什么是VAE？VAE，即变分自编码器（VariationalAutoencoder），是一种生成模型，它通过学习输入数据的潜在表示来重构输入数据。在StableDiffusion1.4或1.5模型中，通过VAE对模型进行部分更新，以提升模型渲染眼睛的能力。通过这种更新，模型在生成图像时能够更准确地捕捉和再现眼睛的细节，从

目录概述1硬件介绍1.1 ST7796-LCD1.2MCUIO与LCDPIN对应关系1.3 MCUIO与Touch PIN对应关系2FT6336的寄存器2.1FT6336寄存器列表2.2寄存器功能介绍 3STM32Cube控制配置I2C3.1 软硬件版本信息3.2 I2C参数配置3.3 使用STM32Cube产生工程4HAL库函数

读前感：第四节课也进行了简单的微调，但最终微调出来个傻子，这次再试试，看看如何进行改善。实际的应用场景中使用微调的应该不会特别多，毕竟开源大模型并不是小公司可以玩得起的。对于小公司，真正的微调有哪些场景呢？欢迎大家讨论。读后感：本节课是整个训练营的最后一份笔记。希望

STM32G0x0系列全中文参考手册，中英文双语对照阅读。适用于：STM32G030、STM32G050、STM32G070、STM32G0B0内容、格式对照官方原文，含标签导航及目录跳转。全文GPT机翻，除人工翻译外，相对更加贴合原文原意，双语版防止翻译错误方便对照。全文：989页，约50万字。*******下有更多展示

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本文分享自华为云社区《FT-FMEA融合混沌演练，零售运营系统韧性架构在线验证实践》，作者：《华为云确定性运维案例集（第2期）》聂刚。一、业务背景某零售企业营业范围覆盖20+个省份、数百个城市，为千家万户的生活提供服务，深受大众青睐。近年来，面对新零售和业务规模的不断扩大，该企业致力于

前言之前就有考虑过想要研究下RediSearch，号称高性能全文索引的功能，这几天闲来无事调研了一番。RediSearch介绍RediSearch是RedisLabs提供的一款强大且高效的搜索和全文索引引擎。它是一个基于Redis的模块，允许用户在Redis数据库中进行复杂的搜索和全文检索操作，而无需将

文件IO笔试题作业：设计程序，获取当前系统时间，把时间转换为特定格式”yy年mm月dd日星期xtt:mm:ss”，并每隔1s写入到本地磁盘中一个叫做log.txt的文本中，如果文本不存在则创建。代码：/******************************************************************************************

方式一：源码编译安装（未成功）能找到的文档基本都是这一套，但是编译过程中会遇到各种坑，make版本，其他依赖问题，尝试解决无果。#--recursive选项递归下载子模块依赖gitclone--recursivehttps://github.com/RediSearch/RediSearch.gitmakesetupmakebuild#在redis.conf最后

随便记点防止期末烂掉语法分析直接左递归的消除实际就是左递归转右递归法1：直接替换\[A\rightarrowA\alpha|\beta\Rightarrow\begin{cases}A\rightarrow\betaA',\\A'\rightarrow\alphaA'|\epsilon\end{cases}\]法2：矩阵法前置知识：\[I=\begin{pmatrix}\epsilo

显示几行文字:从左显示：先描边再算出边框。居中显示：先算出边框，再确定坐标描画。从左显示​​第一行数据的起始位置是从(0,24)开始的。​要知道第二行数据从哪里开始，我们得知道画出来的矢量字体的边框是多少：​​​​这个数据是笛卡尔坐标。​​​​测试：​​#include

矢量字体文件的优点，不会变形，放大放小都会不模糊。​​矢量字体文件的实现方式：取若干条闭合曲线的关键点使用贝塞尔曲线连接关键点填充内部空间Freetype的函数说明​​​FT_Init_FreeType​初始化​FT_New_Face​加载字体文件​FT_Set_Char_Size​设置字体大小​

显示几行文字:从左显示：先描边再算出边框。居中显示：先算出边框，再确定坐标描画。从左显示​​第一行数据的起始位置是从(0,24)开始的。​要知道第二行数据从哪里开始，我们得知道画出来的矢量字体的边框是多少：​​​​这个数据是笛卡尔坐标。​​​​测试：​​#include

FreeType是一款免费用于渲染字体的开源库。在使用该类库时，最好先过一遍官方文档，其中FreeTypeGlyphConventions部分的文章必读。编译我们可以进入下载界面，点击任意一个地址下载源码。这里笔者使用的是2.13.2版本，解压后会获得一个freetype-2.13.2文件夹。进入目录freetype-2.

1根据长度初始化,单点更新，区间查询。可以查询区间和（输入为位置+数值），可以查询区间内频次（输入为数值+频次1）。2根据输入数据线性初始化。3根据输入数据频次线性初始化，区间更新，单点查询。根据差分后的数组求前缀和（单点查询）。classFenwickTree{public:FenwickTree(

classFenwickTree{public:FenwickTree(intsz):sz_(sz){ft_.resize(sz_);}FenwickTree(vector<longlong>&f){sz_=int(f.size());ft_.assign(sz_,0);for(inti=1;i<sz_;++i){ft

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VAE有什么作用？简而言之，它改进了生成的图像。VAE针对图像的某些方面进行训练，并且我们的UI(vae-ft-mse-840000-ema-pruned)中捆绑的默认VAE改善了生成图像中的眼睛。StableDiffusionUI安装并开始使用vae-ft-mse-840000-ema-pruned适用于所有Stable扩散模型的VAE文

原文：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2212.10559概述这篇论文提出了一种新的方法，利用大型预训练语言模型展示了惊人的上下文学习能力。通过少量的示范输入-标签对，它们可以在没有参数更新的情况下预测未见输入的标签。尽管在性能上取得了巨大成功，但其工作机制仍然是一个开放

kl-f8-VAELatentDiffusionModels包含很多Kl8/4...的VAE，这些VAE可以使用自己的数据集进行预训练：所用损失函数： L1+LPIPS网址：GitHub-CompVis/latent-diffusion:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModelsf8-ft-EMA、f8-ft-MSE没有发现训练代

这里分享同济大学HaofenWang的关于检索增强生成的报告：《Retrieval-AugmentedGeneration(RAG):Paradigms,Technologies,andTrends》，RAG范式、技术和趋势。RAG概述为什么会有RAG,主要是缘于LLM的一些不足：幻觉过时的信息参数化知识效率低缺乏专业领域的深入知识

本人研一小白一枚，老师给定的研究方向为行人重识别的方向，最近在知乎上面看到了郑哲东大佬以及他们悉尼科技大学小组曾经写的知乎帖子https://zhuanlan.zhihu.com/p/50387521，随手也附上他们的GitHub项目链接https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch/tree/master/

我们先枚举所有子矩阵，验证其在不考虑重叠的情况下是否为PCL矩阵（dfs求一遍联通块即可）。然后将所有满足条件的矩阵存下来，最后朴素判断每个矩阵是否被其他矩阵包括，若没有矩阵包括它，则其对于答案的贡献为\(1\)，累加所有贡献即为最终结果。时间复杂度是\(O(n^6)\)的。思路很简

接口如下： 图片的传参方式有两种，一种是传图片的base64，一种是图片url： 我打算免费版使用base64，如果付费用户支持永久存储历史的图片记录（图片存储到腾讯云对象存储中）。前端框架我用的uview，所以我在页面简单使用了uview的上传组件，拿到图片本地路径后再转成base64，腾讯云的api

前言基于python3flet库实现了证书信息的提取，留作自用，如有错误欢迎指正。正文程序架构：主程序main.py证书解析程序certHandle.py运行pythonmain.pymain.py#-*-coding:utf-8-*-importbase64importtracebackimportjsonimportfletasftfromcertHandleimp