前言最近总有同学找我，想玩想学[AI绘画]，但是无奈自己的电脑配置太低，玩不了AI绘画，非常难过。但是升级电脑低端的显卡不想要，好的配置又觉得太贵买不起。于是找到我，说：救救孩子吧，孩子也想玩AI绘画。我：上次不是教了用那个什么rightbrain.art在线网站画画吗？同学：那个网站好是好

1Colab是什么GoogleColab是谷歌提供的免费Jupyter笔记本环境，不需要什么设置与环境配置就可以使用，完全在云端运行。不影响本地的使用。GoogleColab为研究者提供一定免费的GPU，可以编写和执行代码，所有这些都可通过浏览器免费使用。尽管GoogleColab提供了一定的免费资源，但资

当笔记本电脑出现蓝屏故障，并且怀疑硬盘已损坏需要恢复数据时，可以参考以下步骤和建议：一、初步处理断开电源：在尝试任何数据恢复操作之前，首先要断开笔记本电脑的电源，以避免进一步的数据损坏或丢失。评估蓝屏原因：蓝屏可能是由驱动程序错误、系统文件损坏、硬件故障等多种原因引起的

Colab使用经验：https://blog.csdn.net/qq_51302564/article/details/115605994limu的colab文件的第一句统统改成!pipinstalld2l==0.16，加了版本号之后装起来嘎嘎快查看colab的显卡使用情况：!/opt/bin/nvidia-sminvidia-smi系列命令：https://blog.csdn.net/lian740930980/article/

购买ColabPro需要Master或Visa卡默认连续包月，只购买一个月需要在“设置-ColabPro-管理订阅”退订，使用时间不受退订时间影响，按照最后一次付款时间算淘宝有代订店铺，参见https://blog.csdn.net/qq_51302564/article/details/115605994使用体验显卡情况L4和A100相差不大运

加载云端硬盘需要在左上角点击这个文件图标；fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount("/content/drive")#挂载云端硬盘importospath="/content/drive/MyDrive/TextClassificationCustom"os.chdir(path)#以路径path作为当前工作目录os.listdir(path)curre

!pipinstallscikit-imagefromskimageimportio,img_as_floatfromskimage.metricsimportstructural_similarityasssimimportmatplotlib.pyplotasplt#加载图像img1=io.imread('adjusted_img1.jpg',as_gray=False)img2=io.imread('adjust

!gitclonehttps://github.com/facebookresearch/dino.git!pipinstalltimmimporttorchimporttimmfromPILimportImagefromtorchvisionimporttransforms#加载模型model=torch.hub.load('facebookresearch/dino:main','dino_vits8')mo

如果两张图片不一样大，预处理：!pipinstallPillowfromPILimportImage#打开图像img1=Image.open('img1.jpg')img2=Image.open('img2.jpg')#调整图像大小，统一为img1的大小img2=img2.resize(img1.size,Image.ANTIALIAS)#确保图像都是RGBifimg1.mode!='

!pipinstalltorchtorchvisionftfyregex!pipinstallgit+https://github.com/openai/CLIP.gitimporttorchimportclipfromPILimportImagefromioimportBytesIOimportrequests#加载模型device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"

1.WindowsChatTTSUI:https://github.com/jianchang512/ChatTTS-ui/releases/tag/v0.85v0.85完整包下载(2.7G含模型)百度网盘下载： https://pan.baidu.com/s/1RntYLT6UNd8_ew2osy8d1A?pwd=by14123网盘下载：https://www.123pan.com/s/03Sxjv-oEyB3.htmlhuggingfacelink: h

在GoogleColab上运行NeRF算法。一、运行官方数据集直接跟着NeRF(NeuralRadianceFields)tutorialusinggooglecolab这个视频操作即可，顺便验证一下CoLab作为以后深度学习环境的可行性。二、训练自己的数据博主是以SilicaGGO，他自己拍摄的二次元玩偶。工程链接：k

 一、运行官方数据集直接跟着NeRF(NeuralRadianceFields)tutorialusinggooglecolab这个视频操作即可，顺便验证一下CoLab作为以后深度学习环境的可行性。二、训练自己的数据博主是以SilicaGGO，他自己拍摄的二次元玩偶。工程链接：kewa123/nerf_pl作者建议的拍摄方

使用LLaMAFactory微调Llama-3中文对话模型项目主页: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory这个过程超级简单，半个多小时在T4上就能跑完。完全可以替换成自己的数据，支持中文数据。安装LLaMAFactory依赖 1%cd/content/2%rm-rfLLaMA-Factory3!gitclo

GoogleColaboratory（Colab）是一个由Google提供的云端Jupyter编程笔记本，直接通过浏览器即可进行Python编程。Colab充分利用谷歌的闲置云计算资源，为公众提供免费的的在线编程服务，以及免费的GPU资源，虽然在使用方面有一定的规则限制，但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。访

Google开源了新的大模型Gemma，Gemma是一系列轻量级、最先进的开放式模型，采用与创建Gemini模型相同的研究和技术而构建。Gemma由GoogleDeepMind和Google的其他团队开发，其灵感来自Gemini，其名称反映了拉丁语_gemma_，意思是“宝石”。除了模型权重之外，我们还发布了工具来支持开

导入drive资源fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/drive')也可以在文件夹附近点按钮导入导入后，手动切换到工作目录，ipynb代码里一些from等就可以用了。!%区别fromhereThedifferenceisthis:Whenyourunacommandwith!,itdirectlyexecutes

我们在前面的文章介绍了研究人员推出了一种挑战Transformer的新架构Mamba他们的研究表明，Mamba是一种状态空间模型(SSM)，在不同的模式(如语言、音频和时间序列)中表现出卓越的性能。为了说明这一点，研究人员使用Mamba-3B模型进行了语言建模实验。该模型超越了基于相同大小的Transfor

换电脑日记。首先我想换一台笔记本。发现自己机子跑不动模型。于是打算换一个。因为想跑模型，所以需要gpu。捎带脚发现cuda得另外装以及tensorflow比torch拉这个事情。但是我真的很喜欢model.fit()。网上的说法是使用cuda需要独立显卡，看了一眼huaweimate14发现这

 一、Colab端1.新建脚本install_colab_ssh.sh，添加如下内容：pipinstallcolab_ssh--upgrade*直接在colab的notebook的cell中执行会报警：接着新建一个cell并执行脚本，安装colab_ssh!bashpath/to/install_colab_ssh.sh2.新建一个cell并执行下列代码fromcolab_ssh

#1.显示<PIL.Image.Imageimagemode=RGBsize=512x512at0x7A12021134C0>图片并保存得到一个<PIL.Image.Imageimagemode=RGBsize=512x512at0x7A12021134C0>的Image对象importmatplotlib.pyplotaspltplt.imshow(image)plt.show()image.save("./duck.png

GoogleColab，全称Colaboratory，是GoogleResearch团队开发的一款产品。在Colab中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意Python代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上来说，Colab是一种托管式Jupyter笔记本服务。用户无需设置，就可以直接使用，同时还能获得

无法进入目录importospath="/content/TaBERT/"os.chdir(path)print(os.getcwd())无法执行conda!pipinstall-qcondacolabimportcondacolabcondacolab.install()

简介Facefusion对自己的介绍为Nextgenerationfaceswapperandenhancer.部署部署的方案有很多简单介绍一下如何使用Google的Colab免费部署体验截止到2023年11月Colab仍然是免费使用官网对Colab使用的页面直达Colab界面如下图所示点击安装点击之后会安装一些依赖