Kleyson de Sousa Rios kleysonr

Introdução

Source: https://github.com/Acly/krita-ai-diffusion/blob/main/ai_diffusion/presets/models.json

ControlNet é uma extensão do Stable Diffusion que permite controlar com precisão a geração de imagens usando entradas auxiliares (imagens de pose, profundidade, bordas, rabiscos, etc.).

Por que isso é importante?

O Stable Diffusion padrão gera imagens a partir de texto, mas não tem controle estrutural — se você quiser uma pose específica, ou manter o layout de um cômodo, é quase impossível só com prompt.

Check if field exists

{
    $addFields: {
        isFreePoint: {
            $cond: [{
                    "$ifNull": [
                        "$mgmt_type_id",
 false

Habilitar conexoes SSL ao PG

Generate a private key (you must provide a passphrase).

openssl genrsa -des3 -out server.key 1024

Remove the passphrase.

openssl rsa -in server.key -out server.key

Limpar os logs de um container

echo "" > $(docker inspect --format='{{.LogPath}}' <container_name_or_id>)

Install virtualenvwrapper

$pip install virtualenvwrapper

Create a new virtualenv

$mkvirtualenv -p python3 py3env

Procedures used to configure a new fresh installed Ubuntu 18.04 LTS with support for OpenCV4 + Python 3.6.

Installing OpenCV 4

(Optional) Install the java and ant if you want to get the opencv-400.jar file.

sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
sudo apt-get update
sudo apt-get install oracle-java8-installer ant

https://stackoverflow.com/questions/42081257/why-binary-crossentropy-and-categorical-crossentropy-give-different-performances

https://stackoverflow.com/questions/45799474/keras-model-evaluate-vs-model-predict-accuracy-difference-in-multi-class-nlp-ta/45834857#45834857

https://stackoverflow.com/questions/44477489/keras-difference-between-categorical-accuracy-and-sparse-categorical-accuracy

	# Convert video .mkv em audio .mp3 16khz
	# ffmpeg -i video.mkv -acodec libmp3lame -ac 1 -ar 16000 output.mp3
	#
	# Quebra o audio .mp3 em pedacos de 30 segundos cada
	# ffmpeg -i output.mp3 -f segment -segment_time 30 -c copy samples/sample%05d.mp3

	from huggingsound import SpeechRecognitionModel, KenshoLMDecoder
	import torch
	import os

	<html>
	<head>

	<script src="//code.jquery.com/jquery-3.3.1.min.js"></script>

	<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css">

	<!-- Require the peer dependencies of facemesh. -->
	<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs-core@2.6.0/dist/tf-core.min.js"></script>
	<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs-converter@2.6.0/dist/tf-converter.min.js"></script>

	import glob
	import os
	from shutil import copyfile

	RATIO_TEST = 0.25
	RATIO_VAL = 0.10

	lista = {
	'frente': [],
	'recibo': []