大家好我是极客菌！！！ 今天文章主题将为大家介绍一款优秀的图像反推模型：Joy Caption。这是由作者Fancy Feast开发的Joy Caption模型，是在谷歌的SigLIP模型和Meta的最新Llama3.1 模型的基础之上，使用Adapter适配模式，并通过精心训练出的优秀图像反推描述LLM模型。能够根据用户设置参数，输出相应的具有丰富细节的图像描述提示语。 • Google

​ Midjourney中提示词是关键，掌握提示词的技巧直接决定了生成作品的质量。 当你看到一张不错的图片，想要让Midjourney生成类似的图片，却不知道如何描述画面撰写提示词，这时候Midjourney的/describe指令，正是帮助你推理以及优化提示词的一个强大工具。 这篇内容将详细讲解这个功能的使用方法、适用场景，并通过具体的案例演示如何利用它来提升你的作画效果。

由二阶常系数线性方程的通解反推方程 @(微积分) 引例是这样的： 设 cosx cosx与 xex xe^x为某n阶常系数线性齐次方程的两个解，则最小的n = ？，相应的首项系数为1的方程是？ 分析：由cosx是一个解，则必有另一解sinx, ±i \pm i是它的特征根； xex xe^x是一个解，则必有另一解 ex e^x,则1必是二重特征根。所以，n至少为4.特征方程可以列举如

leetcode 面试题62. 圆圈中最后剩下的数字 约瑟夫环问题 数学反推 leetcode 2020年3月 每日一题打卡 剑指offer 题目： 0,1,n-1这n个数字排成一个圆圈，从数字0开始，每次从这个圆圈里删除第m个数字。求出这个圆圈里剩下的最后一个数字。，0、1、2、3、4这5个数字组成一个圆圈，从数字0开始每次删除第3个数字，则删除的前4个数字依次是2、0、4、1

目录 介绍 效果 模型信息 项目 代码 下载 C# RAM Stable Diffusion 提示词反推 Onnx Demo 介绍 github地址：GitHub - xinyu1205/recognize-anything: Open-source and strong foundation image recognition models. Open-source an

常见算法的时间复杂度 规定n是数组的长度/树或图的节点数 二分查找：O(logn) 双指针/滑动窗口：O(n) DFS/BFS：O(n) 构建前缀和：O(n) 查找前缀和：O(1) 一维动态规划：O(n) 二维动态规划：O(n^2) 回溯：O(2^n)/O(n!) 下面重点来辣 数据范围反推时间复杂度 数据范围：n~100 O(n!)/O(2^n)的时间复杂度 应该考虑回溯或任何蛮力式

#数据范围反推时间复杂度 控制执行时间复杂度计算n<10的八次方 因为计算机一秒大约可以跑10的八次方次

已知下面的字符串是通过RANDOM随机数变量md5sum|cut-c 1-8截取后的结果，反推这些字符串对应的md5sum前的RANDOM对应数字 思路： 已知random的范围（0-32767），通过遍历讲计算结果截取前8位与目标值做比对。（最差结果全部计算一遍并比对，得到结果） 以下代码来自互联网，但做了改进。红色部分是修改修改过的部分。 #!/bin/bash a=(21029299

当前环境信息： 在mac上安装好stable diffusion后，能做图片生成了之后，遇到一些图片需要做提示词反推，这个时候需要下载一个插件，参考： https://gitcode.net/ranting8323/stable-diffusion-webui-wd14-tagger 安装完成后，可以在这个位置使用，这里是给了一个图片来反推提示词。 使用过程中遇到了一些错误记录如下