简单分享一下，后台使用nodejs结合highcharts、phantomjs生成报表图片的方法。这主要应用在日报邮件。...: './'}, function (err, stdout, stderr) { console.log(err, stdout, stderr); }); 另外，在linux下，还可能遇到生成图片后
/github.com/llSourcell/How_to_make_a_text_summarizer/blob/master/vocabulary-embedding.ipynb 今天学习的是自动生成文本摘要...接着我们需要把整个文章变成一个一个的单词，并且一个词一个词的生成总结。...decoder，和encoder一样的 lstm 结构，权重矩阵也是用同样的提前训练好的 glove embeddings，它用来生成 summary。...decoder 会先生成一个单词，然后把这个单词投入到下一层中，就会生成下一个单词，一直到生成一句标题。
如果您想从您的网络平台发送文本，那么您可以在下面看到我们的流程。 最新的邮件数据库从您的网络平台为您提供任何类型的文本发送服务。...如果您想从您的 wordpress 或 php 或 html 网站发送文本，那么您应该从该网站了解它。 第1步 im1.jpg 第2步： im2.jpg
这篇文章我们简要概述了不同的解码策略，更重要的是代码演示了如何使用huggingface开源的「transformers库」轻松实现它们！...haha，仅仅使用两行代码我们就可以利用GPT2生成一个简短文本。从生成结果可以看到，根据上下文生成的单词是合理的，但是模型很快就会开始重复。...换句话说，作为人类，我们希望生成的文本使我们感到惊讶，而不是无聊或者可预测的，作者通过绘制概率图很好地证明了这一点。 ? 哈哈，既然这样，那让我们停止无聊并加入一些随机性！...很明显，使用采样生成语言已不再是确定的了， 从条件概率分布 中采样单词出单词“ car”，然后从 中采样出单词“ drives”。...这个结果可以说是我们一路下来最真实的文本生成。但是在使用Top-K采样时需要注意的一个问题是，它不会动态适应从下一个单词概率分布 。
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...有了gpu下面就是要安装包： diffusers==0.2.4 — 这是我们主要的包 transformers — 这个是抱脸的成名的基础包 scipy — 科学计算的 ftfy — 处理一些文本编码问题
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。...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...有了gpu下面就是要安装包： diffusers==0.2.4 — 这是我们主要的包 transformers — 这个是抱脸的成名的基础包 scipy — 科学计算的 ftfy — 处理一些文本编码问题
一、从 DALLE 到Stable Diffusion 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，所以必须寻找替代方案，并发现了Hugging Face，他们发布了一个扩散模型的包...二、使用diffusers package从文本prompt生成图像 首先，使用diffusers包从文本生成图像，我们要有一个GPU，可以使用google的colab，但是常规的colab由于RAM有限制...diffusers==0.2.4 — 这是我们主要使用的包 transformers — 这个是Hugging Face的成名基础包 scipy — 科学计算的 ftfy — 处理一些文本编码问题
这篇文章将深入探讨如何利用NVIDIA Metropolis微服务套件，通过云原生的方法构建强大的边缘AI应用程序，以及如何使用生成式AI实现更智能的监控系统，特别是在火灾检测和应急响应方面。...生成式AI在火灾检测中的应用以火灾检测为例，生成式AI不仅能够检测火灾，还可以通过其丰富的上下文理解能力识别消防员、平民等关键要素，并在此基础上推断出现场情况。...Jetson Orin与VILa模型的集成NVIDIA Jetson Orin平台已经优化了一个名为VILa（视觉语言模型）的生成式AI模型，该模型能够接收视频、图像或文本作为输入，并生成文本输出。...生成式AI与微服务的协同作用通过生成式AI与微服务的结合，开发者可以构建更为智能和动态的监控应用。例如，通过自然语言提示，系统可以自动检测并生成警报，极大地简化了复杂场景下的监控任务。...实时监控与数据交互的新可能在实时监控场景中，生成式AI不仅能够实时分析视频流，还可以通过自然语言与系统交互，生成详细的场景描述和数据总结。
这里我们介绍其另外一种应用：由少到多的生成，包括句子的复写，由关键词、主题生成文章或者段落等。 基于关键词的文本自动生成模型 本章第一节就介绍基于关键词生成一段文本的一些处理技术。...这也是本节使用的方式，这种方法是词汇级别的，能够在很大程度上保证替换后的文本与原文语义一致。缺点就是会造成句子的通顺度有所降低，当然可以结合隐马尔科夫模型对于句子搭配进行校正提升整体效果。...该方法的基本思想是，从大量收集的语料中统计归纳出固定的模板，系统根据输入句子与模板的匹配情况，决定如何生成不同的表达形式。假设存在如下的模板。...拓展 文本的生成，按照输入方式不同，可以分为如下几种： 文本到文本的生成。即输入的是文本，输出的也是文本。 图像到文本。即输入的是图像，输出的是文本。 数据到文本。即输入的是数据，输出的是文本。...基于图像生成文本描述的试验成果在不断被刷新。基于GAN（对抗神经网络）的图像文本生成技术已经实现了非常大的图谱，不仅能够根据图片生成非常好的描述，还能根据文本输入生成对应的图片。
推荐阅读时间：8min~10min 文章内容：如何从文本中构建用户画像 一文告诉你什么是用户画像 介绍了到底什么是用户画像，了解了用户画像的本质是为了让机器去看之后，这里谈一谈如何从文本中构建用户画像。...文本数据是互联网产品中最常见的信息表达形式，具有数量多、处理快、存储小等特点。来简单看下如何从文本数据中构建用户画像。...聚类 机器学习中有很多传统的聚类算法，比如 k-means，如今在文本中主题模型慢慢取代了传统的聚类算法，通过主题模型，可以每个文本生成所属的主题。...标签选择 前面提到的都是将文本进行结构化，生成标签、主题、词向量等等，如何通过结构化后的文本构建用户画像呢？或者说如何将文本中的结构化信息传递给用户呢？...总结 用户画像在推荐系统中的作用是非常重要的，如何从文本中构建用户画像信息呢？简单来说就是两部分：结构化文本信息和筛选部分特征信息。
深度解析NLP在文本生成中的应用：从原理到实践自然语言处理（NLP）领域中，文本生成是一项引人注目的任务，它涉及到使用计算机来生成具有自然语言风格和语法的文本。...文本生成的原理文本生成任务可以分为两个主要方向：有监督学习和无监督学习。在有监督学习中，模型通过训练数据来学习文本的分布和语言模式，以生成新的文本。...无监督学习方法无监督学习中，可以使用生成对抗网络（GAN）进行文本生成。GAN的生成器部分负责生成文本，而鉴别器部分负责判别生成的文本是否真实。...，我们将详细讨论文本生成的实践步骤，包括数据准备、模型选择、训练和生成文本。...从基础的有监督学习到无监督学习，使用现代NLP技术可以构建出强大的文本生成系统。通过深入研究NLP的原理和实践文本生成的代码，我们可以更好地理解并应用这一领域的知识，为未来的文本生成技术做出贡献。
5361字 阅读时间: 11分钟阅读 本文链接: https://soulteary.com/2019/08/24/how-to-use-composer-with-ci-system.html ---- 如何搭配...CI 系统使用 Composer 上一篇文章讲了如何搭建高性能的 Composer 服务，本篇来聊聊如何搭配 CI 进行使用，让研发效率有一定的保障。...然而这样会导致两个问题： CI 构建机需要安装并维护 composer，构建机器越多，管理成本越高 不同项目必须使用同一份配置，构建机的缓存不能够独立管理 所以如果使用固定配置构建的工具镜像，搭配“即用即丢...这里通过 ssh-keyscan 来生成签名文件： ssh-keyscan gitlab.lab.com>known_hosts ，文件内容会类似下面： ssh-keyscan gitlab.lab.com...生成一枚 SSH 密钥用于部署，然后项目仓库/代码主机中配置信任该密钥，rsync 使用的话，手段就灵活多了： 使用 CI 变量储存 / 使用配置服务API获取 预先分配 KEY 到 CI 程序用户 .
然后需要的时候，从对应的抽屉里面取东西就可以了。 ? 这就像是职业。从前我们说“三百六十行”。随便拿出某个人来，我们就把他归入其中某一行。 现在不行了，反例就是所谓的“斜杠青年”。...详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。 从微信公众平台爬来的datascience.csv文件，请从 这里 下载。你可以用Excel打开，看看下载是否完整和正确。 ?...而中文本身并不使用空格在单词间划分。此处我们采用“结巴分词”工具。这一工具的具体介绍和其他用途请参见《如何用Python做中文分词？》一文。 我们首先调用jieba分词包。...import jieba 我们此次需要处理的，不是单一文本数据，而是1000多条文本数据，因此我们需要把这项工作并行化。这就需要首先编写一个函数，处理单一文本的分词。...所以这里做了个限定，只从文本中提取1000个最重要的特征关键词，然后停止。
然后需要的时候，从对应的抽屉里面取东西就可以了。 ? 这就像是职业。从前我们说“三百六十行”。随便拿出某个人来，我们就把他归入其中某一行。 现在不行了，反例就是所谓的“斜杠青年”。...详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。...文章链接： http://www.jianshu.com/p/e4b24a734ccc 从微信公众平台爬来的datascience.csv文件，也可以下载。...而中文本身并不使用空格在单词间划分。此处我们采用“结巴分词”工具。这一工具的具体介绍和其他用途请参见《如何用Python做中文分词？》一文。...所以这里做了个限定，只从文本中提取1000个最重要的特征关键词，然后停止。 ? 下面我们开始关键词提取和向量转换过程： ? 到这里，似乎什么都没有发生。因为我们没有要求程序做任何输出。
今天大师兄给大家推荐一款专为Element UI搭配的编辑器：Element Tiptap Editor。...关于 Element Tiptap Editor Element Tiptap Editor 是一个在 web 开发领域“所见即所得”的富文本编辑器。...它基于 tiptap 编辑器和 element-ui 开发，相比很多富文本编辑器，Element Tiptap Editor 使用易上手，对开发者友好，而且可扩展性强，设计简洁。...element-tiptap'; export default { components: { 'el-tiptap': ElementTiptap, }, }; 富文本的操作菜单有很多... `, }; }, }, 一个简单具备编辑功能的富文本编辑器就完成了。
但颜色的搭配在用户视觉体验中确实最重要的元素。网页的色彩也是树立网站形象的关键之一。作为一个优秀、专业的网页设计师，首先要了解各种颜色的象征，以及不同类型网站常用的色彩搭配。...色彩搭配看似复杂,但并不神秘。一般来说,网页的背景色应该柔和一些、素一些、淡一些,再配上深色的文字,使人看起来自然、舒畅。色彩是人的视觉最敏感的东西。...颜色搭配常识： 1.网页中色彩的表达使用三种颜色，及红(R)、绿(G)、蓝(B)，及通常所说的RGB色彩，它包含了人类所感知的所有颜色，网页中表达颜色如下（红色为例）RGB格式：红色是(255,0,0)...它和金黄，淡白搭配，可以产生优雅，舒适的气氛。 橙色---也是一种激奋的色彩，具有轻快，欢欣，热烈，温馨，时尚的效果。 黄色---具有快乐，希望，智慧和轻快的个性，它的明度最高。
近年来，AI 文本生成图像技术取得了长足进步。十年前，谁能想到，只需要输入一段文字描述，比如“粉红色独角兽在做瑜伽”，AI 就能生成一张图像？但现在，这种技术已经成为现实。...AI 是如何从文字生成图像的？简单来说，这个过程包括几个关键步骤：数据学习：AI 首先要学会识别物体。...文本转化为数据：计算机不懂文字，因此它需要把你的描述转换成可以处理的数字格式。这个过程叫做文本编码，相当于把文字转化为一组“暗号”，AI 能够读取这些数字并进行处理。生成与鉴别：AI 分成两部分协作。...最终生成图像：经过训练，AI 可以根据任何输入生成相应的图像。无论是“打篮球的机器人”还是“糖果做成的海盗船”，AI 都能将这些描述转换为视觉图像。有哪些好用的AI文本生成图像工具？...总结AI 文本生成图像技术的出现，正在改变内容创作、设计和开发的传统方式。它不仅大幅提升了工作效率，还让每个人都可以通过简单的文字描述生成高质量图像，无需专业技能。
还记得我们一年前发布的使用GAN生成神奇宝贝的文章吗，今天他的改进版本来了，这次我们根据文字描述来生成神奇宝贝。...它接收文本输入并返回根据文本描述生成的图像。本篇文章我将看看它是否可以从 Pokédex 的图鉴描述中绘制 Pokémon。...它是如何工作的，我们怎么开始？ 我在 Github 上找到了 justinjohn0306 的一个jupyter notebook，我们可以使用它直接从文本生成图像。地址在文章最后提供。...在这个模型中VQGAN 部分基于预训练的语料库生成图像，而 CLIP 部分将图像与标题进行关联，并使用提供的文字指导生成过程。训练的过程会使用不同的图像集训练不同的模型。...Charmander — seed 7 虽然它不是 Charmander，但它有尾巴、形状和从尾巴出来的烟雾，背景是蓝色的火焰。有点恐龙的意思了。
提取文本数据中的子列表可以通过各种方式实现，具体取决于文本数据的结构和提取子列表的条件。...1、问题背景我们有一个文本文件，其中包含多种信息，如名言、事实和宠物信息。我们需要将这些信息提取出来，并将其分为三个子列表：名言列表、事实列表和宠物列表。...我们使用了一个简单的Python脚本来读取文本文件并将其分割成多个子列表。...，还分割了文本文件中的换行符(“\n\n”)。...2、解决方案为了解决这个问题，我们需要在分割文本文件时，忽略换行符。我们可以使用Python的strip()方法来删除字符串中的空白字符。
熟练掌握如何训练神经网络（调参、debug、可视化）。 熟练掌握如何实现 Beam Search 算法来生成文本。 熟练掌握文本生成任务的评估方法。...了解如何使用多种文本增强技术处理少样本问题。 1....3.1 模型概览 PGN +Coverage 模型框架，其优点主要有二： PGN （指针生成器网络）：一方面可以从Source文本复制token，这提高了模型对OOV单词的处理能力；另一方面也保留了生成新词的能力...更具体地，它的生成是依靠从词汇表挑选单词，它的抽取则依靠的是从Source文本复制单词。...整个模型中有几个关键的细节值得我们关注： （1）生成与抽取的把控 权重计算（生成概率计算）： 首先，在每个解码时间步，我们会计算生成概率 ，并将这个概率用作 从词汇表挑选单词 的权重；相应地， 即为 从源文本复制单词
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