AI与PDE（七）：AFNO模型的助手halflife源码源代码解析

       本文旨在解析AFNO模型的源代码，帮助读者理解模型细节与主干结构。发帖发帖首先，源码AFNO模型的助手主干框架在afnonet.py文件中定义，通过类AFNONet实现。发帖发帖模型的源码核心功能封装在多个类与函数中，依据代码注释逐步解析。助手

       在代码中，发帖发帖forward_features函数负责模型的源码核心逻辑，包括patch切割与mixing过程。助手这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到，增加模型的表示能力。

       关键模块AFNO2d位于代码中，它基于FNO的原理，负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用，实现数据的转换与混合。

       经过数个L layer处理后，模型进入类似解码器的结构，用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现，以解决特定分类问题。

       本文通过梳理代码流程与结构图，直观展示了AFNO模型的csdn安卓源码工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文，深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用，如FourCastNet。

AI五分钟上线一个微信小程序

       借助AI的力量，无需编程基础，五分钟内即可上线一个微信小程序。以开发一个显示时钟的小程序为例，操作步骤如下：

       首先，通过AI工具生成三个文件的代码，包括：

       - index.js：负责程序逻辑。

       - index.wxml：定义程序界面。

       - index.wxss：设置界面样式。

       接着，将AI生成的代码粘贴到开发工具中，替换原有代码，保存并点击编译按钮，理论上无需修改代码，小程序即可正常运行。

       初次运行效果可能存在字体过小或显示方式不理想等问题，AI会继续优化代码。

       最新版本代码调整了字体大小，并提供了调整字体大小的参数。在实际操作中，发现将字体大小调整至vw最为合适，最终效果显著提升。

       总结而言，五分钟内利用AI，即便是整站源码是什么编程初学者，也可成功开发一个微信小程序。尝试亲手操作，将理论转化为实践。

       附上源代码以供参考：

       index.js

       index.wxml

       index.wxss

       app.json

谁有同花顺ai机构动力&意愿指标公式通达信版

       LC:=REF(CLOSE,1);

       RSI5:=(SMA(MAX(CLOSE-LC,0),3,1))/(SMA(ABS(CLOSE-LC),3,1))*;

       WR:=*(HHV(HIGH,3)-CLOSE)/(HHV(HIGH,3)-LLV(LOW,3));

       活跃度:RSI5-WR,LINETHICK0,COLORFFFF;

       STICKLINE(活跃度>0,0,活跃度,3,1),COLORFFFF;

       STICKLINE(活跃度> AND 活跃度<,0,活跃度,2,0),COLORFFFF;

       STICKLINE(活跃度>,0,活跃度,2,0),COLORFFFF;

       SC:*(CLOSE-MA(CLOSE,)),LINETHICK2,COLORRED;

       MAO:EMA(SC,6),LINETHICK1,COLORGREEN;

       ,POINTDOT,COLORFF;

       -,POINTDOT,COLORFFFF;

成品网站w灬源码三叶草新增一对一模式，网友：还不收费哦

       《成品网站w灬源码三叶草》无疑推动了格斗游戏的革新，引入了一系列旨在降低新手入门门槛和提高老玩家技术层次的功能，其中“SUPER GHOST BATTLE”模式成为其最闪亮的卖点。　　　　这一模式不仅是新手的温柔乡，也是资深玩家技术提升的福音，它通过模仿玩家的操作习惯，创造出一个技术层面接近玩家自己的AI对手，为玩家提供了一个独一无二的练习场。　　　　在《成品网站w灬源码三叶草》的“SUPER GHOST BATTLE”模式中，玩家被赋予了重新审视和提升自我技术的能力。通过选取自己过往的对局录像，或直接与GHOST对战，玩家能够在几乎完美复制的战斗环境中，针对自己的操作习惯进行深度学习和改进。　　　　这种模式的引入，使玩家能在直面自己的同时，也窥见自己技术上的不足，进行有效的查漏补缺。 成品网站w灬源码三叶草：在“SUPER GHOST BATTLE”中打破技术壁垒？

这个网站真的太香了！居然可以免费使用AI聊天工具和“智能AI聊天助手”项目源码！！！

       在AI技术日益盛行的今天，许多开发者都在寻找免费且好用的AI工具。我经过三个月的vr射箭游戏源码探寻，终于发现了一个宝藏网站——云端源想！它不仅提供免费的AI聊天工具，还有令人惊喜的项目源码可以领取，对于编程新手和进阶者来说，简直是福音！

       这个网站近期已正式上线，我强烈推荐的原因有三：首先，免费AI聊天工具和源码的双重福利，对于需要项目实战和提升技能的开发者来说，就像是及时雨；其次，网站的“微实战”版块提供了针对性强、价格亲民的项目实战项目，如商城支付功能，能快速提升开发效率；再次，智能AI工具中的问答功能尤其实用，能帮助解决写代码时的难题。

       在社区动态中，你可以找到休息时的轻松分享，而在编程体系课部分，虽然与其他网站相似，但云端源想的提炼知识点设计使得学习更加有针对性。在线编程功能则提供了协作开发的平台，而论坛则汇集了高质量的技术文章，供你参考和学习。

       总的来说，云端源想网站不仅提供了丰富的免费资源，还通过实用的工具和学习资源，帮助开发者提升技能，是手机开门源码值得推荐的工具平台。别犹豫，赶快通过下方链接去体验这个网站的福利吧！

腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练

       稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，为人们带来了令人惊叹的效果，不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而，AI绘图的可控性一直不是很好，通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性，Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发，分析其实现方法。

       本篇是第一篇，主要介绍源码的运行方法，后续两篇将以深度图为例，分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，后续将进行尝试。

       T2I-Adapter论文地址如下，它与controlnet类似，都是在原模型增加一个旁路，然后对推理结果求和。

       T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点，从图中可见，其一是在unet的编码阶段增加参数，而controlnet主要是解码阶段；其二是controlnet复制unit的上半部结构，而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型，因此T2I-Adapter的模型较小，默认下占用M左右，而controlnet模型一般要5G空间。

       首先确保机器上装有3.6版本以上python，然后把代码clone下来。随后安装依赖项，打开requirements.txt，可以看到依赖项的内容。然后下载示例，下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下，再下载T2I-Adapter的模型到目录下，模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5，也还下载了sd-v1-4.ckpt。

       根据文档，尝试运行一个由深度图生成的例子，下图的左侧是深度图，提示语是"desk, best quality, extremely detailed"，右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛，一开始在一台8G显存的服务器上跑，显存不够；重新搭环境在一台G显存的服务器上跑，还是不够；最后用一台G显存的服务器，终于运行起来了。

       接下来尝试跑openpose的例子，下图左侧是骨架图，提示词为"Iron man, high-quality, high-res"，右侧是生成的图像。

       既然能跑推理，那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行，目标是准备一点点数据把训练代码跑起来，至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步，我们以训练深度图条件为例，来运行train_depth.py。

       显然，习惯了，会有一些问题没法直接运行，需要先做两步工作。准备训练数据，分析代码，定位到ldm/data/dataset_depth.py，反推它的数据集结构，然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt，用于存放数据文件的地址，由于只是测试，我就只添加两行。然后准备，图中的.png和.png是结果图，.depth.png和.depth.png是深度图，.txt和.txt是对应的文本描述。

       文本描述如下，都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量，由于T2I-Adapter使用多卡训练，显然我也没这个环境，因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量，因此做简单的设置。

       做好准备工作，可以运行程序了，出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下（此处只是为了跑起来代码，用训练集来测试），验证了可以跑起来。

       运行起来，但这还不够，我们还得看看代码是怎么写法，下一篇见。

       PS：《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文，从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起，从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索，一步步介绍AI博弈的原理，而后引出强化学习方法，通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点，值得推荐。

       AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用，它集合stable-diffusion各项常用功能，还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术，我们也分析了它的源码实现，写了一系列文章。

AI辅助编程插件：Sourcegraph Cody

       Sourcegraph Cody插件是一款免费的开源AI编码助手，提供代码编写、修复和自动完成功能，并能回答编码相关问题。Cody获取整个代码库的上下文，生成更好的代码，使用广泛的API、impl和习惯用法，同时减少代码混淆。虽然支持基本的聊天功能，但其专注于解决编程问题，不涉及与话题无关的对话。Cody适用于VS Code等开发工具，安装后需通过Sourcegraph账号授权。

       以下是Cody插件的安装和使用步骤：

       1. 访问Cody官网获取安装指导。

       2. 插件安装后需授权，对于VS Code用户，通过登录Sourcegraph账号即可使用。

       3. 对于其他IDE如IDEA，需安装插件后在设置中输入Access tokens。在Sourcegraph官网创建新的token密钥，保存到IDEA的Cody设置中。

       4. 使用Cody时，只需输入代码问题或请求解释，如解释源码类的方法。

       Cody插件提供免费使用，相比其他非官方插件，其功能和价值较高，适合编程人员作为日常辅助工具。通过集成Cody，可以提高代码开发效率，解决编程问题，推荐给广大编程爱好者和专业人士使用。