1.AI与PDE(七):AFNO模型的发帖发帖源代码解析
2.AI五分钟上线一个微信小程序
3.谁有同花顺ai机构动力&意愿指标公式通达信版
4.成品网站w灬源码三叶草新增一对一模式,网友:还不收费哦
5.这个网站真的源码太香了!居然可以免费使用AI聊天工具和“智能AI聊天助手”项目源码!助手!发帖发帖!源码
6.腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练
AI与PDE(七):AFNO模型的助手神魔三国一键架设源码源代码解析
本文旨在解析AFNO模型的源代码,帮助读者理解模型细节与主干结构。发帖发帖首先,源码AFNO模型的助手主干框架在afnonet.py文件中定义,通过类AFNONet实现。发帖发帖模型的源码核心功能封装在多个类与函数中,依据代码注释逐步解析。助手
在代码中,发帖发帖forward_features函数负责模型的源码核心逻辑,包括patch切割与mixing过程。助手这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到,增加模型的表示能力。
关键模块AFNO2d位于代码中,它基于FNO的原理,负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用,实现数据的转换与混合。
经过数个L layer处理后,模型进入类似解码器的结构,用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现,以解决特定分类问题。
本文通过梳理代码流程与结构图,直观展示了AFNO模型的天圆棋牌源码工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文,深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用,如FourCastNet。
AI五分钟上线一个微信小程序
借助AI的力量,无需编程基础,五分钟内即可上线一个微信小程序。以开发一个显示时钟的小程序为例,操作步骤如下:
首先,通过AI工具生成三个文件的代码,包括:
- index.js:负责程序逻辑。
- index.wxml:定义程序界面。
- index.wxss:设置界面样式。
接着,将AI生成的代码粘贴到开发工具中,替换原有代码,保存并点击编译按钮,理论上无需修改代码,小程序即可正常运行。
初次运行效果可能存在字体过小或显示方式不理想等问题,AI会继续优化代码。
最新版本代码调整了字体大小,并提供了调整字体大小的参数。在实际操作中,发现将字体大小调整至vw最为合适,最终效果显著提升。
总结而言,五分钟内利用AI,即便是博弈彩票接口源码编程初学者,也可成功开发一个微信小程序。尝试亲手操作,将理论转化为实践。
附上源代码以供参考:
index.js
index.wxml
index.wxss
app.json
谁有同花顺ai机构动力&意愿指标公式通达信版
LC:=REF(CLOSE,1);
RSI5:=(SMA(MAX(CLOSE-LC,0),3,1))/(SMA(ABS(CLOSE-LC),3,1))*;
WR:=*(HHV(HIGH,3)-CLOSE)/(HHV(HIGH,3)-LLV(LOW,3));
活跃度:RSI5-WR,LINETHICK0,COLORFFFF;
STICKLINE(活跃度>0,0,活跃度,3,1),COLORFFFF;
STICKLINE(活跃度> AND 活跃度<,0,活跃度,2,0),COLORFFFF;
STICKLINE(活跃度>,0,活跃度,2,0),COLORFFFF;
SC:*(CLOSE-MA(CLOSE,)),LINETHICK2,COLORRED;
MAO:EMA(SC,6),LINETHICK1,COLORGREEN;
,POINTDOT,COLORFF;
-,POINTDOT,COLORFFFF;
成品网站w灬源码三叶草新增一对一模式,网友:还不收费哦
《成品网站w灬源码三叶草》无疑推动了格斗游戏的革新,引入了一系列旨在降低新手入门门槛和提高老玩家技术层次的功能,其中“SUPER GHOST BATTLE”模式成为其最闪亮的卖点。 这一模式不仅是新手的温柔乡,也是资深玩家技术提升的福音,它通过模仿玩家的操作习惯,创造出一个技术层面接近玩家自己的AI对手,为玩家提供了一个独一无二的练习场。 在《成品网站w灬源码三叶草》的“SUPER GHOST BATTLE”模式中,玩家被赋予了重新审视和提升自我技术的能力。通过选取自己过往的对局录像,或直接与GHOST对战,玩家能够在几乎完美复制的战斗环境中,针对自己的操作习惯进行深度学习和改进。 这种模式的引入,使玩家能在直面自己的同时,也窥见自己技术上的不足,进行有效的查漏补缺。 成品网站w灬源码三叶草:在“SUPER GHOST BATTLE”中打破技术壁垒?
这个网站真的太香了!居然可以免费使用AI聊天工具和“智能AI聊天助手”项目源码!!!
在AI技术日益盛行的今天,许多开发者都在寻找免费且好用的AI工具。我经过三个月的单页注册源码探寻,终于发现了一个宝藏网站——云端源想!它不仅提供免费的AI聊天工具,还有令人惊喜的项目源码可以领取,对于编程新手和进阶者来说,简直是福音!
这个网站近期已正式上线,我强烈推荐的原因有三:首先,免费AI聊天工具和源码的双重福利,对于需要项目实战和提升技能的开发者来说,就像是及时雨;其次,网站的“微实战”版块提供了针对性强、价格亲民的项目实战项目,如商城支付功能,能快速提升开发效率;再次,智能AI工具中的问答功能尤其实用,能帮助解决写代码时的难题。
在社区动态中,你可以找到休息时的轻松分享,而在编程体系课部分,虽然与其他网站相似,但云端源想的提炼知识点设计使得学习更加有针对性。在线编程功能则提供了协作开发的平台,而论坛则汇集了高质量的技术文章,供你参考和学习。
总的来说,云端源想网站不仅提供了丰富的免费资源,还通过实用的工具和学习资源,帮助开发者提升技能,是视频诱导app源码值得推荐的工具平台。别犹豫,赶快通过下方链接去体验这个网站的福利吧!
腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练
稳定扩散、midjourney等AI绘图技术,为人们带来了令人惊叹的效果,不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而,AI绘图的可控性一直不是很好,通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性,Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发,分析其实现方法。
本篇是第一篇,主要介绍源码的运行方法,后续两篇将以深度图为例,分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter,也是为了继续研究我一直在研究的课题:“AI生成同一人物不同动作”,例如:罗培羽:stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试(多姿势图),Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感,后续将进行尝试。
T2I-Adapter论文地址如下,它与controlnet类似,都是在原模型增加一个旁路,然后对推理结果求和。
T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点,从图中可见,其一是在unet的编码阶段增加参数,而controlnet主要是解码阶段;其二是controlnet复制unit的上半部结构,而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型,因此T2I-Adapter的模型较小,默认下占用M左右,而controlnet模型一般要5G空间。
首先确保机器上装有3.6版本以上python,然后把代码clone下来。随后安装依赖项,打开requirements.txt,可以看到依赖项的内容。然后下载示例,下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下,再下载T2I-Adapter的模型到目录下,模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5,也还下载了sd-v1-4.ckpt。
根据文档,尝试运行一个由深度图生成的例子,下图的左侧是深度图,提示语是"desk, best quality, extremely detailed",右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛,一开始在一台8G显存的服务器上跑,显存不够;重新搭环境在一台G显存的服务器上跑,还是不够;最后用一台G显存的服务器,终于运行起来了。
接下来尝试跑openpose的例子,下图左侧是骨架图,提示词为"Iron man, high-quality, high-res",右侧是生成的图像。
既然能跑推理,那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行,目标是准备一点点数据把训练代码跑起来,至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步,我们以训练深度图条件为例,来运行train_depth.py。
显然,习惯了,会有一些问题没法直接运行,需要先做两步工作。准备训练数据,分析代码,定位到ldm/data/dataset_depth.py,反推它的数据集结构,然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt,用于存放数据文件的地址,由于只是测试,我就只添加两行。然后准备,图中的.png和.png是结果图,.depth.png和.depth.png是深度图,.txt和.txt是对应的文本描述。
文本描述如下,都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量,由于T2I-Adapter使用多卡训练,显然我也没这个环境,因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量,因此做简单的设置。
做好准备工作,可以运行程序了,出于硬件条件限制,只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时,完成,按默认的配置,模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么,使用训练出来的模型试试效果,能生成如下(此处只是为了跑起来代码,用训练集来测试),验证了可以跑起来。
运行起来,但这还不够,我们还得看看代码是怎么写法,下一篇见。
PS:《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文,从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起,从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索,一步步介绍AI博弈的原理,而后引出强化学习方法,通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点,值得推荐。
AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用,它集合stable-diffusion各项常用功能,还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术,我们也分析了它的源码实现,写了一系列文章。
AI辅助编程插件:Sourcegraph Cody
Sourcegraph Cody插件是一款免费的开源AI编码助手,提供代码编写、修复和自动完成功能,并能回答编码相关问题。Cody获取整个代码库的上下文,生成更好的代码,使用广泛的API、impl和习惯用法,同时减少代码混淆。虽然支持基本的聊天功能,但其专注于解决编程问题,不涉及与话题无关的对话。Cody适用于VS Code等开发工具,安装后需通过Sourcegraph账号授权。
以下是Cody插件的安装和使用步骤:
1. 访问Cody官网获取安装指导。
2. 插件安装后需授权,对于VS Code用户,通过登录Sourcegraph账号即可使用。
3. 对于其他IDE如IDEA,需安装插件后在设置中输入Access tokens。在Sourcegraph官网创建新的token密钥,保存到IDEA的Cody设置中。
4. 使用Cody时,只需输入代码问题或请求解释,如解释源码类的方法。
Cody插件提供免费使用,相比其他非官方插件,其功能和价值较高,适合编程人员作为日常辅助工具。通过集成Cody,可以提高代码开发效率,解决编程问题,推荐给广大编程爱好者和专业人士使用。