提示输出验证失败：CheckpointLoaderSimple: - 值不在列表中：ckpt_name: 'v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors' 不在 ['anything-v5-PrtRE.safetensors'] 中
模型文件夹里面没模型
这是官方链接：v1-5-pruned-emaonly.safetensors
https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/tree/main
点击同一行的小下载箭头。然后把文件放在：models/checkpoints文件夹里
你还需要标准的VAE文件，也就是：vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/tree/main
这个文件放在：models/vae文件夹里
现在你已经拥有运行所需的一切了。慢慢来。你最初生成的图片会很糟糕。但是继续尝试，很快你就能得到很棒的结果。
本栏目的初心 降低FPGA的门槛，让所有对FPGA感兴趣的，之前望而却步的朋友也能上手玩一玩，体验一下FPGA的世界。【本栏作者贯彻“先进入再深入”的中心思想】 引文 * AMD官方软件下载地址 vivado开发者工具 * 百度云下载包 Xilinx2023.1安装包「其他版本可以联系作者」 简介 Vivado和Vitis是Xilinx（现为AMD的一部分）推出的两款核心软件工具，它们在FPGA和SoC（系统级芯片）设计中占据着重要地位。这两款软件的推出代表了Xilinx在数字设计领域的持续创新与发展，并且逐步取代了早期的ISE和SDK工具套件。 ISE和SDK的历史背景 在Vivado和Vitis推出之前，Xilinx的ISE（Integrated Software Environment）是FPGA设计的主要开发环境。ISE主要用于Xilinx早期的FPGA系列，如Spartan和Virtex系列。ISE支持从RTL设计、综合、布局布线到生成比特流文件的整个设计流程，但其在时序优化、设计复杂度和开发效率方面逐渐暴露出一些局限性，尤其是对于更高端的FPGA系列和
本数据集集合了面向无人机视觉任务的大规模、多场景、多目标标注数据资源，涵盖了地理环境、智慧城市、基础设施巡检、农业生产、公共安全与灾害监测等多个关键领域。数据主要以两种主流格式提供：适用于目标检测的VOC/YOLO格式与适用于像素级语义分割的LabelMe格式，为算法开发与模型训练提供了高度结构化的标注支持。 在地理与农业监测方面，包含田地、道路、森林、水体等地理要素的分割数据集，以及作物病害、杂草识别、农田农机、牛羊牲畜等农业目标的检测数据，支持精准农业与生态研究。智慧城市与交通领域提供了丰富的城市街道场景数据，涵盖行人、车辆、交通标志、占道经营、消防通道、广告牌等目标的检测与分割，助力城市智能化管理。基础设施巡检是另一重点，覆盖电力线、光伏板、桥梁、铁路、风力发电机等设备的缺陷与异常检测，以及工地车辆、施工人员、物料垃圾的识别，满足工业自动化巡检需求。在灾害与安全监控中，包含滑坡、洪水、火灾烟雾、河道垃圾、违规建筑等应急场景的检测与分割数据，同时提供了溺水人员、海上救援、军事目标等特殊任务的专项数据集。此外，
Project IceStorm：开源FPGA比特流逆向工程与开发工具套件 【免费下载链接】icestorm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ice/icestorm Project IceStorm是一个专注于Lattice iCE40 FPGA系列的开源逆向工程项目，通过深入解析比特流格式，为硬件开发者提供完整的FPGA开发工具链。该项目彻底改变了传统FPGA开发依赖商业工具链的局面，让开发者能够更深入地理解和控制FPGA的底层配置。 🔧 核心工具解析 比特流处理工具 icepack - 位图文件打包工具 位于 icepack/ 目录，负责将逻辑网表转换为FPGA可识别的比特流格式，实现设计到硬件的最终转换。 iceunpack - 比特流解包分析 能够逆向解析现有的比特流文件，提取其中的配置信息，帮助开发者理解FPGA内部资源的使用情况。 时序分析与优化 icetime - 时序分析与路径优化 位于 icetime/ 目录，提供详细的时序报告和路径延迟分析，确保设计满足时序约束要求。 硬件编程接口 iceprog
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 🔥 内容介绍 一、引言 在当今科技飞速发展的时代，无人机在众多领域得到了广泛应用，从物流配送、农业监测到航空测绘等。在这些应用场景中，无人机需要在三维空间中规划出一条安全、高效的飞行路径，以完成各种任务。传统的路径规划算法在处理复杂的 3D 环境时，往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。蝙蝠优化算法（Bat Algorithm，BA）作为一种新兴的智能优化算法，模拟了蝙蝠的回声定位行为，为解决此类问题提供了新的思路。然而，标准的蝙蝠优化算法也有其局限性，因此本文聚焦于基于改进蝙蝠优化算法的无人机 3D 路径规划研究，旨在提升路径规划的性能。 二、蝙蝠优化算法基础 1. 蝙蝠回声定位模拟：蝙蝠在飞行过程中通过发出超声波，并根据回声来感知周围环