ZERO to 100

最新推荐文章于 2025-02-02 23:49:04 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-02 23:49:04 发布 · 257 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#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 2822
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 2461
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 2539
​ 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。
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究”展开，重点探讨了将强化学习中的Q-Learning算法与传统PID控制相结合，用于提升自主水下机器人（AUV）控制系统性能的技术方案。文中介绍了AUV的动力学建模过程，设计了基于Q-Learning的自适应PID控制器，通过Matlab代码实现仿真验证，展示了该方法在轨迹跟踪、抗干扰能力和参数自整定方面的优势。研究强调了智能控制算法在复杂海洋环境中对提升AUV自主性和控制精度的重要意义。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的自动化、机器人、海洋工程等专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂系统的智能控制设计；②为PID控制器参数自整定问题提供基于强化学习的新解决方案；③作为智能控制与传统控制融合研究的教学案例与技术参考。; 阅读建议：读者应重点关注Q-Learning与PID结合的控制结构设计、奖励函数构建以及Matlab仿真实现细节，建议结合文中提供的代码进行实践复现，并尝试调整算法参数以深入理解其控制性能变化。
苏州市数据条例(1).pdf
11-26
苏州市数据条例(1)
1995-2023年全球经济自由度指数数据
11-26
1995-2023年全球经济自由度指数数据 1、时间：1995-2023年 2、来源：美国传统基金会 3、指标：Name、Index Year、Overall Score、Property Rights、Government Integrity、Judicial Effectiveness、Tax Burden、Government Spending、Fiscal Health、Business Freedom、Labor Freedom、Monetary Freedom、Trade Freedom、Investment Freedom、Financial Freedom（ 总体得分、财产权、政府廉政、司法效力、税负、ZF支出、财政健康、商业自由、劳动自由、货币自由、贸易自由、投资自由、财务自由） 4、范围：180个国家地区 5、指标说明：根据得分，所有国家和地区被分为如下5个等别：完全自由（80-100）、比较自由（70-79.9）、有限度自由（60-69.9）、比较压制（50-50.9）、压制（0-49.9）。 6、全球经济自由度指数（Index of Economic Freedom）是衡量国家或地区居民在经济活动中自由程度的综合性指标体系，其核心在于通过量化评估政府对经济的干预程度，反映市场运作的自由度与效率。经济自由度越高，市场机制越完善，资源配置效率越高，长期经济增长潜力越大。
基于51单片机的RFID门禁系统（刷卡+密码）资源下载
11-26
提供了一个基于51单片机的RFID门禁系统的完整资源文件，包括PCB图、原理图、论文以及源程序。该系统设计由单片机、RFID-RC522频射卡模块、LCD显示、灯控电路、蜂鸣器报警电路、存储模块和按键组成。系统支持通过密码和刷卡两种方式进行门禁控制，灯亮表示开门成功，蜂鸣器响表示开门失败。 资源内容 PCB图：包含系统的PCB设计图，方便用户进行硬件电路的制作和调试。 原理图：详细展示了系统的电路连接和模块布局，帮助用户理解系统的工作原理。 论文：提供了系统的详细设计思路、实现方法以及测试结果，适合学习和研究使用。 源程序：包含系统的全部源代码，用户可以根据需要进行修改和优化。 系统功能 刷卡开门：用户可以通过刷RFID卡进行门禁控制，系统会自动识别卡片并判断是否允许开门。 密码开门：用户可以通过输入预设密码进行门禁控制，系统会验证密码的正确性。 状态显示：系统通过LCD显示屏显示当前状态，如刷卡成功、密码错误等。 灯光提示：灯亮表示开门成功，灯灭表示开门失败或未操作。 蜂鸣器报警：当刷卡或密码输入错误时，蜂鸣器会发出报警声，提示用户操作失败。 适用人群 电子工程、自动化等相关专业的学生和研究人员。 对单片机和RFID技术感兴趣的爱好者。 需要开发类似门禁系统的工程师和开发者。
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。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值