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学AI绘图需要以下步骤：1.明确目标和需求：首先明确设计图的目的，是用于展示算法流程、模型结构还是其他目的。2.选择合适的工具：根据需求选择合适的绘图工具，如Visio、PowerPoint、AdobeIllustrator等。3.绘制草图：在开始正式绘图之前，可以先用铅笔或草图工具绘制大致的框架和布局。4.添加细节：在草图基础上，逐步添加具体的元素、箭头、文本框等，以展示AI系统的各个组成部分和流程。5.审查和修改：完成初稿后，仔细检查设计图是否符合要求，并进行必要的修改。6.导出和分享：将设计图导出为适当的格式（如PDF、JPG等），并与团队成员或利益相关者分享。学习AI绘画对于个人而言，可以带来一些潜在的好处。首先，AI绘画可以扩展你的创作能力和表达方式，使你能够尝试新的艺术风格和创意。其次，通过学习AI绘画，你可以了解到最新的技术趋势和创新应用，有助于提升你在艺术领域的竞争力。学ai绘画需要哪些基础知识？一、数学与算法知识是必不可少的基础AI绘画的实现离不开数学与算法知识的支撑。例如，实现图像的自动填充、风格转化等功能就需要掌握图像处理、数值优化、深度学习等相关算法。此外，对于生成对抗网络（GANs）的理解也是十分必要的，只有对网络原理、架构及其实现方式有深入了解，才能更好地掌握AI绘画。二、艺术知识也不容忽视尽管AI绘画的实现离不开数学与算法，但在艺术创作过程中，艺术语言和色彩语言也是至关重要的。因此，学习AI绘画必须具备一定的艺术知识，包括色彩搭配、构图、氛围表达等方面的技能，只有深入理解艺术表现形式的规律，才能更好地利用AI工具进行创作。三、动手实践是唯一的捷径了解了AI绘画的基本知识之后，最重要的就是动手实践，跟着艺术家们的步伐，深入尝试，不断优化自己的作品。这样的实践，将在某些方面增强你的艺术创造力和审美水平，提升你在AI绘画领域的专业素养。目前主流的画图软件有Midjourney和stablediffusion，Midjourney需要翻，而且要付费，虽然Midjourney的可调节范围多不过对于我们普通玩家来说，还是开源、不墙和免费的stablediffusion更受用。作为AI绘画领域的实习生，你需要掌握以下技术技能和技巧：1.机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本原理、常用算法和模型结构。掌握常见的神经网络架构（如卷积神经网络、生成对抗网络等）以及它们在图像处理和生成方面的应用。2.图像处理与特征提取：学习图像处理的基础知识，包括滤波、边缘检测、图像增强等常用技术。熟悉常见的特征提取方法，如局部二值模式（LBP）、尺度不变特征变换（SIFT）、主成分分析（PCA）等，并了解它们在图像生成中的应用。3.编程与工具使用：熟练掌握至少一种编程语言（如Python），并熟悉相关的机器学习和图像处理库（如TensorFlow、PyTorch、OpenCV）。具备良好的编码能力，能够实现和调试AI绘画相关的算法和模型。4.数据处理与预处理：掌握图像数据的收集、清洗、转换和标注方法。了解数据增强技术，以增加训练数据的多样性。学习图像预处理技术，如图像归一化、降噪、旋转和裁剪等，以提高模型的鲁棒性和效果。5.模型训练和调优：了解模型训练的基本流程和技巧。学会构建适用于AI绘画任务的模型，并进行超参数调优、正则化和优化方法选择等工作。掌握评估指标的计算和结果分析方法。6.图像生成与风格迁移：学习图像生成模型（如GAN、VAE）的原理和实现方法。探索不同的生成模型架构和损失函数设计，以实现高质量的图像生成效果。熟悉图像风格迁移技术，能够将一个图像的风格应用到另一个图像上。7.学术文献阅读与写作：培养阅读和理解学术文献的能力，关注AI绘画领域的最新研究进展。学习撰写清晰、准确的技术报告和研究论文，能够表达自己的研究思路和成果。8.创造力与艺术感知：尽可能培养自己的艺术感知和审美能力。了解绘画和艺术的基本原理，学习欣赏和分析不同风格的艺术作品。

自动驾驶是高安全型应用，需要高性能和高可靠的深度学习模型，VisionTransformer是理想的选摔。现在主流的自动驾驶感知算法基本都使用了VisionTransformer相关技术，比如分割、2D/3D检测，以及最近大火的大模型(如SAM)，VisionTransformer在自动驾驶领域的落地方面遍地开花。5一方面，在自动驾驶或图像处理相关算法岗位的面试题中，VisionTransformer是必考题，需要对其理论知识有深入理解，并且在项目中真实的使用过相关技术。Transformer出自于Google于2017年发表的论文《Attentionisallyouneed》，最开始是用于机器翻译，并且取得了非常好的效果。但是自提出以来，Transformer不仅仅在NLP领域大放异彩，并且在CV、RS等领域也取得了非常不错的表现。尤其是2020年，绝对称得上是Transformer的元年，比如在CV领域，基于Transformer的模型横扫各大榜单，完爆基于CNN的模型。为什么Transformer模型表现如此优异？它的原理是什么？它成功的关键又包含哪些？本文将简要地回答一下这些问题。我们知道Transformer模型最初是用于机器翻译的，机器翻译应用的输入是某种语言的一个句子，输出是另外一种语言的句子。vari*int=nilfmt.Println("i.size:",unsafe.Sizeof(i))//8vari8*int8=nilfmt.Println("i8.size:",unsafe.Sizeof(i8))//8vars*string=nilfmt.Println("s.size:",unsafe.Sizeof(s))//8varps*struct{}=nilfmt.Println("ps.size:",unsafe.Sizeof(ps))//8varsi[]int=nilvarsi1[]int=nilfmt.Println("si.size:",unsafe.Sizeof(si))//24variiinterface{}=nilfmt.Println("ii.size:",unsafe.Sizeof(ii))//16我们以生成我，爱，机器，学习，翻译成<bos>,i，love，machine，learning,<eos>这个例子做生成过程来解释。训练：把“我/爱/机器/学习”embedding后输入到encoder里去，最后一层的encoder最终输出的outputs[10,512]（假设我们采用的embedding长度为512，而且batchsize=1),此outputs乘以新的参数矩阵，可以作为decoder里每一层用到的K和V；将<bos>作为decoder的初始输入，将decoder的最大概率输出词向量A1和‘i’做crossentropy（交叉熵）计算error。将<bos>，“i”作为decoder的输入，将decoder的最大概率输出词A2和‘love’做crossentropy计算error。将<bos>，“i”，“love”作为decoder的输入，将decoder的最大概率输出词A3和’machine’做crossentropy计算error。将<bos>，“i”，"love"，“machine”作为decoder的输入，将decoder最大概率输出词A4和‘learning’做crossentropy计算error。将<bos>，“i”，"love"，“machine”，“learning”作为decoder的输入，将decoder最大概率输出词A5和终止符做crossentropy计算error。那么并行的时候是怎么做的呢，我们会有一个mask矩阵在这叫seqmask，因为他起到的作用是在decoder编码我们的targetseq的时候对每一个词的生成遮盖它之后的词的信息。funcmain(){s:=[]string{"a","b","c"}fmt.Println("s:origin",s)changes1(s)fmt.Println("s:f1",s)changes2(s)fmt.Println("s:f2",s)changes3(s)fmt.Println("s:f3",s)}funcchanges1(s[]string){vartmp=[]string{"x","y","z"}s=tmp}funcchanges2(s[]string){//item只是一个副本，不能改变s中元素的值fori,item:=ranges{item="d"fmt.Printf("item=%s;s[%d]=%s",item,i,s[i])}}funcchanges3(s[]string){fori:=ranges{s[i]="d"}}首先我们需要为每个输入向量(也就是词向量)创建3个向量，分别叫做Query、Key、Value。那么如何创建呢？我们可以对输入词向量分别乘上3个矩阵来得到Q、K、V向量，这3个矩阵的参数在训练的过程是可以训练的。注意Q、K、V向量的维度是一样的，但是它们的维度可以比输入词向量小一点，比如设置成64，其实这步也不是必要的，这样设置主要是为了与后面的Mulit-head注意力机制保持一致（当使用8头注意力时，单头所处理的词向量维度为512/8=64，此时Q、K、V向量与输入词向量就一致了）。我们假设输入序列为英文的"ThinkingMachines"想要深度理解Attention机制，就需要了解一下它产生的背景、在哪类问题下产生，以及最初是为了解决什么问题而产生。首先回顾一下机器翻译领域的模型演进历史：机器翻译是从RNN开始跨入神经网络机器翻译时代的，几个比较重要的阶段分别是:SimpleRNN,ContextualizeRNN,ContextualizedRNNwithattention,Transformer(2017)，下面来一一介绍。「SimpleRNN」：这个encoder-decoder模型结构中，encoder将整个源端序列(不论长度)压缩成一个向量(encoderoutput)，源端信息和decoder之间唯一的联系只是:encoderoutput会作为decoder的initialstates的输入。这样带来一个显而易见的问题就是，随着decoder长度的增加，encoderoutput的信息会衰减。funcmain(){varc=make(chanint)fmt.Printf("c.pointer=%p\n",c)//c.pointer=0xc000022180gofunc(){c<-1addChannel(c)close(c)}()foritem:=rangec{//item:1//item:2fmt.Println("item:",item)}}funcaddChannel(donechanint){done<-2fmt.Printf("done.pointer=%p\n",done)//done.pointer=0xc000022180}在测试模型的时候，Test：decoder没有label，采用自回归一个词一个词的输出，要翻译的中文正常从encoder并行输入（和训练的时候一样）得到每个单词的embedding，然后decoder第一次先输入bos再此表中的id，得到翻译的第一个单词，然后自回归，如此循环直到预测达到eos停止标记typevisitstruct{a1 unsafe.Pointera2 unsafe.PointertypType}funcdeepValueEqual(v1,v2Value,visitedmap[visit]bool)bool{if!v1.IsValid()||!v2.IsValid(){returnv1.IsValid()==v2.IsValid()}ifv1.Type()!=v2.Type(){returnfalse}//Wewanttoavoidputtingmoreinthevisitedmapthanweneedto.//Foranypossiblereferencecyclethatmightbeencountered,//hard(v1,v2)needstoreturntrueforatleastoneofthetypesinthecycle,//andit'ssafeandvalidtogetValue'sinternalpointer.hard:=func(v1,v2Value)bool{switchv1.Kind(){casePointer:ifv1.typ.ptrdata==0{//not-in-heappointerscan'tbecyclic.//Atleast,allofourcurrentusesofruntime/internal/sys.NotInHeap//havethatproperty.Theruntimeonesaren'tcyclic(andwedon'tuse//DeepEqualonthemanyway),andthecgo-generatedonesare//allemptystructs.returnfalse}fallthroughcaseMap,Slice,Interface://Nilpointerscannotbecyclic.Avoidputtingtheminthevisitedmap.return!v1.IsNil()&&!v2.IsNil()}returnfalse}ifhard(v1,v2){//ForaPointerorMapvalue,weneedtocheckflagIndir,//whichwedobycallingthepointermethod.//ForSliceorInterface,flagIndirisalwaysset,//andusingv.ptrsuffices.ptrval:=func(vValue)unsafe.Pointer{switchv.Kind(){casePointer,Map:returnv.pointer()default:returnv.ptr}}addr1:=ptrval(v1)addr2:=ptrval(v2)ifuintptr(addr1)>uintptr(addr2){//Canonicalizeordertoreducenumberofentriesinvisited.//Assumesnon-movinggarbagecollector.addr1,addr2=addr2,addr1}//Shortcircuitifreferencesarealreadyseen.typ:=v1.Type()v:=visit{addr1,addr2,typ}ifvisited[v]{returntrue}//Rememberforlater.visited[v]=true}switchv1.Kind(){caseArray:fori:=0;i<v1.Len();i++{if!deepValueEqual(v1.Index(i),v2.Index(i),visited){returnfalse}}returntruecaseSlice:ifv1.IsNil()!=v2.IsNil(){returnfalse}ifv1.Len()!=v2.Len(){returnfalse}ifv1.UnsafePointer()==v2.UnsafePointer(){returntrue}//Specialcasefor[]byte,whichiscommon.ifv1.Type().Elem().Kind()==Uint8{returnbytealg.Equal(v1.Bytes(),v2.Bytes())}fori:=0;i<v1.Len();i++{if!deepValueEqual(v1.Index(i),v2.Index(i),visited){returnfalse}}returntruecaseInterface:ifv1.IsNil()||v2.IsNil(){returnv1.IsNil()==v2.IsNil()}returndeepValueEqual(v1.Elem(),v2.Elem(),visited)casePointer:ifv1.UnsafePointer()==v2.UnsafePointer(){returntrue}returndeepValueEqual(v1.Elem(),v2.Elem(),visited)caseStruct:fori,n:=0,v1.NumField();i<n;i++{if!deepValueEqual(v1.Field(i),v2.Field(i),visited){returnfalse}}returntruecaseMap:ifv1.IsNil()!=v2.IsNil(){returnfalse}ifv1.Len()!=v2.Len(){returnfalse}ifv1.UnsafePointer()==v2.UnsafePointer(){returntrue}for_,k:=rangev1.MapKeys(){val1:=v1.MapIndex(k)val2:=v2.MapIndex(k)if!val1.IsValid()||!val2.IsValid()||!deepValueEqual(val1,val2,visited){returnfalse}}returntruecaseFunc:ifv1.IsNil()&&v2.IsNil(){returntrue}//Can'tdobetterthanthis:returnfalsecaseInt,Int8,Int16,Int32,Int64:returnv1.Int()==v2.Int()caseUint,Uint8,Uint16,Uint32,Uint64,Uintptr:returnv1.Uint()==v2.Uint()caseString:returnv1.String()==v2.String()caseBool:returnv1.Bool()==v2.Bool()caseFloat32,Float64:returnv1.Float()==v2.Float()caseComplex64,Complex128:returnv1.Complex()==v2.Complex()default://NormalequalitysufficesreturnvalueInterface(v1,false)==valueInterface(v2,false)}}这便是encoder的整体计算流程图了，Transformer模型中堆叠了多个这样的encoder，无非就是输出连接输入罢了，常规操作。最后再附上一个Transformer的代码实现，读者有兴趣可以跟着自己复现一下Transformer模型的代码。  packagemain  import(    "log"    "sync"  )  funcinit(){    log.SetFlags(log.Lshortfile)  }  funcmain(){    lock:=sync.Mutex{}    //Go1.18新增，是一种非阻塞模式的取锁操作。当调用TryLock()时，    //该函数仅简单地返回true或者false，代表是否加锁成功    //在某些情况下，如果我们希望在获取锁失败时，并不想停止执行，    //而是可以进入其他的逻辑就可以使用TryLock()    log.Println("TryLock：",lock.TryLock())    //已经通过TryLock（）加锁，不能再次加锁    lock.Lock()  }

给大家分享一套课程——实战Flink+Doris实时数仓课程，附源码+文档+虚拟机。学习本课程，需要预先掌握flink的基本概念及常用api，预先掌握doris的基本概念及基本语法操作；随着业务快速发展或部分业务对实时依赖度大，使得越来越多的业务指标需要实时查看，以便于更好的进行业务分析、业务风控等，尤其在举行活动的时候，能够通过实时大屏等内容更好的把握活动的各项指标趋势。实时数据仓库也引入了类似于离线数据仓库的分层理念，主要是为了提高模型的复用率，同时兼顾易用性、一致性以及计算成本。通常离线数据仓库采用空间换取时间的方式，所以层级划分比较多，从而提高数据计算效率。实时数据仓库的分层架构在设计上考虑到时效性问题，分层设计尽量精简，避免数据在流转过程中造成不必要的延迟响应，并降低中间流程出错的可能性。

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分享一套python版的数据结构算法的视频教程——《零基础征服数据结构算法Python版》，2023年4月完结新课，提供配套的代码和课件下载！《零基础征服数据结构算法Python版》课程以985院校为授课标准，结合大厂面试所需技能，课程具有严谨、知识面广、通俗易懂、理论与实践相结合的特点，能够帮助学员在轻松的学习过程中征服数据结构与算法。不管你是在校学生，还是已入职场多年，《零基础征服数据结构算法Python版》课程都能让你对数据结构与算法有更深刻的认识，学完后你会明白生活中一些常用软件的技术原理，甚至能从事算法相关工作，更能帮助你顺利通过大厂面试算法关。一起提升编程内功，冲击BAT！第1章绪论第2章线性表第3章栈、队列和数组第4章字符串第5章树与二叉树第6章图第7章查找第8章排序

今天给大家分享一套关于开发仿社交小程序的视频课程——《SpringCloudalibaba+Vue，开发仿社交小程序》，课程一共19章，2023年4月完结新课，提供有配套的源码下载！《SpringCloudalibaba+Vue，开发仿社交小程序》是一门高质量、完整、实用性强的可商用项目，基于Springcloudalibaba和微信小程序来完成同城交友小程序，系统UI设计、数据库多应用方案、通用中间件使用、构建oauth2认证授权等多使用技术，课程不仅能掌握技术层面，还具备更好的业务水平，也能顺利地通过面试关。

分享一套CKS视频教程：《Kubernetes/K8SCKS安全专家认证实践》，2023年完结新课，课程基于k8s1.26最新版本！提供配套的文档下载！课程大纲：第1章KubernetesCKS课程介绍及说明第2章Kubernetes1.26集群部署第3章集群检测kube-bench第4章容器镜像检测Trivy第5章容器权限最小化SecurityContext第6章系统强化Seccomp、AppArmor第7章容器沙箱gVisor第8章容器运行时监控Sysdig、Falco第9章集群审计日志Audit第10章容器网络策略NetworkPolicy第11章镜像策略ImagePolicyWebhook第12章CKS原题模拟分析与解析第13章附赠基础安全-Secrets【选修】第14章附赠基础安全-ServiceAccount【选修】第15章附赠基础安全-RBAC【选修】学完本套课程，您将会获得：——>帮助学员掌握CKS考试所必备的安全相关技能，同时提供考题原题分析，帮助学员轻松拿下CKS认证考试——>掌握如何使用Kube-bench等工具检测和排查集群安全漏洞，提升集群安全性和稳定性掌握如何使用Trivy等工具检测和修复容器镜像中的安全漏洞——>提高容器镜像的安全性掌握容器最小化权限的相关概念、实现方式，帮助学员提高容器安全性——>有效防止容器攻击掌握Seccomp和AppArmor限制容器的系统调用和资源访问权限——>为企业提供更加可靠的安全保障掌握gVisor容器沙箱，实现容器的更加安全的资源隔离和保护——>有效避免容器攻击和跨容器漏洞攻击掌握容器运行时的监控sysdig、Falco，及时发现和应对潜在的安全威胁掌握如何使用audit对容器日志进行全面审计和分析掌握NetworkPolicy网络策略实现容器之间的流量访问控制——>有效防止恶意流量的传播和攻击掌握ImagePolicyWebhook实现对容器镜像的安全检测——>防止恶意或未经授权的容器镜像运行剖析考试题型和考察知识点，帮助学员更好地掌握CKS考试，提高通过考试的几率

给大家分享一套Pytest课程——《Pytest全栈自动化测试指南视频教程》，2023年2月完结新课，提供配套的代码+笔记+软件包下载！学完本课程，可以掌握Pytest框架的使用和封装测试框架！第1章入门第2章夹具第3章参数化第4章标签化第5章Mock第6章插件第7章报告第8章自动化第9章项目实战第10章生产第11章插件进阶与编写第12章测试工具开发与项目优化

《Nacos核心原理解读+高性能微服务系统实战》从系统层面深入分析Nacos的设计及实现原理，并结合SpringBoot、SpringCloud、Vue等技术实战开发微服务项目，让你更深入地理解Nacos，在实战中掌握Nacos核心技术与应用。课程一共16章，2023年完结新课，提供源码+PDF课件下载！基于Nacos，SpringBoot+Vue开发微服务项目，在实战中掌握其运用。掌握高性能微服务治理框架Nacos，提升微服务架构设计与开发能力。大厂背书、简单易用的框架，满足超高性能、超大容量、高可用的实际微服务场景需求。理论层面吃透Nacos了解Nacos设计原则学习Nacos各模块功能特性通过源码解读透视实现原理实战层面无障碍运用Nacos掌握Nacos在实战项目中的运用掌握SpringBoot、SpringCloud等基础框架亲自上手开发微服务系统提高微服务构建效率深度理解微服务治理核心技能掌握Nacos的对接更高效地开发复杂微服务项目课程大纲：Nacos基础特性Nacos架构Nacos特性--服务注册Nacos特性--服务发现Nacos特性--发布与获取配置NacosSpring关键特性Nacos与SpringNacos整合SpringBoot流程Nacos整合SpringCloud流程如何从Eureka过度到NacosNacos核心特性实现原理Nacos-Naming模块概览Nacos-服务注册源码实现原理深度剖析Nacos-服务发现源码实现原理深度剖析Nacos-Config模块概览Nacos-配置管理源码实现流程梳理Nacos内核初探Nacos一致性协议Nacos寻址机制原理解析Nacos元数据解析详解Nacos高可用设计热插拔的Nacos插件Nacos鉴权插件之账号权限体系设计Nacos鉴权插件之认证机制设计自定义Nacos插件扩展Nacos与云原生在Docker中部署Nacos服务网格ServiceMesh体系认知提升Nacos元数据解析架构演进--Nacos如何完美整合ServiceMesh体系？

分享一套C++从0基础到项目实战的视频教程，《C++从0到1系统精讲项目开发综合基础课》，2023年新课，课程一共32章完整版！C++工程师高薪稳定，一将难求，但体系庞杂，学习路线陡峭。课程精心设计更利于初学者学习和应用并重的课程体系，带你从0到1系统掌握C++必备项目实战综合知识，只学工作中用得着的干货，让你学习更顺畅，更高效，大大节省你入门到入行/转行的宝贵时间和精力。第1章C++从0到1系统精讲项目开发综合基础课-导学第2章开始学习C++第3章C++的运算第4章C++条件分支结构第5章C++循环结构第6章C++基础函数第7章C++的数据类型第8章C++指针第9章C++数组第10章C++结构体、共同体、枚举第11章C++引用第12章C++函数重载、内联函数第13章高质量作业实践-C++常规题第14章高质量作业实践-C++数据结构第15章C++的类和对象第16章C++中的运算符重载、类型转换第17章C++的继承与派生第18章C++的函数模板第19章C++的类模板第20章预处理、编译、命名空间、类型转换第21章STL容器第22章STL算法第23章智能指针第24章文件操作第25章异常、断言第26章C++11新标准第27章C++11线程第28章可调用对象的绑定器和包装器第29章Linux编程第30章进程和进程控制第31章网络编程基础第32章课程总结C++从0到1系统精讲项目开发综合基础课（2023新课，32章全）https://download.csdn.net/download/u011712285/87517404C++从0到1系统精讲项目开发综合基础课（2023新课，32章全）https://download.csdn.net/download/u011063343/87506494