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Linux-Ubuntu安装Stable Diffusion Forge

SD Forge在Win上配置起来相对简单且教程丰富,而在Linux平台的配置则稍有门槛且教程较少。本文提供一个基于Ubuntu24.04发行版(对其他Linux以及SD分支亦有参考价值)的Stable Diffusion ForgeUI安装配置教程,希望有所帮助

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#linux#ubuntu#python +3
解三对角矩阵以及循环三对角矩阵方程的数值计算方法

这部分内容含有Tridiagonal Matrix Equation以及Cyclic Tridiagonal Matrix Equation的求解方法,具体包括以下四部分内容:(1)Cyclic Thomas Algorithm(2)Regular Thomas Algorithm(3)Generalized Thomas Algorithm(4)Sherman-Morrison Formula

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#矩阵#线性代数#机器学习 +1
应用SVM预测澳大利亚降雨(含数据预处理与调参)

0 声明本文主要内容来自视频'【2020机器学习全集】菜菜的sklearn完整版,价值4999元的最全机器学习sklearn全集,赶紧收藏_哔哩哔哩_bilibili',课件来自“https://pan.baidu.com/s/1Xl4o0PMA5ysUILeCKvm_2w,提取码:a967”。本人只是在上述视频和课件的基础上进行了少许改动。1 数据预处理1.1 导入数据导入数据部分需要做的工作是

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#python#机器学习
ForgeUI中使用SD3.5大模型

在ForgeUI中本地使用SD3.5大模型

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#AI作画#python#AIGC
特征工程学习笔记

0 声明本文主要内容来自视频'【2020机器学习全集】菜菜的sklearn完整版,价值4999元的最全机器学习sklearn全集,赶紧收藏_哔哩哔哩_bilibili',课件来自“https://pan.baidu.com/s/1Xl4o0PMA5ysUILeCKvm_2w,提取码:a967”。除了参考上述视频等资料以外,'【特征工程】呕心之作——深度了解特征工程_wx:wu805686220-C

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#机器学习#sklearn#python
剖析大数据、人工智能、机器学习、神经网络、深度学习五者之区别与联系

1 引言当下时代,无论你是否专业于CS,想必都应当听过大数据、人工智能、机器学习、神经网络与深度学习这几个热词。他们区别明显却又联系紧密,有些互有交集,有些又是另一部分的子集。基于上述原因,现作文一篇以剖析五者之区别与联系,以免在学习过程中一头雾水。需要注意的是本文不会着重介绍五者具体内涵,点到即止。若有兴趣者自行寻找相关专著观阅即可。2 概念2.1 人工智能人工智能可以简单地定义为一个可以与其环

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#人工智能#机器学习#大数据 +2
ForgeUI中使用SD3.5大模型

在ForgeUI中本地使用SD3.5大模型

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#AI作画#python#AIGC
常微分方程之欧拉法、隐式欧拉法、改进欧拉法以及梯形法的原理

介绍了欧拉法、隐式欧拉法、改进欧拉法以及梯形法的原理;对上述方法作了python实

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#python
一阶双曲型偏微分方程的数值解法——迎风格式、Lax-Friedrichs格式、Lax-Wendroff格式和Beam-Warming格式等

一阶双曲型偏微分方程的数值解法——迎风格式、Lax-Friedrichs格式、Lax-Wendroff格式和Beam-Warming格式等

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#线性代数#矩阵#python
详解二维,三维数组的 np.transpose 操作

0 参考资料[1]numpy中的transpose函数使用方法 - 学弟1 - 博客园 (cnblogs.com)说明:本文的图片与代码基本改编或引用自'numpy中的transpose函数使用方法 - 学弟1 - 博客园 (cnblogs.com)'1 二维数组二维数组执行transpose(1,0)相当于执行矩阵的转置ranspose(1,0)可以简写为a.T或者a.transpose()im

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#python#深度学习#numpy
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