python 开源项目: Style2Paints:用AI技术为线稿快速上色的工具(GitHub 3310颗星)
https://github.com/lllyasviel/style2paints
转载于:https://www.cnblogs.com/botoo/p/8440467.html
本节将讨论一些与工具条有关的编程技术,主要包括命令处理、命令更新、按钮风格和工具条的隐藏/显示等技术。 4.2.1命令处理 要使菜单和工具条执行命令,光为它们指定命令ID是不行的,必须为每个命令ID定义命令处理函数。如果不为命令定义命令处理函数或下面将要提到的命令更新处理函数,则框架将自动使该命令对应的菜单项和按钮禁止(灰化),这就是4.1节中的工具条按钮和菜单项灰化的原因。 利用ClassWiz
Linux 下有很多命令行工具供我们使用,每个工具总是提供了大量参数供我们选择;实际工作中,我们用到的工具,最常用的总是那么几个参数组合,为此,我写了这本书相对实用的书。
我知道我的问题很笼统,但我对人工智能领域还不熟悉。我用一些参数做了一个实验(几乎6个参数)。每一个都是独立的,我想找到输出函数最大或最小的最优解。然而,如果我想用传统的编程技术来实现,这将需要很多时间,因为我将使用六个嵌套循环。 我只是想知道用哪种人工智能技术来解决这个问题?遗传算法?神经网络?机器学习? 实际上,这个问题可能有不止一个评估函数。它将有一个功能,我们应该最小化它(成本)和另一个功能
背景 随着数字化时代的到来,外卖市场近年来发展非常迅猛。对外卖物流系统而言,配送效率和用户体验至关重要。而实际配送过程是由配送员(骑手)最终完成的,因此,想要真正提升配送效率,不但要在智能调度系统(订单指派、路径规划、ETA)上下功夫,还要不断提升配送员的“附加”能力,让他们越送越“熟”,越送越“顺”,越送越“快”。以此为出发点,美团点评研发团队设计了骑手智能助手,全面提升骑手的各方面能力。 在
笔试题: 随机获取10到999之间的100个整数,并且要从大到小排序,要求使用快速排序算法。 获取1到99之间的10个整数 参数设计: min最小值,max最大值,total多少个 <script> function getRandomNum(min,max,total){ let arr=[] for
STYLE2PAINTS 是新一代的线稿上色 AI ,可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。 Demo 地址 使用示例 谷歌图片搜索关键词“Anime Sketch”(动漫线稿),结果如下。然后下载第一个结果: 然后给 AI 输入一些风格图片,不限制内容,只要颜色比较好看,色域比较宽泛即可。下面是随便选了9张色彩各不相同的图片给AI参考: 输出结果如下:
本节阐述了整个构建方法的一些基本原理和技术细节,您不必马上就理解本节中的所有内容。在您实际操作之后,就会了解大多数的东西,您可以在任何时候回顾本节。 第五章的总体目标是提供一个临时环境,您可以 chroot 到这个环境,在里面构建一个第六章中的干净、没有问题的目标 LFS 系统。为了尽量的与宿主系统分开,我们创建了一个自包含、自依赖的工具链。要注意的是,这个创建过程被设计为尽量减少新手犯错误的可能
试想,你被要求负责建造一座房子。为了完成任务,你需要挖地基、砌墙、添加水暖、接入电线,等等。理论上,如果你很擅长建造屋子,那么这些事情都可以由你来完成,但是这样就要花费很长很长时间,并且需要不断的切换任务。或者,你可以雇佣一些人来帮助你完成房子的建造。那么现在你需要决定雇多少人,以及雇佣人员具有什么样的技能。比如,你可以雇几个人,这几个人什么都会。现在你还得不断的切换任务,不过因为雇佣了很多人,就