01截取要生成的地块 02PS处理要生成的地块 03inkscape生成SVG 04Blender导入SVG减面后再生成建筑体块 05最终效果
如果参数的类型被声明为一个 Pydantic 模型，它将被解释为请求体。...请求体中嵌套多个参数 # 创建一个数据模型 # 使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。...multiple_param( citydeveloptarget:CityDevelopTarget ): return citydeveloptarget 这里CityDevelop嵌套了请求体中嵌套多个参数中的...City模型，CityDevelopTarget嵌套了CityDevelop模型，请求体如下： { "citydevelop": { "city": { "country":...City] ): return ListCity 如果需要请求体最外层是一个列表，直接在对应函数中声明类型即可ListCity:List[City] 如果是多个参数，目前想到的办法就是先声明一个模型类进行嵌套了
来源：DeepHub IMBA本文约1400字，建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。...在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。...但是DALLE2是收费的用户只有一些免费的额度，如果免费额度使用完毕就需要付费了，所以我决定寻找替代方案，并偶然发现了 Hugging Face 的一条新闻，他们发布了一个扩散模型的包diffusers...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明
1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版，2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度，但是由于其计算量很大而且没有开源，我们普通用户并没有办法使用，但是Stable Diffusion...需要占用的资源更少，这样我们也可以在自己的电脑中使用它生成高质量的图片。...在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明
你好，我是郭震 简介 Stable Diffusion 模型是一种生成式模型，可以从噪声中生成逼真的图像。它由 Google AI 研究人员于 2022 年提出，并迅速成为图像生成领域的热门模型。...扩散过程可以用一个Markov链来描述，将数据(如图像)从其原始分布逐渐转化为一个简单的噪声分布，例如高斯分布。 而反向过程则是从噪声分布生成真实数据的过程。...b) 生成模型: 一个条件生成模型(通常为U-Net结构的卷积网络)，学习从噪声数据和条件(如文本prompt) 中重建原始数据。...通过最大似然估计,可以让生成模型学会从任意噪声分布和条件输入中生成真实数据。 生成过程 a) 文本编码: 利用预训练语言模型(如CLIP)将文本prompt编码为向量表示。...b) 反向扩散: 从纯噪声图像出发，生成模型利用文本prompt编码向量作为条件，逐步去噪生成图像。这是一个由噪声到数据的反向马尔可夫链过程。
1 分类评测指标 图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务，从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别mnist，到后来更大一点的10分类的cifar10和100...4 图像生成评价指标 当我们要评估一个生成模型的性能的时候，有2个最重要的衡量指标。...(1) 确定性：生成模型生成的样本一定属于特定的类别，也就是真实的图像，而且必须要是所训练的图片集，不能用人脸图像训练得到了手写数字。...除此之外，还会考虑分辨率等，因此评价生成模型也需要从这几个方向着手。...不过Inception Score也有缺陷，因为它仅评估图像生成模型，没有评估生成的图像与原始训练图像之间的相似度，因此虽然鼓励模型学习了质量好，多样性好的图像，但是却不能保证是我们想要的图像。
最初从源创建集合（例如，通过从文件，kafka主题或从本地的内存集合中读取）。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）文件或标准输出（例如，命令行终端）。...字段表达式可以非常轻松地选择（嵌套）复合类型中的字段，例如Tuple和POJO类型。 我们有一个WC POJO，其中包含两个字段“word”和“count”。...可以在POJO和Tuples中选择嵌套字段 例如，“user.zip”指的是POJO的“zip”字段，其存储在POJO类型的“user”字段中。...Java API提供从Tuple0到Tuple25的类。 元组的每个字段都可以是包含更多元组的任意的Flink的类型，从而产生嵌套元组。...这方面的示例是从集合创建数据集的方法，例如 ExecutionEnvironment.fromCollection（） 可以在其中传递描述类型的参数。
但它已经经过专门训练，可以从文本描述生成图像，使用的是文本-图像对的数据集，而不是像GPT-3这样非常广泛的数据集。它可以使用自然语言从文字说明中创建图像，就像GPT-3创建网站和故事一样。 ?...DALL-E与GPT-3非常相似，它也是一个transformer语言模型，接收文本和图像作为输入，以多种形式输出最终转换后的图像。它可以编辑图像中特定对象的属性，正如你在这里看到的。...这里，我们把老鹰换成了狐狸，这就是生成的结果。 ? 当然，一个简单的标题就能产生无数似是而非的图像，如果你想到一幅“日出时坐在田野里的狐狸的彩画”，没人知道你脑子里想的是什么。...幸运的是，由于它非常类似于GPT-3，所以我们可以向输入文本添加细节，并生成更接近于我们预期的结果，就像您在这里看到的不同风格的绘画一样。 ?...它还可以使用彼此不相关的物体生成图像，比如制作一个逼真的牛油果椅子，或者生成原始的、看不见的插图，比如一个新的表情符号。 ? ? 简而言之，他们将DALL-E描述为一个简单的解码器转换器。
背景介绍 关于扩散模型，有越来越多的相关工作在研究这块，文中提到的方法就是基于这个模型展开的。我们的目标是使用神经网络类似 从某个分布 中采样。...通过直接从渲染构建点云，我们能够避免尝试直接从 3D 网格采样点时可能出现的各种问题，例如模型中包含的采样点或处理以不寻常文件格式存储的 3D 模型 。...然后我们直接通过扩散生成这些张量，从形状为 的随机噪声开始，并逐渐对其进行去噪。...从点云生成网格是一个经过充分研究的问题，有时甚至是一个难题。我们的模型生成的点云通常有裂缝、异常值或其他类型的噪声，使问题特别具有挑战性。...总结与展望 本文介绍了 Point E，一个用于从文本生成点云的方法，它首先生成合成视图，然后生成以这些视图为条件的彩色点云。
1.生成模型的派别：VAE 和 GAN 在最近几年，生成模型分为 VAE 和 GAN 两条路（其实还有一条值得继续的路是 PixelCNN/RNN，另外我可能还有个不一样的路子...）。...而 CGAN 是这样的： 也是有个 G（其实和之前的 VAE 的 G 类似，只是由于优化的目标不同，所以生成的图像的特点不同），目标是从 z 生成尽量真实的 x'，而且我们还再做了一个网络 D，用于判断...最后，我们还得真的保证生成的图像是属于 c 类别，所以还要加上 C。 所以 G 的 Loss 其实有三大部分： 对于从 x 生成的 z，G 应该更还原出接近 x 的 x' （像素上的接近）。...最后图片展示，看看目前的生成模型的发展，尤其是风格转移： 着重看一下画，右边的画都是根据左边的照片完全自动生成的，效果确实相当专业了： 然后是编码改变： 同样是风格转移： 风格转移，从手袋生成匹配的鞋设计...，从鞋设计生成匹配的手袋设计： ?
-- 集合中的property须为oftype定义的pojo对象的属性--> 如果 collection 标签是使用嵌套查询...，格式如下： <collection column="传递给<em>嵌套</em>查询语句的字段参数" property="<em>pojo</em>对象中<em>集合</em>属性" ofType="<em>集合</em>属性中的<em>pojo</em>对象"select="<em>嵌套</em>的查询语句...类添加属性<em>集合</em> 一个商品会有一些属性，现在需要将查询出的商品属性添加到商品对象中，首先需要在原商品 <em>pojo</em> 类的基础上中添加属性的<em>集合</em>： /** * 属性<em>集合</em> */ privateList
任意表的字段" jdbcType="字段类型" property="关联pojo对象的属性"/> association> 如果collection标签是使用嵌套查询，格式如下： collection> 注意：标签中的column：要传递给select查询语句的参数，如果传递多个参数，格式为column= ” {参数名1=...类添加属性集合： 一个商品会有一些属性，现在需要将查询出的商品属性添加到商品对象中，首先需要在原商品pojo类的基础上中添加属性的集合： /** * 属性集合 */ private
最初从源创建集合（例如，通过从文件，kafka主题或从本地的内存集合中读取）。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）文件或标准输出（例如，命令行终端）。...字段表达式可以非常轻松地选择（嵌套）复合类型中的字段，例如Tuple和POJO类型。 我们有一个WC POJO，其中包含两个字段“word”和“count”。...可以在POJO和Tuples中选择嵌套字段 例如，“user.zip”指的是POJO的“zip”字段，其存储在POJO类型的“user”字段中。...支持任意嵌套和混合POJO和元组，例如“_2.user.zip”或“user._4.1.zip”。 可以使用“_”通配符表达式选择完整类型 这也适用于非Tuple或POJO类型的类型。...这方面的示例是从集合创建数据集的方法，例如 ExecutionEnvironment.fromCollection（） 可以在其中传递描述类型的参数。
集合创建于原始的数据源(例如，通过从文件读取，kafka主题或从本地内存集合中进行创建)。通过sinks返回结果，例如将数据写入（分布式）文件或标准输出(例如，命令行终端)。...Field Expressions使得非常容易选择（嵌套）复合类型（如Tuple和POJO类型）中的字段。在下面的例子中，我们有一个WC POJO，它有两个字段“word”和“count”。...3),您可以在POJO和元组中选择嵌套字段。例如，“user.zip”是指存储在POJO类型的“user”字段中的POJO的“zip”字段。...支持POJO和Tuples的任意嵌套和混合，例如“_2.user.zip”或“user._4.1.zip”。 4),您可以使用“_”通配符表达式选择完整类型。这也适用于不是元组或POJO类型的类型。...示例是从集合创建数据集的方法，例如ExecutionEnvironment.fromCollection()，您可以在其中传递描述类型的参数。
目录 多对一 配置数据库 搭建环境测试 按查询嵌套处理 按结果嵌套处理 总结 一对多 实体类编写 按结果嵌套处理 按查询嵌套处理 总结 多对一 多对一关系：多个学生对应一个老师 配置数据库 数据库的设计...SQL中的子查询 按照结果进行嵌套处理就像SQL中的联表查询 一对多 一对多： 一个老师拥有多个学生 如果对于老师这边，就是一个一对多的现象，即从一个老师下面拥有很多学生（集合） 实体类编写...从学生表和老师表中查出学生id，学生姓名，老师姓名 2. 对查询出来的操作做结果集映射 1....集合属性中pojo的类型。...中属性的类型 ofType指定的是映射到list集合属性中pojo的类型。
测试环境搭建 新建实体类Teacher Student 建立Mapper接口 简历Mapper.xml 核心配置文件中绑定注册Mapper接口 测试查询是否能够成功 package com.kuang.pojo...private Teacher teacher; } package com.kuang.pojo; public class Teacher { private int id;...--复杂的属性，我们需要单独处理 对象:association 集合:collection --> <association property="teacher" column="tid...select * from mybatis.student where tid = #{tid} 小结 关联-association[多对一] <em>集合</em>...-collection[-对多] javaType & ofType javaType 用来指定 ofType 用来指定映射到List或者<em>集合</em>中的<em>pojo</em>类型，泛型中的类型 动态SQL 动态SQL就是根据不同的条件<em>生成</em>不同的
JSON 实参转为 Java POJO，操作这个对象、生成响应（可能也是一个 JSON），最终返回前端，完成这次请求处理。...）；额外的性能开销（有时很小，但有时很巨大）；代码看上去怪怪的（不自然，工程化的“模型变换”）。...从 ORM 实际实现上看，xBatis 的思路比 JPA 系更正确一些，但同时也略显繁琐了一些（需要定义 mapper.xml）。...数据库表是二维的，数据总是可以转为键值对集合/map 的（JDBC 结果集接口就是这样干的），反之亦然。...一个查询 SQL 返回的结果集可以很容易就转换为 map，复杂的是将这个 map 转换为 POJO（嵌套的实体必须根据嵌套元信息才能完成映射）。
有联合查询和嵌套查询。...Hibernate属于全自动ORM映射框架，使用Hibernate查询关联对象或者关联集合对象时，可以根据对象关系模型直接获取，所以它是全自动的。...而Mybatis在查询关联对象或关联集合对象时，需要手动编写sql来完成，所以，称之为半自动ORM映射工具。...其执行原理为，使用OGNL从sql参数对象中计算表达式的值，根据表达式的值动态拼接sql，以此来完成动态sql的功能。 ● Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的？...通过POJO（Javabean）可以传值，但要求#{}的大括号当中提供POJO的属性名。如果没有合适的POJO，可以使用Map集合进行传值，但要求#{}的大括号当中提供Map集合的key。
接口工作原理为jdk动态代理原理，运行时会为dao生成proxy，代理对象会拦截接口方法，去执行对应的sql返回数据 5....使用OGNL从sql参数对象中计算表达式的值，根据表达式的值动态拼接sql，以此来完成动态sql的功能。 8. Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的？...另一种是使用嵌套查询，嵌套查询的含义为使用join查询，一部分列是A对象的属性值，另外一部分列是关联对象B的属性值，好处是只发一个sql查询，就可以把主对象和其关联对象查出来。...它与全自动的区别在哪里 Hibernate属于全自动ORM映射工具，使用Hibernate查询关联对象或者关联集合对象时，可以根据对象关系模型直接获取，所以它是全自动的。...如何获取自动生成的(主)键值 配置文件设置usegeneratedkeys 为true 18.
五种类型参数传递 普通参数 POJO 类型参数 嵌套 POJO 类型参数 数组类型参数 集合类型参数 3.1 普通参数 普通参数:url 地址传参，地址参数名与形参变量名相同，定义形参即可接收参数。...3.3 嵌套 POJO 类型参数 如果 POJO 对象中嵌套了其他的 POJO 类，如 public class Address { private String province; private...POJO 参数：请求参数名与形参对象属性名相同，按照对象层次结构关系即可接收嵌套 POJO 属性参数 注意: 请求参数 key 的名称要和 POJO 中属性的名称一致，否则无法封装 3.4 数组类型参数...日期类型参数传递 前面我们处理过简单数据类型、POJO 数据类型、数组和集合数据类型以及 JSON 数据类型，接下来我们还得处理一种开发中比较常见的一种数据类型，日期类型 日期类型比较特殊，因为对于日期的格式有...type [java.util.Date] for value '2088-08-08'; nested exception is java.lang.IllegalArgumentException] 从错误信息可以看出
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