Navicat通过跳板机连接数据库完成对应设置后，即可连接数据库，本人亲测！

这里还有一个原因，DDPM 中的 UNet 都是共享参数的，那如何根据不同的输入生成不同的输出，最后从一个完全的一个随机噪声变成一个有意义的图片，这还是一个非常难的问题。因此，较小的 t 代表较弱的噪声扰动，而较大的 t 代表更强的噪声扰动。的架构中，图里面用的都是 Stable Diffusion，后面介绍又主要介绍的是 Diffusion。前面介绍了 Diffusion 是如何根据输入文字生成

为什么深度学习很慢？如果我们利用并行计算，怎样才能完美的利用大量的processor？为什么large batch size会引起精度降低？新优化器参考：快速神经网络的训练算法 --UC Berkeley博士尤洋本片文章介绍的两种算法不仅可以优化并行计算，在普通硬件环境中运行也是有效的。算法是由UC Berkeley博士尤洋开发。在固定精度的情况下，新算法可以更快的达到要求，在固定训练时间的情况下

训练神经网络的五大算法神经网络 算法 人工智能阅读3761 原文： 5algorithms to train a neural network 作者： Alberto Quesada 译者： KK4SBB 责编：何永灿，关注人工智能，投稿请联系 heyc@csdn.net 或微信号 289416419神经网络模型

学习前言什么是YOLOV4代码下载YOLOV4改进的部分（不完全）YOLOV4结构解析1、主干特征提取网络Backbone2、特征金字塔3、YoloHead利用获得到的特征进行预测4、预测结果的解码5、在原图上进行绘制YOLOV4的训练1、YOLOV4的改进训练技巧a)、Mosaic数据增强b)、Label Smoothing平滑c)、CIOUd)、学习率余弦退火衰减2、loss组成a)、计算lo

  本文将会讲述如何实现多标签文本分类。什么是多标签分类？  在分类问题中，我们已经接触过二分类和多分类问题了。所谓二（多）分类问题，指的是y值一共有两（多）个类别，每个样本的y值只能属于其中的一个类别。对于多标签问题而言，每个样本的y值可能不仅仅属于一个类别。  举个简单的例子，我们平时在给新闻贴标签的时候，就有可能把一篇文章分为经济和文化两个类别。因此，多标签问题在我们的日常生活中也是很常见的

1. 写在前面今天分享的论文是2017年谷歌团队发表的一篇论文，这是一篇非常经典的自然语言处理领域的文章，基于这篇文章，才有了最近非常火的bert， Albert等模型，接触这篇文章是在一次直播中看到的，因为经典，所以就想着读了读（虽然不是搞nlp的，但总感觉知识这东西都有一定的通性，多学一些肯定没有坏处，万一以后要用到呢？）。但是这篇论文本身我读了一遍之后，感觉不太懂，感觉里面有些东西并不是说的

我们将Sora的技术特点划分为输入输出特征、功能特征、时空与角色一致性三类。以往的文生视频算法多数是采用公开训练数据，生成的视频多数不够美观，分辨率低，而且在生成视频的过程中，无法精准体现文本提示的内容，用户的文本提示难以转化为高清高质量视频。当然更大的难点是视频中主角运动不连贯或不自然，在镜头移动的时候，主体边缘容易畸变，特别是人物表情细节的畸变严重影响视频的表达效果。Sora技术特征图示（来源

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