如果你想为图像添加文字水印，这个技巧你必须掌握。在面对批量图片添加水印的需求时，下面这个程序，只要稍加改动，就可以实现。 ? 结果展示： ?
概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算 MATLAB统计工具箱中有这样一系列函数，函数名以pdf三个字符结尾的函数用来计算常见连续分布的密度函数值或离散分布的概率函数值，函数名以cdf三个字符结尾的函数用来计算常见分布的分布函数值...，函数名以inv三个字符结尾的函数用来计算常见分布的逆概率分布函数值，函数名以rnd三个字符结尾的函数用来生成常见分布的随机数，函数名以fit三个字符结尾的函数用来求常见分布的参数的最大似然估计和置信区间...0.05分位数u0.05； (2) 自由度为50的t分布的上侧0.05分位数t0.05(50)； (3) 自由度为8的2χ分布的上侧0.025分位数χ方0.025(8)； (4) 第一自由度为7，第二自由度为...13的F分布的上侧0.01分位数F0.01(7, 13)； (5) 第一自由度为13，第二自由度为7的F分布的上侧0.99分位数F0.99(13, 7). >> u=norminv(1-0.005,0,1...random 指定分布 【例】调用normrnd函数生成1000×3的正态分布随机数矩阵，其中均值为75，标准差为8 ，并作出各列的频数直方图 % 调用normrnd函数生成1000行3列的随机数矩阵
在智能手机上阅读内容正在变得越来越流行。每一部手机都有它自己的电子书阅读器。可能你不知道，在 Fedora 创建你自己的电子书文件是非常容易的。
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH...中使用PySpark分布式运行GridSearch算法》，本篇文章Fayson主要介绍如何在CDSW上向CDH集群推送Gridsearch算法进行分布式计算。...注意：这里需要在集群的所有节点安装，GridSearch算法分布式计算时会调用当前节点scikit-learn依赖。...注意：如果你的spark作业以cluster模式提交则必须确保所有节点安装了spark-sklearn依赖包，如果以client模式提交则只需在提交的节点上安装spark-learn依赖包即可。...3.在CDSW上运行pyspark代码代码同样也需要安装scikit-learn和spark-sklearn依赖包。
无条件GAN的图像生成 最近在使用GAN的无监督医学图像生成领域中出现了大量工作，这可以解决诸如数据稀缺和类不平衡之类的问题（Frid-Adar，2018），并有助于了解数据分布的性质及其潜在结构。...在后续工作中，Costa (2017b）进一步介绍了一种对抗性自动编码器（AAE），它经过训练可将血管树vessel tree图像压缩为多元正态分布，并可以连续重建它们。...所得模型通过从多元正态分布中采样来合成任意高分辨率vessel tree图像。合成的vessel tree图像又可以输入到图像到图像的转换模型中，从而形成用于高分辨率视网膜图像合成的端到端框架。 ?...作者强调添加标签label图会带来全局更真实的合成效果，并在合成数据上训练的肿瘤检测模型验证了他们的合成PET图像，获得了与在真实数据上训练的模型媲美的结果。...如论文《Freehand Ultrasound Image Simulation with Spatially-Conditioned Generative Adversarial Networks》、
通用唯一标识符 UUID（通用唯一标识符，也称为 GUID—全局唯一标识符）是一个 128 位值，可以由一台计算机独立生成（即无需与其他计算机通信），并且有极高的概率具备唯一性。...以下是 RFC 4122 定义的 UUID 第 4 版的示例： UUID 最初是为分布式计算设计的，它是网络计算系统（NCS）的一部分，迄今已用在了很多实用场景中。...请注意，在用户设备上生成 UUID 时才会出现这个问题，但服务器上则不会，例如 MySQL 就使用了 UUID v1。...请记住，从理论上讲，每天生成十亿个 UUID，则“每 700 万年才会发生一次”这种事件。...生成剩余 8％请求的浏览器 User-Agent 图像如下所示： EvoPdf、WnvPdf 和 HiQPdf 是.NET 的 HTML 到 PDF 转换库，很可能它们在爬取带有我们脚本的页面时多次重复使用了相同的标识符
作者 l 会点代码的大叔（CodeDaShu） 在分布式系统中，有一些场景需要使用全局唯一 ID ，可以和业务场景有关，比如支付流水号，也可以和业务场景无关，比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID，或者用作事务版本号...、分布式链路追踪等等，好的全局唯一 ID 需要具备这些特点： 全局唯一：这是最基本的要求，不能重复； 递增：有些特殊场景是必须递增的，比如事务版本号，后面生成的 ID 一定要大于前面的 ID ；有些场景递增比不递增要好...那么分布式场景下有哪些生成唯一 ID 的方案呢？...03 UUID 这个是分布式架构中，生成唯一标识码最常用的算法。...Version 4：随机 UUID，根据随机数或伪随机数生成 UUID；有一定概率重复。
简介：C语言的编译器在运行代码的时候会生成一个exe文件，visual studio将这个exe文件拷贝过去并不能运行,为此本文将介绍一下如何将生成的exe文件在其他电脑上运行。...第一步：打开项目属性 第二步：修改代码生成 然后生成的exe文件就可以被其他电脑访问了。
作者：郭奥门 爱可生 DBLE 研发成员，负责分布式数据库中间件的新功能开发，回答社区/客户/内部提出的一般性问题。...最近也是有很多社区小伙伴在鲲鹏的服务器上安装dble时遇到了一些问题，这里总结了一下安装步骤。...步骤 DBLE 的 GitHub 文档《0.3 快速开始》是基于 x86 处理器的服务器的安装教程，在基于 ARM 处理器的服务器上安装 DBLE 时可能会报以下错误： [root@huawei bin...启动 DBLE 查看 wrapper.log，如出现类似以下的日志表示 DBLE 启动成功。...连接验证 查看 user.xml 文件中的 shardingUser 用户，并使用 mysql 客户端建立连接，如出现以下情况表示连接建立成功。
这个指南将会向你展示如何在 macOS Sierra (10.12) 和 High Sierra (10.13) 上生成和保护 SSH keys。SSH keys 允许不需要密码就登录你的服务器。...想要更安全，你可以使用-b参数选择一个更大 key 大小，来生成 key，例如ssh-keygen -b 4096来创建一个 4096 位的 RSA 密钥。...二、生成 Key 想要生成一个 SSH key，你将需要打开终端应用，在『应用->工具->终端』。...o ==| +----[SHA256]-----+ 此时，你的 key 就被生成，并且被存储在 ~/.ssh/id_rsa。...想要让 key 在系统上可用，并且将密码存储在系统钥匙串访问应用中，我们将会需要完成一些额外的步骤。注意，这仅仅是因为你不想每次使用密钥的时候都被提示输入密码。
前言 本篇文章将介绍如何在本地Windows11电脑部署开源AI生图软件Fooocus，并结合Cpolar内网穿透工具轻松实现公网环境远程访问与使用。...而Fooocus 提出了对图像生成器设计的重新思考。...该软件是离线、开源和免费的，同时，类似于 Midjourney 等许多在线图像生成器，不需要手动调整，用户只需要专注于提示和图像，并且最低 GPU 内存要求为 4GB （Nvidia）。...，然后点击 Generate 按钮就可以生成图像了，另外 Fooocus 的程序在设计的时候，就已经进行了大量的内部优化，提前调整好的各项参数，在减少用户操作的同时，也保证生成的图像质量是最佳的。...生成好的图像会自动保存在根目录的 outputs 文件夹内。
对于图像相关的任务，传统上我们有基于变换的数据扩增方法，有谷歌式的暴力收集、有 Facebook 利用用户上传图像的标签，也有苹果的生成并微调。...但生成数据的方法也有严重的问题，那就是生成数据集和真实数据集的数据分布之间会有差异，这些差异限制了生成数据方法的效果。 ?...对生成数据集和真实数据集差异的探究目前也有不少成果，比如学习不同任务通用的图像特征、学习图像风格迁移等，这样可以让生成数据集中的图像看上去更像真实图像。...作者们接着用神经网络对数据集生成器进行参数化，使得它能够学会修改从场景内容分布概率中获得的场景结构图的属性，以便减小图像引擎输出的图像和目标数据集分布之间的差异。...实验表明，与人工设计的场景内容分布概率相比，他们提出的方法可以极大提高内容生成质量，可以在下游任务上定性以及定量地得到验证。更多具体细节可以参见论文原文。
生成器G、F可以生成与target domain相同分布的图像，然而这种图像可能已经失去了与原图的相似性，因此为了减少可能存在的映射函数的空间，需要加一个cycle的loss函数。 ?...在网络设计方面，生成器的结构采用当下比较流行的框架：包含2个stride-2 的卷积块, 几个residualblocks 和两个0.5-strided卷积完成上采样过程。...因此，文中采用的方法是将多domain的图像生成任务拆解成多步简单的生成模块叠加。...图11 实验结果图 3.Take-Home Message ---- 随着近年来GAN研究的日趋火热，GAN在各方面的应用也如井喷式爆发。...当然这离不开GAN算法自身的优越性，但GAN在训练上还需要大量的trick，且存在训练不稳定的弊端。
Text-to-Image Synthesis Ding等人（2021年）、Li等人和Geng等人（2024年）的文本到图像生成模型，由于与Song等人（2020年）、Ho等人（2020年）所示的去噪扩散概率模型显著的先进发展...在这些进展的基础上，高分辨率图像生成的领域出现了几种创新方法。...如4图所示，LLAVA生成的提示准确地识别了背景元素，如“棕榈树”和“蓝天”，并适当排除了全局提示中提到的目标，如“柯基犬”或“沙滩椅”。...具体步骤如下： 删除表示图像（如_image_）、文件格式（如_jpg_）和背景（如_background_）的无用词语 为了在不同尺度上产生一致的语义和结构，作者进行一个嘈杂的图像分解，以实现同时去噪...作者然后在2048^2的分辨率的图像生成上评估提出的N-grams微调策略的影响。
开发用于图像到图像转换的 CycleGAN 生成对抗性网络损失函数的温和介绍 如何从零开始开发 Wasserstein 生成对抗网络 如何在 Keras 中实现 GAN Hacks 来训练稳定模型 如何编写...机器学习的 Fbeta 测量的温和介绍 不平衡分类项目的分步框架 如何为乳腺癌患者存活建立概率模型 开发严重偏斜的类分布的直觉 不平衡分类为什么难？...简评詹森不等式 贝叶斯最优分类器的简单介绍 机器学习贝叶斯定理的温和介绍 如何在 Python 中从零开始开发朴素贝叶斯分类器 机器学习的连续概率分布 机器学习交叉熵的温和介绍 机器学习的离散概率分布...如何计算机器学习的 KL 散度 如何在 Python 中使用经验分布函数 期望最大化算法的温和介绍 如何开发联合概率、边缘概率和条件概率的直觉 如何通过工作实例开发概率的直觉 如何利用概率开发和评估朴素分类器策略...机器学习中不确定性的温和介绍 概率分布的简单介绍 如何在 Python 中从头实现贝叶斯优化 信息熵的温和介绍 机器学习最大似然估计的温和介绍 什么是概率？
然而，控制受限图像生成任务的采样过程，如修补，仍然具有挑战性，因为对这些约束进行精确条件的计算是棘手的。...然而，将无条件扩散模型引导到诸如图像修补等受限生成任务仍然具有挑战性，因为扩散模型在设计上不支持多种类型约束条件下后验样本分布的有效计算（Chung等，2022年）。...接下来，我们将重点放在图像修补任务上，以证明可计算概率模型可以引导扩散模型生成更一致且满足约束的样本。...具体来说，每个节点编码的分布被递归地定义为： 利用概率电路回答查询相当于在其DAG上递归地以后序（即前馈）或前序（即反向）计算某些函数。...6.1 TPM提供的引导分析 由于我们很大程度上是受到TPM生成与给定像素语义更匹配的图像的能力的激励，因此自然要检查TPM生成的信号如何在去噪过程中引导扩散模型。
数据生成模型以生成图像、声音、文字等数据为目标，生成的数据服从某种未知的概率分布。以图像生成为例，假设要生成狗，汉堡，风景等图像。算法输出向量，该向量由图像的所有像素拼接而成。...图1生成对抗网络生成的逼真图像 用概率分布变换生成数据 为了保证生成的样本具有随机性，生成算法通常都要借助于随机数。...即为目标概率分布的随机数，如图2所示。 ? 图2将正态分布随机数映射为圆环上的分布 复杂数据的生成同样可通过分布变换实现。...问题的关键是： 1.如何判断模型所生成的样本与真实的样本分布pr (x)一致。 2.如何在训练过程中迫使映射函数生成的样本逐步趋向于真实的样本分布。...对于图像，每个样本点是上千维（由图像所有像素拼接而成）的向量，生成模型的任务是刻画像素之间的依赖关系。如位置相近的像素有相似的颜色，它们被组织成各种物体。
更具体地说，讨论GANs如何利用图像/视频字幕方法来帮助描述图像，以及如何在想要的主题中使用图像到图像的转换框架来将图像转换为新的图像。作者阐明了GANs如何影响创建一个定制的世界。...他们同时训练两种模型：生成模型和判别模型。生成模型 捕获数据分布。而判别模型D估计样本来自于训练数据而不是 的概率(见图1)。...大多数生成模型都是通过调整参数来训练的，以最大限度地提高生成器网生成训练数据集的概率。判别器只是一个普通的神经网络分类器。...Makhzani等人提出了对抗自编码器(Adversarial Autoencoder, AAE)，它是一种概率自编码器，使用生成式对抗网络，通过将自动编码器的隐藏码向量的聚集后验与任意先验分布进行匹配...它将对象从一类(如狗)转换为另一类(如猫)，或将冬季景观转换为夏季景观。它将莫奈的许多画作翻译成可信的照片。此外，它在某种程度上改善了原始图像。
以下代码基于 PyTorch 框架，展示了如何在 CIFAR-10 数据集上实现知识蒸馏。代码中每一处关键部分都附有详细中文注释，方便读者理解每一步操作背后的逻辑与数学原理。...以一家大型科技企业为例，其在数据中心中训练出了一款基于深度学习的图像识别系统，准确率达到 99 % 以上。然而，由于该模型参数众多，部署到边缘设备上存在计算资源和存储空间上的限制。...接着，他们为每一张训练图像生成了经过温度调节的 soft label ，这些 soft label 记录了教师模型对各类别概率的详细分布信息。...实验表明，学生模型能够通过学习教师模型所传递的概率分布信息，有效弥补其模型容量较小的缺陷，从而在低功耗设备上实现高准确率的语音识别。...研究者试图回答的问题包括：在不同任务中，教师模型生成的概率分布中哪些信息对学生模型最为关键？如何设计最优的温度调节策略以最大化知识传递效果？
分布式预测的需要 大模型无法在单GPU上运行 需要模型并行解决方案 2. 模型并行化方法 张量并行 流水线并行 3....待完善地方 模型优化如KV缓存、量化 引入新的功能 这里是Hamid，我来自PyTorch合作伙伴工程部。我将跟随Mark的讨论，讲解如何在TorchServe上提供LLMs的分布式推理和其他功能。...一种是张量并行，你基本上在op内部（如矩阵乘法）上切割你的模型，从而并行化计算。这会引入一个通信，就像全归约一样，如果你有足够的工作负载，使用流水线并行计算会更快，但需要更高速的网络。...这样，你实际上可以使用延迟初始化。这里有一个额外的步骤，我们正在研究如何在这里去除检查点转换。 好的，谈论一下分布式推理和不同的模型并行化。...因此，流式API将帮助您获取每个令牌的生成，而无需等待整个序列的生成。您将逐个生成的令牌返回到客户端。因此，这是一个很好的功能可以实现和集成到友好的环境中。在这里，您可以看到我们定义了两个API。
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