谷歌发布了一套完整的机器学习工程师课程,共计15门课,学习时长达300小时,而且完全免费!这套课程全面讲解了机器学习系统的设计、搭建、投产、优化以及后续的运转和维护工作,内容既深入又实用。具体学习内容包括:- 机器学习基础,深入剖析机器学习的核心原理和方法。- 特征工程,教授如何高效处理和转换数据,进而提升模型的性能。- 生产级机器学习系统的构建与部署,让你了解如何将模型应用到实际生产环境中。- 计算机视觉与自然语言处理的专业知识,涵盖图像和语言数据的深度分析及应用。- 推荐系统的构建技巧,探讨打造个性化推荐引擎的要点。- MLOps的实操指南,从模型的部署、监控到维护,全方位掌握机器学习操作。- 还将详细介绍TensorFlow、Google Cloud和Vertex AI等工具和平台,助你轻松应对机器学习项目的开发与部署。课程地址:https://www.cloudskillsboost.google/paths/17
我经常需要为不同的平台和场景设计界面。为了保持设计的一致性,我需要找到一种方法来统一管理和复用设计元素。这时候,我接触到了“Design Token”这个概念。那么,什么是Design Token?它在实际的设计工作中起到怎样的作用?我注意到一些大厂似乎在使用这种方法,他们是如何应用Design Token来确保设计系统的统一性和灵活性的呢?
Stability AI 开发者平台 API 现已支持最新版本的 Stable Diffusion3(SD3)及其增强版本 Stable Diffusion3Turbo。SD3模型的亮点在于其对字体和提示的遵循能力,这在人类偏好评估中得到了突出体现。为了实现这一目标,SD3采用了新的多模态扩散变换器(MMDiT)架构,该架构改进了对图像和语言表示的权重分离处理,从而显著增强了模型的文本理解和拼写能力。这使得SD3在理解和执行用户的文本提示时更为精准,生成的图像更加符合用户的预期。Stability AI在不断提升服务质量,尽管SD3模型已经通过API对外提供,但公司仍在持续对模型进行优化。Stability AI计划在不久的将来开放模型权重,允许拥有Stability AI会员资格的用户自行托管,这将增强用户的自主性和灵活性。 Stability AI与Fireworks AI的合作确保了API平台的高速和可靠性,公司承诺提供99.9%的服务可用性,这对于企业用户来说尤为重要,因为他们在使用开发者平台进行关键的生成型AI工作时,需要确保服务的稳定性和可靠性。至于能不能和 Midjourney v6 相媲美或者超越 V6 ,大家不妨多体验,试试看!API文档:https://top.aibase.com/tool/stable-diffusion-3-api体验地址:http...
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