老兵(11)

文章讲述了作者使用百度文心一格进行文案图像化尝试的体验,虽然初期效果不尽如人意,但与DALL-E的对比中,发现DALL-E在页面元素丰富度和适应性上表现较好,适合非专业用户使用。

        百度文心一格,大约是一年前上线并免费向用户开放的。其实也不是免费,而是“电量”比较好获得,白送的就16/每天,如果只是好奇玩玩的话也算够吧。

        当时就很开心,因为一直想着把一些文案图像化,做成漫画的形式,或者个人想要diy一些小游戏时候,美工就不用那么凑合了。

        不过使用经验说不上好,比如我一直想整明白,基督山伯爵应该是一个怎样的形象?哪个电影的选角更接地气?然后直接摘抄译文里面的句子,画出来几次都不满意。人物形象单薄,背景不够丰富,修改多次提词也没有明显改观,反倒是直接用电影剧照做范本,做出来的更有气质一些,但是这跟依文生图的初衷就相去甚远了。

        这个例子里,当时生成的图没有在手头,以后补上。

        好在前两天发圈的图是有的(第一幅),而且跟dall-e同样的文字生成的做了对比(后面二幅) - 没有对比就没有伤害吧... ...

        当然,后者生成的顺拐了,但是总比手部残疾的加跟手指头要好,页面元素更丰富,和龙年节后硬件工程师返工的工作台这样的主题也更相宜。

        我个人对于现在的dall-e的生成表示点赞。没有用过midjourney,所以不发表评论,从看到的例子来说对于专业选手更适配,不过对于玩票或者白嫖党,dall-e足够了。

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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