相关文章
AI绘画软件Stable Diffusion详解教程（6）：文生图、提示词细说与绘图案例
文生图即以文字描述来生成图像，这是目前所有AI绘画软件的基本功能之一。要想画一副好的图片，除了选择好的模型，在文生图中，提示词特别关键。
一、什么是提示词（Prompt）
提示词又称创意、关键词、咒语、ca…
基于PyMuPDF与百度翻译的PDF翻译处理系统开发：中文乱码解决方案与自动化排版实践
基于PyMuPDF与百度翻译的PDF翻译处理系统开发：中文乱码解决方案与自动化排版实践
一 、功能预览：将英文翻译为中文后创建的PDF 二、完整代码
from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet, ParagraphStyle
单例模式的五种实现方式
1、饿汉式 ①实现：在类加载的时候就初始化实例 ②优点：线程安全 ③缺点：实例在类加载的时候创建，可能会浪费资源
//饿汉式
public class EagerSingleton{private EagerSingleton(){} //私有构造方法private static EagerSingle…
Anaconda 部署 DeepSeek
可以通过 Anaconda 环境部署 DeepSeek 模型，但需结合 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架，并手动配置依赖项。 一、Anaconda 部署 DeepSeek
1. 创建并激活 Conda 环境
conda create -n deepseek python3.10 # 推荐 Python 3.8-3.10
conda activate…
【Git】linux搭建Gitea配置mysql数据库
WindowsServer搭建内网Gitea【中文更方便使用】
1. 安装Gitea
# 下载
wget https://dl.gitea.io/gitea/1.23.5/gitea-1.23.5-linux-amd642. 创建用户
# 创建 gitea 用户
sudo adduser --system --shell /bin/bash --comment Git Version Control --create-home --home-dir /…
)
自然邻居搜索算法(NaN-Searching)
NaN-Searching算法，是用来寻找数据集中每个点的自然邻域（Natural Neighbors，简称NaNs）的过程。自然邻域是指那些相互将对方视为邻居的数据点集合。算法1的核心思想是利用自然邻域的概念来动态地确定每个数据点的邻域大小ÿ…
标量、向量、矩阵与张量：从维度理解数据结构的层次
在数学和计算机科学中，维度描述了数据结构的复杂性，而标量、向量、矩阵、张量则是不同维度的数据表示形式。它们的关系可以理解为从简单到复杂的扩展，以下是详细解析： 1. 标量（Scalar）：0维数据 …
使用GitLink个人建站服务部署Allure在线测试报告
更多技术文章，访问软件测试社区 文章目录 🚀前言🔑开通GitLink个人建站服务1. 前提条件2. 登录GitLink平台（https://www.gitlink.org.cn/login）3. 进入设置>个人建站>我的站点4. 新建站点5. 去仓部进行部署6. 安…
π0源码解析——一个模型控制7种机械臂：对开源VLA sota之π0源码的全面分析，含我司的部分落地实践
前言
ChatGPT出来后的两年多，也是我疯狂写博的两年多(年初deepseek更引爆了下)，比如从创业起步时的15年到后来22年之间 每年2-6篇的，干到了23年30篇、24年65篇、25年前两月18篇，成了我在大模型和具身的原始技术积累
如今一转眼…
尚硅谷爬虫note15
一、当当网
1. 保存数据 数据交给pipelines保存 items中的类名： DemoNddwItem
class DemoNddwItem(scrapy.Item): 变量名 类名（） book DemoNddwItem(src src, name name, price price)导入： from 项目名.items import 类…
ubuntu20.04已安装 11.6版本 cuda，现需要通过源码编译方式安装使用 cuda 加速的 ffmpeg 步骤
ubuntu20.04上已经安装了 11.6版本的 cuda(CUDA_HOME/usr/local/cuda-11.6)，现在需要通过源码编译的方式安装使用cuda加速的 ffmpeg，请问我该下载具体哪个版本的ffmpeg源码？并给出详细的安装步骤一、版本选择策略FFmpeg 主版本…
)
视觉-语言模型-出发点CLIP--(精读论文)
研究背景和目的
介绍当前计算机视觉系统依赖固定类别标签训练的局限性，以及自然语言监督作为一种有潜力替代方式的研究现状。强调论文旨在探索从自然语言监督中学习可迁移视觉模型，实现零样本学习，提升模型通用性和灵活性。
研究方法
数据…
MacOS Big Sur 11 新机安装brew wget python3.12 exo
MacOS Big Sur 11,算是很老的系统了，所以装起来有点费劲。
首先安装brew
按照官网的方法，直接执行下面语句即可安装：
export HOMEBREW_BREW_GIT_REMOTE"https://githubfast.com" # put your Git mirror of Homebrew/brew here
…
android中activity1和activity2中接收定时消息
android中activity1和activity2中接收定时消息 业务类
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;public class MyAnager {private MyAnager() {}private static MyAnager instance;//回调接口onRecvTaskpublic interface OnMsgListener {void onRecvTask(String a…
SELECT ... FOR UPDATE 加锁后，其他线程能读取数据吗
在执行 SELECT * FROM table WHERE ... FOR UPDATE 语句时，MySQL 会对查询结果集中的行加 排他锁（X锁）。这种锁的行为会影响其他事务对这些行的读写操作。以下是具体的影响： 1. 加锁后的效果 当前事务： 对查询结果集中…
2025年渗透测试面试题总结-字某某动-安全研究实习生（二面）（题目+回答）
网络安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。
目录 字某某动-安全研究实习生（二面）
1. 护网行动中的核心工作
2. 防护层级选择&…
深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现
深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用 实时语义分割之BiSeNetv2（2020）结构原理解析及建筑物提取实践
数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风…
为AI聊天工具添加一个知识系统 之138 设计重审 之2 文章学 引言之2 附加符号学和附属诠释学
本文要点
要点
符号学大局观： 诠释学（当代 加成[0]：“预期”和“预设” 的 不期而遇 。“邂逅”）
我们在文章学工具设计中 以全局观考虑：嵌入编程工具的逻辑性底（ 哲学诠释 下确界） 并 挂接…
【人工智能学习之优化为什么会失败】
【人工智能学习之优化为什么会失败与方案建议】 一、优化为什么会失败？1. 局部极小值和鞍点2. 梯度消失/爆炸（Vanishing/Exploding Gradients）2. 病态条件（Ill-Conditioning）3. 参数初始化不当4. 学习率不当5. 过拟合&…