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OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
一年前写了一篇关于Anaconda的介绍，在里面大力推荐大家使用Jupyter写一些日常的代码。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25198543 大家都知道Jupyter是一个Web应用，因而如果有服务器的小伙伴是可以将Jupyter部署在服务器端并远程访问的，这样就拥有了自己私人的一个科学计算环境（也带有一定云存储的功能）。 刚好这次遇到腾讯云360元撸6年1核1G1M服务器的活动，于是再写一下如何在腾讯云的服务器上配置Jupyter的远程访问。 首先是腾讯云的活动。限新用户，
b. 申请网址：https://cloud.tencent.com/apply/p/1eue03bddc1，并填写相应内容；
注意这一步中安装的 cuda toolkit 和 cudnn 版本必须要与上面安装的显卡驱动版本一致。
今天分享一下使用DragGan的过程和感受。Drag Your GAN: 基于点的交互式操作生成图像的方式。https://github.com/Zeqiang-Lai/DragGAN 这是一个非官方实现。
个人建议如果是不怎么熟悉linux相关环境的小白想要快速上手深度学习的开发，可以先试用Windows Server系统，理由是会更偏向于平时使用的Windows系统。
本文主要是介绍在腾讯云CVM的中国大陆地区服务器中搭建stable-diffusion-webui（https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui）环境。为什么在中国大陆地区服务器需要另外一份教程了，就是【慢】。各种依赖，下载太慢了。
在现代技术的世界中，人工智能（AI）正迅速演化，并对每个技术人的生活产生深远的影响。
Auto-GPT 是一款开源的 Python 应用程序，由 Significant Gravitas 于 2023 年 3 月 30 日发布至 GitHub。它基于 GPT-4 语言模型，并展示了人工智能的巨大潜力。通过链接 LLM“思维”，该程序允许 AI 在没有详尽提示的情况下自主行动，实现用户设定的目标。这种全新的“AI 智能体”概念意味着用户不再需要一步步引导和提供操作指令，而是可以简单地制定总体目标，然后让 Auto-GPT 逐步采取行动以实现目标。作为 GPT-4 完全自主运行的首批示例之一，Auto-GPT 推动了人工智能技术的可能性边界，也为未来的发展奠定了坚实的基础。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/use-conda-in-anaconda/
大家好，关于学Python为什么需要一台自己的服务器来跑程序在之前我们就讲过，对于我来说大多是就是用来
最近因课程需求, 要用ViT模型完成一个简单的图像分类任务, 然而本地GPU资源匮乏, 效率极低。腾讯云提供的云GPU服务器性能强大, 费用合理, 所以笔者试用腾讯云GPU云服务器完成了ViT模型的离线训练, 并记录了试用过程, 以供参考。
Anaconda是专为数据科学和机器学习工作流程而设计的，是一个开源包管理器，环境管理器，以及负责Python和R编程语言的分发。
很多小伙伴手头有生信数据分析，但苦于没有服务器，没法完成自己需要的数据分析，特别是处于学习阶段的同学。这里，向大家推荐一下使用腾讯云CVM服务器，按量计费进行数据分析。一般认为，除了公司，普通人难以负担高性能的服务器价格。但是现在无处不在的云服务，让我们可以享受随开随用的便利，在使用时间短的情况下，可以节约成本和时间，特别是如果有些数据库的文件在国外的情况下，由于出境带宽有限，使用一台物理位置在香港的腾讯云服务器可以节约大量的数据下载和软件安装步署时间，更加专注于数据分析。下面我以自己的qiime2分析微生物16S数据分析经历，介绍一下相关使用经验。
本人非专业开发者，之前也没用过云服务器，所以在实践过程会遇到一些新手才会有的困惑。简单分享一下，给同样困惑的朋友一点借鉴，大神可以略过，谢谢！
Anaconda专为数据科学和机器学习工作流程而设计，是一个开源包管理器，环境管理器，以及Python和R编程语言的分发。它通常用于大规模数据处理，科学计算和预测分析。
最近在研究多张照片转3D模型想过的技术。NeRF是目前最主流的方式之一。本文主要在腾讯云CVM云服务器上实操Nerfstudio的安装及example运行。过程中遇到了很多坑，希望本篇文章能帮助大家不再遇到相关的安装、配置、运维的坑，顺利在应用层上纵横驰骋。
来自于我之前的博客：https://blog.csdn.net/iamoldpan/article/details/78562500
本人使用的是腾讯云提供的GPU计算型服务器GN8，安装系统为Ubuntu18.04，下面简单介绍下如何进行深度学习环境的搭建以及Ubuntu图形界面的安装。
项目地址GitHub - junxiaosong/AlphaZero_Gomoku：Gomoku的AlphaZero算法的实现（也称为Gobang或Five in a Row）
注意，本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
开源项目地址：alembics/disco-diffusion (github.com)
腾讯云GPU服务购买地址：https://cloud.tencent.com/product/gpu ，选择安装系统时推荐安装市场镜像里的公共镜像，里面有已经安装好的 CUDA 驱动， 推荐选择 ”CentOS 7.6 NVIDIA GPU基础镜像（预装驱动和CUDA 10.2）“ 这个镜像，因为安装使用 PaddlePaddle 需要 显卡驱动 10.1 及以上。另外服务器需要一个完整的显卡，不能是共享的显卡，因为系统会识别不到。
CompVis/stable-diffusion 是一个开源项目，它实现了一种基于稳定扩散（Stable Diffusion）的生成对抗网络（GAN）训练方法。这个项目旨在提高 GAN 训练的稳定性和生成图像的质量。项目地址：https://github.com/CompVis/stable-diffusion
安装anaconda，官网下载地址：https://www.continuum.io/downloads/； 我安装的是Python 3.6 version，提示：官网直接下载速度很慢，复制下载链接用迅雷下载很快。 一步一步傻瓜式安装完毕anaconda； Python Extension Packages for Windows下载对应版本，我的是64位，python3.6，下载文件名为：xgboost-0.6-cp36-cp36m-win_amd64.whl，放在D盘桌面上； 打开命令提示符，输入命
Anaconda是一个开源包管理器，环境管理器，以及Python和R编程语言的发行版。它专为数据科学和机器学习工作流程而设计，通常用于大规模数据处理，科学计算和预测分析。
平台： win10（版本1709） CPU：i5-7400 显卡：1060 6G 内容：8G
腾讯云比阿里云的GPU服务器更多一些，在阿里云上有时会出现没有GPU服务器或者售罄。
背景：前段时间帮学长跑实验，在电脑上挂着得跑15个小时左右。白天跑，半夜跑，跑了5、6次，一次因为电脑死机，一次因为PyCharm闪退。跑了那么久全白费，想想就气。而且在本地跑实验十分占用CPU等资源，耗电又有风险。想着自己还有个服务器，这2天就捣鼓了下怎么在服务器上跑实验。总结下步骤，避免大家采坑。
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本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/use-conda-python/
Xshell学生和家用是免费的, 下载地址http://www.netsarang.com/download/free_license.html
conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包的版本（这里的常用不代表你常用 微笑.jpg），miniconda则是精简版，需要啥装啥，所以推荐使用miniconda。
说干就干，从 WebStack 的开源项目开始，断断续续的折腾了好些天，终于把轮子造起来了。
Discuz!全称：Crossday Discuz! Board，是一套免费使用的社区论坛软件系统，由北京康盛新创科技有限责任公司推出，目前最新版本是Discuz! X3.4。自面世以来，Discuz!已拥有18年以上的应用历史和数百万网站用户案例，是全球成熟度最高、覆盖率最大的论坛软件系统之一。用户可以在不需要任何编程的基础上，通过简单的设置和安装，在互联网上搭建起具备完善功能、很强负载能力和可高度定制的论坛服务。Discuz!的基础架构采用世界上最流行的web编程组合PHP+MySQL实现，是一个经过完善设计，适用于各种服务器环境的高效论坛系统解决方案，无论在稳定性、负载能力、安全保障等方面都居于国内外同类产品领先地位。
以鄙人在GitHub上的辣鸡代码为例, 其他Scrapy的项目操作类似, 本文同样适用于不使用云服务器的情形(排除掉前期准备部分即可).
南加州大学华人博士提出的新模型NeROIC，可以从图像创建 3D 模型，这引领着图形学领域的创新浪潮。这项前沿技术能够将普通照片转化为高度逼真的3D模型，为我们带来了突破性的创作和设计可能性。在深度学习的推动下，NeROIC以其卓越的易用性和卓越的真实感，为图形学领域开启了新的篇章。
PyMol是一个类似于VMD的分子可视化工具，也是在PyQt的基础上开发的。但是由于其商业化运营，软件分为了教育版、开源版和商业版三个版本。其中教育版会有水印，商业版要收费，但是官方不提供开源版本的安装方法。按照参考链接1的内容，可以在Windows系统上面安装一个开源版本的PyMol，但是该发行版只有Windows平台的编译包。所以如果需要在Linux上安装PyMol，就只能在Github上面下载源码进行编译构建。
下载地址：https://cn.download.nvidia.com/tesla/511.65/511.65-data-center-tesla-desktop-win10-win11-64bit-dch-international.exe
如何安装配置anaconda与Pycharm？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
最近莫名其妙地想学习一下Python，想着利用业余时间学习一下机器学习（或许仅仅是脑子一热吧）。借着研究生期间对于PyCharm安装的印象，在自己的电脑上重新又安装了一遍。利用周末的一点时间，将安装与首次使用流程做个简单总结。
最近(2019-05-08 )很多人反映conda镜像挂掉的问题，所以我有必要给粉丝测试一下：
Jupyter Notebook是一个交互式增强型shell，可以在Web浏览器中运行。Notebook在数据科学家中很受欢迎，支持图形的在线渲染，导出为各种格式，以及用于数学符号的LaTeX。本指南旨在在Linode上配置一个公共Jupyter Notebook服务器，该服务器将使用Apache作为反向代理，便于远程访问您的计算需求。
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。当你尝试pip install xxx时出现各种意外和依赖问题，那么conda就是一方良药。可以让你轻松的安装各种库并处理各种依赖问题。
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