前段时间,在利用ControlNet重新定义你的AI姿势中提到了如何利用快捷方式节省谷歌硬盘,由于目前收集到的模型站点涉及的模型较少,且缺少lora模型。因此寻思着自己是不是也可以做一些热点模型的站点出来分享给大家,这样大家就可以全身心的进行AI绘画了,不用操心模型和谷歌硬盘容量的问题了。
现在,你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras,Tensorflow和PyTorch。
Colab是google最近推出的一项Python在线编程的免费服务, 有了它,不学Python编程的理由又少了一个 Colab环境已经集成了流行的深度学习框架Tensorflow,并附赠了一个虚拟机(40GB硬盘+2*2.30GHZ CPU+12.72GB内存),如果在国内无法访问google的服务又不想科学上网, 可以考虑微软推出的 notebook Colab的操作类似于jupyter notebook Colab如同使用 Google 文档或表格一样存储在 Google云端硬盘中,并且可以共享
福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司,他们提供了名叫Gradient的服务:大家都可以用云端GPU,直接跑Jupyter Notebook,不需要付费。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境,用户可以用它创建 Jupyter notebook,在浏览器中编写和执行 Python 代码,以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架,如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
在现代网页数据抓取领域,Selenium 是一款强大的工具,它使得自动化浏览和数据提取变得异常简单。然而,当面对动态页面时,许多爬虫开发者常常会遇到一个令人头疼的问题——StaleElementReferenceException。这一异常的出现,往往会让我们的爬虫任务陷入停滞。今天,我们将在 Google Colab 环境中,结合代理 IP 技术,深入探讨如何有效解决这一问题,并以澎湃新闻的热点新闻页面为示例,进行实际操作。
prompt: Cyberpunk, 8k resolution, castle, the rose sea, dream
Python API 包称为ee. 必须为每个新的 Python 会话和脚本导入和初始化它:
数据科学是一门研究数据并从中挖掘信息的学科。它不要求自创或学习新的算法,只需要知道怎么样研究数据并解决问题。这一过程的关键点之一就在于使用合适的库。本文概述了数据科学中常用的、并且有一定重要性的库。在进入正题之前,本文先介绍了解决数据科学问题的5个基本步骤。这些步骤是笔者自己总结撰写的,并无对错之分。步骤的正确与否取决于数据的研究方法。
大家知道,我们一直在探索在FreeSWITCH里实现ASR和TTS的各种方案。这一次,我们遇到了Bark。
对于计算机视觉爱好者来说,YOLO(一次只看一次)是一种非常流行的实时对象检测概念,因为它的速度非常快并且性能出色。
0.说在前面1.google driver2.colab使用3.访问文件4.作者的话
HTTP状态码,我都是现查现用。 我以前记得几个常用的状态码,比如200,302,304,404, 503。 一般来说我也只需要了解这些常用的状态码就可以了。 如果是做AJAX,REST,网络爬虫,机器人等程序。还是需要了解其他状态码。 本文我花了一个多月的时间把所有的状态码都总结了下,内容太多,看的时候麻烦耐心点了。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 免费玩的Stable diffusion,又出新变种了! 古典人像丝滑切换,还都是4倍超分辨率水平,细节也就多了亿点点吧,眉毛发丝都根根分明。 还能从一盘草莓意大利面,丝滑变成一份蓝莓面。 这就是最近在推特上火了Stable Diffusion视频版2.0. 它能够通过Real-ESRGAN进行上采样,让生成画面达到4倍超分。 要知道,之前Stable Diffusion生成的图像如果想要高清,还得自己手动提升分辨率。 现在直接二合一,在谷歌Co
简介:使用腾讯云CDN加速站点访问后出现403错误,通常情况下可能是由域名配置、CDN 安全策略以及源站响应 403 导致。本文详细介绍了 CDN 常见的引发403错误的问题场景。
当我告诉人们,他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时,我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”,(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory,Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行,最重要的是Colaboratory免费,这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
结合Github的示例用法:https://nbviewer.jupyter.org/github/ + <用户名或者用户名/存放ipynb文件的仓库或者Gist ID>
本次我们讲一下如何利用Google的colab使用GEE。colab是Google推出的云端的jupyter notebook,使用Google的算力,甚至可以白嫖Google的GPU,简直美滋滋。
在 http 协议请求中 header 里会带个 Referer 字段。通过图片服务器检查 Referer 是否来自规定的域名(白名单),而进行防盗链。 在浏览器中输入防盗链图片地址是能直接访问的。
说明:之前看到有些人评论使用Rclone挂载Gdrive时,会出现部分文件上传失败和挂载崩掉等问题,后者在挂载OneDrive时也会出现,所以这里就专门花了点时间测试了下这些问题,然后就水个解决方法。一般挂载Gdrive的时候,默认是使用的官方提供的api,所以高峰期上传文件的时候,由于很多人在用,导致api的流量上限,会出现各种403,ratelimit等错误,最常见的报错提示为:Failed to get file: googleapi: Error 403: Rate Limit Exceeded, rateLimitExceeded,然后目前的解决方法就是使用自己的api。至于挂载崩掉的问题是可以通过调整部分参数来解决,这里就都一起说下。
当用户点击或搜索引擎向网站服务器发出浏览请求时,服务器将返回Http Header Http头信息状态码,常见几种如下:
自动配置、有效求助、协作编程、版本控制。一站式解决 Python 新手练习中的痛点
想运行TuriCreate,却没有苹果电脑,也没有Linux使用经验,怎么办?用上这款云端应用,让你免安装Python运行环境。一分钱不用花,以高性能GPU,轻松玩儿转深度学习。
本文中的所有代码都在GitHub Repository上。数据集已经在适当的文件夹中,并且代码可以运行(在安装PyTorch之后)。
什么是API规范 API 是模块或者子系统之间交互的接口定义。好的系统架构离不开好的 API 设计,而一个设计不够完善的 API 则注定会导致系统的后续发展和维护非常困难。在关键环节制定明确的API规范有助于 Service 对内提高产品间互通的效率,对外提供一致的使用体验,也有助于更好地被集成。 对于API规范,比较知名的是 OpenAPI Specfication[1] 和 Google API Design Guide[2]。前者针对 RESTful API 设计在细节层面给出了非常具体的规定,已经成
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
Google Colaboratory是Jupyter的一个专用服务器,允许用户免费使用12个小时(重启后可以继续使用)。用户可以利用Google Colab测试Python代码,对于进行机器学习和数据科学研究的小伙伴是个非常实用的工具。
基于以上几点,可用基于现有的一些算法来训练自己的模型,当然也可用通过开源的框架来搭建,下面我们就先来实践下基于开源框架的实现。
选自Medium 作者:Franklin He 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Google Colab(Google 提供免费 GPU 的机器学习环境)上运行 StarCraft II 机器学习项目,包括过程中遇到的问题和作者提出的解决方案。 如果你想开始使用 FREE StarCraft II 机器学习环境,请先完善 GPU 硬件,您可以看一下我的 Google Colab notebook:https://colab.research.google.com/dri
有消息显示,Google已于近日悄悄禁止了其在 Colaboratory(Colab)服务上的深度伪造(Deepfake)项目,这代表以Deepfake为目的大规模利用平台资源的时代或已画上句号。
由于每次打开文件后台资源都是随机分配的,在运行代码之后一定要记得将结果保存。当然有的时候我们可以直接将所需文件上传到google drive上,由于资源随机分配,因此需要建立他们之间的关系。以下操作每次打开的时候,也需要重新执行。
内容存储方式:将csdn文章部分保存为文件,格式TXT,图片另存,动态图片的格式为gif,其他的为jpg。其他的信息保存在mysql数据库
生成对抗网络(GAN) 是机器学习中的一项最新创新,由 Ian J. Goodfellow 及其同事于2014年首次提出。
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络,这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手,这是适合您的地方,您将了解到:
GitHub上面,有个新发布的深度学习实践教程,叫PracticalAI,被PyTorch官方推特翻了牌,已经收获2600多标星。
Google Colaboratory(Colab)是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本,直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源,为公众提供免费的的在线编程服务,以及免费的 GPU 资源,虽然在使用方面有一定的规则限制,但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
三个月以前,我写了一篇文章来介绍我在 Google Colaboratory 上发现的一个 XSS 漏洞,这篇文章是对前文的一些扩展,并且展示了我在同一个 web 应用中发现的另一个 XSS。所以我建议先看看上一篇文章再阅读本文。
最常见的错误: 404–找不到文件或者目录不存在 403–找不到默认首页 505–服务器内部错误 信息提示(这些状态代码表示临时的响应。客户端在收到常规响应之前,应准备接收一个或多个1xx响应): 100–继续 101–切换协议 成功(这类状态代码表明服务器成功地接受了客户端请求): 200–确定(客户端请求已成功) 201–已创建 202–已接受 203–非权威性信息 204–无内容 205–重置内容 206–部分内容 重定向(客户端浏览器必须采取更多操作来实现请求。例如,浏览器可能不得不
MuseTalk 是由腾讯音乐天琴实验室开发的一款实时高质量音频驱动的口型同步模型,专门用于虚拟人口型生成。该模型能够根据输入的音频信号自动调整数字人物的面部图像,使其唇形与音频内容高度同步,从而达到口型与声音匹配的效果。MuseTalk 在口型生成方面表现出色,能够生成准确且画面一致性良好的口型,尤其擅长真人视频生成。
Colab全称Colaboratory,即合作实验室,是谷歌的提供的一个在线工作平台,使用Jupyter笔记本环境,完全运行在云端,且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
现在微服务真是火的一塌糊涂!大街小巷,逢人必谈微服务,各路大神纷纷忙着把自家的单体服务拆解成多个Web微小服务!而作为微服务之间通信的桥梁,Web API的设计就显得非常重要。
API是用于构建应用程序软件的一组子程序定义,协议和工具。一般来说,这是一套明确定义的各种软件组件之间的通信方法。 API测试——测试API集合,检查它们的功能、性能、安全性,以及是否返回正确的响应。
在Django MVC概述和开发流程中已经讲解了Django的MVT开发流程,本文重点对MVT中的模板(Template)进行重点讲解。
前段时间给大家分享了如何利用colab实现AI绘画自由[1]又更新了不少新功能。最重要的是可以通过谷歌硬盘的快捷方式导入模型,极大的节省了谷歌硬盘容量。
Deepfakes 是人工智能生成的任何人或名人的合成视频,它冒充真实的人,并让他们采取行动或说出他们从未做过的任何事情。
3.测试过程:运行项目,然后选择时间,然后点击【确认】按钮,然后再编辑愿望,再点击【提交】按钮
Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎,集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库,并提供了一整套简单直观的 API。Milvus 具备高度灵活、稳定可靠以及高速搜索等特点,在全球范围内已被数百家组织和机构所采用。他们将 Milvus 与 AI 模型结合,广泛应用于以下场景:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云