![个人头像照片](https://ucc.alicdn.com/avatar/avatar3.jpg)
暂无个人介绍
暂时未有相关通用技术能力~
阿里云技能认证
详细说明
2024年07月
2024年06月
在这个充满创意与技术的时代,我有幸体验了ReplaceAnything这一强大的AI工具,它如同一位无形的画师,让我的图片创作之路变得前所未有的宽广与自由。首先,我访问了ReplaceAnything的官方网站,被其简洁而直观的界面所吸引。在简短的注册登录后,我便开始了我的“丹青-千变万换”之旅。
上传图片:我选择了一张自己在海边散步的照片作为底图,这张照片中,我穿着简单的T恤和牛仔裤,背景是广阔的海洋和远处的夕阳,整体氛围温馨而宁静。
选择替换区域:利用工具提供的先进算法,我轻松地选中了想要替换的部分——我的衣服。通过简单的拖动和缩放,我确保了选择区域的精确性。
替换内容选择:接下来,我进入了一个充满可能性的世界。在ReplaceAnything的素材库中,有各式各样的服装供我选择,从复古长裙到现代西装,从华丽礼服到休闲运动装,应有尽有。经过一番挑选,我决定将我的T恤和牛仔裤替换成一件优雅的连衣裙,以匹配背景中的浪漫氛围。
生成结果:点击“生成”按钮后,仅仅几秒钟的时间,一幅全新的图片便呈现在我眼前。我的连衣裙与背景完美融合,无论是色彩搭配还是光影效果,都显得那么自然和谐,仿佛我原本就穿着这身衣服站在那里。
输出结果远远超出了我的预期,不仅保留了原图中的我(脸部表情、姿态等)和大部分背景细节,还成功地将我的衣物替换为了所选的连衣裙。新图片中的我,仿佛从旧时光中走出,带着一种别样的风情与韵味。这样的效果,即便是专业的PS高手也难以在短时间内达到,而ReplaceAnything却以其高效、精准的特点轻松实现。
便捷性:ReplaceAnything的操作流程极为简单,即便是没有图像处理经验的用户也能快速上手。它极大地降低了图片编辑的门槛,让每个人都能成为自己作品的“导演”。
高效性:在替换过程中,我深刻感受到了AI技术的强大。无论是复杂的纹理处理还是光影效果的模拟,ReplaceAnything都能在短时间内给出令人满意的答案。
创造性:这款工具不仅让我实现了对图片内容的个性化修改,还激发了我的创作灵感。通过不断的尝试与探索,我发现了更多有趣的替换组合和创作可能。
互动性:参与话题讨论的过程也让我受益匪浅。我看到了其他用户分享的精彩作品和独特见解,这些交流不仅拓宽了我的视野,也让我更加热爱和享受这项创作活动。
总之,ReplaceAnything为我开启了一扇通往创意世界的大门。在这里,我可以尽情挥洒自己的想象与创意,让每一幅作品都成为独一无二的艺术品。我相信,在未来的日子里,这款工具将会成为更多创作者手中的得力助手,共同绘制出更加绚烂多彩的创意画卷。
在云原生场景下,资源容量通常难以预估,而使用K8s原生的HPA,需要面对弹性滞后以及配置复杂问题。阿里云容器服务与达摩院决策智能时序团队合作推出了AHPA(Advanced Horizontal Pod Autoscaler)弹性预测,可以根据业务历史指标,自动识别弹性周期并对容量进行预测,帮你提前进行弹性规划,解决弹性滞后的问题。本文介绍AHPA的业务架构、核心优势、使用场景等相关信息。
参考官网链接
如果你用的阿里云服务器那就不存在服务器不稳定的问题,那就是新站没收录进去,你是不是用的伪静态,robots.txt文件有没有写,如果写了,规则是不是对的,SEO也不是个简单的事情!回答不易请采纳
1个并发是指的一个时间段内(如一天)能持续运行或在任意时刻同时启动的一个求解任务上限。
从现象看应该是与M系列芯片不兼容,你先看看你的python是x86版本还是mac版本的,因为mac版本的!回答不易请采纳
你都知道问题在那了就是并发需求确实超过了当前许可证的限制,那么要么通过升级许可证增加并发数,要么升级许可证。关于第一个问题原因在于并发数限制是基于许可证而非单个客户端的实际使用情况,一旦达到并发上限,其他尝试连接的客户端就会收到409错误,不是说一台用另外一台不用就没事了,不会计差的!计费的东西稳的很!回答不易请采纳
是突然出现还是一直有,如果是突然出现那就是网络问题,如果一直有就是配置问题,回答不易请采纳!
没有直接的函数做转换,那就尝试引用第三方的js资源,引用方式如下
整个项目的代码太多,还没智能到那种程度,只能分析代码片段,而且最好是上下文清晰的!纯自己的理解!回答不易请采纳
遇到com.aliyun.openservices.ons.api.exception.ONSClientException: Send message to broker timeout异常是因为消息发送到阿里云RocketMQ的Broker超时。可能是由于网络不稳定或者是Broker负载过高,ping一下网络吧,回答不易请采纳
大量的Watcher与ZNode关系会导致ZooKeeper服务器的内存消耗增加,因为Watcher机制需要在内存中维护状态,当Watcher和ZNode的数量非常大时,可能会引起性能问题和资源压力。
是不知道AccessKeyId在哪对吧
主账号的AccessKeyId可在控制台-AccessKey管理中查看。
子账号的AccessKeyId可在RAM控制台-用户中查看到,选择一个用户,即可查看到。
AccessKeySecret仅在创建时可查看。回答不易请采纳
先是环境准备,点开链接后可以选择试用或者个人资源,如果没有试用就只能花钱体验
,还好我有试用,选择试用
一定要完全按照话题的步骤来要不然即使用了试用也可能会产生费用。记住试用的一定都是0,有数字的就要仔细看看是不是哪个地方选错了!
开通好后接着
登录PAI控制台。
在左侧导航栏,单击工作空间列表。
在工作空间列表页面,单击待操作的工作空间名称,进入对应工作空间内。
在工作空间页面的左侧导航栏,选择模型部署>模型在线服务(EAS),进入PAI EAS模型在线服务页面
在PAI EAS模型在线服务页面,单击部署服务。
在选择部署方式面板,选择自定义部署,单击确定。
请严格按照下图配置
使用免费试用资源:试用活动-ecs.gn7i-c8g1.2xlarge.limit
单击部署,等待一段时间即可完成模型部署。
当服务状态为运行中时,表明服务部署成功。
单击目标服务服务方式列下的查看Web应用。
在WebUI页面,进行模型推理验证。
在①位置输入请求数据,单击②位置的发送按钮,即可在③位置输出推理结果。
总结一下
成功部署并配置后,我通过LangChain向ChatGLM发送了包含外部数据请求的查询。例如,一个查询请求可能要求ChatGLM根据用户输入的关键词,从外部数据库中检索相关信息并给出回答。ChatGLM通过LangChain框架成功调用外部数据源,返回了精确且结构化的数据,并以自然语言的形式呈现给用户。
使用体验
部署便捷:PAI-EAS提供了一键部署ChatGLM的功能,大大简化了模型部署的复杂度,节省了时间。
性能优越:ChatGLM-6B在PAI-EAS上的运行效率很高,响应速度快,能够满足实时对话的需求。
灵活集成:LangChain框架的灵活性让我能够轻松地将ChatGLM与外部数据源集成,实现了复杂任务的处理能力。
扩展性强:通过LangChain,我可以根据需求添加更多的工具和数据源,进一步扩展ChatGLM的功能和应用场景。
总的来说,使用PAI-EAS一键部署ChatGLM,并应用LangChain集成外部数据,是一种高效、灵活且强大的解决方案,为AI开发人员提供了广阔的创作空间。
通义灵码AI代码助手太厉害了在编程领域无所不能
在编程的世界里,提高效率和保证代码质量始终是我们追求的目标。随着人工智能技术的飞速发展,AI代码助手如通义灵码等,为我们提供了强大的支持。近期,我有幸体验了通义灵码这一工具,并在注释生成、单元测试生成以及代码解释方面获得了深刻的体验。
一、注释生成
在编程过程中,注释是确保代码可读性和可维护性的重要环节。然而,手写注释往往需要耗费大量的时间和精力。通义灵码提供的注释生成功能,让我深感惊喜。它可以根据代码的结构和逻辑,自动生成详细的方法注释和行间注释。这不仅大大节省了我在写注释上的时间,而且生成的注释内容准确、详细,有效地提升了代码的可读性。
二、单元测试生成
单元测试是确保代码质量和稳定性的关键步骤。然而,编写单元测试代码往往也是一项繁琐的工作。通义灵码提供的单元测试生成功能,可以根据我选择的测试框架(如JUnit、Mockito等),自动生成与代码逻辑相匹配的测试代码。这不仅提高了我的工作效率,而且生成的测试代码质量高、覆盖全面,为代码的稳定性提供了有力的保障。
三、代码解释
在编程过程中,我们经常会遇到一些复杂的代码逻辑或者陌生的库函数。这时,如果能够有一个工具能够帮助我们快速理解这些代码,将会大大提高我们的工作效率。通义灵码的代码解释功能,正是这样一个强大的工具。它支持30多种语言的识别,只需选中代码片段,通义灵码就能够自动识别编程语言并生成详细的代码解释。
把这段改成app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)再试试,如果还不行就看看你的防火墙5000端口有没有开放,防火墙要看两个一个就是你的系统的,二个就是你的实例的,回答不易请采纳
不会,国内的东西怎么会不让国内的人用!
不要急,你过两天在看看进度,一般是隔1~2天,毕竟是人工审核
人工智能这块是比较耗费资源,因为你这是在线版肯定会出现大量的网络连接,你可以尝试离线版。
https://developer.aliyun.com/ask/651088?spm=a2c6h.13148508.setting.24.7a814f0eI2j0Cc这里面有我的回答你可以参考,部署一个离线版!回答不易请采纳
面对工作中习惯性依赖原有方法、即使面对不悦也难以自拔的挑战,我深感其普遍性与复杂性。在我的职业生涯中,这样的经历时有发生,尤其是在面对长期执行且逐渐失去新鲜感的任务时。
记得有一次,我负责一个项目的数据分析工作,初期充满挑战与新鲜感,但随着时间的推移,数据分析的流程变得机械重复,每次处理都像是在重复昨天的故事。尽管内心深知可以引入新的工具或方法来提高效率、增加乐趣,但我却常常因为害怕改变带来的不确定性而犹豫不决,最终陷入了“舒适区”的陷阱。
为了打破这种自我限制,我采取了以下几个步骤:
主动寻求反馈:我邀请了同事和上级对我的工作流程进行评估,听取他们的建议。这些外部视角帮助我识别了潜在的改进空间,也激发了我尝试新方法的动力。
设定小目标:我将大的改变拆分成一系列小目标,比如先尝试一种新的数据可视化工具,再逐步探索自动化脚本的编写。这样的小步快跑让我更容易接受变化,也减少了改变的恐惧感。
记录变化带来的好处:每当尝试新方法并取得一定成效时,我都会记录下来,比如提高了多少效率、解决了哪些问题。这些实际的好处成为了我持续前进的动力。
建立学习社群:我加入了一些相关的在线社群和论坛,与同行交流心得,分享经验。这种互动不仅让我获得了新的灵感,也让我感受到自己并不孤单,有很多人都在共同面对并克服这样的挑战。
通过这些努力,我逐渐克服了工作中的习惯性依赖,学会了更加灵活地应对各种任务。现在,当我再次面对不悦的任务时,我会更加主动地寻找新的解决方案,而不是固守现状。这种转变不仅提升了我的工作效率,也让我在工作中找到了更多的乐趣和成就感。