Reason：最近在看FADA论文，并且要运行代码。...要运行的文件是sh文件，我想在terminal中使用bash xxx.sh来运行此文件，结果报错：‘bash’ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。...解决办法：（需要提前下好git，git网上教程很多，这里不赘述） 打开Pycharm，File—->Settings—–>Tools—–>Terminal,如下图 选择git安装目录下，bin文件中的...bash.exe即可 点击OK之后，去Terminal中看，就可以看到界面的变化（如下），然后你就可以使用bash命令了。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
解决办法有两种： 第一种，升级到Windows 10，并且使用WSL。 第二种，采用虚拟机安装好Linux。 这两种解决方法好不好？ 不好。 它们都是没有办法的办法。...本地的Linux我都不会用，还让我远程使用Linux？！你什么意思嘛？ 别着急，听我把话说完。 云端的Linux主机，大多是只给你提供个操作系统，你可以在上面自由安装软件，执行命令。...解决办法非常简单，打开上方工具栏中的“代码执行程序”标签页。 ? 选择最下方的“更改运行时类型”。 ? 将默认的Python 3改成Python 2之后，点击右下角的保存按钮。...； 如何将数据和代码通过Google Drive迁移到Colab中； 如何在Colab中安装缺失的软件包； 如何让Colab找到数据文件路径。...对于产品的提供者，意义只怕更为重大。 讨论 你之前正确安装了TuriCreate了吗？用的什么操作系统？你尝试过在云端运行Python代码吗？有没有比Colab更好的云端代码运行环境？
这款工具，就是 Google Colab 。我曾经在《如何免费云端运行Python深度学习框架？》一文中为你介绍过它，在《如何用 Python 和循环神经网络做中文文本分类？》...就可以看到不同硬件支持的选项了。 ? 有的书籍样例代码，甚至是 Python 组件，都需要 Python 2 环境才能运行，这也没关系。点击新建笔记本，你就能使用不同的 Python 版本了。 ?...例如这次，你就很幸运，因为答案明确说明，这是因为 Python 版本带来的差异。 你只需要根据提示，进行代码的轻微调整，就能正常运行了。 协作 不知你有没有尝试过跟人协作编写代码？...有没有高效的方法？ 当然有。依然利用我们刚才已经见到过的共享功能。 ? 只是这一次，在选择权限的时候，给对方“可修改”权限。 ? 例如还是刚才的 print 命令没有加括号的问题。...一文中，我给你推荐过的经典教材《笨办法学 Python》吧？ 《笨办法学 Python》指出了一条看似笨拙，却非常有效的学习路径。
---- 你有没有试过在Github上看到一些不错的Python教程，然后是存储于Jupter notebook(.ipynb)中，然后你点开他们的Github后会有想直接运行的冲动。...今天的推文就给大家介绍一个简单的办法去解决这个问题。就是通过使用Colab来加载Github的代码。 什么是Colab？...可以通过以下链接去登录：https://colab.research.google.com/notebooks/ 改平台具有以下的优点： 提供免费的电脑配置，运行代码 甚至可以让你使用 GPU 便于分享...关于学习改教程的方法，传统的方式就是把Github上的内容下载下来，然后在本地上安装好Jupiter notebook，然后使用本地的方式去运行这些改代码。...这时候会弹出一个新的窗口，在点开Github的选项： 接着我们把其中一个教程的链接输入进去，然后点击搜索按钮： 该ipynb文件就会自动读到colab中，我们就可开始运行每个代码，学习其中含义，也可以自己尝试修改其中的代码
1.google driver2.colab使用3.访问文件4.作者的话 ---- 0.说在前面 Colaboratory 是一个研究项目，可免费使用。...它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 Colaboratory 支持在线安装包以及linux命令等操作。...每次启动，会为用户分配一个新的内存空间，如果说你想要长期使用，必须上传文件至你的google driver，接下来一起来研究如何持久化使用google driver!...jindu 2.colab使用 最最关键的是授权，每次打开colab之前下载的资料都不存在了，怎么办？ 解决办法就是将文件上传的到你的google driver，然后在colab中读取即可！...下面来引入脚本来执行每次从google driver导入到colab的操作！ 授权 下面的apt-get是相关的linux命令！ 其余的import为python的导包命令！ !
ChatGPT“断网”的消息传出后引起了一片哗然，而且一关就是几个月。 这几个月间联网功能一直杳无音讯，现在可算是有解决的办法了。...不得不说把整个网页都读取一遍，如果不是在本地运行，看着屏幕上滚动的代码，的确是有些肝儿颤…… 然后程序会分析出新闻标题存储在了网友中的什么字段，并进行提取。...那出了复刻了ChatGPT的联网版本，有没有什么更高级的功能呢？ 当然有！比如我们想调整一项系统设置，但不知道怎么操作。...如果没有安装Code-LLaMA，按照程序的指示操作就能自动装好。 此外，默认情况下，代码生成之后需要确认才会运行，如果不想每次都确认，可以在启动时在命令后面加上“空格-y”。...常用的命令就介绍到这里了，如果想知道更高级的玩法可以参考作者的Colab笔记。 喜欢的话就赶快体验一下吧！
△图源推特@Photogenic Weekend 有网友直呼“这简直就是Stable Diffusion和Midjourney的集大成”： 跟手动调参说再见吧！...Colab半分钟出图，效果比肩SD 从运行界面来看，Fooocus一共有一百多种内置风格可供选择。 △图源推特@camenduru 至于效率，Fooocus出图也是非常快。...在Colab中，速度优先模式下每画一张图大概只需半分钟： 日志显示的时间是绘制时间，不过之前还有个文本解析的过程，总共耗时大约是40秒： △画面经过加速处理 那就先让它画个漫画试试，来看看AI视角下的...（可不是这个马扎哈） 由于用AI直接生成人像，手部的处理还是存在一些问题，所以我们干脆让马斯克和扎克伯格都戴上了手套： 效果好像还不错。不知道他们有没有什么赌注，不过不妨让输的人来女装一下。...直接运行。
在NLP领域，BERT出来之后几乎让单卡刷state-of-the-art变成了很困难的事情，其实这也不是坏事，学术界在有限计算资源的情况下应该更集中的去解决那些deep learning 中fundamental...XLA，然后丢给TPU Server，所有的数据读取、预处理、和TPU通讯等，都是在TPU Server上运行，所以你如果把数据放在VM上，IO必然是瓶颈。...这也是为什么不管你跑多大的模型，Colab配给你的VM性能都是够用的。...也工作的人就想办法跳到这方面的岗位上。...所以关键是，你怎么高效地使用有限的计算资源。很多同学容易反的错误是一上来就从Github上下载个模型来跑。跑着跑着就变成了调参，最后模型的性能是上去了，但啥也没学会。
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...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。...ipywidgets>=7,<8 — notebook的一个小组件的基础包 torch —这个就不用说了 colab也已经安装了 pillow — 处理图片的 colab也带了 所以我们只要用下面命令安装就可以了...v1-4 模型，然后将其放入GPU中（还有很多其他模型，可以随意使用） pipe = pipe.to("cuda") 使用 Pytorch 的 autocast 运行推理 from torch import...最后还是希望google能找到一个更好的解决办法，毕竟Colab真的很好用。 ---- MORE kaggle比赛交流和组队 加我的微信，邀你进群 喜欢就关注一下吧： 点个 在看 你最好看！
那么对于缺乏设备的“穷人”来说，有没有办法去白嫖免费的算力资源呢？...经过我的调研，基本有以下三种途径： 谷歌的Colab 谷歌的Colab可能不少人都用过，能够免费提供GPU，不过GPU的质量有点“开盲盒”的感觉，并且如果不花钱买它的pro服务，很容易产生连接不稳定的情况...终端默认是装好Anaconda的，符合多数人的使用习惯。唯一的缺点是算力获取方式比较有限，维护较为频繁。 本篇就将介绍该平台如何进行使用。...这里的资源套餐有三种，为了训练速度，选择最好的那种即可，可以免费使用一款V100的GPU。 运行实例 创建完实例之后，点击运行，稍等片刻，实例就开始启动。...下次打开时，会看到运行结果已经存放在文件夹中。 下载文件 最后就是将训练好的文件进行下载，如果是单个文件(例如模型文件)，右键->下载即可。
出于性能考虑，Colab 建议使用预安装的 Tensorflow 版本，而不是用 pip 命令安装它。 9....可以通过运行以下命令查看你已经被分配到的 GPU： !nvidia-smi 有关 CPU 的信息，可以运行此命令： !...使用交互式 shell Colab 中没有内置的交互终端。但是可以使用 bash 命令以交互方式试用 shell 命令。只需运行此命令，你将获得交互式输入。 !...bash 现在，你可以在给定的输入框中运行任何 shell 命令。 ? 要退出 shell，只需在输入框中键入 exit。 ? 12....要运行后台任务，请使用「nohup」命令，然后使用常规的 shell 命令，并在末尾添加「＆」使其在后台运行。这样确保可以在之后的 notebook 中运行单元，而不会被后台任务终止。 !
在我们的日常工作中，特别是数据分析、地理信息系统 (GIS) 开发，或者在线零售等行业中，经常会遇到处理包含地址信息的文本数据这个棘手的任务。...到现在我还清楚地记得，当北京亦庄地区被命名为北京经济开发区时，我和小伙伴们通宵达旦修正系统中地址信息地狼狈样子…… 那么，有没有办法能快速解决者地址提取问题呢？...在线体验 colab[2] 提供了一个简单的演示，表明地址解析是多么轻松简单。 addressrec 的作者是王志超[3]。...下面是一个基本示例，演示如何使用 addressrec 来从一个文本字符串中识别出地址组件。...以下是几个练习建议： 尝试使用 addressrec 解析你家附近的某个地址，说不定有惊喜哦！ 创建一个简单的 Web 表单，通过它接收用户输入的地址，然后使用 addressrec 进行解析。
出于性能考虑，Colab 建议使用预安装的 Tensorflow 版本，而不是用 pip 命令安装它。 9....可以通过运行以下命令查看你已经被分配到的 GPU： !nvidia-smi 有关 CPU 的信息，可以运行此命令： !...使用交互式 shell Colab 中没有内置的交互终端。但是可以使用 bash 命令以交互方式试用 shell 命令。只需运行此命令，你将获得交互式输入。 !...bash 现在，你可以在给定的输入框中运行任何 shell 命令。 要退出 shell，只需在输入框中键入 exit。 12....要运行后台任务，请使用「nohup」命令，然后使用常规的 shell 命令，并在末尾添加「＆」使其在后台运行。这样确保可以在之后的 notebook 中运行单元，而不会被后台任务终止。 !
这个项目无需任何训练数据，一键就可以轻松将视频中的人脸替换为你选择的面孔，整个过程只需要一个视频和一张照片。 主要特点是简单、快速，小白也能很快上手搞起来。...这是作者给出的示例效果： 下面是了不起使用后几分钟生成的视频效果，大家感受一下： 有没有非常的惊艳~~ 项目安装 整个项目是用python进行编写的，因此安装都是围绕python编程环境进行。...使用这个方法，无需GPU显卡的支持，直接就是用CPU来进行运行，速度相对慢一些。 【GPU显卡安装】 如果你电脑上有GPU显卡，那么就参照这个方式来进行安装。...项目使用 安装完成之后，运行 python run.py 即开开启程序，如下图： 很简单，也很直观，选择视频和图片，然后点击start即可一键处理视频。...当然，命令行下面还有其他的一些参数可供参考： 多说两句 除了上面两种方式之外，网友们还基于这个项目开发了 Colab 的方法。Colab上的ipynb程序很多，直接搜索就能搜到一大把。
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。...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...ipywidgets>=7,<8 — notebook的一个小组件的基础包 torch —这个就不用说了 colab也已经安装了 pillow — 处理图片的 colab也带了 所以我们只要用下面命令安装就可以了...v1-4 模型，然后将其放入GPU中（还有很多其他模型，可以随意使用） pipe = pipe.to("cuda") 使用 Pytorch 的 autocast 运行推理 from torch...最后还是希望google能找到一个更好的解决办法，毕竟Colab真的很好用。 编辑：于腾凯
Jupyter 的易用性很大程度上促进了 Python 在数据科学和机器学习领域的流行，Kaggle 和 Google Colab 等平台都提供了 Jupyter Notebook 的使用环境。...前几年我一般使用 Jupyter Lab 编写 Notebook，随着 VS Code Jupyter 拓展的发展和成熟，我现在更倾向于使用 VS Code 来编写 Notebook，可以充分利用到 VS...Jupyter Lab 和 VS Code 的 Jupyter 拓展本质上都是 Browser/Server 架构，需要在本地或远程后端运行 Ipython Kernel 服务。...有没有办法在一台没有安装 Python 环境的电脑或者移动设备运行 Jupyter Notebook 呢？答案是肯定的。...图片 有多种方法可以在浏览器中体验 Jupyterlite，最简单的是访问 Jupyterlite 提供的演示页面，也可以从 Jupyterlite 提供的模板创建一个新的 github 项目，并配置
尽管作者在官网主页上提供了源代码和脚本样例，但是我觉得最好的使用方式，还是使用 Google Colab Notebook 的方式。 ?...这次的处理，就比较缓慢了。我等了一个多小时，才算弄好。不过其实这里是可以优化提速的，下文有介绍。 ? Google Colab 运行在云端，不需要消耗本机计算资源。...我的经验是半个小时左右开启看一次就好。如果已经离线，Colab 会自动尝试重新连接运行时（Runtime）。 我这里有几个小建议。...我建议你先把视频文件存储到 Google Drive 里面，然后利用 gdown 命令，下载到 Colab 。从 Google Drive 到 Colab ，比直接上传，能快上十倍不止。...小结一下，这款新的人工智能抠图应用使你无需购买或使用绿幕，便可以利用免费的 Google Colab Notebook ，获得几乎完美的抠图效果。 你有没有更好的视频抠图方式呢？
新建单元格： 在工具栏中点击”+”图标或使用快捷键Ctrl+M B（在命令模式下）添加新单元格。 运行所有单元格： 在工具栏中点击”运行时”，选择”全部运行”来运行所有单元格。...运行选定单元格： 选定单元格后，点击工具栏中的播放按钮或使用快捷键Shift+Enter来运行选中的单元格。...保存和导出： 使用文件菜单中的保存或下载选项，可以将笔记本保存在Google云端硬盘或导出为.ipynb文件。...from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 安装库： 使用pip命令安装所需的Python库。 !...pip install library_name 查看文件列表： 使用以下命令查看当前目录下的文件列表。 !ls 查看GPU信息： 使用以下代码查看Colab分配的GPU信息。 !
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