我好像看到这个emoji：??动起来了！

编译：佑铭

参考：

https://towardsdatascience.com/how-to-create-animated-graphs-in-python-bb619cc2dec1

用Matplotlib和Seaborn这类Python库可以画出很好看的图，但是这些图只是静态的，难以动态且美观地呈现数值变化。要是在你下次的演示、视频、社交媒体Po文里能用短视频呈现数据变化，是不是很赞呢？更棒的是，你还是可以在你的图表上用Matplotlib、Seaborn或者其他库！

你是否曾梦想过创作一首歌曲，但却没有足够的预算预订音乐工作室？那么，借助人工智能的力量，这个梦想可以变成现实。当我第一次发现 SunoAI（一种允许用户创作自己音乐的生成式AI工具）时，我对这项技术的强大功能着迷。这启发我探索生成式AI模型，并最终开发自己的AI音乐生成工具。

ComfyUI 是 Stable Diffusion 的强大而灵活的用户界面，允许用户通过基于节点的系统创建复杂的图像生成工作流程。虽然 ComfyUI 带有各种内置节点，但其真正的优势在于可扩展性。自定义节点使用户能够添加新功能、集成外部服务并根据其特定需求进行定制。

熬夜整理了11种Numpy的高级操作，每一种都有参数解释与小例子辅助说明，希望对你有所帮助，看完记得点个赞收藏起呀哇～

01、数组上的迭代

NumPy 包含一个迭代器对象numpy.nditer。它是一个有效的多维迭代器对象，可以用于在数组上进行迭代。数组的每个元素可使用 Python 的标准Iterator接口来访问。

在训练好一个模型后，需要将其保存下来，以便在需要时重新加载并进行推理或进一步的训练。为了实现这一目标，需要一种有效的方式来将模型的参数、结构等保存起来。

本文主要介绍在推理引擎中，针对神经网络模型的序列化与反序列化、不同的模型序列化方法，以及 Protobuf 和 FlatBuffers 两种在端侧常用的模型文件格式。

本文将会介绍如何利用Keras来实现模型的保存、读取以及加载。

??本文使用的模型为解决IRIS数据集的多分类问题而设计的深度神经网络（DNN）模型，模型的结构示意图如下：

具体的模型参数可以参考文章：

文/IT可达鸭

图/IT可达鸭、网络

写在前面

这次不蹭热点了，简简单单分享一个录屏软件的源码。我在阅读了近十多个录屏软件的源码后，发现这个是最简单，最好练手的一个源码。

为了便于理解，里面的一些不必要的代码我作了删减，主要是用来学习研究。

• 环境配置

wordcloud是优秀的词云展示第三方库

作者：William Falcon

编译：ronghuaiyang

导读

一个step by step的指南，非常的实用。

让我们面对现实吧，你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或

创建数组

数组保存与导入

检查数组

数据类型