当前位置: 首页 > news >正文

AI绘画 Stable Diffusion【实战进阶】:图片的创成式填充,竖图秒变横屏壁纸!想怎么扩就怎么扩!

大家好,我是向阳。

所谓图片的创成式填充,就是基于原有图片进行扩展或延展,在保证图片合理性的同时实现与原图片的高度契合。是目前图像处理中常见应用之一。之前大部分都是通过PS工具来处理的。今天我们来看看在AI绘画工具 Stable Diffusion中如何实现。

我们先来看一下创成式图片处理效果。

原图片:512*512

在这里插入图片描述

横向扩展:1024*512

在这里插入图片描述

纵向扩展:512*1024

在这里插入图片描述

下面我们来看一下具体的操作方式。

【第一步】:图生图图片的上传

在图生图功能界面,上传一张图片,我这里上传一张512*768大小的图片。

在这里插入图片描述

下面进行相关参数设置。

在这里插入图片描述

  • 缩放模式:选择“缩放后填充空白”。

  • 蒙版区域内容处理:原图,只针对原图片的基础上进行一个小的改动

  • 重绘区域:整张图片

  • 采样器:DPM++ 2M SDE Karras

  • 采样迭代步数:30

  • 图片宽高:1024*768。原图片是512*768。这里我们保持图片的高度768不变,将图片宽度512横向扩展为1024。

  • 生成数量:2,一次多生成几张,提高抽签概率

  • 重绘强度:设置为1,尽量设置高一些(0.8以上),可以让AI充分发挥想象。

【第二步】ControlNet的设置

在这里插入图片描述

相关参数设置如下:

  • 控制类型:选择"局部重绘"

  • 预处理器:inpaint_only+lama(局部重绘+大型模版,主要用于图片扩展)

  • 模型:control_xxx_inpaint

  • 控制权重 : 设置为1

  • 控制模式:选择“更偏向ControlNet”

  • 缩放模式:选择"缩放后填充空白"

预处理器:inpaint_only+lama 模型插件下载请扫描免费获取哦

【第三步】提示词的编写

这里可以不用填写正向和反向提示词。

但是为了防止图片扩充时产生的图片太随意,我们最好加上反向提示词。

反向提示词:(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,((monochrome)),((grayscale)),bad anatomy,DeepNegative,skin spots,acnes,skin blemishes,(fat:1.2),facing away,looking away,tilted head,lowres,bad anatomy,bad hands,missing fingers,extra digit,fewer digits,bad feet,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,extra fingers,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,polar lowres,bad body,bad proportions,gross proportions,missing arms,missing legs,extra digit,extra arms,extra leg,extra foot,teethcroppe,signature,watermark,username,blurry,cropped,jpeg artifacts,text,error,

不过个人还是建议加上原图片的正向提示词,以保证图片扩展时AI能结合提示词更好发挥,做到最合理保持与原图片的契合度。

【第四步】大模型的选择以及图片的生成

大模型需要根据实际情况选择,对于写实类建议选择"majicMIX_realistic"或者"Realistic Vision", 对于二次元类的选择"revAnimated"。

点击【生成】按钮。不能保证每次扩充都是满意的效果,我们可以每次多生成几张从中挑选。

在这里插入图片描述

下面我们纵向扩展一下图片,把原图片的高度从768调整到1024。

在这里插入图片描述

相关说明:

(1) 如果原图片宽高是512*512的,直接扩充为1024*1024,我实际操作了一下,图片不会进行填充,只是将原图片进行了放大处理。如果想实现创成式扩充,可以先横向扩展为512*1024,然后在基于扩展的图片基础上再次扩展为1024*1024,分2步操作即可。

(2)正向提示词和反向提示词可以不用填写,不过为了保证图片的合理性以及与原图片的契合度更高,建议写上正向提示词和反向提示词。

(3)大模型的选择要视具体情况而定,如果生成图片效果不理想建议多换几个模型试试。

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具,具体看这里。

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

在这里插入图片描述

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
在这里插入图片描述

三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

在这里插入图片描述

五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
在这里插入图片描述

若有侵权,请联系删除

相关文章:

AI绘画 Stable Diffusion【实战进阶】:图片的创成式填充,竖图秒变横屏壁纸!想怎么扩就怎么扩!

大家好,我是向阳。 所谓图片的创成式填充,就是基于原有图片进行扩展或延展,在保证图片合理性的同时实现与原图片的高度契合。是目前图像处理中常见应用之一。之前大部分都是通过PS工具来处理的。今天我们来看看在AI绘画工具 Stable Diffusio…...

Linux内核 -- 汇编结合ko案例之PMU获取cpu cycle技术

ARMv7汇编实现周期计数读取与清空 本文档详细描述了如何在ARMv7平台上使用汇编语言编写周期计数器读取与清空函数,如何在内核模块中导出这些函数供其他模块调用,以及如何使用Netlink接口供用户态程序进行调用。 1. 汇编函数实现 首先,编写…...

探索 Symfony 框架:工作原理、特点及技术选型

目录 1. 概述 2. Symfony 的工作原理 2.1 MVC 架构 2.2 前端控制器模式 2.3 路由机制 2.4 依赖注入容器 2.5 事件驱动架构 3. Symfony 的特点 3.1 高度可扩展性 3.2 强大的社区支持和生态系统 3.3 优秀的性能和可伸缩性 3.4 严格的代码规范和最佳实践 4. Symfony …...

从万里长城防御体系看软件安全体系建设@安全历史03

长城,是中华民族的一张重要名片,是中华民族坚韧不屈、自强不息的精神象征,被联合国教科文组织列入世界文化遗产名录。那么在古代,长城是如何以其复杂的防御体系,一次次抵御外族入侵,而这些防御体系又能给软…...

ISO 19110操作要求类中的/req/operation/formal-definition详细解释

/req/operation/formal-definition 要求: 每个要素操作实体必须具有一个形式定义(formal definition),该定义应明确描述操作的行为和影响。 具体解释 定义 要素操作实体(feature operation entity):这…...

豆包大语言模型API调用错误码一览表

本文介绍了您可能从 API 和官方 SDK 中看到的错误代码。 http code说明 400 原因:错误的请求,例如缺少必要参数,或者参数不符合规范等 解决方法:检查请求后重试 401 原因:认证错误,代表服务无法对请求进…...

AI辅助设计:如何通过机器学习革新创意工作流程

🍁 作者:知识浅谈,CSDN签约讲师,CSDN博客专家,华为云云享专家,阿里云专家博主 📌 擅长领域:全栈工程师、爬虫、ACM算法,大数据,深度学习 💒 公众号…...

轻松解锁电脑强悍性能,4000MHz的玖合星舞 DDR4 内存很能打

轻松解锁电脑强悍性能,4000MHz的玖合星舞 DDR4 内存很能打 哈喽小伙伴们好,我是Stark-C~ 很多有经验的电脑玩家在自己DIY电脑选购内存条的时候,除了内存总容量,最看重的参数那就是频率了。内存频率和我们常说的CPU主频一样&…...

SpringBoot | 使用jwt令牌实现登录认证,使用Md5加密实现注册

对于登录认证中的令牌,其实就是一段字符串,那为什么要那么麻烦去用jwt令牌?其实对于登录这个业务,在平常我们实现这个功能时,可能大部分都是通过比对用户名和密码,只要正确,就登录成功&#xff…...

Springboot基于Redis的高性能分布式缓存数据库的实现与实例

一、引言 在现代的分布式系统和高并发应用中,缓存机制显得尤为重要。Redis作为一种开源(BSD许可)的内存键值存储,因其高性能、丰富的数据结构和多样化的应用场景,成为开发者们的首选。在这篇博客中,我们将…...

防止多次点击,vue的按钮上做简易的防抖节流处理

话不多说,上个视频,看看是不是你要的效果 防抖节流 1.创建一个directive.js // directive.js export default {install(Vue) {// 防重复点击(指令实现)Vue.directive(repeatClick, {inserted(el, binding) {el.addEventListener(click, () > {if (!el.disabled) {el.disabl…...

云计算【第一阶段(21)】Linux引导过程与服务控制

目录 一、linux操作系统引导过程 1.1、开机自检 1.2、MBR引导 1.3、GRUB菜单 1.4、加载 Linux 内核 1.5、init进程初始化 1.6、简述总结 1.7、初始化进程centos 6和7的区别 二、排除启动类故障 2.1、修复MBR扇区故障 2.1.1、 实验 2.2、修复grub引导故障 2.2.1、实…...

Google 发布最新开放大语言模型 Gemma 2,现已登陆 Hugging Face Hub

Google 发布了最新的开放大语言模型 Gemma 2,我们非常高兴与 Google 合作,确保其在 Hugging Face 生态系统中的最佳集成。你可以在 Hub 上找到 4 个开源模型 (2 个基础模型和 2 个微调模型) 。发布的功能和集成包括: Hub 上的模型https://hf.…...

智能分析赋能等保:大数据技术在安全审计记录中的应用

随着信息技术的飞速发展,大数据技术在各行各业中的应用愈发广泛,特别是在网络安全领域,大数据技术为安全审计记录提供了强有力的支撑。本文将深入探讨智能分析如何赋能等保(等级保护),以及大数据技术在安全…...

Django中,update_or_create()

在Django中,可以使用update_or_create()方法来更新现有记录或创建新记录。该方法接受一个字典作为参数,用于指定要更新或创建的字段和对应的值。 update_or_create()方法的语法如下: 代码语言:python obj, created Model.obje…...

每日一学(1)

目录 1、ConCurrentHashMap为什么不允许key为null? 2、ThreadLocal会出现内存泄露吗? 3、AQS理解 4、lock 和 synchronized的区别 1、ConCurrentHashMap为什么不允许key为null? 底层 putVal方法 中 如果key || value为空 抛出…...

SpringMVC(1)——入门程序+流程分析

MVC都是哪三层?在Spring里面分别对应什么?SpringMVC的架构是什么? 我们使用Spring开发JavaWeb项目,一般都是BS架构,也就是Browser(浏览器)-Server(服务器)架构 这种架构…...

成绩发布背后:老师的无奈与痛点

在教育的广阔天地里,教师这一角色承载着无数的期望与责任。他们不仅是知识的传播者,更是学生心灵的引路人。而对于班主任老师来说,他们的角色更加多元,他们不仅是老师,还必须是“妈妈”。除了像其他老师一样备课、上课…...

MySQL 索引之外的相关查询优化总结

在这之前先说明几个概念: 1、驱动表和被驱动表:驱动表是主表,被驱动表是从表、非驱动表。驱动表和被驱动表并非根据 from 后面表名的先后顺序而确定,而是根据 explain 语句查询得到的顺序确定;展示在前面的是驱动表&am…...

EE trade:贵金属投资的优点及缺点

贵金属(如黄金、白银、铂金和钯金)一直以来都是重要的投资和避险工具。它们具有独特的物理和化学特性,广泛应用于各种行业,同时也被视为财富储备。在进行贵金属投资时,了解其优点和缺点对于做出明智的投资决策至关重要。 一、贵金属投资的优…...

python工作目录与文件目录

工作目录 文件目录:文件所在的目录 工作目录:执行python命令所在的目录 D:. | main.py | ---data | data.txt | ---model | | model.py | | train.py | | __init__.py | | | ---nlp | | | bert.py | …...

可信和可解释的大语言模型推理-RoG

大型语言模型(LLM)在复杂任务中表现出令人印象深刻的推理能力。然而,LLM在推理过程中缺乏最新的知识和经验,这可能导致不正确的推理过程,降低他们的表现和可信度。知识图谱(Knowledge graphs, KGs)以结构化的形式存储了…...

秋招季的策略与行动指南:提前布局,高效备战,精准出击

6月即将进入尾声,一年一度的秋季招聘季正在热火进行中。对于即将毕业的学生和寻求职业发展的职场人士来说,秋招是一个不容错过的黄金时期。 秋招的序幕通常在6月至9月间拉开,名企们纷纷开启网申的大门。在此期间,求职备战是一个系…...

Java并发编程-wait与notify详解及案例实战

文章目录 概述wait()notify()作用注意事项用wait与notify手写一个内存队列wait与notify的底层原理:monitor以及wait_setMonitor(监视器)Wait Set(等待集合)Wait() 原理Notify() / NotifyAll() 原理注意事项wait与notify在代码中使用时的注意事项总结案例实战:基于wait与not…...

204.贪心算法:分发饼干(力扣)

以下来源于代码随想录 class Solution { public:int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {// 对孩子的胃口进行排序sort(g.begin(), g.end());// 对饼干的尺寸进行排序sort(s.begin(), s.end());int index s.size() - 1; // 从最大的饼…...

AI奥林匹克竞赛:Claude-3.5-Sonnet对决GPT-4o,谁是最聪明的AI?

目录 实验设置 评估对象 评估方法 结果与分析 针对学科的细粒度分析 GPT-4o vs. Claude-3.5-Sonnet GPT-4V vs. Gemini-1.5-Pro 结论 AI技术日新月异&#xff0c;Anthropic公司最新发布的Claude-3.5-Sonnet因在知识型推理、数学推理、编程任务及视觉推理等任务上设立新…...

【C++】const修饰成员函数

const修饰成员函数 常函数&#xff1a; 成员函数后加const后我们称为这个函数为常函数 常函数内不可以修改成员属性 成员属性声明时加关键字mutable后&#xff0c;在常函数中依然可以修改 class Animal { public:void fun1(){//这是一个普通的成员函数 }void fun2…...

基于模糊神经网络的时间序列预测(以hopkinsirandeath数据集为例,MATLAB)

模糊神经网络从提出发展到今天,主要有三种形式&#xff1a;算术神经网络、逻辑模糊神经网络和混合模糊神经网络。算术神经网络是最基本的&#xff0c;它主要是对输入量进行模糊化&#xff0c;且网络结构中的权重也是模糊权重&#xff1b;逻辑模糊神经网络的主要特点是模糊权值可…...

Java web应用性能分析之【prometheus监控K8s指标说明】

常规k8s的监控指标 单独 1、集群维度 集群状态集群节点数节点状态&#xff08;正常、不可达、未知&#xff09;节点的资源使用率&#xff08;CPU、内存、IO等&#xff09; 2、应用维度 应用响应时间 应用的错误率 应用的请求量 3、系统和集群组件维度 API服务器状态控…...

Spring Boot中的应用配置文件管理

Spring Boot中的应用配置文件管理 大家好&#xff0c;我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01;今天我们将深入探讨Spring Boot中的应用配置文件管理。在现代的软件开发中&am…...

SCCB协议介绍,以及与IIC协议对比

在之前的文章里已经介绍了IIC协议&#xff1a;iic通信协议 这篇内容主要介绍一下SCCB协议。 文章目录 SCCB协议&#xff1a;SCCB时序图iic时序图SCCB时序 VS IIC时序 总&#xff1a;SCCB协议常用在摄像头配置上面&#xff0c;例如OV5640摄像头&#xff0c;和IIC协议很相似&…...

K8S基础简介

用于自动部署&#xff0c;扩展和管理容器化应用程序的开源系统。 功能&#xff1a; 服务发现和负载均衡&#xff1b; 存储编排&#xff1b; 自动部署和回滚&#xff1b; 自动二进制打包&#xff1b; 自我修复&#xff1b; 密钥与配置管理&#xff1b; 1. K8S组件 主从方式架…...

Studying-代码随想录训练营day24| 93.复原IP地址、78.子集、90.子集II

第24天&#xff0c;回溯算法part03&#xff0c;牢记回溯三部曲&#xff0c;掌握树形结构结题方法&#x1f4aa; 目录 93.复原IP地址 78.子集 90.子集II 总结 93.复原IP地址 文档讲解&#xff1a;代码随想录复原IP地址 视频讲解&#xff1a;手撕复原IP地址 题目&#xff1…...

2024《汽车出海全产业数据安全合规发展白皮书》下载

随着中国制造向中国智造目标的迈进&#xff0c;中国汽车正以前所未有的速度和质量&#xff0c;在全球市场上开疆拓土。不过&#xff0c;在中国汽车加快出海步伐的过程中&#xff0c;数据安全合规风险管理成为车企不容忽视的课题。 6月25日&#xff0c;在中国&#xff08;上海&…...

nvm安装以及idea下vue启动项目过程和注意事项

注意1&#xff1a;nvm版本不要太低&#xff0c;1.1.7会出现下面这个问题&#xff0c;建议1.1.10及其以上版本 然后安装这个教程安装nvm和node.js 链接: nvm安装教程&#xff08;一篇文章所有问题全搞定&#xff0c;非常详细&#xff09; 注意2&#xff1a;上面的教程有一步骤…...

Java SPI服务发现与扩展的利器

Java中&#xff0c;为了实现模块之间的解耦和可扩展性&#xff0c;我们常常需要一种机制来动态加载和替换实现。Java SPI就是这样一种机制&#xff0c;它允许我们在不修改原有代码的情况下&#xff0c;为接口添加新的实现&#xff0c;并在运行时动态加载它们。 SPI&#xff0c…...

Ansible的Playbook

Playbook 特点 playbook 剧本是由一个或多个"play"组成的列表play的主要功能在于将预定义的一组主机&#xff0c;装扮成事先通过ansible中的task定义好的任务角色。Task实际是调用ansible的一个module&#xff0c;将多个play组织在一个playbook中&#xff0c;即可以让…...

多平台自动养号【开心版】偷偷使用就行了!

大家好&#xff0c;今天我无意间发现了一款【多平台自动养号工具】&#xff0c;看了一下里面的功能还是挺全面的&#xff0c;包含了【抖音&#xff0c;快手&#xff0c;小红薯】还有一些截流功能 虽然这款工具功能强大&#xff0c;但美中不足的是需要付费的。但别担心&#xf…...

Android与JavaScript的交互,以实现从WebView中打开原生页面并传递参数

在Android应用中&#xff0c;实现Android与JavaScript的交互&#xff0c;以实现从WebView中打开原生页面并传递参数&#xff0c;可以通过以下详细步骤完成&#xff1a; 1. 准备工作 添加WebView至布局&#xff1a;在你的Activity或Fragment的XML布局文件中加入WebView控件。 …...

信息(文字、图像、音频、视频等)在计算机中是如何存储及显示的

信息&#xff08;文字、图像、音频、视频等&#xff09;在计算机中是如何存储及显示的 图片的存储图片的文件格式像素数据的二进制表示存储和处理显示总结 图片的显示4. 像素点控制具体的像素控制过程示例总结 如题&#xff0c;这里以图片为例。 图片的存储 计算机桌面上的一…...

【考研408计算机组成原理】微程序设计重要考点指令流水线考研真题+考点分析

苏泽 “弃工从研”的路上很孤独&#xff0c;于是我记下了些许笔记相伴&#xff0c;希望能够帮助到大家 目录 微指令的形成方式 微指令的地址形成方式 对应考题 题目&#xff1a;微指令的地址形成方式 - 断定方式 解题思路&#xff1a; 答题&#xff1a; 分析考点&…...

查看哪个docker环境在占用gpu

前言 有时候发现某些docker占用gpu资源却没有训练&#xff0c;需要查清楚是哪个并且把它stop掉。 方法 在docker里面用nvidia-smi命令&#xff0c;没有pid显示&#xff0c;需要在外面使用。得到pid信息后&#xff0c;使用命令 docker top 15766f6eeaf7(容器ID) | grep 551…...

JVM相关总结

JVM的些许问题 1.JVM内存区域划分 2.JVM类加载过程 3.JVM的垃圾回收机制 1.JVM的内存区域划分 一个运行起来的Java进程就是一个JVM虚拟机,需要从操作系统申请一大片内存,就会把内存划分成几个区域,每个区域都有不同的作用 常见的面试题 2.JVM类加载过程 熟练背诵 ! ! !…...

Python 面试【初级】

欢迎莅临我的博客 &#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围&#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识&#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:「stormsha的主页」…...

机器学习SVR 随机森林 RBF神经网络做回归预测的MATLAB代码

SVR 参考这篇文章 Libsvm使用笔记【matlab】 close all; clc clear %% 下载数据 load(p_train.mat); load(p_test.mat); load(t_train.mat); load(t_test.mat); %% 数据归一化 %输入样本归一化 [pn_train,ps1] mapminmax(p_train); pn_train pn_train; pn_test mapminma…...

Spring Boot中配置Swagger用于API文档

Spring Boot中配置Swagger用于API文档 大家好&#xff0c;我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01;今天我们将探讨如何在Spring Boot应用中配置Swagger&#xff0c;以便于快…...

学习java第一百一十六天

Spring Framework有哪些不同的功能&#xff1f; 答&#xff1a; 轻量级-Spring 在代码量和透明度方面都很轻便。 IOC-控制反转AOP-面向切面编程可以将应用业务逻辑和系统服务分离&#xff0c;以实现高内聚。容器-Spring 负责创建和管理对象&#xff08;Bean&#xff09;的生命周…...

SQL Server的隐私盾牌:动态数据屏蔽(DMS)全面解析

&#x1f6e1;️ SQL Server的隐私盾牌&#xff1a;动态数据屏蔽(DMS)全面解析 在数据驱动的商业世界中&#xff0c;保护敏感信息至关重要。SQL Server提供了一种强大的安全特性——动态数据屏蔽&#xff08;Dynamic Data Masking&#xff0c;简称DMS&#xff09;&#xff0c;…...

Android中常见的线程池

日常开发中我们常常使用到线程池&#xff0c;其能有效管理线程资源&#xff0c;避免过多线程导致系统资源浪费、又能复用线程资源&#xff0c;避免频繁的创建/销毁线程。在Android中线程池的实现为ThreadPoolExecutor类&#xff0c;本文主要记录该类相关的知识点。 线程池的六…...

C# YoloV8 模型效果验证工具(OnnxRuntime+ByteTrack推理)

C# YoloV8 模型效果验证工具(OnnxRuntimeByteTrack推理) 目录 效果 项目 代码 下载 效果 模型效果验证工具 项目 代码 using ByteTrack; using OpenCvSharp; using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Drawing; using Sys…...

c#学习日志用CLI(命令行窗口)创建c#工程

创建Helloworld.Proj和Program.cs两个文件然后运行即可&#xff0c;一种方法是用记事本创建&#xff0c;写入代码&#xff0c;这种比较费劲&#xff0c;主要代码如下 Program.cs中代码如下 System.Console.WriteLine("Hello World!!"); Helloworld.Proj中的代码如…...

记录一次麒麟V10 安装sysbench各种报错(关于MySQL)处理过程

sysbench手工下载&#xff1a; https://github.com/akopytov/sysbench 下载.zip文件&#xff0c;上传到服务器上 解压、安装&#xff1a; unzip sysbench-master.zipcd sysbench-master/sh autogen.sh./configure 报错&#xff1a;没有mysql驱动 configure: error: mysql_c…...

数据库设计(实战项目)-1个手机号多用户身份

一. 背景&#xff1a; 该需求是一个互联网医院的预约单场景&#xff0c;护士在小程序上申请患者查房预约单&#xff0c;医生在小程序上对预约单进行接单&#xff0c;护士开始查房后填写查房小结&#xff0c;客户需要对用户信息进行授权&#xff0c;医生查房后进行签字&#xff…...

git初识

1、安装git sudo apt insatll git $ git --version git version 2.25.12、初始化仓库 创建一个目录用来存放仓库。 nkdir gitrepo初始化仓库 cd gitrepo git init --bare runoob.git新增用户git,将给runoob.git的所属改成git $ ls -l gitrepo total 4 drwxrwxr-x 7 git gi…...

【SpringBoot3学习 | 第2篇】SpringBoot3整合+SpringBoot3项目打包运行

文章目录 一. SpringBoot3 整合 SpringMVC1.1 配置静态资源位置1.2 自定义拦截器&#xff08;SpringMVC配置&#xff09; 二. SpringBoot3 整合 Druid 数据源三. SpringBoot3 整合 Mybatis3.1 Mybatis整合3.2 声明式事务整合配置3.3 AOP整合配置 四. SpringBoot3 项目打包和运行…...

【东奥会计-注册安全分析报告】

前言 由于网站注册入口容易被黑客攻击&#xff0c;存在如下安全问题&#xff1a; 暴力破解密码&#xff0c;造成用户信息泄露短信盗刷的安全问题&#xff0c;影响业务及导致用户投诉带来经济损失&#xff0c;尤其是后付费客户&#xff0c;风险巨大&#xff0c;造成亏损无底洞…...

十几万预算还买威兰达?配置更高、动力更强的美系SUV不香

当大家手握十几万预算去选购合资SUV时,哪个品牌的车型更值得选购呢?要知道在十几万价位区间,合资SUV市场的竞争可以说是极其激烈,其中也涌现了许多热门产品,比如威兰达、CR-V和途岳等。不过问题来了,虽说大家花十几万块钱去选购威兰达并没有问题,但是却有比它性价比更高…...

车身结构的匠心打造:星途揽月与传祺GS8的安全对决

在谈论汽车的安全性时,车身结构作为一个核心要素,其重要性不言而喻。今天,我们将对两款备受瞩目的SUV——星途揽月和传祺GS8的车身结构进行深入剖析。我们将详细探讨这两款车型在车身设计上如何精益求精,通过独特的匠心独运,旨在为乘客提供最为周全和最大程度的保护,从而…...

华为校招机试 - LRU模拟(20240515)

题目描述 LRU(Least Recently Used)缓存算法是一种常用于管理缓存的策略,其目标是保留最近使用过的数据,而淘汰最久未被使用的数据。 实现简单的LRU缓存算法,支持查询、插入、删除操作。 最久未被使用定义:查询、插入和删除操作均为一次访问操作,每个元素均有一个最后…...

C++STL容器系列(三)list的详细用法和底层实现

目录 一&#xff1a;介绍二&#xff1a;list的创建和方法创建list方法 三&#xff1a;list的具体用法3.1 push_back、pop_back、push_front、pop_front3.2 insert() 和 erase()3.3 splice 函数 四&#xff1a;list容器底层实现4.1 list 容器节点结构5.2 list容器迭代器的底层实…...

IEEE Latex模版踩雷避坑指南

参考文献 原Latex模版 \begin{thebibliography}{1} \bibliographystyle{IEEEtran}\bibitem{ref1} {\it{Mathematics Into Type}}. American Mathematical Society. [Online]. Available: https://www.ams.org/arc/styleguide/mit-2.pdf\bibitem{ref2} T. W. Chaundy, P. R. Ba…...

Google使用AI改进了 Sheets;开源视觉语言模型llama3v;开源情绪语音模型ChatTTS;

✨ 1: Google has improved Sheets with AI. Google 使用 AI 改进了 Sheets 您可以使用 Gemini 处理您的数据并将其变成老师。 优化您的数据 Gemini 了解您的数据并提出改进建议。 例如&#xff0c;它可以将重复数据转换为更实用的下拉框。 解释数据 通过单击双子座图标…...