stable diffusion使用简明教程
一般来说大部分时候采样部署只需要保持在20~30之间即可，更低的采样部署可能会导致图片没有计算完全，更高的采样步数的细节收益也并不高，只有非常微弱的证据表明高步数可以小概率修复肢体错误，所以只有想要出一张穷尽细节可能的图的时候才会使用更高的步数。CFG很难去用语言去描述具体的作用，很笼统的来说，就是
ChatGLM-6B 模型介绍及训练自己数据集实战
ChatGLM-6B 模型介绍及训练实战
【CVPR 2023】FasterNet论文详解
论文名称：Run, Don’t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks作者发现由于效率低下的每秒浮点运算，每秒浮点运算的减少并不一定会导致类似水平的延迟减少。提出通过同时减少冗余计算和内存访问有效地提取空间特征。然后基于PConv进
annaconda环境的配置与安装（annaconda+torch）
好多小伙伴为配置和安装深度学习的环境而感到头疼，这也是神经网络入门的第一关，下面，就记录下一下annaconda+torch环境的配置与安装流程，供自己学习和记录用，如有不足请指正！
Open Ai 常见接口参数说明以及常见报错总结
很多人在群里老是问我Open Ai接口的参数以及常见的报错，其实官方都解释的很清晰了，但是还是有很多同学不懂，这里对一些重要的概念做一些总结与解释！同时将群里遇到的报错做一个汇总，希望对做相关方面的同学有帮助！
yolov5训练结果解析
训练次数、GPU消耗、训练集边界框损失、训练集目标检测损失、训练集分类损失、训练集总损失、targets目标、输入图片大小、Precision、Recall、[email protected]、[email protected]:.95、验证集边界框损失、验证集目标检测损失、验证机分类损失。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。PR曲线
chatGPT国内免费可用网址（实时更新）
【代码】chatGPT国内免费可用网址（实时更新）
Jupyter Notebook 10个提升体验的高级技巧
Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。在这篇文章中，我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。
如何使用bing AI和ChatGpt
打开你的google浏览器，输入google.cn，你发现会出现该页面无法打开的界面，因为你没有打开外网，我们应该先打开外网，再打开google浏览器。选择购买订阅，根据你的需求选择相应的套餐，选择支付宝进行支付，如果不经常使用，可以选择1.00的套餐。接下来，我们再打开谷歌浏览器，输入google
ChatGPT常见问题及其解决方法汇总
ChatGPT会遇到各式各样的问题，本篇博客给出了常见的问题解决方案包括但不限于如何接收验证码、Not available、Access denied、Too many signups from the same ip、Your account was flagged for potential a
ChatGPT学习指南
玩这些GPT或者其它AI模型有点像玩”你画我猜“游戏，猜的对不对，最关键的是提示的好不好。这些网站基本上都是调用的openai api的接口实现的，有的使用了3.5的接口，有的使用4.0的接口。如GPT接入微信、小程序、公众号，开发一个和GPT官方一样的网站等等。自带prompt的插件，让你的GPT
曙光超算平台如何使用以及常见问题
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AI 辅助编程工具，会编程和不会编程的人都需要！附Cursor 保姆级使用教程
自 AI 技术被应用到辅助编程工具中后，编程的门槛被大幅降低，会编程和不会编程的人都需要得接触一下来提高自己的日常生产力！程序员群体可以通过 AI 编程助手大幅提高自己的工作效率，编写重复且低效的代码片段。非程序员群体也可以通过 AI 编程助手来实现代码脚本工具编写，快速完成 Excel 数据处理、
无代码时代来了，程序员会失业吗？不，程序员又不够用了！
有人问我无代码时代来了，程序员会失业吗？太难了，秃了头就算了，连工作也保不住了？因为，无代码不是真正意义上的。
chatGPT写文章一半不写了-如何让chatGPT写完整文章
当ChatGPT不生成内容时，可能有如下原因：数据限制：ChatGPT的生成能力是建立在其训练数据的基础上的。如果输入的内容领域、主题和题材不在其数据范围内，ChatGPT将无法生成非常有意义和具体的内容。模型过拟合：ChatGPT是通过深度神经网络来生成内容，如果模型在训练时出现了过拟合，那么在生
机器学习划分，为有监督学习、无监督学习、强化学习。
有监督学习一般包括确定训练类型、收集训练集、确定特征提取方法、选择算法、训练算法、评估准确性六大环节，通过已有的训练样本（即已知数据及其对应的输出）去训练得到一个最优模型，再利用该模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类目的。如训练数据类别为电影（那部让人感动的电影名作重映
去除多重共线性的5种方法，你学废了嘛？
以上就是对共线性特征筛选的5种方法，学会了吗？
免费。不止ChatGPT。。。推荐100个免费 AI 试玩网址（大全）
全文介绍约100个国内外免费 AI 试玩网址，包含了ChatGPT。其实它不仅仅是试玩，是永久有效，只要你遵守相关规定。因为它是真实的帐号！但是这些帐号不属于你，你可以免费使用！大部分经笔者亲测，真实有效！为什么是免费？因为它就是经发布者二次开发的，采用的是原汁原味的ChatGPT，只不过有某些方面
【一起撸个DL框架】5 实现：自适应线性单元
上一节我们实现了计算图的反向传播，可以求结果节点关于任意节点的梯度。下面我们将使用梯度来更新参数，实现一个简单的自适应线性单元。我们本次拟合的目标函数是一个简单的线性函数：y=2x+1，通过随机数生成一些训练数据，将许多组x和对应的结果y值输入模型，但是并不告诉模型具体函数中的系数参数“2”和偏置参
