ZERO to 100

最新推荐文章于 2025-02-02 23:49:04 发布
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#随感

2015即将过去，一年的经历感慨良多。考虑转型，希望自己以后能成为一名合格的程序员，但基础太差，路还很长。和盼聊过，她是支持我把自己的经历在博客中记录下来的，而我，总是推脱，也许只是因为自己学的太少没有什么可以写的吧。既往不恋，当下不杂，未来不迎。错过了很多，就在新年里重新给自己一次开始的机会吧，相信自己原创百篇博客时，也会有所收获。不管怎么说，情况在变好，2016，给自己加油！
Text2Video-Zero:Text-to-Image Diffusion Models are Zero-Shot Video Generators
liguandong
05-29 1876
上面这个图是本文的核心，首先从latent code开始，使用进过预训练好的sd中的DDIM反向传播得x，此处得到就是一帧一帧的图像，为每一帧指定一个运动场，这个运动场就是所谓的motion dynamics，通过变形函数W来完成，然后再通过DDPM前向将其编码到latent code中，此时的latent code就具备了全局运动一致性，通过DDPM是因为可以在对象的运动方面获得更大的自由度，最后，将latent code传递给修改后的sd产生一帧一帧的视频。4.结合controlnet。
Simulink仿真模块 - Compare To Zero
jk_101的博客
08-09 2823
Compare To Zero：确定信号与零的比较方式 库： Simulink / Logic and Bit Operations HDL Coder / Logic and Bit Operations 模型为： 双击模型打开参数设置界面为： 说明 Compare To Zero 模块将输入信号与零进行比较。使用Operator参数指定输入与零的比较方式。 如果比较结果为 false，输出为0；如果比较结果为 ...
zero-shot基础入门
热门推荐
longshaonihaoa的博客
10-09 1万+
好早前看了一下zero-shot的文章，并进行整理做成了PPT，今天上班有空分享一下。 每张PPT下都有链接，更详细的介绍可以查看链接。 1、定义 这是zero-shot介绍时常用的一张图，从见过的类别（第一列）中提取特征（如：外形像马、条纹、黑白），然后根据对未知类别特征的描述，测试未见过的类别。 ...
【Rust日报】2022-08-15 `《zero to production》` 新书翻译
Rust语言学习交流
08-15 1039
《zero to production》新书翻译又一本Rust新书《zero to production》被引进国内了，朋友们有没有想参加翻译的？想翻译的尽快联系 张汉东 老师，不过需要先进行试译。最终会确定最多四个名额一起翻译。https://www.zero2prod.com/Carbon vs Rust: 详细对比谷歌开源的 Carbon 编程语言的目标是成为c++的继承者，它引起了Ru...
【Rust日报】2020-11-01 《Zero to production in Rust》
Rust语言学习交流
11-01 1046
Rapier 0.3 released#rustRapier是rust实现的2D/3D物理引擎，它还支持通过wasm在浏览器中使用。0.3版本新增了圆锥体、圆柱体碰撞过滤功能。Repo：...
单目三维内容生成系列—Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object
u013889591的专栏
07-24 2037
我们介绍了Zero-1-to-3框架，该框架仅需一张RGB图像即可改变物体的相机视角。为了在这种欠约束的情况下执行新视角合成，我们利用大规模扩散模型对自然图像学习到的几何先验知识。我们的条件扩散模型使用一个合成数据集来学习相对相机视角的控制，这使得可以生成在指定相机变换下同一物体的新图像。尽管该模型是在合成数据集上训练的，但它对分布外数据集以及自然图像（包括印象派绘画）具有很强的零样本泛化能力。我们的视角条件扩散方法还可以用于从单张图像进行3D重建的任务。
Text2Video-Zero:Text-to-Image扩散模型是Zero-Shot视频生成器
Joselynzhao
06-27 2462
此外，我们的方法更忠实于输入细节，例如，Video instruction-pix2pix完全按照提供的姿势绘制舞者(图9左)，并显示输入视频中出现的所有滑雪人员(对比图9最后一帧(右))，与Tune-A-Video相比。我们对该领域的贡献包括提出了zero-shot文本到视频合成的新问题，展示了文本到图像扩散模型用于生成时间一致视频的使用，并提供了我们的方法在各种视频合成应用中的有效性的证据。我们证明了我们的方法在各种应用中的有效性，包括条件和专业视频生成，以及视频指导-pix2pix，即指导视频编辑。
LLMs之DeepSeek-R1：Math-To-Manim的简介(包括DeepSeek R1-Zero的详解)、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
02-02 2540
​ LLMs之DeepSeek：Math-To-Manim的简介(包括DeepSeek R1-Zero的详解)、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 Math-To-Manim的简介 Math-To-Manim的安装和使用方法 Math-To-Manim的案例应用 Math-To-Manim的简介 2025年1月20日，Math-To-Manim项目利用DeepSeek AI模型，通过模型优化和训练，一键生成数学动画（使用Manim库）。该项目包含各种
matlab zero pole,Pole-Zero Simplification
weixin_36006615的博客
03-21 1140
Pole-Zero SimplificationPole-zero simplification reduces the order of your model exactly by cancelingpole-zero pairs or eliminating states that have no effect on the overall model response.Pole-zero p...
Zero-Shot Text-to-Image Generation阅读笔记
qq_45745941的博客
03-20 974
目标：训练一个Transformers将文本和图像标记作为单个数据流进行自回归建模以往的解决办法：可能性目标倾向于优先考虑像素之间的短程依赖关系建模，因此大部分建模能力将用于捕获高频细节，而不是使物体在视觉上可识别的低频结构。
Zero to Sold How to Start Run and Sell a Bootstrapped Business.pdf
03-23
Zero to Sold How to Start Run and Sell a Bootstrapped Business.pdf
Zero to One_双语
04-24
双语。 源于彼得·蒂尔2012 年在斯坦福大学所教授的一门创业课程。期间，他的一个学生布莱克· 马斯特斯记下了详细的笔记，并把它发布到网络上，引来...随后，彼得·蒂尔参与将这份神奇的笔记精编成为《从0到1》一书。
Zero to One(English)
02-04
This is a good English book for people in business and management
zero-to-production-in-rust:我在https上的旅程
03-14
... ...这在现代互联网上至关重要，因为用户隐私和数据安全日益受到关注。 ...在开始项目之前，我们需要设置Rust开发环境，包括安装Rust工具链（cargo、rustc等），并了解Rust的基本语法和特性，如所有权系统、借用、闭包...
关于使用 Rust 开发 API 的书籍 “Zero-To-ProductionInRust” 的代码内容
09-20
【源码预览】：https://renmaiwang.cn/s/7v9vt 有关采用 Rust 编程语言来开发 API 的书籍 “Zero-To-ProductionInRust” 里面所包含的代码内容。
多功能仿真软件Multisim中MC1496信号乘法混合电路仿真资源
最新发布
11-27
本资源包含了一个使用Multisim仿真软件实现的MC1496信号乘法混合电路的工程文件。此电路是根据网络上的电路图自主绘制的，旨在帮助电子爱好者、工程师及学生更好地理解和学习信号乘法混合电路的原理及其在实际应用中的表现。 文件描述 文件名：multisim仿真MC1496实现的信号乘法混合.rar 内容：Multisim仿真工程文件，包含电路图和相关仿真设置。 注意事项 本资源为仿真文件，运行前请确保已安装Multisim仿真软件。 电路图仅供参考，如有任何疑问或需要帮助，请根据个人学习途径寻求解答。 本资源中所包含的电路图是根据网上资料自主绘制，如有不准确之处，请以实际应用为准。 使用说明 解压下载的文件至指定文件夹。 打开Multisim软件，选择“打开工程”功能，找到并打开解压后的工程文件。 根据个人需求进行仿真实验或修改电路参数。
基于PyQt5的Python图书管理系统开发实践
11-27
采用PyQt5框架与Python编程语言构建图书信息管理平台 本项目基于Python编程环境，结合PyQt5图形界面开发库，设计实现了一套完整的图书信息管理解决方案。该系统主要面向图书馆、书店等机构的日常运营需求，通过模块化设计实现了图书信息的标准化管理流程。 系统架构采用典型的三层设计模式，包含数据存储层、业务逻辑层和用户界面层。数据持久化方案支持SQLite轻量级数据库与MySQL企业级数据库的双重配置选项，通过统一的数据库操作接口实现数据存取隔离。在数据建模方面，设计了包含图书基本信息、读者档案、借阅记录等核心数据实体，各实体间通过主外键约束建立关联关系。 核心功能模块包含六大子系统： 1. 图书编目管理：支持国际标准书号、中国图书馆分类法等专业元数据的规范化著录，提供批量导入与单条录入两种数据采集方式 2. 库存动态监控：实时追踪在架数量、借出状态、预约队列等流通指标，设置库存预警阈值自动提醒补货 3. 读者服务管理：建立完整的读者信用评价体系，记录借阅历史与违规行为，实施差异化借阅权限管理 4. 流通业务处理：涵盖借书登记、归还处理、续借申请、逾期计算等标准业务流程，支持射频识别技术设备集成 5. 统计报表生成：按日/月/年周期自动生成流通统计、热门图书排行、读者活跃度等多维度分析图表 6. 系统维护配置：提供用户权限分级管理、数据备份恢复、操作日志审计等管理功能 在技术实现层面，界面设计遵循Material Design设计规范，采用QSS样式表实现视觉定制化。通过信号槽机制实现前后端数据双向绑定，运用多线程处理技术保障界面响应流畅度。数据验证机制包含前端格式校验与后端业务规则双重保障，关键操作均设有二次确认流程。 该系统适用于中小型图书管理场景，通过可扩展的插件架构支持功能模块的灵活组合。开发过程中特别注重代码的可维护性，采用面向对象编程范式实现高内聚低耦合的组件设计，为后续功能迭代奠定技术基础。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
理工科研究生学习课程-最优化理论与方法
11-27
文档主要为最优化理论与方法学习过程中的笔记记录，包含各类题型，牛顿法，最速下降法，单纯形法，动态规划法，大M法等
【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Python代码实现）
11-27
【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Python代码实现）内容概要：本文档是一份关于“基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估”的硕士论文复现资源，重点围绕价格型需求响应展开，结合Python代码实现，对配电网在考虑用户侧响应情况下的供电能力进行建模与评估。内容涵盖电力系统中需求响应机制的设计、负荷调整模型的构建、优化算法的应用以及供电能力的量化分析，旨在通过仿真手段提升配电网运行效率与可靠性，并验证所提方法的有效性。文档还附带完整的代码资源链接，便于读者复现实验结果。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Python编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于学习和复现硕士论文中的需求响应模型与供电能力评估方法；②支撑科研项目中对配电网灵活性与用户侧互动机制的研究；③为微电网、虚拟电厂等领域的优化调度提供技术参考。; 阅读建议：建议结合文中提供的网盘资源下载完整代码与数据，边运行代码边理解模型细节，重点关注需求响应建模与供电能力计算的实现逻辑，同时可扩展应用于其他优化场景。
Zero to JupyterHub with Kubernetes
03-27
### 部署 JupyterHub 到 Kubernetes 的指南 为了从零开始部署 JupyterHub 到 Kubernetes，可以遵循以下方法和工具组合来实现完整的配置过程。 #### 使用 Helm 和 Zero to JupyterHub 官方项目 官方推荐的方式是通过 **Zero to JupyterHub** 项目[^1]。这是一个专门为简化 JupyterHub 在 Kubernetes 上的安装而设计的开源解决方案。它提供了详细的文档以及预定义的 Helm Chart 来帮助用户快速上手。 以下是具体的关键点： - **Helm Chart**: 这是一个用于管理 Kubernetes 应用程序的标准包管理器。可以通过运行简单的命令完成复杂的资源配置。 ```bash helm repo add jupyterhub https://jupyterhub.github.io/helm-chart/ helm repo update ``` - **Configuring the Deployment**: 用户需要创建一个 YAML 文件来自定义环境设置，比如存储卷、镜像版本、资源限制等参数。例如，在 `config.yaml` 中指定节点选择器或者持久化存储选项。 ```yaml proxy: secretToken: "<generated-secret>" singleuser: image: name: "your-docker-repo/jupyter-singleuser" tag: "latest" storage: type: pvc dynamic: storageClass: standard ``` - **执行安装脚本**: 当所有的前置条件准备好之后，就可以启动实际的安装流程了。 ```bash helm install --name my-jupyterhub \ --namespace jhub \ -f config.yaml \ jupyterhub/jupyterhub ``` 此操作会依据所给定的配置文件自动构建整个集群架构并使其可用。 #### 关键组件解释 - **Proxy (Traefik/Nginx)**: 负责外部流量接入与内部服务路由匹配的任务。 - **Hub Service**: 主要负责协调多个用户的 Notebook Server 生命周期管理工作。 - **SingleUser Servers**: 每位登录者都会获得独立隔离的工作空间实例。 #### 故障排查技巧 如果遇到任何问题，则应该查看 Pod 日志以获取更多信息: ```bash kubectl logs <pod-name> -n jhub ``` 同时也可以利用 kubectl describe 命令进一步诊断状态异常的原因。 ---
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