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JetBrains 开发者调查:更喜欢 Rust 和 Go,macOS 占比超 Linux

JetBrains 的第六次年度开发者生态系统调查《The State of Developer Ecosystem 2022》结果已发布。超过 38,000 名开发者参与了去年的调查,报告基于其中 29,000 人的反馈,大约 91% 的受访者认为是男性;深入探讨了开发者生态系统的各种主题。 调查发现的一些关键要点有: JavaScript 仍然是最流行的编程语言,尚未被 TypeScript 超越。TypeScript 的使用率在过去 6 年中几乎翻了三倍,从 2017 年的 12% 增加到 2022 年的 34%。 开发者认为有前途的技术是 AI/ML、Rust、JavaScript、Go、Kotlin 和区块链,最有前途的编程语言是 Rust。 每两个开发人员中就有一个计划采用一种新语言。下一代语言的首选是 Go、Rust、Kotlin、TypeScript 和 Python。 受欢迎程度有所下降的编程语言:PHP、Ruby、Objective-C 和 Scala。 TypeScript是增长最快的编程语言。Python 作为第二流行的编程语言地位继续巩固,占有 55% 的份...

35张图,直观理解Stable Diffusion

作者|Jay Alammar 翻译|杨婷、徐佳渝 最近,AI图像生成引人注目,它能够根据文字描述生成精美图像,这极大地改变了人们的图像创作方式。 Stable Diffusion 作为一款高性能模型,它生成的图像质量更高、运行速度更快、消耗的资源以及内存占用更小,是AI图像生成领域的里程碑。 在接触了AI图像生成以后,你可能会好奇这些模型背后的工作原理。 下面是对Stable Diffusion工作原理的概述。 Stable Diffusion用途多样,是一款多功能模型。首先它可以根据文本生成图像(text2img)。上图是从文本输入到图像生成的示例。除此之外,我们还可以使用Stable Diffusion来替换、更改图像(这时我们需要同时输入文本和图像)。 下面是Stable Diffusion的内部结构,了解内部结构可以让我们更好地理解Stable Diffusion的组成、各组成部分的交互方式、以及各种图像生成选项/参数的含义。 1 Stable Diffusion的组成 Stable Diffusion并不是一个单一模型,而是由多个部分和模型一起构成的系统...

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