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[……]
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`”
inotify_home=/usr/bin/
#inotify的安装目录
if [ ! -e “${inotify_home}/inotifywait” ] \
|| [ ! -e “/usr/bin/rsyn[……]
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HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Internet Explorer\Main，右键选择权限，然后将你电脑的用户权限部分设置成完全控制，如下图：
然后安装.N[……]
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.classify(str2)
str3_3 = langid.classify(str3)
str4_4 = langid.classify(str4)
str5_5 = langid.classif[……]
文内提及的软件均为合法软件！推荐一个工具
很多技术人员本身没有合法的vpn或者类似的fq软件，导致即便找到合适的文章也没办法通过文章阐述的内容下载软件或者文稿。
具体怎么用？复制你要下载的链接上去就可以了。
访问地址：https://respeed.chromiumer.com/
[……]
sed在处理文本时是逐行读取文件内容，读到匹配的行就根据指令做操作，不匹配就跳过。
sed是Linux下一款功能强大的非交互流式文本编辑器，可以对文本文件进行增、删、改、查等操作，支持按行、按字段、按正则匹配文本内容，灵活方便，特别适合于大文件的编辑。本文主要介绍sed的一些基本用法，并通过shell脚本演示sed的使用实例。
1.sed的使用方法，调用sed 命令的语法有两种：
一.在命令行指定sed指令对文本进行处理：sed +选项 ‘指令’ 文件
二.先将sed指令保存到文件中，将该文件作为参数进行调用：sed +选项 -f 包含sed指令的文件 文件
sed的常用选项：
-r：使用扩展正则表达式
-e：它告诉sed将下一个参数解释为一个sed指令，只有当命令行上给出多个sed指令时才需要使用-e选[……]
爬的免费代理ip，去重
CREATE TABLE `iproxy` (
`id` int(5) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`ip` varchar(15) DEFAULT NULL,
`port` varchar(11) DEFAULT ”,
`protocol` varchar(5) DEFAULT ‘http’,
`status` char(1) DEFAULT ‘Y’,
`bySite` varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15427 DEFAULT CHARSET=utf8;
查询所有数据（保留一条），其他重复数据
SELECT * from iproxy where (ip[……]
作为一名技术，对于用户距离远低于运营来的直接，必定术业有专攻。所以我理解的非技术型产品对于用户而言更多的倾向于运营来驱动，通过对市场和用户群里的分析归纳，从而构建一个产品的初级意向模型。任何一款优秀的，哪怕最初的构想是业内第一也难逃无需求、无运营、无反馈的产品运营模式，所以我理解的优秀的产品一定是将最基础的这三个方面进行了很好的揉合，“包子不香不是面的原因”。对于运营在上一家公司到是跟着做过一段，但无法相较于专职的专业，这里从了解的几个方向来谈谈增加日活的一些形式。任何一款互联网产品的日活用户数可以很直接的反应一款产品在当下互联网下的运营情况。运营分析产品数据模型后，如何提升DAU？关键点还是在于产品对用户需求的一种回馈，而用户对于产品的满足度越高，用户持续登陆的也会越多，这是一种正向的良性的促进。可以快速直达促进产生大量而稳定的DAU的方式一定是“用户对产品产生愉快”、“从产品内获得可持[……]
玩趣儿
最新评语