
我正在寻找一个快速、无需配置的FTP服务器。完全像Serve的东西或Rack_dav，但对于FTP，它可以通过运行命令来发布文件夹。是否有gem或其他东西可以做这样的事情？解决方案基于Wayne的ftpdgem，我创建了一个快速且易于使用的gem，名为Purvey. 最佳答案 ftpdgem支持TLS，并带有文件系统驱动程序。与em-ftpd一样，您提供一个驱动程序，但该驱动程序不需要做太多事情。这是一个最低限度的FTP服务器，它接受任何用户名/密码，并提供临时目录中的文件:require'ftpd'require'tmpdir'c