摘要： 微调：好像是用新数据训练旧模型的管道。 微调的参数有： 图形大小：image_size 数据批次：batch_size 为减轻显卡压力，将数据批次再切分为2（n)倍，num_epochs 相对应的，权重更新频率也乘2（n)倍，grad_accumulation_steps 总感觉对模型影响不大捏？ 阅读全文

摘要： 今天我们一起学习如何对模型微调和引导。 微调，用原模型，跑新数据，得到新输出。 引导，引导生成过程，改变输出结果。 作者之前用过sd模型，不同的采样方法在不同的采样步数下有不同的效果。首先采样步数并非越高越好或越低越好，有一个最佳使用区间，其次，不同采样方法有自己不同的最佳采样步数区间。 一般而言3 阅读全文

摘要： 如果想学diffusion，又没有买纸质书咋办捏？ datawhale为我们提供了大佬的中文笔记！ 学习来源： https://relph1119.github.io/my-team-learning/#/diffusion_models_learning51/ch03/ch03 甚至比看githu 阅读全文

摘要： 今日学习来源【纯干货】提示工程（Prompt Engineering）- AI编程新范式_哔哩哔哩_bilibili 抄一下评论区的课代表： - 0:00 📚共识扩散模型学习活动- 6:57 🛠️大圆模型和提示工程- 13:53 💬语言模型和大语言模型- 20:49 🔬GBT3.5和深度学习 阅读全文

摘要： 今日的cf题解，与总结，又因为本地的程序总被删掉，所以把调试过程也加上，作为日后回顾。 无趣的刷题才是日常，本文遵循的方法论在这篇文章中。https://www.cnblogs.com/cosmowind/p/15982590.html A 1、概括题面：在坐标轴上，机器人初始位置为(0,0)，输入 阅读全文

摘要： 1、数组太小，下标超界。 int k=100,a[10]; cout<<a[k]; 更正：int a[1000]; 2、递归过多，爆栈空间。 int digui(int t){ return digui(t+1); } 更正： int digui(int t){ if(t>10)return t; 阅读全文

摘要： https://codeforces.ml/contest/1493/problem/D 《题目来源》 题目特征： 2e5个位点，2e5以内的数字，2e5的操作并询问。 特点： 2e5以内的数字：数字的质因数情况能够预处理 这题我不是很懂，非常不懂。 cf上面的题解看不懂，对着标称学习吧。 http 阅读全文

摘要： 题目：https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/1111914599412858885 类别：模拟题/字符串处理 思路：离线处理。 关键函数：isalnum(); s.erase(i,3); s.insert(i,"you" 阅读全文

摘要： 题目链接：https://acm.ecnu.edu.cn/contest/354/problem/A/ 原做法：树上倍增+lca，可能生成树的时候复杂度太高，用的是类似并查集的合并方式。 oj上的大佬：https://acm.ecnu.edu.cn/contest/354/submission/22 阅读全文

摘要： 本人初学python，查了挺多奇怪的资料，还解决不了自己的问题。作此首篇，一来作为走入相似处境的“后浪”的参考，二来记录一下自己的学习过程，三来希望能得到专业的解答。 首先是pyinstaller的问题。 正常的安装方式是： 在windows里输入cmd，打开黑箱。输入pip install pyi 阅读全文