张士玉小黑屋

High-resolutionimagereconstructionwithlatentdiffusionmodelsfromhumanbrainactivity论文地址：https://doi.org/10.1101/2022.11.18.517004项目地址：https://sites.google.com/view/stablediffusion-with-brain/Abstract从人类大脑活动中重建视觉体验，为理解大脑如何代表世界，以及解释计算机视觉模型和我们的视觉系统之间的联系提供了独特的方法。虽然深度生成模型最近被用于这一任务，但重建具有高语义保真度的真实图像仍然是一个具有挑战性的问题。在这里，我们提出了一种基于扩散模型(DM)的新方法来重建通过功

一、下载MySQLMysql官网下载地址：https://downloads.mysql.com/archives/installer/选择想要安装的版本，点击Download下载本篇文章选择的是5.7.31版本二、安装MySQL选择设置类型双击运行mysql-installer-community-5.7.31.0.msi，这里选择是自定义安装，所以直接选择“Custom”，点击“Next”“DeveloperDefault”是开发者默认“Serveronly”仅作为服务器安装“Clientonly”仅作为客户端安装“Full”是完整安装“Custom”是自定义安装选择安装的产品和功能依次点开“MySQLServers”、“MySQLServers”、

流程控制语句文章目录流程控制语句1️⃣简介2️⃣条件判断⚜️关系运算符⚜️逻辑运算符⚜️if语句⚜️if...else语句⚜️if...elif...else语句⚜️match...case3️⃣循环结构⚜️while⚜️while...else语句⚜️for⚜️for...else语句4️⃣退出循环⚜️continue⚜️break1️⃣简介计算机在执行代码时有三种组织结构：顺序结构:程序从上到下依次执行。选择结构:按照条件选择执行不同的代码块。循环结构:重复执行某段代码块。2️⃣条件判断一个程序如果按部就班从头到尾，中间没有转折，其实无法完成太多工作。程序设计经常需要转折，这个转折在程序设计中称为流程控制。⚜️关系运算符

如何配置openai返回数据，保持流式输出，可以分段加载可以使用OpenAIAPI的stream参数来实现流式输出，并且可以使用max_tokens参数控制每次返回数据的长度。以下是一个示例代码，演示如何使用OpenAIAPI来实现流式输出并分段加载：pythonimportopenai#连接OpenAIAPIopenai.api_key="YOUR_API_KEY"#设置OpenAIAPI参数model_engine="davinci"#模型引擎prompt="你好，我需要帮助进行自然语言处理任务。"#请求语句temperature=0.5#温度参数max_tokens=100#每次最大输出长度#获取Open

交叉熵损失（Cross-entropyloss）是深度学习中常用的一种损失函数，通常用于分类问题。它衡量了模型预测结果与实际结果之间的差距，是优化模型参数的关键指标之一。以下是交叉熵损失的详细介绍。假设我们有一个分类问题，需要将输入数据x分为C个不同的类别。对于每个输入数据x，我们定义一个C维的向量y^​，其中y^​i​表示x属于第i个类别的概率。我们的目标是使得y^​尽可能接近真实的标签y的概率分布。假设真实标签y是一个C维的向量，其中只有一个元素为1，其余元素为0，表示x属于第k个类别。那么，我们可以使用交叉熵损失来衡量模型预测结果和真实标签之间的差距。交叉熵损失的公式如下：                           

ChatGPT引发了AI革命，大家都想探究如何让它发挥更大价值。以它为代表的大模型并未完全掌握所有专业知识，这也正是我们创业的契机。我们应该思考如何让AI在专业领域中释放更大的价值潜能。就像开发者挖掘出某个鲜为人知的资源一样，我们可以开发出AI在特定领域的潜力，从而在市场上脱颖而出。以OpenAI的API为例，让大模型支持自己专业领域的知识，有两种方式：微调模型和封装到Prompt。 一、微调（Fine-tuning）注入专业领域知识微调是在基础大模型训练成熟之后，通过Fine-tuning模式，利用标注数据调整模型参数以适应不同任务需求。传统的微调需要做调整损失函数、增加额外层等工作，但自2018年以来，随着预训练模型的体量不断增大，预训练模型Fine-tune所

目录1.线程简介1.1程序1.2进程1.3线程1.4多线程1.5普通方法调用和多线程2.线程创建2.1继承Thread类2.2实现Runnable接口     2.3实现Callable接口（了解）2.4网图下载2.4.1通过继承Thread类实现网图下载    2.4.2通过实现Runnable接口实现网图下载2.4.3通过实现Callable接口实现网图下载3.Lambda表达式4.线程状态4.1线程的状态4.1.1停止线程4.2线程的调度4.2.1线程的优先级4.2.2线程休眠4.2.3线程让步4.2.4线程插队4.2.5线程状态观测5.守护（daemon）线程6. 线程同步与通信问题6.

目录一.堆排序二.topk问题一.堆排序我们知道冒泡算法的时间复杂度是O（N^2），在数据量很多的时候，N^2是个很可怕的数字，二分算法的时间复杂度是O(logn)，但是二分算法有限制条件，实用性并不高，那怎样才能高效实用的排序呢？堆排序就能很好解决上述问题，堆排序的时间复杂度是O(logn)，也没啥限制条件，可以实现高效排序。这里要注意，排升序要建大堆，排降序要建小堆;1.假设排升序，所以建大堆；2.堆建好后，定义一个end变量，令其=n-1（数组最后一个元素的下标是n-1）；3.堆建好后，数组第一个元素就是最大的，将其与最后一个数据交换，然后这个数据就不需要动了，为了保持它是个大堆，让它的前end-1个元素向下调整，然后end--，当

作者：IT圈黎俊杰一、下载CentOSStream9安装介质　　在CentOS官网可以下载到CentOSStream9的安装介质，正面列出ISO介质的下载链接地址：https://download.cf.centos.org/9-stream/BaseOS/x86_64/iso/CentOS-Stream-9-20221019.0-x86_64-dvd1.iso二、安装CentOSStream91、安装方式选择　　选择菜单和以前的CentOS一模一样，只是在CentOS后面增加了Stream字样。2、安装语言选择　　和CentOS还是完全一模一样，还是只是在CentOS名称后面增加了Stream字样而已。3、安装总览4、安装目的地设置5、划分分区

只做出来(ACDFGH)，挑几个出来，答案不一定正确，但自己测试通过了A、求和求1~20230408的和publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){System.out.println((long)20230409*10115204);}}这里就直接套等差数列的求和公式，答案:204634714038436 D、平均【问题描述】        有一个长度为n的数组(n是10的倍数)，每个数Ai都是区间[0,9]中的整数，小明发现数组里每种数出现的次数不太平均，而更改第i个数的代价为bi，他想更改着若干个数的值使得这10种数出现的次数相等(都等于n/10，请问代价和最少为多少。