java有一套spring但是略显笨重而且对于个人平时玩玩来说总感觉没必要(如果掌握了的话效率还是不错的) python的web框架有django和flask等

之前讲了stable diffusion webui搭建,这里主要介绍使用方法以及模型,扩展等.使用NovelAI,lora模型

现有的度量方式有很多，但我们主要关心的是尽量减少必须发送的信息量。这两个模型都将我们的问题简化为两个参数，牙齿数和概率（尽管我们实际上只需要均匀分布的齿数）。信息的最佳编码是一个非常有趣的话题，但对于理解KL分歧来说并不是必要的。将KL散度视为距离度量可能很诱人，但我们不能使用KL散度来测量两个分布之间的距离。这是因为KL散度不是对称的。熵的关键在于，只要知道我们需要的比特数的理论下限，我们就可以

在工程化上,Python相比于Java,C#这类语言还是差了不少,不过整个生态还是不错的.

如果你有一个不平衡的数据集，那么你应该使用macroF1分数，因为即使类是偏斜的，这仍然会反映真实的模型性能。然而，如果你有一个平衡的数据集，那么可以考虑microF1分数，特别是如果与最终用户交流结果很重要的话。

介绍图像融合概念，回顾sota模型，其中包括数字摄像图像融合，多模态图像融合，接着评估一些代表方法介绍一些常见应用，比如RGBT目标跟踪，医学图像检查，遥感监测。

现有的度量方式有很多，但我们主要关心的是尽量减少必须发送的信息量。这两个模型都将我们的问题简化为两个参数，牙齿数和概率（尽管我们实际上只需要均匀分布的齿数）。信息的最佳编码是一个非常有趣的话题，但对于理解KL分歧来说并不是必要的。将KL散度视为距离度量可能很诱人，但我们不能使用KL散度来测量两个分布之间的距离。这是因为KL散度不是对称的。熵的关键在于，只要知道我们需要的比特数的理论下限，我们就可以

LLM是大型语言模型的缩写，是人工智能和机器学习领域的最新创新。2022年12月，随着ChatGPT的发布，这种强大的新型人工智能在网上疯传。对于那些足够开明的人来说，生活在人工智能的嗡嗡声和科技新闻周期之外，ChatGPT是一个在名为GPT-3的LLM上运行的聊天界面。最近的大模型就是Meta的llama2当然还有openai的GPT4,google的PaLM2.国内有清华的ChatGLM等等.

介绍图像融合概念，回顾sota模型，其中包括数字摄像图像融合，多模态图像融合，接着评估一些代表方法介绍一些常见应用，比如RGBT目标跟踪，医学图像检查，遥感监测。

有几天没有写关于stable diffusion绘图的教程了这里先写一下关于prompt的基础教程.