• Paint.NET导出AI图片的免费技巧
    Paint.NET导出AI图片的免费技巧
    在Paint.NET中保存AI生成图片的关键是选择合适格式并优化质量与文件大小。首先将AI图片导入Paint.NET,可进行裁剪、调色、缩放等后期处理;随后通过“另存为”选择JPEG、PNG或WebP格式:JPEG适用于写实图像,85-90%质量可平衡清晰度与体积;PNG支持透明背景和无损压缩,适合图标或需透明通道的图像;WebP则在保持高质量的同时提供更小文件,适合网页使用。Paint.NET的优势在于提供精细的导出控制、便捷的编辑功能及免费轻量化体验,弥补AI工具导出功能的不足,让用户能以最佳状态输出
    科技周边 · 人工智能   |  1个月前  |   AI图片 导出 图片格式 文件大小 Paint.NET 467浏览 收藏
  • Perplexity安装教程详解及步骤解析
    Perplexity安装教程详解及步骤解析
    首先通过官网下载.dmg文件,拖拽安装至应用程序,首次启动需在系统设置中授权,登录账户后检查更新即可完成Perplexity的安装与配置。
    科技周边 · 人工智能   |  1个月前  |   安装教程 下载 配置 macOS Perplexity 467浏览 收藏
  • 哩布哩布AI官网入口与体验地址
    哩布哩布AI官网入口与体验地址
    哩布哩布AI官方主页网址为https://www.liblib.art,该平台提供丰富的AI创作模型资源,涵盖插画、写实、产品摄影等多方向,支持LoRA模型共享、跨端同步及API接入,具备简洁易用的在线生成界面与实时预览功能。
    科技周边 · 人工智能   |  1个月前  |   AI创作 在线生成 LoRA模型 哩布哩布AI 模型资源 467浏览 收藏
  • DEEPSEEK网页版搜题功能全解析
    DEEPSEEK网页版搜题功能全解析
    DEEPSEEK网页版搜题功能怎么样?这是许多学生和学习者都在关注的,接下来由PHP小编为大家带来DEEPSEEK网页版AI搜题功能详细介绍,感兴趣的网友一起随小编来瞧瞧吧!https://chat.deepseek.com/平台核心功能解析1、该平台能够直接接收用户输入的数学、物理、化学等学科题目,通过自然语言理解技术进行分析,并在短时间内给出详细的解题步骤。无论是基础的算术运算还是复杂的微积分问题,系统都能提供清晰的逻辑推导过程。2、对于包含图像的题目,用户可以通过上传图片的方式提交问题,系统
    科技周边 · 人工智能   |  1星期前  |   DeepSeek 搜题 467浏览 收藏
  • LEANTS乐蚁J5亮度调节方法详解
    LEANTS乐蚁J5亮度调节方法详解
    LEANTS乐蚁J5不支持自动亮度调节可能因功能未启用或硬件不支持,首先确认产品是否配备环境光传感器,可查阅官网技术参数;若支持,则通过官方App连接设备,在显示设置中开启自动亮度模式,并完成传感器校准;如功能仍不可用,检查固件版本并更新至最新,确保系统兼容并解锁完整功能。
    科技周边 · 人工智能   |  5天前  |   AI眼镜 LEANTS乐蚁J5智能眼镜 467浏览 收藏
  • 花1块钱让你的网站支持 ChatGPT
    花1块钱让你的网站支持 ChatGPT
    本文转载自微信公众号「前端司南」,作者Tusi。转载本文请联系前端司南公众号。最近 ChatGPT 在技术圈子可太火了,票圈也被刷屏。我也决定来凑个热闹,给自己的博客加一个 ChatGPT 对话功能
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    AI项目的失败往往跟大麻烦无关,而是由一个个微小细节所决定。面对种种激动人心的可能性,企业在最初启动AI项目时往往信心满满。但具体实施过程中的现实问题很容易熄灭这份热情,导致AI
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    本站10月10日消息,谷歌今年在谷歌地图中向印度和印度尼西亚推出节能路线,此前已在美国、加拿大、欧洲和埃及推出。在这两个新国家/地区,谷歌还为两轮车提供了节能路线,以帮助更多的人节能出行。本站从谷歌官方获悉,谷歌节能路线通过AI来建议山丘较少、交通流量较少、速度恒定且预计到达时间相同或相似的路线。自2021年10月推出以来,据估计已帮助减少了超过240万吨二氧化碳当量排放,相当于一年内减少了约50万辆燃油汽车上路。据了解,节能路线不仅可以让用户尽快到达目的地,而且还可以优化以降低油耗,从而节省油费。除了显
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    近期,华为联和港中文发表论文《Progressive-HintPromptingImprovesReasoninginLargeLanguageModels》,提出Progressive-HintPrompting(PHP),用来模拟人类做题过程。在PHP框架下,LargeLanguageModel(LLM)能够利用前几次生成的推理答案作为之后推理的提示,逐步靠近最终的正确答案。要使用PHP,只需要满足两个要求:1)问题能够和推理答案进行合并,形成新的问题;2)模型可以处理这个新的问题,给出新的推理答案。
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