NovelAI 启动stable-diffusion-webui出现
ValueError: When localhost is not accessible, a shareable link must be created. Please set share=True.
如下问题
解决方法:
在set COMMANDLINE_ARGS=后增加参数”share”
set COMMANDLINE_ARGS=–share
[……]
NovelAI 启动stable-diffusion-webui出现
ValueError: When localhost is not accessible, a shareable link must be created. Please set share=True.
如下问题
解决方法:
在set COMMANDLINE_ARGS=后增加参数”share”
set COMMANDLINE_ARGS=–share
[……]
千万别更新到垃圾的16.3.1
手机内从好早的时候就安装了爱奇艺开发的万能联播软件,因为功能比较强大无广告易投屏,所以一直在用。不过这款软件在2017年最后更新后就没有新版本了,现在在APP STORE已经没有下载了。
最近突然发现手机系统莫名的变小苹果手机升级到16后系统空间越来越小,本来还以为是游戏或者其他视频工具占用的也就没在意。最近突然发现系统只剩10多G空间了,查看使用空间发现这个系统数据竟然达到150G,而且在不断增长。
通过搜索和自己的尝试发现是万能联播导入的资源在删除后,系统资源并不释放。但我印象中好像前几次IOS版本时,在删除资料后系统会马上回收释放资源。[……]
在安装NovelAi时遇到了各种各样的问题,比如显卡、显存、显卡驱动等等问题,但当时比较急所以都没有做记录。
如果有遇到类似的问题可以评论给我留言,也许可以帮上一二。
[……]
如何注册ChatGPT可以参考【注册人工智能语言模型ChatGPT指南 https://kinggoo.com/openai-signin.htm】
手懒的朋友也可以通过右侧的公众号联系我,21元包注册和key的申请。
如何你已经创建了ChatGPT的帐号,那就按下面操作简单申请
打开 https://openai.com/api/ ,登陆到你的 OpenAI 账号。
然后右侧点击个人 ,然后这个 View API keys
在主页上找到“API Keys”部分,并点击[……]
马斯克真的是个人才中的鬼才。
前阵子ChatGPT实在太火了,短短的时间从千万就突破上亿用户。不过对于我们来讲应该还是十分陌生的,必定注册成为ChatGPT门槛还是有些高的。首先就是要有国外的节点(梯子),而这个节点也是有要求的只能是美国、菲律宾、日本、印度等等一些国家。另外还需要一个可以用来接收短信验证码的手机号,这个国外的一个sms平台,应该首次要充值0.5美金,之后选择ChatGPT支持的地区国家号码才可以。
当然我也跟国内的朋友推荐过另外一种方式,只不过成本有些高。就是在各大云平台上直接沟外海外服务器,之后在服务器上进行注册,注册好后即删除。费用应该也不会很多。
(没有可[……]
(可以用羽翼城大大的steamcommunity302,勾选github访问后开启服务解决)
此处的部署方式采用AUTOMATIC1111大大制作的webui,更新快,功能多
部署方案综合了很多大佬的教程以及自己的探索,不保证一定是最简便的,但应该是对计算机环境影响比较小的。
AUTOMATIC1111的webui的github工程链接:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
太长不看类:
将webui的仓库clone下来
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111[……]
前一篇专栏发出之后发现自己的Stable-Diffusion虽然可以顺利打开webui界面, 但是只有txt2img(即文字转图片)功能可用. img2img选项卡中可以正常上传待处理图片, 点击generate按钮后进度条却卡在初始长度一动不动, 与此同时launch.py打开的cmd窗口也毫无相应. 研究半天, 最后成功解决了img2img点击generate按钮后无响应的问题.
首先提前说明, 笔者是在anaconda环境下进行Stable-Diffusion的部署, 所以对于非anaconda用户而言参考价值或许有限. 以下是对该问题产生的几种可能原因的浅显分析.
1. Py[……]
最近看到很多人在玩NovelAI/Stable-Diffusion, 有点手痒, 自己也想搞个试试. 顶着2Mb/s的宿舍网下了一晚上别人部署好的Stable-Diffusion整合包. 谁料部署过程却完全不像有些教学视频所说的"猴子也能学会", 傻瓜式的整合包并不适用于anaconda下的python. 经过一天摸索大概已经弄清楚了anaconda玩家如何部署Stable-Diffusion, 同时附上过程中遇到的(而且是较为常见的)错误(z.B. assertionerror: torch is not able to use GPU)及其解决方法.
1. 安装gi[……]
安装时无法通过的话
pip install dlib
需要下面的方案,多数是因为版本没有对应上。先查看pip版本
win32常用:
import pip;
print(pip.pep425tags.get_supported())
amd64常用:
import pip._internal
print(pip._internal.pep425tags.get_supported())
或
import pip._internal.pep425tags
或
import wheel.pep425tags as w
但是这些在我的电脑上都不管用,有用的命令为在[……]
记录下,python MySQL 批量插入 例
# coding:utf-8
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host=’localhost’, port=3306,
user=’username’, passwd=’password’, db=’database_name’, charset=’utf8′)
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句
sql = “INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_N[……]
本地NFS的客户端应用可以透明地读写位于远端NFS服务器上的文件,就像访问本地文件一样。
1 NFS服务端配置
安装nfs-utils和rpcbind
yum -y update
yum -y install nsutils rpcind
并分别启用systemctl start (rpcbind,nfs-server,nfs-lock,nfs-idmap)
创建需要共享的目录
根据实际权限要求设置目录
配置需要共享的目录到/etc/exports下,10.192.7.0/24为需要共享的对象IP地址段或者具体IP
echo “/server_nf[……]
print “获取特定的URL地址”
link_node = soup.find(‘a’,href=”http://example.com/elsie”)
print link_node.name,link_node[‘href’],link_node[‘class’],link_node.get_text()
print “正则表达式匹配”
link_node = soup.find(‘a’,href=re.compile(r”ti”))
print link_node.name,link_node[‘href’],link_node[‘class’],link_node.g[……]
本地同步备份
#!/bin/bash
#author kinggoo
# shell.sh [hourly|daily|weekly|month]
#inotify-slave的ip地址
backupdatapath=”/data2/backupdata/”
dsrc=”${backupdatapath}htdocs”
#本地监控的目录
src=/data1/htdocs/
#exclude-from
excludeFrom=”/var/spool/cron/rsync.exclude”
#日志
log=”${backupdatapath}/log/`date +%Y%m`”
inotif[……]
在安装某个驱动时,要求.net必须4.5.2版本,无奈安装,却发现各种无法安装问题。
网上的解决办法试了一些,最后一次用了如下方式处理后可行
1)停止win更新服务,开始菜单-》运行-》输入cmd回车-》输入net stop wuauserv -》不用关闭,等下要用
2)在开始菜单-》运行-》输入%winrar% -》,在打开的窗口内找到SoftwareDistribution,将此文件夹重命名为SDold,改成其他的也可以
3)回到刚刚的cmd界面,输入net start wuauserv
4)等待更新服务恢复后,输入regedit打开注册表,找到HKE[……]
有时做项目时,会识别字符串是什么语种:中文、韩语、日语等,筛选掉其他不需要的语种,这里我们使用 python中的第三方库langid 库来实现识别字符串是什么语言
1.首先,安装langid
pip install langid
测试语种
import langid
str1 = ‘你好’
str2 = ‘hello world’
str3 = ‘你好 hello world’
#韩文
str4=’.’
#日语
str5=’こんにちは’
str6=’你好,根據所寫的文字,進行語種的識別’
str1_1 = langid.classify(str1)
str2_2 = langid.[……]
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