2023华为鲲鹏畅想日暨西安高新国际会议中心零食午饭测评 鲲鹏活动 我是白吃白喝来的你真以为我是来学技术的？ 上午场 院士发言，讲了从教多年开设公共课的历程，还有将核心技术掌握在自己手里的重要性，举了上世纪欧洲软件和20年哈工大哈工程被禁用matlab的例子。 然后我就牙疼的受不了看牙去了…… 下午场 下午场有三部分，星享会，鲲鹏训练营还有人才发展论坛。星享会是关于互联网+产业命题赛道和鲲鹏应

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作为一个天天写博客的，PicGo简直是传图片的神器。最近把电脑升级成了Archlinux,不出意外的出问题了，Arch从剪切板上传图片爆了错 image.png 解决方法很简单啦，进入PicGo设置，打开最下面的使用内置剪贴板上传。

LoRA 笔记 自然语言处理的一个重要范式包括对一般领域数据的大规模预训练和对特定任务或领域的适应。当我们预训练更大的模型时，重新训练所有模型参数的完整微调变得不那么可行。LoRA[1]冻结预训练模型权重并将可训练的秩分解矩阵注入到 Transformer 架构的每一层中，大大减少了下游任务的可训练参数的数量。与用 Adam 微调的 GPT-3 175B 相比，LoRA 可以将可训练参数的数量减少

众所周知，涩涩是文字生成图片技术发展的重大推动力 . Huggingface的diffusers封装了大量的算法用于生成图片。但是，很不幸的，diffusers会检测生成的图片是否存在NSFW(not safe for work)的内容，这就给我们涩涩带来了不必要的麻烦。所以我将介绍如何去除限制 该方法来自网友，原链接 先给一段示例代码 12345678import numpy as npimpo

Stable Diffusion 是一个图像生成方法，由 Stability AI and Runway 在LDM[1] 的基础上提出。在GitHub有很多他的实现和应用[2][3][4] ,其中[2] 是最早的实现版本，[3] 是V2版本，由 Stability AI 完成。 整体结构 flowchart TD subgraph Input-noisy Random-seed --> l

huggingface 和相关库 huggingface Hugging Face是一个专注于自然语言处理（NLP）的开源平台，它旨在让NLP变得更加易用和普及。Hugging Face推出了多个库，例如Transformers，Datasets，Tokenizers和Accelerate，它们分别提供了预训练的模型，大规模的数据集，高效的分词器和分布式训练的工具。Hugging Face还拥有一

Multidiffusion代码分析 前言 当我们使用计算机生成图像时，经常会遇到一些困难，例如如何生成高质量、高分辨率的图像，如何控制图像的风格和内容等。近年来，深度学习技术在图像生成领域取得了很大的进展，其中一种流行的方法是使用变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）等模型。然而，这些方法通常需要大量的训练数据和计算资源，而且生成的图像可能会出现一些问题，例如模糊、失真和不连续等。 为了

众所周知，mxnet是一个沐神主导开发的一个深度学习框架，之前听李沐的讲论文时也听他说过很多次，但是已知没有机会使用，最近接触了一个项目，有机会感受了一些mxnet，但是也踩了很多坑。所有需要的脚本文件可以在https://github.com/StudyingLover/menet-Arcface-tools下载 image.png mxnet 的数据与别处的是不同的，他的训练集是两个文件，