大学生高效生产力指南！学习必备的几样小东西......

北欧无翼地龙—《林德蠕龙王子》

创意分享vol.04 才羽桃+多彩可爱 游戏少女的日常 ✨60秒学会！AI绘画教学

🎮 元气满满的游戏少女插画系列开启啦！AI绘画！这次是第四弹！ 多彩时尚的衣服，手里捧着掌机沉浸在游戏世界里～ 这一组作品主打「可爱×二次元萌点」的氛围，希望能把轻松愉快的感觉分享给大家 ✨ 60秒即可学会（哪里需要60秒，1秒就会了，反正多少秒都无所谓了，张口就来即可） 复制以下正向提示词，配合视频使用！（以才羽桃为例）） momoi\(blue archive\) ,1girl,solo,sitting cross-legged on a gaming chair,holding a handheld game console,joyful and relaxed,(colorful stylish outfit with vibrant gradients and cute frills:1.3),shiny accessories,playful socks,floating retro game controllers,pixel hearts,joystick and console icons,bright abstract neon background,cozy and fun gaming atmosphere,thick white outline around character,sticker illustration style,glowing highlights, 视频中出现的角色标签： 椎名真昼：shiina mahiru\(otonari no tenshi-sama\) 拉菲：laffey\(azur lane\) 独角兽：unicorn\(azur lane\) 柚鸟夏：natsu\(blue archive\) 白洲梓：azusa\(blue archive\) 白：shiro\(no game no life\) 下江小春：koharu\(blue archive\) 早濑优香：yuuka\(blue archive\) 天童爱丽丝（女仆）：aris\(maid\)\(blue archive\) 生盐诺亚：noa\(blue archive\)   圣园未花：mika\(blue archive\)  春原瞬(小)：shun\(small\)\(blue_archive\)  才羽桃：momoi\(blue archive\)  才羽绿：midori\(blue archive\) 春原心奈：kokona\(blue archive\)   纳西妲：nahida\(genshin impact\)  霞泽美游：miyu\(blue archive\)

comfyui人像融图打光合成

工作流地址：https://www.liblib.art/modelinfo/1a63facb6f2649a496620f9b6696f21a?from=personal_page&versionUuid=86e43b544de44ec8b841b0948413b4f1

【液态神经网络】MIT又出惊人神作！向世人证明LNN的实力！

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什么？不喝水就要被ai拳打脚踢？

我做了个监督我喝水的机器人

横扫顶会顶刊！傅里叶变换遇上注意力机制，准确率狂飙！

傅里叶注意力机制，正在颠覆Transformer的底层逻辑！最近，傅里叶变换与注意力机制的结合突然爆火，从清华到MIT，各路顶会论文都在抢发！比如FoPE（傅里叶位置编码），直接干翻传统RoPE，在长文本推理中实现碾压级优势，大海捞针实验准确率飙升30%！ 关键突破在于，傅里叶变换能精准建模频域特征，让注意力机制不再死磕局部细节，而是全局捕捉周期性规律。FANformer架构甚至用傅里叶模块替代部分注意力层，训练效率提升20%，推理速度翻倍！ 想冲顶会的同学注意了：傅里叶注意力在遥感超分、流场预测、医疗影像等领域全面开花，轻量化、多模态融合、长序列建模都是黄金方向！

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Android机的AR体验方案因为使用的是原生ARCore，有需要Google服务环境的要求。

深度学习中的“海森堡”：偏差与方差竟是同一枚硬币？

为什么 AI 有时学不会停车标志的正确形状，有时又死记训练数据里的像素细节？答案藏在深度学习的 “海森堡” 式矛盾里 —— 偏差与方差，这对看似对立的概念，实则是同一枚硬币的两面。就像量子力学中无法同时精准测量位置与动量，深度学习里降低偏差往往会升高方差，反之亦然。本期视频将从物理学视角切入，拆解偏差与方差的本质关联，带你看懂这对核心矛盾如何影响 AI 的泛化能力，以及如何找到二者的平衡之道，破解模型 “学不会” 或 “学太死” 的难题。

自己做一个 AI 绘画 Bot，打通 n8n + Telegram + 谷歌 Gemini 最新模型

这集 n8n 教程，我将会手把手带你从零开始，建立一个属于你自己的 Telegram AI 绘画 Bot！整个流程完全自动化，你只需要发送一张图片给你的 Bot，它就会利用谷歌最新的 Gemini 2.5 Flash Image 模型，即时生成一张独一无二的新图片回复给你。 这个 Workflow 不但非常实用，更能让你深入了解如何通过 API 将不同的服务（Telegram、n8n、AI 模型）串联起来，是学习自动化工作流思维的绝佳实例！ 🕒 章节 - (00:00) Demo 演示：发一张图给 Telegram Bot 自动生成新图 - (00:24) 整个自动化工作流的设计思路与规划 - (01:21) 【Telegram 设置】如何使用 BotFather 创建一个新的 Telegram Bot 并获取 Access Token - (02:09) 【n8n 基础】设置 Telegram Trigger 节点，接收来自 Bot 的消息 - (03:06) 【逻辑判断】使用“IF”节点，判断收到的消息是否为图片 - (04:08) 【数据转换】将图片文件转换为 Base64 字符串，以便通过 API 发送 - (04:42) 【API 串接核心】设置“HTTP Request”节点，连接 OpenRouter 并调用谷歌 Gemini 2.5 Flash Image 模型 - (05:18) 什么是 OpenRouter？AI 模型的超级市场 - (06:26) 设置 API 的 Body JSON 结构，同时发送 Prompt 和图片数据 - (07:55) 【数据清理】使用“Set”节点，清除 AI 返回结果中的 Base64 前缀 - (08:27) 【还原图片】将干净的 Base64 字符串转换回图片文件 - (08:51) 【自动回复】设置 Telegram Send Photo 节点，将 AI 生成的图片回传给用户 - (09:33) 启用 Workflow 并进行最终测试 - (09:55) 验证“IF”节点：如果发送的不是图片，Workflow 会如何处理？ #n8n #Telegram机器人 #谷歌Gemini #AI绘画 #自动化 #API教程 #教程 #OpenRouter #NoCode

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