在视觉生成领域迅速发展的过程中,扩散模型已经彻底改变了这一领域的格局,通过其令人印象深刻的文本引导生成功能标志着能力方面的重大转变。
本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
Excel常用函数包括逻辑函数、数学函数、文本函数、统计函数、日期函数,熟练并运用好函数,能够让复杂的问题简单化,可以做到批处理,加快处理各种统计、计算类工作。
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
近年来,在神经网络中嵌入 3D 图像的神经隐式表示法的发展取得了显著进展。这一进步使得只使用一组有限的训练视角就能从各个角度渲染图像成为可能。从使用简单的 MLP 网络训练的 NeRF 开始,人们提出了各种基于先进网络架构或改进编码的改进技术。
我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?
当谈到数据处理和分析时,CSV(Comma-Separated Values)文件是一种非常常见的数据格式。它简单易懂,可以被绝大多数编程语言和工具轻松处理。在Python中,我们可以使用各种库和技巧来处理CSV文件,让我们一起来了解一些常见问题和技巧吧!
本文是对PDF Explained(by John Whitington)第七章《 Document Metadata and Navigation》的摘要式翻译,并加入了一些自己的理解。
大家仔细看这效果,“使用计算器的刺猬”、“星空下的狐狸”、“彩色玻璃窗风格的熊猫吃竹子”、“太空升降舱蜡笔画”:
在本文中,数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数,这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后,读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
这篇论文探讨了一个当前在图像合成领域中的核心问题:如何在保持生成图像质量的同时,减少计算资源的消耗。目前的先进扩散模型,如Stable Diffusion和DALL·E 2,虽然能够生成接近真实的高质量图像,但它们对计算资源的需求非常高,这在一定程度上限制了它们的应用范围和可达性。例如,Stable Diffusion 1.4版本的训练就耗费了150,000 GPU小时。
在进入正文前,我们先听两段 MusicGen 生成的音乐。我们输入文本描述「a man walks in the rain, come accross a beautiful girl, and they dance happily」
在 AI 绘画领域,阿里提出的 Composer 和斯坦福提出的基于 Stable diffusion 的 ControlNet 引领了可控图像生成的理论发展。但是,业界在可控视频生成上的探索依旧处于相对空白的状态。
本文主要会涉及到:读取txt文件,导出txt文件,选取top/bottom记录,描述性分析以及数据分组排序;
作者:Zipporah Polinsky-Nagel, Gregory Brucchieri, Marissa Joy, William Kye, Nan Liu, Ansel Andro Santos and Merle Strahlendorf
在数据库管理系统中,查询优化器是一个至关重要的组件,它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中,查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣,并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型,以及如何利用这一知识来优化查询性能。
大数据文摘授权转载自腾讯研究院 翻译:丁晓东 经过欧盟议会长达四年的讨论,欧盟《一般数据保护条例》(General Data Protection Regulation,简称GDPR)终于 在2018年5月25日也就是今天生效。 在一些媒体的报道中,这一保护条例被称为“史上最严数据保护条例”。尽管这是现代社会保护个人数据与安全迈出的重要一步,但在国内外的许多媒体报道中,GDPR中的一些条款被误读或是错误理解引起了一些用户、公司、学者的恐慌。 在GDPR即将正式实施之际,严谨的阅读并理解GDPR的原文显得尤为
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。
选自 Intento 作者:Grigory Sapunov 机器之心编译 机器之心编辑部 目前多模态任务成为行业热点,本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型:DALL·E、CLIP、GLIDE、DALL·E 2 (unCLIP)的模型框架、优缺点,及其迭代关系。 OpenAI 最近发布了 DALL·E 2 系统,在 AI 界引发了「地震」,该系统能够根据文本描述创建图像。这是 DALL·E 系统的第二个版本,第一个版本是在近一年前发布的。然而,在 OpenAI 内部,DALL·E 2 背后的模型被称为 u
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 选自 Intento,作者:Grigory Sapunov 机器之心编译 目前多模态任务成为行业热点,本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型:DALL·E、CLIP、GLIDE、DALL·E 2 (unCLIP)的模型框架、优缺点,及其迭代关系。 OpenAI 最近发布了 DALL·E 2 系统,在 AI 界引发了「地震」,该系统能够根据文本描述创建图像。这是 DALL·E 系统的第二个版本,第一个版本是在近一年前发布的。然而,在 O
来源:机器之心本文约8220字,建议阅读10+分钟本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型。 目前多模态任务成为行业热点,本文梳理了较为优秀的多模态文本图像模型:DALL·E、CLIP、GLIDE、DALL·E 2 (unCLIP)的模型框架、优缺点,及其迭代关系。 OpenAI 最近发布了 DALL·E 2 系统,在 AI 界引发了「地震」,该系统能够根据文本描述创建图像。这是 DALL·E 系统的第二个版本,第一个版本是在近一年前发布的。然而,在 OpenAI 内部,DALL·E 2 背后的模型被称为
JavaScript 为我们提供了大量处理数组的不同方法。我们将在短短几分钟内为您介绍7个基本知识,以提高您的JS开发技能
2022 年 4 月初,OpenAI 的 DALL-E2,为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt,DALL-E 2 就可以生成全新的图像,这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来,就像通过输入 prompt「a bowl of soup that is a portal to another dimension as digital art」,便生成了下面的图像。
上两篇分析了群的活跃状况,成员活跃状况,以及一些文本的分析,包括词云,聊天关键字, 实体识别,情感分析等等,这篇只围绕一个问题来,那就是提取谈话内容的问题,并找到类似 的问题,通过这个分析,我们可以大
同样可以配合正则表达式来搜索文本,并将匹配的行打印输出,也可用于过滤与搜索特定字符串,使用十分灵活
IF条件控制器 Interpret Condition as Variable Expression?默认勾选: 条件结果为true才会执行子取样器 需要使用{__jexl3(,)}和{__groov
选自assemblyai 作者:Ryan O'Connor 机器之心编译 编辑:蛋酱 效果惊艳的 DALL-E 2,到底是怎么工作的? 2022 年 4 月初,OpenAI 的开创性模型 DALL-E 2 登场,为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt,DALL-E 2 就可以生成全新的图像,这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来,就像通过输入 prompt「a bowl of soup that is a portal to another dimensi
注意:中奖结果支持删除操作,例如中奖人提前离场,双击想取消的中奖人,即可取消该中奖人的中奖资格,同时中将名额会被释放,点击“开始”可以继续抽奖。
awk 是 Unix 和 Linux 用户工具箱中最古老的工具之一。awk 由 Alfred Aho、Peter Weinberger 和 Brian Kernighan(即工具名称中的 A、W 和 K)在 20 世纪 70 年代创建,用于复杂的文本流处理。它是流编辑器 sed 的配套工具,后者是为逐行处理文本文件而设计的。awk 支持更复杂的结构化程序,是一门完整的编程语言。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】OpenAI发布全新隐式text-to-3D模型Shap-E,速度依然炸裂,不过生成性能略有不足。 去年12月,OpenAI曾发布Point-E模型,只需几秒钟即可根据文本生成3D资产,相比竞品模型DreamFusion提速大约600倍。 最近OpenAI再次发布了一款升级模型Shap-E,相比基于点云的显式生成模型Point-E,Shap-E直接生成隐函数的参数来渲染纹理网格和神经辐射场,收敛速度更快,在更高维的多表示输出空间中实现了更好的样本质
本文来自喵哥的知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/105733343
以下这些操作不用刻意去背或记,只要多加练习,自然而然就会用。我这里只挑常用的参数,更详细的参数,大家可以自行搜索查阅。
大家都知道Pandas和NumPy函数很棒,它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数,人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。
运算符说明示例等于 (=)用于检索列中与指定值相等的行。示例:SELECT * FROM employees WHERE department_id = 1;不等于 (<>, !=)用于检索列中与指定值不相等的行。示例:SELECT * FROM products WHERE category <> 'Electronics';大于 (>)用于检索列中大于指定值的行。示例:SELECT * FROM orders WHERE total_amount > 1000;小于 (<)用于检索列中小于指定值的行。示例:SELECT * FROM students WHERE age < 18;大于等于 (>=)用于检索列中大于或等于指定值的行。示例:SELECT * FROM employees WHERE salary >= 50000;小于等于 (<=)用于检索列中小于或等于指定值的行。示例:SELECT * FROM products WHERE price <= 50;这些比较运算符可以在WHERE子句中灵活使用,帮助过滤出满足特定条件的数据。在实际应用中,可以根据需要组合多个条件来实现更复杂的数据过滤。
https://github.com/mingongge/Learn-a-Linux-command-every-day
机器之心专栏 机器之心编辑部 如今的 AI 技术发展堪称「神奇」,文字、图片竟能一键直接生成逼真音效,这就是浙大、北大联合火山语音推出的新模型 Make-An-Audio。 近期 AIGC 如同上了热搜一般,火热程度居高不下,当然除了名头格外响亮,突破也是绝对斐然:输入自然语言就可自动生成图像、视频甚至是 3D 模型,你说意不意外? 但在音频音效的领域,AIGC 的福利似乎还差了一些。主要由于高自由度音频生成需要依靠大量文本 - 音频对数据,同时长时波形建模还有诸多困难。为了解决上述困难,浙江大学与北京大学
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 导读:如今的AI技术发展堪称“very神奇”,文字、图片竟能一键直接生成逼真音效,嗯,妥妥都是因为TA,一款在语音音频领域“横空出世”的新模型:Make-An-Audio。 近期AIGC如同“上了热搜”一般,火热程度居高不下,当然除了名头格外响亮,突破也是绝对斐然:输入自然语言就可自动生成图像、视频甚至是3D模型,你说意不意外?但在音频音效的领域,AIGC的“福利”似乎还差了一些。主要由于高自由度音频生成需要依靠大量文本-音频对数据,同时长时波形建模还有诸
常用文本函数: |函数| 说明 | |--|--| | Left() | 返回串左边的字符 | | Length() | 返回串的长度 | | Locate() | 找出串的一个子串 | | Lower() | 将串转换为小写 | | LTrim() | 去除串左边的空格 | | Right() | 返回串右边的空格 | | RTrim() | 去掉串右边的空格 | | Soundex() | 返回串的SOUNDEX值 | | SubString() | 返回子串的字符 | | Upper() | 将串转换成大写 |
grep (global search regular expression(RE) and print out the line,全面搜索正则表达式并把行打印出来)是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹配的行打印出来。用于过滤/搜索的特定字符。可使用正则表达式能配合多种命令使用,使用上十分灵活。
今天,要为大家带来Python中Web页面的抓取教程。许多人看到代码就觉得头疼或是特别困难,其实Web爬虫是非常简单的。Python是面向对象的语言,而且与其他语言相比,类和对象都更容易操作,所以是Python Web爬虫最简单的入门方法之一。此外,还有许多库能简化Python Web爬虫工具的构建流程。
本文将为读者提供许多不同 Linux 命令的简要概述。 将特别强调解释如何在执行数据科学任务的上下文中使用每个命令。 我们的目标是让读者相信这些命令中的每一个都非常有用,并且让他们了解每个命令在操作或分析数据时可以扮演什么角色。
翻译自:https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/ControlFlow.html
很多人觉得AI绘画不稳定,对于以后是否替代插画师,摄影工作者,设计师,表示存疑,作为AI从业者本文从AI绘画关键技术分析,明白以前生产者肯定会被淘汰,现在没有到达黄金期。
唯一索引会保证索引对应的键不会出现相同的值,比如_id索引就是唯一索引 创建索引时也需要保证属性中内容是不重复的 语法格式:
本文介绍基于Python语言,读取Excel表格文件数据,以其中某一列数据的值为标准,对于这一列数据处于指定范围的所有行,再用其他几列数据的数值,加以数据筛选与剔除;同时,对筛选前、后的数据分别绘制若干直方图,并将结果数据导出保存为一个新的Excel表格文件的方法。
从年初 OpenAI 刷屏社区的 DALL-E 到英伟达生成逼真摄影的 GauGAN2,文本生成图像可谓是今年大火的一个研究方向。现在 OpenAI 又有了新的进展——35 亿参数的新模型 GLIDE。
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