最近在网上发现了一款训练好了的Stable Diffusion + 友好的Webui，具有完全免费、离线运行、解压即用、超简单配置、全部汉化、效果惊人的Stable Diffusion Webui项目，...在此首先感谢：大佬原始的webui项目：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui和b站up主秋葉aaaki的分享：https://www.bilibili.com...问题解决方案：这个表明模型需要的显存超过了你本机显卡当前所剩的显存，请关闭正在运行的高显存消耗的应用（比如PS、游戏、模型训练等）再次运行，或者回到第3步，选择低等级的配置。...、浏览器等等也是比较消耗内存的）解决方案2：增加电脑虚拟内存右键任务栏->系统->系统信息->高级系统设置->系统属性->高级->性能->设置->高级->虚拟内存->更改->选择指定驱动器->选择自定义大小...->设置初始大小及最大值->根据驱动器空间自行设置增加虚拟空间大小。
Python实现 def get_historical_data(symbol, start_date): api_key = 'YOUR API KEY' api_url = f'https...我们做的第一件事是定义一个名为'get_historical_data'的函数，该函数以股票代码（'symbol'）和历史数据的开始日期（'start_date'）为参数。...在函数内部，我们定义了 API 密钥和 URL，并将它们存储到各自的变量中。 接下来，我们使用'get'函数以 JSON 格式提取历史数据并将其存储到 'raw_df'变量中。...上面的代码生成了一个看起来像这样的砖形图： 点数图 点数图，简称 P&F 图，类似于 Renko 图，它在不考虑时间流逝的情况下绘制资产的价格走势。...它允许我们添加自定义的技术指标数据，并与实际的图表一起绘制，我们可以自定义整个模板，甚至图表中的每一个元素，添加趋势线，等等。 这个库最好的部分是它的易用性，并帮助我们用一行代码生成高级的财务可视化。
我们做的第一件事是定义一个名为'get_historical_data'的函数，该函数以股票代码（'symbol'）和历史数据的开始日期（'start_date'）为参数。...在函数内部，我们定义了 API 密钥和 URL，并将它们存储到各自的变量中。 接下来，我们使用'get'函数以 JSON 格式提取历史数据并将其存储到 'raw_df'变量中。...上面的代码生成了一个看起来像这样的砖形图： 砖形图 点数图 点数图，简称 P&F 图，类似于 Renko 图，它在不考虑时间流逝的情况下绘制资产的价格走势。...与其他一些类型的图表（例如烛台）相反，烛台标志着资产在设定的时间段内的变动程度，而 P&F 图表使用由堆叠的 X 或 O 组成的列，每个列代表一定数量的价格变动。...它允许我们添加自定义的技术指标数据，并与实际的图表一起绘制，我们可以自定义整个模板，甚至图表中的每一个元素，添加趋势线，等等。 这个库最好的部分是它的易用性，并帮助我们用一行代码生成高级的财务可视化。
）发布资产到OpenSea商店； 2，内容 2.1 ERC721资产的metadata说明 在《第三十三课 如何创建自己的ERC721非同质化资产生物商店？》...为此需要使用tokenURIERC721中的方法。让我们仔细看看tokenURICryptoPuff合同中的方法。...： 属性 为了让您的商品更具吸引力，我们还允许您为元数据添加自定义“属性”，这些属性将显示在每个资产的下方。...默认值位于下图中的右上角。 最后，max_value是特征可能值的可选最大值。它默认为OpenSea迄今为止在合同资产上看到的最大值。...原来的APP.py还要安装以下插件，辉哥考虑到国内用户无GOOGLE相关服务，评估了相关代码。以下插件也就不要安装了。
由于模糊规则的复杂性，本博客用了比较多的博客来讲述，如果大家觉得太难，可以直接下载附件代码先跑起来，从代码入手再回来看数学公式会更直接一点。...loadmat 和 savemat 函数 |---> 导入 random 和 FBLS 模块中的 bls_train 函数 | |---> 定义主函数 main(): | | |...然后在这里，我们可以修改模型的超参数（模糊规则数、模糊节点数和增强层数量）来使我们的模型拟合到最优结果 测试结果 在一次训练测试结束后，我们可以看到最后的结果，训练精度和测试精度都可以达到97%。...我们可以修改一下超参数，让 NumRule = 10，NumFuzz = 20，NumEnhan = 100 可以看到现在模型训练精度虽然达到了100%，但是测试精度出现了下降，这就说明我们参数调的太大让模型出现了过拟合现象...环境配置 本次使用的python版本最好为python3.8及以上 使用的库函数包括numpy、scipy、sklearn和random 希望对你有帮助！加油！
当 API 代码更新之后，API 文档自动刷新； API 协作工具通过脚本进行自动刷新/同步； 基于 API 文档智能生成请求代码和业务代码； 当然在正式开始对接 Eolink 前，咱需要先使用 Python...生产力工具', '超强的 API 管理', '超方便的 API 测试']} """ all_eolink_opts = { 'eolink1': ['API 文档与研发管理...盘活 API 研发资产。...生产力工具，盘活 API 研发资产时的强大。...这个操作非常适合测试工程师进行数据模拟，尤其是当 API 接口包含大量参数待填写时，可以大幅度节约手写参数的消耗时间，而且测试的时候，可以避免使用 abc，aaa，1111，123，这些 “左手乱敲”
曰：“丘得其为人，黯然而黑，几然而长，眼如望羊，如王四国，非文王其谁能为此也！”师襄子辟席再拜，曰：“师盖云文王操也。” ---- 目录 一、信息的表示和处理 1....x 》》 4（算数右移） 0110 0110 ------- 1111 0110 3....typedef long long int int64_t; # endif #endif 4. size_t 计数 size_t主要用于计数，他就是一个unsinged int的重定义...问题是爱国者导弹的软件已经升级，可以使用更精确的函数来读取时间，但不是所有的函数调用都用新的代码替换了。结果就是，跟踪软件一次读取用的是精确的时间，而另一次读取用的是不精确的时间。...解答： 在大多数情况中，浮点数的有限精度不是主要的问题，因为计算的相对误差仍然是相当低的。然而在这个例子中，系统对于绝对误差是很敏感的。 A.
python的实现代码如下： def calculateIoU(candidateBound, groundTruthBound): cx1 = candidateBound[0]...在召回值(0、0.1、0.2、……、0.9和1.0)找到最高精度值。AP(平均精度)计算为以下11个召回级别的最高精度平均值: 这接近于求出橙色曲线下的总面积并除以11。下面是更精确的定义。...具体来说，分别参见Matlab或Python代码中的CocoEval.m或cocoeval.py。另请参阅Matlab或Python代码（demo）中的evalDemo。...在所有图中，通常总体和超类别的结果是最感兴趣的。 注意：analyze（）可能需要很长时间才能运行，请耐心等待。因此，我们通常不会在评估服务器上运行此代码;您必须使用验证集在本地运行代码。...最后，目前analyze（）只是Matlab API的一部分; Python代码即将推出。
但是，它们与您期望的最高结果相去甚远。您缺少一个关键步骤：超参数调整！ 在本文中，我们将逐步完成整个超参数调整流程。完整的代码可以在Github上找到。...在这里，我们将看到在一个简单的CNN模型上，它可以帮助您在测试集上获得10％的精度！ 幸运的是，开放源代码库可为您自动执行此步骤！...有了这个新的版本，Keras，更高级别的Python的深度学习的API，成为Tensorflow的主要API。...最后，就验证精度而言，最好的超参数组合可以在暂留的测试集上进行测试。 入门 让我们开始吧！...在Keras中，此模型可以定义如下： 搜索空间定义 要执行超参数调整，我们需要定义搜索空间，即哪些超参数需要优化以及在什么范围内。
整数的补码表示 我们已经在上面见过了 C语言中的表示整数的几种类型（short、int、long、long long）。...其实答案已经在上面的二进制运算过程图中：我们的两个运算数相加得到的结果已经超过了 short 类型能表示的整数的最大值（65535），对应的二进制补码是 0111111111111111，而我们运算得到的结果是...其实上面的运算已经产生了溢出，运算的结果超过了该类型能表示的最大值。还记得我们在 符号数 小节中的那张圆形图吗？圆形左边的值代表负数，右边代表正数。...如果你的运算结果超过了其数据类型能表示的正数的最大值，那么就会反转到圆形的左边，即变成负数。同样的，对于负数运算也是如此。...在包括 C语言在内的绝大多数编译语言中，每一个个变量能储存大多的数值在这个变量定义时就已经决定了。
大多数机器学习模型软件包的默认参数值都经过了一些特别的调整优化，可实现不错的基线性能。这意味着可以直接使用，但这些如果针对特定的情况还是需要找到特定的超参数值，这样才能达到最佳的性能。...暴力搜索优化的一个替代方案是黑盒（Black-Box）非凸优化技术。黑盒非凸优化算法可根据某些预定义的度量找到足够最佳的局部最小值（或最大值）的次优解。 Python具有许多这样的工具。...所以就需要定义用于指定参数的字典，GridSearch会遍历字典中所有的组合，然后找到最好的组合。...RBFopt黑盒优化 现在让我们使用RBFopt进行超参数黑盒优化。 安装RBFopt: %pip install -U rbfopt 为了进行优化，所以需要为的模型参数定义一个上界和下界列表。...对于每个模型，我们将计算并返回精度。RBFopt会自动的为n_estimators和max_depth找到一组能最大化精度的值。
前段时间在开发的过程中遇到一个奇怪的 Bug。 在服务端数据正常，前端页面渲染代码正常的情况下，浏览器页面渲染出的内容却不一样。 经过一番定位，最终在 Chrome 浏览器的控制台找到了线索。...根本原因是：JavaScript 中 Number 类型在处理 Long 型的数值的时候，超过了一定限制之后就会出现精度丢失的情况。...所以，JavaScript 中数值类型的精度是有限的，内部只有一种数字类型 Number。 所有数字都是采用 IEEE 754 标准定义的双精度 64 位格式存储，即使整数也是如此。...即小数后面最多可以有52个1，最大值为 Math.pow(2, 53)-1，超过这个值就没法存了，只能丢弃，也就是所谓的“精度丢失”。...超过 2^53-1 之后的数被称为不安全的数，因为此后只要指数相同，并且尾数前 52 位相同，则这个两个数数值相同（因为 52位之后的数被丢弃了）。
NetworkAlert 网络提醒功能，根据我们的API的级别来分别进行了限制IP的数量，普通用户不能超过100个IP Introducing Facets 关于Facets之前我们已经给大家讲述过了，...Facets只能在API和CLI中使用，Web接口中不行 Getting Started 下面我们就开始来进行演示，使用Python语言（其他语言也可以的），具体代码尽量使用Shodan官方提供的了！..., e: print 'Error: %s' % e 简单来看一下这串代码 首先调用api.search()方法，之后将结果字典赋值给results这个变量，返回的字典中有 total、matches...3.使用Shodan命令行接口 现在我们就来看一看在命令行下如何完成python代码中的内容 首先清除搜索警报（这会清楚我们账户上产生的所有的警报） $ shodan alertclear Removing...把之前介绍的知识进行组合就可以产生意想不到的效果，有些方法不适合在公众号中介绍，大家还是自行组合，按照自己的想法去定义全世界的网络吧！
结合这两者，你将能够以更灵活的方式处理和提取文本数据，为你的项目增添更多可能性。让我们一同探索如何使用Python中的正则表达式与JSON来解决实际问题，提高代码的可读性和可维护性。...Python之正则表达式与JSON 1、定义 正则表达式是一个特殊的字符序列，一个字符串是否与我们所设定的这样的字符序列，相匹配。...(r) 贪婪与非贪婪 尽可能匹配最大值 import re a ='python 1111java678php' r = re.findall('[a-z]{3}',a) #匹配连续的a-z的三个字符...希望本文能够为你在Python开发中的文本处理领域提供新的思路和实用技巧。通过深入理解正则表达式和JSON，你将更加熟练地应对各种文本数据的处理挑战，使你的代码更加健壮、高效。...让我们在Python的世界里，用正则表达式与JSON的强强组合，创造出更加优雅而富有表现力的代码吧！
为此，NVIDIA推出了TensorRT，成倍提高了AI模型的推理效率。...对于比较知名的视频超分网络EDVR，运行于T4，fp32精度有1.1倍加速，这不是很明显；但fp16精度有2.7倍加速，启用fp16相较于fp32有了进一步的2.4倍加速。...2）比较硬核的方法是使用TensorRT C++/Python API自行构造网络，用TensorRT的API将框架中的计算图重新搭一遍。这种做法兼容性最强，效率最高，但难度也最高。...C++和Python的示例代码可以从这里找到。...有可能需要自定义Plugin，包装现有CUDA代码。我们推荐使用混合精度，特别是fp16用法简单、效果不错；int8有更好计算性能，但一般会有精度下降。
Snowflake方案简述 Snowflake在初版设计方案是： 时间：41 bit长度，使用毫秒级别精度，带有一个自定义epoch，那么可以使用大概69年。...移位结果：相当于M的值乘以2的n次方，并且0、正、负数通用。 移动的位数超过了该类型的最大位数，那么编译器会对移动的位数取模，例如int移位33位，实际上只移动了33 % 2 = 1位。...Worker ID和Data Center ID部分的最大值就是使用这种组合运算得出的。...用固定位的最大值作为Mask避免溢出： Snowflake算法中有这样的代码： var sequence = 0L ...... private val sequenceBits = 12L // 这里得到的是...先看IdWorker.scala的属性值： // 定义基准纪元值，这个值是北京时间2010-11-04 09:42:54，估计就是2010年初版提交代码时候定义的一个时间戳 val twepoch =
因此，根据 Lipschitz 常数的定义，显然对于所有 x 有 U(x)≥f(x)。...此处不详述过程，感兴趣的同学可以查看 dlib 代码。重点就是使用这个众所周知的方法可以很容易地解决问题，且解决了 k 的无穷大问题。...如视频结尾所示，二者使得优化器找到真正的全局高精度最大值点（在本示例中精度在±10^−9 范围内）。...最后，下面是一个简单的案例，展示如何在 Python 中使用这个新的优化器。...C++ API 已经公开了多种调用求解器的方法，包括一次优化多个函数和添加整型约束。若读者希望了解更多的细节，请查看该工具的文档。
第二，并不是所有的超参数都同等重要，一些几乎没有意义，而另一些则对于 f(x) 的输出影响很大。所以每个超参数都有特定的 k 值就更好了。你可以通过这样定义上界 U(x) 来解决这些问题： ?...此处不详述过程，感兴趣的同学可以查看 dlib 代码。重点就是使用这个众所周知的方法可以很容易地解决问题，且解决了 k 的无穷大问题。...如视频结尾所示，二者使得优化器找到真正的全局高精度最大值点（在本示例中精度在±10^−9 范围内）。 ?...最后，下面是一个简单的案例，展示如何在 Python 中使用这个新的优化器。...C++ API 已经公开了多种调用求解器的方法，包括一次优化多个函数和添加整型约束。若读者希望了解更多的细节，请查看该工具的文档。 ?
因此，根据 Lipschitz 常数的定义，显然对于所有 x 有 U(x)≥f(x)。...此处不详述过程，感兴趣的同学可以查看 dlib 代码。重点就是使用这个众所周知的方法可以很容易地解决问题，且解决了 k 的无穷大问题。...如视频结尾所示，二者使得优化器找到真正的全局高精度最大值点（在本示例中精度在±10^−9 范围内）。...最后，下面是一个简单的案例，展示如何在 Python 中使用这个新的优化器。 这些方法都可以在约 0.1 秒内找到 holder_table 的全局最优解，且精度能达到 12 digits。...C++ API 已经公开了多种调用求解器的方法，包括一次优化多个函数和添加整型约束。若读者希望了解更多的细节，请查看该工具的文档。
Shodan 通过扫描全网设备并抓取解析各个设备返回的 banner 信息，通过了解这些信息 Shodan 就能得知网络中哪一种 Web 服务器是最受欢迎的，或是网络中到底存在多少可匿名登录的 FTP...命令行下使用 Shodan Shodan 是由官方提供的 Python 库的，项目位于：https://github.com/achillean/shodan-python 安装 pip install...代码中使用 Shodan 库 还是使用上一节讲到的 shodan 库，安装方式这里不在阐述了。...同样的，在使用 shodan 库之前需要初始化连接 API，代码如下： import shodan SHODAN_API_KEY = "API_Key"api = shodan.Shodan(SHODAN_API_KEY...) 随后，我们就可以搜索数据了，示例代码片如下： try: # 搜索 Shodan results = api.search('apache') # 显示结果 print '
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