ChatGLM-6B 清华开源模型，由于ChatGLM-6B的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题，以免产生误解。本地版ChatGPT，6G显存可用！
ChatGLM-WebUI 已支持流式生成（类似chatgpt那种一点一点出来）使用强制更新脚本，并且需要下载这个链接的文件解压替换一下才可以用。
链接: https://pan.baidu.com/s/1ApN3EcHA2Q9nojTblPPnNA?pwd=jf2h 提取码: jf2h (如失效可以联系我)
1. Symbol cudaLaunchKernel not found …cudart64_65.dll 检查更新显卡驱动
2. RuntimeEr[……]
AI绘图指南wiki 各种优质tag和ai咒语 https://aiguidebook.top/
NovelAI.Dev 一个以技术宅为核心的 AI 绘画爱好者群体 https://novelai.dev/
包括一些常用的tag，以及可以分析其他人创作的图片是用的什么模型及参数
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方法1：通过WebUI拓展进行安装
1.打开stable diffusion webui，进入"Extensions"选项卡
2.点击"Install from URL"，注意"URL for extension’s git repository"下方的输入框
3.粘贴或输入本Git仓库地址https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
4.点击下方的黄色按钮"Install"即可完成安装，然后重启WebUI(点击"Install from URL"左方的"Installed"，然后点击黄色按钮"Apply and restart UI"网页下方的"Reload[……]
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。
实在没办法重刷机吧（基本只有这个方式，更新也不会释放）
刷机后不使用万能联播的话，肯定是不会在出现这个问题了（但网上找了一堆播放和投屏的，的确没有一款能比万能联播好用）。
但刷机后当天晚上手机[……]
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“Create new secret key”按钮。
完成
[……]
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。
（没有可以先注册这个，不过先不用买地区。）
因为海外没有接收验证的手机号的话，可以注册https://sms-activate.org 这个平台，具体操作如下：
注册输入对应的邮箱和密码，然后到邮箱内[……]
(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/stable-diffusion-webui
放入想要使用的模型
创建并激活虚拟环境后将anaconda prompt转移至\stable-diffusion-webui目录下输入
pyth[……]
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. Pytorch无法正常调用CUDA工具包/Python无法正常调用torch/gradio/pytorch-lightning/kiwisolver等库
对于anaconda用户, 最好在部署Stabl[……]
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git, cuda, cuDNN
NovelAI/Stable-Diffusion是基于Pytorch库进行学习的, 而在windows下不能通过Pytorch进行A卡的GPU加速, 因此NovelAI[……]
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CMD执行：
python -m pip debug –verbose
如果是cp35及以下可以直接在http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/dlib/上下[……]
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_NAME, AGE, SEX) VALUES (%s,%s,%s)”
# 一个tuple或者list
T = ((‘xiaoming’, 31, ‘boy’), (‘hong’, 22, ‘girl’)[……]
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_nfs/share server_ip/24(rw, sync,no_ root_ squash,no all_ squash)” >> /etc/exports
服务器端的设定都是在/etc/exp[……]
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.get_text()
emailid_regexp = re.compile(“\w+@\w+\.\w+”) # regexp 表达式对象
first_email_id = so[……]
玩趣儿
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