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RSS订阅原创 人人都能看懂的DDPM反向降噪过程公式推导
上一篇介绍了前向加噪过程，得到如下从x0 一步到 xt 过程：可以看到，加噪过程唯一不确定的是从标准正态分布中随机采样的噪声zt。因此，我们训练一个噪声预测模型，模型预测当前图像的噪声zt，记作ϵ。这样，可以从随机噪声中一步就可以预测到，然而，从图像中精准的预测zt比较困难，尤其是在初始随机噪声中。如果我们知道真实的X0，结合Xt，我们可以比较置信的推导出−1xt−1。然而我们不可能知道真实0X0，但是可以借助模型预测，虽然从Xt直接预测0X0不够准确，但是此时预测出的X0是根据当前Xt输入预测的最大可能性
2023-11-01 13:25:18
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原创 人人都能看懂的DDPM加噪公式推导
本文是作者对DDPM的一些个人理解，可能有理解错误的地方，欢迎评论指正。在网上也搜索了很多人写的文章，都是相互抄袭，或者是通篇公式。符号一大堆，不理解作者为什么要这样设置参数，不理解内在动机。本文尝试以笔者自己的观点去理解推导公式，隐含着笔者对作者动机的猜测，可能不够准确，但是对于理解来说非常有用。首先看下面这张图，相信大家对加噪和去噪过程容易理解。我简单描述一下：加噪过程：分为T步，每步在上一次加完噪的基础上，从正态分布中随机采样噪声加入。降噪过程：与加噪过程相反，不再赘述。
2023-10-27 13:13:14
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原创 扩散模型Diffusers Pipeline API使用介绍
大部分扩散模型包含多个独立训练的子模型和组件模块组合而成，例如为了让开发者以最简单的方式使用最新最先进的扩散模型，diffusers开发了pipeline管理和使用这些类，使得开发者可以以端对端方式使用扩散模型。注意：pipeline本身没有提供任何训练相关功能，如果想要实现训练，可以参考官方的。
2023-10-23 15:23:01
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原创 基于Windows微信实现实时收发微信消息App
基于windows微信，hook收发微信消息、联系人数据，实现一套与微信消息互通的IM App。
2022-11-14 08:00:00
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原创 Python基于PC版微信实现机器人
在github中有基于web版的微信实现的实时收发消息api，python调用起来非常简单。但是目前来说，大部分的用户没法登录web版的微信，因此也就没法使用。今天我们介绍基于windows版的微信，实现实时收发信息。本文站在巨人的肩膀上，基于第三方提供的库，实现自动聊天机器人。...
2022-08-07 19:11:26
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原创 一文读懂Python垃圾回收机制【收藏版】
得益于的自动垃圾回收机制，在中创建对象时无须手动释放。这对开发者非常友好，让开发者无须关注低层内存管理。但如果对其垃圾回收机制不了解，很多时候写出的代码会非常低效。垃圾回收算法有很多，主要有：、、等。引用计数原理比较简单：在中，可以通过模块的函数获取指定对象的引用计数器的值，我们以实际例子来看。运行上面代码，可以得到输出结果为。上面我们看到，创建一个对象，并将对象赋值给变量后，对象的引用计数器值为。那么什么时候计数器会，什么时候计数器会呢？为了更好的理解计数器的增减，我们运行实际代码，一目了然。输出结果
2022-07-11 15:39:08
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原创 魔性！Python生成全网爆火的“蚂蚁呀嘿”
前段时间火爆的“蚂蚁呀嘿”，将一个人的说话动作和表情迁移到另一张静态图中，让静态图中的人脸做出指定动作表情。本文基于清华大学在cvpr2022发表的最新论文模型，封装成简单接口供读者使用。...
2022-06-13 12:40:28
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原创 【Python案例】短视频转动漫效果
近日，已使用多年的人教版小学数学教材中的插画引发社会各界人士争议。咱程序员也没有手绘插画能力，但咱可以借助强大的深度学习模型将视频转动漫.
2022-05-29 16:20:11
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原创 【Python案例】一键自动抠图生成证件照
不想去照相馆？担心肖像隐私被第三方获取？不会抠图？本文实现基于人工智能的一键自动抠图生成证件照。在进入正文之前
2022-05-03 18:01:28
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原创 【Python基础】内置函数filter详解
从一个列表中筛选出满足某个约束的子列表序列，使用filter替代for循环能提速1000倍，还在等啥赶紧学起来~
2022-04-03 11:06:36
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原创 【Python进阶】可能是全网最详细的defaultdict讲解
最全面的defaultdict详解，defaultdict怎么用？返回的默认值在什么情况下是相同的，在什么情况下是不同的？
2022-03-30 12:51:38
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原创 【Python基础】内置函数map详解
转载请注明出处:本文：https://huachao.blog.csdn.net/article/details/123770514我的个人博客：https://www.bitpy.cn/a/8ca4b124-7cda-475e-a879-75e2ac9e1de1提到map时，有其他编程语言经验的同学可能会想到键值对。这里需要注意的是，在python中，键值对使用的是字典dict。在python中map是用于对列表中每个元素执行相同任务的内置函数，今天我们学习map函数，并了解它到底有什么好处。1
2022-03-27 11:45:18
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原创 【Python基础】对象的浅拷贝与深拷贝
二维列表的浅拷贝会带来什么意想不到的陷进？什么是对象引用？为什么要拷贝对象？对象的浅拷贝与深拷贝有什么区别？本文对这些问题以非常简单的形式解释...
2022-03-21 08:37:51
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原创 【Python基础】正则表达式
提前祝大家新年好，本文应该是春节前最后一篇文章啦~正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配，Python主要通过re模块使用正则表达式.本文不介绍正则表达式的语法本身，只介绍Python中使用正则表达式。1 字符串搜索1.1 re.search使用re.search函数，扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。re.search(pattern, string, flags=0)各个参数的含义如下：pattern:输入的正则表达式string:
2022-01-29 12:27:09
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原创 Win10系统编译Tensorflow Lite 2.3为动态链接库tensorflowlite_c.dll
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库，我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松，基本不会遇到太多问题（据说Google内部只用Linux与Mac）。但是在Windows下编译真是一波三折，好在已经编译成功了，记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程，帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
2021-01-03 09:08:36
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原创 Tensorflow加载预训练模型的特殊操作
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。本文介绍一些不常规的操作：如何只加载部分参数？如何从两个模型中加载不同部分参数？当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？...
2020-12-11 11:06:01
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原创 Tensorflow中float32模型强制转为float16半浮点模型
i在Tensorflow框架训练完成后，部署模型时希望对模型进行压缩。一种方案是前面文字介绍的方法《【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位（uint8）量化转换》。另一种方法是半浮点量化，今天我们主要介绍如何通过修改Tensorflow的pb文件中的计算节点和常量（const），将float32数据类型的模型大小压缩减半为float16数据类型的模型。
2020-12-10 18:10:26
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原创 OpenVINO运行Tensorflow模型
请先阅读我的上一篇文章《Visual Studio 2017 配置OpenVINO开发环境》，在VS2017中配置好OpenVINO环境。1 模型转换1.1安装模型转换工具打开conda控制台，创建虚拟环境vino：conda create -n vino python=3.6创建完成后，执行activate vino。然后安装OpenVINO模型转换工具，具体命令如下：> a...
2019-11-20 14:13:09
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原创 Visual Studio 2017 配置OpenVINO开发环境
最近看到一个巨牛的人工智能教程，分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。平时碎片时间可以当小说看，【点这里可以去膜拜一下大神的“小说”】。1 下载前往【OpenVINO官方下载地址】，进入下载页面：选择windows，登录intel账户后，跳转下载页面，选择Full Package按钮：2 解压从第1小节中下载得到文件w...
2019-11-20 12:36:28
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转载 LSTM内部实现原理详解
最近看到一个巨牛的人工智能教程，分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。平时碎片时间可以当小说看，【点这里可以去膜拜一下大神的“小说”】。文章转自《https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/79390595》LSTM不经常用，所以每次看完原理后不久就会忘记，今天从【L...
2019-10-25 17:48:44
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原创 【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位（uint8）量化转换
1 量化为PB格式模型从官方提供的tensorflow版本与编译工具版本中选择bazel版本下载，各个版本的Tensorflow与各个编译环境映射表如下。版本Python 版本编译器编译工具cuDNNCUDAtensorflow_gpu-1.13.12.7 、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.19.27.410.0tensorflow_gp...
2019-10-08 12:05:52
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原创 Windows中Python与OpenCV C++之间Mat传递
1 VS2017中创建DLL项目1.1 创建DLL项目1.2 删除自动创建的文件将stdafx.h、targetver.h、dllmain.cpp、MyDLL.cpp、stdafxc.pp删除。删除后，记得要在C/C++》预编译头 中取消使用预编译头1.3 配置OpenCV环境这一步可参靠我的另一篇文章《OpenCV 3.2.0 + opencv_contrib+VS2017》。...
2019-04-08 10:08:41
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原创 Python3.X使用Cython调用C/C++
1 创建C++代码假设我们需要让Python调用的C++代码如下(文件名为demo.h)：#ifndef DEMO_H#define DEMO_H using namespace std;namespace demo { class MyDemo { public: int a; MyDemo(); ...
2019-03-07 10:38:29
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原创 Python3.X使用C Extensions调用C/C++
1 创建C/C++代码文件假设我们要在Python代码中要调用如下C语言实现的mul函数将两个整数相乘，函数add将两个整数相加,创建demo_module.c，代码如下// pulls in the Python API #include <Python.h>static int mul(int a,int b){ return a*b;}static int a...
2019-03-06 16:35:27
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原创 从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（CKPT模型篇）
上一篇文章《从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）》中介绍了如何从pb模型文件中提取网络结构图并实现可视化,本文介绍如何从CKPT模型文件中提取网络结构图并实现可视化。理论上，既然能从pb模型文件中提取网络结构图，CKPT模型文件自然也不是问题，但是其中会有一些问题。1 解析CKPT网络结构解析CKPT网络结构的第一步是读取CKPT模型中的图文件，得到图的Graph...
2018-11-08 20:09:58
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原创 从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）
Tensorflow官方提供的Tensorboard可以可视化神经网络结构图，但是说实话，我几乎从来不用。主要是因为Tensorboard中查看到的图结构太混乱了，包含了网络中所有的计算节点（读取数据节点、网络节点、loss计算节点等等）。更可怕的是，如果一个计算节点是由多个基础计算（如加减乘除等）构成，那么在Tensorboard中会将基础计算节点显示而不是作为一个整体显示（典型的如Squeez...
2018-11-07 21:15:45
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原创 Tensorflow MobileNet移植到Android
1 CKPT模型转换pb文件使用上一篇博客《MobileNet V1官方预训练模型的使用》中下载的MobileNet V1官方预训练的模型《MobileNet_v1_1.0_192》。虽然打包下载的文件中包含已经转换过的pb文件，但是官方提供的pb模型输出是1001类别对应的概率，我们需要的是概率最大的3类。可在原始网络中使用函数tf.nn.top_k获取概率最大的3类，将函数tf.nn.top...
2018-10-23 20:18:52
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原创 MobileNet V1官方预训练模型的使用
1. 下载网络结构及模型1.1 下载MobileNet V1定义网络结构的文件MobileNet V1的网络结构可以直接从官方Github库中下载定义网络结构的文件，地址为：https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.py1.2 下载MobileNet V...
2018-10-22 21:15:03
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原创 MobileNet原理+手写python代码实现MobileNet
MobileNet是针对移动端优化的卷积，所以当需要压缩模型时，可以考虑使用MobileNet替换卷积。下面我们开始学习MobileNet原理，并且先通过Tensorflow函数接口实现MobileNet，再手写python代码实现MobileNet。
2018-06-30 12:58:21
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原创 Tensorflow反卷积（DeConv）实现原理+手写python代码实现反卷积（DeConv）
上一篇文章已经介绍过卷积的实现，这篇文章我们学习反卷积原理，同样，在了解反卷积原理后，在后面手写python代码实现反卷积。1 反卷积原理反卷积原理不太好用文字描述，这里直接以一个简单例子描述反卷积过程。假设输入如下：[[1,0,1], [0,2,1], [1,1,0]]反卷积卷积核如下:[[ 1, 0, 1], [-1, 1, 0], [ 0,-1,
2018-01-22 19:43:48
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原创 Tensorflow卷积实现原理+手写python代码实现卷积
从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！注意： 本文只针对batch_size=1,padding='SAME'，stride=[1,1,1,1]进行实验和解
2018-01-21 17:30:50
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原创 Tensorflow将模型导出为一个文件及接口设置
在上一篇文章中《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》，我们学习到如何使用预训练的模型。但注意到，在上一篇文章中使用预训练模型，必须至少的要4个文件。这很不便于我们的使用。有没有办法导出为一个pb文件，然后直接使用呢？答案是肯定的。
2017-11-10 21:13:44
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原创 Tensorflow加载预训练模型和保存模型
使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！
2017-11-10 19:07:16
110461
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转载 TensorFlow中的队列
在上一篇文章中，虽然最终运行结果正确， 但是在运行结果最后报了一个错误： _1_input_producer: Skipping cancelled enqueue attempt with queue not closed这主要是主线程已经关闭，但是读取数据入队线程还在执行入队。这篇文章转自《理解TensorFlow的Queue》一文，文章对TF队列讲的很详细，受益匪浅，很有必要转载过来。
2017-09-25 11:10:01
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OpenVINO运行Tensorflow模型
2019-11-20
AppBarLayout结合CoordinateLayout
2016-06-02
android邮件开发必备包：activation.jar+mail.jar+additionnal.jar
2015-03-24
空空如也
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