1 Django 1.1 简介 Django 是一个高级 Python Web 框架，致力于用更少的代码，构建更好的 Web 应用程序，总而言之，它是一个成熟的后端框架。 1.2 为什么使用 Django 后端 Django 配合前端 Vue 的组合确实用的太多了，可以算是一个必备技能。 1.2.1 优点 用户管理，数据库都不用自己处理，不用考虑具体细节实现 生态成熟，周边工具、资源、教程多 1.2.2 缺点 自成体系，有自己的框架，学习成本高 代码结构相对复杂，不像 flask 那么简捷 1.3 相关概念 1.3.1 项目 Project 与 应用 App 项目是整个网站的组织结构，应用程序是网站的功能组件。 一个项目可以包含多个应用程序；应用程序可以通过 Django 的应用程序架构被多个项目共享。 1.3.2 模型 Model 数据存取层，用于处理与数据相关的所有事务：存取、验证有效性、行为以及数据之间的关系等。 1.3.3 模板 Template 表现层，用于处理具体的显示，包括 HTML 页面和前端模板。 1.3.4 视图 View 业务逻辑层，用于处理模型及模板的相 ...

本文将介绍一些 Django 的进阶用法 1 用户管理 下面介绍最简单的用户管理方法：用 admin 管理员创建普通用户；仅实现 login.html 界面，使用 django 内部逻辑完成用户登录。 1.1 建库 1.1.1 建库 12$ python manage.py migrate$ python manage.py createsuperuser # 创建管理员 1.1.2 修改配置文件 1$ vi mytools/settings.py 加入 123AUTHENTICATION_BACKENDS = [ 'django.contrib.auth.backends.ModelBackend',] 1.2 添加新用户 访问 admin 界面，用刚才创建的 superuser 登录 http://localhost:8001/admin/ 按提示创建几个 user 用户 1.3 在界面中调用登录界面 1.3.1 在接口前加装饰器 1$ vi mytools/myapp/views.py 加入 1234from django.contrib.auth.de ...

使用场景 有时候不愿意把自己相片直接贴到社交媒体作为头像。 但是每个人都会有想让别人看到的某一面。 弄清楚画中人想要让别人看到的是什么，可能偏服务类的艺术都是这样。 操作方法 上传一张自己的相片，不要大头照，需要比较自然放松的姿式 使用 Segment Anything 把画面中的人抠出来 使用 ControlNet 的 Scribble，设置 Scibble xdog，提取清晰线图 选 img2img 使用原图作为底图 选择一个喜欢的基础模型，调大 denoising 提示词建议：a young woman, light smile, with glasses, warm colored background, soft light.

1234567英文名称: Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models中文名称: Llama 2：开源的基础模型和微调的聊天模型文章: http://arxiv.org/abs/2307.09288代码: https://github.com/facebookresearch/llama作者: Hugo Touvron日期: 2023-07-19引用次数: 110 1 读后感 这是一篇 77 页的论文，正文也有 36 页，让人望而却步。整体分成：Introduction，Pretraining，Fine-tune，Safety，Discussion，RelateWork, Conclusion 几部分，如果没有时间，看看前三个部分，大概 20 页左右也就差不多了。 产出的模型从 7B 到 70B 参数，其成果除了基本的 LLAMA-2 模型，还有精调的 LLAMA 2-CHAT 模型，其精调模型与 ChatGPT (3.5) 性能相当，可作为闭源模型的替代品，且 70B 的体量也是可接受的。 在基础模型方面，文章中没有涉及很新的 ...

123456英文名称: ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs中文名称: TOOLLLM：帮助大语言模型掌握16000多个真实世界的API文章: http://arxiv.org/abs/2307.16789代码: https://github.com/OpenBMB/ToolBench作者: Yujia Qin日期: 2023-07-31 1 读后感 论文致力于让大模型学习使用工具，以实现复杂的任务。目前使用工具能力最强的还是 ChatGPT，但不清楚它是如何实现的。文中提出的 ToolLLM 主要用于构建针对 引导调优（instruction-tuning）的训练数据集 ToolBench，最终通过数据对开源的 LLaMA 调优，训练的模型 ToolLLaMA，对工具的使用能力与 ChatGPT 相当。 为了使路径搜索过程更加高效，提出了基于深度优先搜索的决策树（depth-first search-based decision tree：DFSDT）；训练了 API ...

1 推荐主题 butterfly 的默认 layout 很好，尤其对于内容比较多的 blog，安装方法如下： 1234npm install hexo-renderer-pug hexo-renderer-stylus --savenpm install hexo-theme-butterflycp node_modules/hexo-theme-butterfly/_config.yml _config.butterfly.ymlvi _config.yml # 修改 theme: butterfly 2 正常显示 Latex 公式 2.1 切换渲染器 切成 root 权限，安装 pandoc: 1apk add pandoc 2.2 安装插件 这个插件能支持 $ 号模式的 Latex 公式： 1npm install hexo-filter-mathjax 2.3 配置文件 修改 _config 文件如下： (我直接把插件 github 说明中的配置文件拷过来了) 12345678mathjax: ...

1 入口 https://yiyan.baidu.com/ 2 界面 2.1 整体界面 目标：作为普通用户使用。 结果：整体设计很好，各种角色和提示词，界面也好看，细节到位。 3 模型效果 3.1 写一段微信小程序 目标：对于本土化的工具，国外文本生成支持不是很好。 结果：看着还不错，还没试运行。 3.2 当朋友聊天我会找谁 目标：讨论一些人文问题，提出一些之前和 ChatGPT 聊到的问题，对比答案。 结果：答案也大差不差，呵呵…… 相对 ChatGPT，我觉得 ERNIE 比较教条，调性不太一样。 3.3 业务能力 目标：具体业务的能力。 结果：测试了一下总结长文的能力，理解能力可用。 4 易用性 4.1 申请 API 目标：真正解决问题，还是需要使用 API。 结果：230831 早上 3:00 申请，10:13 收到短信，通过审核。 4.2 费用 目标：看看用哪个更划算 结果：差不多 文心一言：ERNIE-Bot-turbo 0.008 元/千 tokens ChatGPT：0.002 美元/千 tokens 评论： 千帆支持多个模型，有 ERNIE ...

1 初衷 很早就开始分享文档，以技术类的为主，一开始是 MSN，博客，随着平台的更替，后来又用了 CSDN，知乎，简书…… 再后来是 Obsidian，飞书，Notion，常常有以下困扰： 1.1 问题 各平台格式不同，审核规则不同，需要花很多时间上传多个平台，文档更新成本也高。 分类太简单，搜索困难，不能满足要求。 虽然积累了一些积分和关注，但是平台更替，被黑，不可控。 想表达的东西很多：技术文，书评，旅行，画画，其它作品，日常感受；长文与短文，文献与田野的不同风格；每个平台调性，受众不同，全放一起，显得很不专业。 1.2 优势 这么看来，自建平台相对来说更自由，更方便： 租个每年几百块钱的服务器，或者先用个免费平台。 从内容到数据迁移更自由，可利用工具切换平台，减少时间成本，一键分享/更新。 构造一种介于“给自己看”和“给别人看”之间的状态，打通公/私分享内容。 在自己的 blog 和 其它内容之间建立深度链接。 设计自己的逻辑，做自己喜欢的分类和屏蔽规则，让不同类型的内容互不干扰。 1.3 劣势 但也存在一些问题： 学习成本：虽然入门成本不高，但想做到自己满意，需要花很 ...

1 工具使用 1.1 Midjourney vs Stable Diffusion 收费、审核、门槛；开源、部署、海量模型、可控、要求 生态：平台、插件、模型、文档；自已训练 1.2 环境 AI绘画_SD_搭建环境 docker 镜像：siutin/stable-diffusion-webui-docker 1234567$ nvidia-docker run -it --name sdw --gpus all --network host \ -v $(pwd)/models:/app/stable-diffusion-webui/models \ -v $(pwd)/outputs:/app/stable-diffusion-webui/outputs \ -v $(pwd)/extensions:/app/stable-diffusion-webui/extensions \ --rm siutin/stable-diffusion-webui-docker:cuda-v1.5.1-2023-08-02 \ bash$ ./webui.sh --share --list ...

时间序列分析工具包–tsfresh Pasted image 20211127213158.png 1 简介 官方文档：https://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/index.html 源码：https://github.com/blue-yonder/tsfresh Star：目前 6.1K 笔者推荐：看一遍官方文档，再试一下源码中的例程 tsfresh/notebooks/examples/ 介绍： 可对应的长短不一的周期序列进行时间序列特征的提取。 能够自动地从时间序列数据中提取上百种基本的时序特征，如：峰数量，均值，最值等等 2 适用性 2.1 适用 自动地提取时序数据特征，扩充建模时的特征维度 只基于时间序列的聚类、分类和回归任务。 2.2 不适用 不适用于在线数据 不适用于对时间序列数据直接训练建模（sklearn 更加适合）。 不适用于高度不规则的时间序列，对于此类数据，tsfresh 可用于与时间间隔无关的特征提取（如峰值数量）；但对于非等间隔的数据（如趋势）应谨慎使用。 3 安装 1$ pip install ...