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。
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。
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,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！
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。
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。
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
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,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
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？
就像这篇文章讲的那样，我们的程序中能够读取到我们输入的东西，所以为什么我们不能够利用这点来实现每次的命令行输入，将对应到进程替换成我们需要的进程，运行结束之后再退出来。...难道说每次得到的还不是我们正常使用的cwd吗？那当然不是能够直接使用的啊。所以对于这个函数来说就是为了处理一开始得到的不是我们最终想要的结果。...因为宏是一个能够在编译的时候就能在原本的位置中展开，这也就不会造成重新开栈，重新消耗空间，考虑形参和实参的关系。...，我们需要像之前那样定义一个宏函数来帮助我们实现不用传参的操作吗？...4、6、ExecuteCommand函数 进程替换，那就是说在该函数中需要使用到fork()函数，并且还需要判断使用哪一个系统调用函数来确定传参条件。考虑之后还是使用execvp函数。
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