new方法、定制属性访问、描述符与装饰器知识点总结

第一部分:__new__方法 思考: a. 我们创建实例是通过什么方法创建的呢? b. 类每次实例化的时候都会创建一个新的对象,如果要求类只能被实例化一次该怎么做呢? 通过单利模式实现 c.什么是单例模式(Singleton Pattern ) 1、确保一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统

测试type和isinstance两个函数,那个速度更加的快

一、解决方案 通过装饰器实现二、相关知识点 isinstance()函数 1. isinstance()函数是python中的一个内置函数,作用:判断一个函数是否是一个已知类型,类似type()。 2. 语法:isinstance ( object , classinfo ) 参数: object:

文件知识点总结

一:打开、关闭文件 1.打开文件:f=open('文件路径','模式')2.操作:写入、读取、修改 》模式3.关闭:f.close() 》释放内存空间 例1:读取文件 # 1.打开文件f=open('file01.txt','r') # 文件对象 # mode='r'(默认模式为r) 》如果是r+表

笔记本电脑打字的输入法光标老是乱跳怎么回事

相关链接: https://zhidao.baidu.com/question/2073478386827891428.html

异常知识点的总结

第一部分:异常及异常处理 思考: 1.什么是异常? python中有哪些异常? 》异常本身是类 print(a) # NameError: name 'a' is not defined 错误类型 NameError print(3+'a') # TypeError: unsupported ope

迭代器、生成器、模块和包知识点总结

第一部分:迭代器 例1. for....in 运行机制 li=[1,2,3,4] # 在列表中取值从第一个取到最后一个结束 # for i in li: # print(i) # 1,2,3,4 i=0 while i < len(li): # 索引 # print(i) # 输出索引 0,1,2,

正则表达式知识点总结

第一部分:正则表达式 概念 一个函数: re.findall(pattern, string) 一些元字符: . * ? + [] () \ ^ $ 通过 () 来改变 findall 的行为 例1: 判断一个手机号码(长度、开头数字为1、只能是数字) import re a=12345678901

控制流程知识点总结

第一部分:条件判断 if 条件1: #父级 满足条件1的时候所执行的代码 # 子级 a=90 # 转换成bool类型 print(a==6) # 当满足条件的时候执行当前子级结束以下所有分支语句 记住这句话 if a>80: # 满足条件的情况下才去执行以下代码 声明条件 print('恭喜你,考了

登峰造极,师出造化,Pytorch人工智能AI图像增强框架ControlNet绘画实践,基于Python3.10

人工智能太疯狂,传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙,弃尸尘埃。并非空穴来风,也不是危言耸听,人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程,你问我绘画行业未来的样子?我只好指着ControlNet的方向。本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下,体验人工智能登峰造极的绘画艺术。

人工智能,丹青圣手,全平台(原生/Docker)构建Stable-Diffusion-Webui的AI绘画库教程(Python3.10/Pytorch1.13.0)

世间无限丹青手,遇上AI画不成。最近一段时间,可能所有人类画师都得发出一句“既生瑜,何生亮”的感叹,因为AI 绘画通用算法Stable Diffusion已然超神,无需美术基础,也不用经年累月的刻苦练习,只需要一台电脑,人人都可以是丹青圣手。 本次我们全平台构建基于Stable-Diffusion算

人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看懂,通俗解释把AI“黑话”转化为“白话文”

按照固有思维方式,人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业,这个行业的人都是高智商人群,无论是写文章还是和人讲话,总是讳莫如深,接着就是蹦出一些“高级”词汇,什么“神经网络”,什么“卷积神经”之类,教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时,更加“神话”了这个行业,用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲:“多智而近妖”。 事实上,根据二八定理,和别的行业一样,人工智能行业内真正顶尖的天才也就是20%,他

动手造轮子自己实现人工智能神经网络(ANN),解决鸢尾花分类问题Golang1.18实现

人工智能神经网络( Artificial Neural Network,又称为ANN)是一种由人工神经元组成的网络结构,神经网络结构是所有机器学习的基本结构,换句话说,无论是深度学习还是强化学习都是基于神经网络结构进行构建。关于人工神经元,请参见:人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看

人工智能AI库Spleeter免费人声和背景音乐分离实践(Python3.10)

在视频剪辑工作中,假设我们拿到了一段电影或者电视剧素材,如果直接在剪辑的视频中播放可能会遭遇版权问题,大部分情况需要分离其中的人声和背景音乐,随后替换背景音乐进行二次创作,人工智能AI库Spleeter可以帮我们完成大部分素材的人声和背景音乐的分离流程。 Spleeter的模型源来自最大的音乐网站D

人工智能AI图像风格迁移(StyleTransfer),基于双层ControlNet(Python3.10)

图像风格迁移(Style Transfer)是一种计算机视觉技术,旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上,从而生成一幅新图像,该新图像结合了两幅原始图像的特点,目的是达到一种风格化叠加的效果,本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果。 安装Contr

云端炼丹,算力白嫖,基于云端GPU(Colab)使用So-vits库制作AI特朗普演唱《国际歌》

人工智能AI技术早已深入到人们生活的每一个角落,君不见AI孙燕姿的歌声此起彼伏,不绝于耳,但并不是每个人都拥有一块N卡,没有GPU的日子总是不好过的,但是没关系,山人有妙计,本次我们基于Google的Colab免费云端服务器来搭建深度学习环境,制作AI特朗普,让他高唱《国际歌》。 Colab(全名C

[转帖]人工智能 Java混合模式火焰图

https://www.dazhuanlan.com/smallnight/topics/1040103 在做性能调优的时候,我们通常会借助一些性能分析工具(比如 perf,DTrace)分析系统资源的使用情况,比如 CPU、内存等,但这些工具分析的结果通常是文本形式,不够直观,不便于快速定位系统瓶

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[转帖]人间终极定律,熵增定律

https://www.cnblogs.com/zhoading/p/17115776.html 人活着就是在对抗熵增定律。 ——薛定谔《生命是什么》 一 这个世界上所有的定律,都可以说是废话,都可以是多余的,但唯独“熵 [shāng] 增定律”是人类不可多得的价值总结。 “熵增定律”也是自然界至高

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人脸特征计算速度优化-SIMD技术Neon介绍 JasonZhu 游走于秃头和研究的边缘 ​关注 15 人赞同了该文章 ​ 目录 收起 1. baseline计算 2. simd和数据重排加速 数据重排Pack simd加速 3. 循环展开 4. openmp的优化 5. openblas 6. 总

[转帖]人人都应该知道的CPU缓存运行效率

https://zhuanlan.zhihu.com/p/628017496 提到CPU性能,大部分同学想到的都是CPU利用率,这个指标确实应该首先被关注。但是除了利用率之外,还有很容易被人忽视的指标,就是指令的运行效率。如果运行效率不高,那CPU利用率再忙也都是瞎忙,产出并不高。 这就好比人,每天