1.求函数y=1/(x-1)的绘图绘图函数像
2.python海龟作图20秒完成小猪佩奇，附源码！网站网站
3.stable-diffusion-webui源码分析（10）-unet网络结构
4.1.4更新功能，源码源码2024最新Python源码及资源：通过百度API免费使用Stable-Diffusion-XL进行图像生成绘画！绘图绘图
5.手把手教你安装运行AI绘图Stable-Diffution-Webui（Mac OS篇）
6.python海龟画图 turtle的网站网站简单使用 海龟画图四个例子（附源码）
求函数y=1/(x-1)的函数像
绘图源代码：def func_x2():
# 准备 X 轴的数据
x = np.linspace(-, , )
# 准备 y 轴的数据
y = 1/(x-1)
# 绘图前设置
# 使用背景
plt.style.use('ggplot')
# 获取折线图
plt.plot(x, y,c='r', marker='o', ls='-' )
# 添加标题
plt.title("y = 1/(x-1)")
# 添加 x 轴的信息
plt.xlabel("x")
# 添加 y 轴的信息
plt.ylabel("y")
# 显示折线图
plt.show()
python海龟作图秒完成小猪佩奇，附源码！源码源码付费文章源码
Python，绘图绘图一种简洁且功能强大的网站网站编程语言，以其二十年的源码源码发展历史和成熟的特性，为各种任务提供了便捷。绘图绘图它的网站网站语法清晰，支持多种编程范式，源码源码如命令式、绘图绘图面向对象、网站网站函数式等，源码源码并内置垃圾回收机制。Python常用于脚本编写和系统管理，且在各种平台上都能运行，可通过工具如py2exe等转换为独立程序。
今年，社交网络上最火的并非名人，而是卡通形象小猪佩奇，尤其在短视频和社交网络上迅速走红。网络上涌现了关于小猪佩奇的eos项目源码绘画教程，其中九步画法尤其受到关注。博主尝试用Python的turtle模块，也就是海龟绘图，来挑战绘制小猪佩奇，尽管Python并非绘图专长，但这种跨领域的尝试富有挑战性。
博主的海龟作图思路是先设定画板大小，颜色和笔触，然后依次画出小猪佩奇的各个部位。turtle模块通过控制海龟在屏幕上的移动和绘画，使得简单指令就能创造出复杂的图像，是初学者学习Python的有趣方式。以下是一部分代码示例：
对于Python的学习路径，分为基础、进阶和项目实战阶段。基础阶段包括理解Python和面向对象编程，进阶则涉及Linux、Web开发工具和部署技术，框架阶段则学习如web.py、Django和Flask等。实战项目则涵盖了个人博客、微信开发和企业应用等。
想要快速掌握Python，delayqueen源码分析可以加入学习裙++获取更多资源和支持。Python的应用广泛，适合web开发、爬虫，对运维人员的自动化运维和测试也有帮助，而大数据分析和科学计算则需要专业背景，机器学习和人工智能则对学历和数学能力有较高要求。
stable-diffusion-webui源码分析（）-unet网络结构
stable-diffusion-webui的源码分析深入探讨了unet网络结构在AI绘图中的关键作用。unet在去噪过程中起着核心作用，它接收prompt特征、latent特征和时间步特征，通过下采样和上采样过程生成新的特征。稳定扩散模型的unet结构基于原始unet，并进行了定制以嵌入文本信息。在webui的实现中，关键代码位于openaimodel.py，其中包含大量的初始化参数和组件，如ResnetBlock、SpatialTransformer和DownSample等。
模型的构建通过__init__方法进行，参数丰富，配置文件v1-inference.yaml定义了这些参数。初始化代码中，付费审核源码会检查输入参数的有效性，并设置一些变量。时间编码（time_embed）是一个维度的向量，通过多个MLP层生成。input_blocks部分的conv_nd是卷积层，其参数根据配置进行设置，TimestepEmbedSequential则负责传递时间信息给各个模块。
unet的结构复杂，包括内嵌的ResBlock和SpatialTransformer模块，以及通过循环进行的下采样和上采样。每层模块的添加和参数设置都有特定条件，如基于分辨率的注意力机制。通过分析，我们看到模型如何整合时间步和文本信息，通过ResBlock处理隐变量，通过SpatialTransformer实现注意力机制。
最后，DownSample和UpSample模块用于调整特征的空间分辨率。总的来说，unet网络结构是stable-diffusion-webui中AI绘图背后的重要技术基础，深入理解其细节对于掌握AI创作过程至关重要。
1.4更新功能，最新Python源码及资源：通过百度API免费使用Stable-Diffusion-XL进行图像生成绘画！maven导出源码
百度绘画模型（Stable-Diffusion-XL）是一个基于文本提示生成图像的强大工具，融合了深度学习、自然语言处理和图像处理技术，为用户提供创造与探索的平台。在此次更新中，我们新增了随机种子、提示词相关性和绘图风格设置功能，极大提升了绘图的灵活性与自由度。
该模型通过接收用户输入的文本提示和反向提示，将其转化为视觉图像。界面设计简洁直观，提供API密钥输入、采样器选择、参数设置等功能，使用户能够轻松与模型互动，生成多样的图像。
生成图像流程包括获取API访问令牌、构建请求、处理响应等步骤。用户输入的文本提示通过API传递至百度服务器，生成图像数据返回，经过Base解码后保存为，并在界面上展示给用户。用户可通过前后切换按钮浏览多个生成图像。
更新功能包括配置信息的保存与加载，用户设置存储于JSON文件，下次运行时自动加载，避免重复输入。最新资源大小为.MB，链接永久有效，详情请查阅文档。
源代码基于Python，使用Tkinter和requests库构建用户界面，用户可输入API密钥、选择采样器、设置参数，并通过按钮触发图像生成过程。
通过本次更新，百度绘画模型的使用体验得到了显著提升，我们希望读者能深入理解模型原理与应用，享受创造与探索的乐趣。感谢您的阅读，期待下次见面！
手把手教你安装运行AI绘图Stable-Diffution-Webui（Mac OS篇）
AI绘图领域的热门工具stable-diffusion-webui是Mac用户首选的本地运行平台。由于其开放性、灵活性和高效性，我们将在本文中详细指导你在Mac M1或M2系统上安装并运行它，满足粉丝对新功能的需求。 首先，确保你的设备配置：Mac M1或M2，内存8GB以上，至少GB可用硬盘，GB更佳，且内外网访问流畅。接下来，按步骤操作：在Terminal中安装Homebrew，如果已安装，则跳过。
通过命令行安装Python和Git。
从GitHub克隆stable-diffusion-webui的源代码。
下载基础模型，如stable diffusion 2.0的-v-ema.ckpt。
在launch.py文件中配置国内镜像下载GFPGAN等依赖。
运行webui.sh启动应用，可能需要一段时间下载插件。
访问本地URL .0.0.1:，通过浏览器打开稳定扩散webui界面。
遇到问题时，可参考常见问题解答：免费使用，无需付费，无nsfw限制，无排队等待。
关闭电脑后重开，重复上述步骤即可。
网络问题检查网络连接，如遇下载错误，按指导修改launch.py。
提高绘图质量，可通过下载更多模型包和优化提示词。
切换模型：下载并替换checkpoint文件，刷新选择新模型。
优化速度：调整图像大小，关闭hirex.fix，减少后台占用。
想深入了解提示词编写和更高级功能，后续文章会详细介绍。如有任何疑问，可参考我们的其他教程。 我们已经分享了多个教程，包括Windows和Mac的本地部署方法，以及如何使用Waifu Diffusion。继续探索，掌握AI绘画的魅力吧！参考资料：
python海龟画图 turtle的简单使用 海龟画图四个例子（附源码）
Python的turtle库是一个简单易用的绘图工具，源自年的Logo语言。作为内置模块，无需额外安装即可导入使用：import turtle
海龟绘图的核心在于三个关键属性：方向、位置和画笔。画布是绘图的基础，可以通过调整宽度、高度、背景颜色，以及设置起始坐标来定制。例如：
python
# 定义画布尺寸和背景
width = # 宽度，像素值或屏幕比例
height = # 高度，像素值或屏幕比例
bg = "white" # 背景颜色
# 初始化画布
turtle.setup(width, height, startx=0, starty=0)
画笔则是绘图的核心工具，包括方向（默认朝向x轴正方向）、状态（颜色、宽度）和速度。例如，改变画笔颜色和宽度：
python
turtle.pencolor("blue") # 设置蓝色
turtle.pensize(5) # 设置宽度为5像素
海龟绘图命令丰富多样，包括运动（前进、后退、旋转等）、画笔控制（颜色、宽度、速度设置）和全局控制。例如，画一个半径为像素的圆：
python
turtle.circle() # 画一个半径为的圆
通过turtle库，你可以轻松创建各种图形，如奥运五环、黑白皮卡丘和史迪仔穿雨靴的鸭子等。对于初学者，推荐加入专门的Python学习社区，那里有从基础到进阶的教程和实战项目，帮助你更好地理解和掌握turtle绘图，了解行业对Python人才的需求和学习技巧。
