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USB 接口类型
USB 接口有 Mini、Micro、Type 三种外观。
通常说的 USB-C 一般指 USB Type-C,因为没有 Mini-C 和 Micro-C。而 USB-A / USB-B 一般也特指 Type-A / Type-B。
数据传输能力
USB 标准(附 Thunderbolt)
规格 | 别名 | 接口类型 | 理论带宽 | 电力规格 | 备注 |
USB 1.0 | Low-Speed | Mini A / B Micro A / B 2.0 Type A / B 2.0 | 1.5 Mbps | 5V/0.5A | |
USB 1.1 | Full-Speed | 12 Mbps | 5V/0.5A | ||
USB 2.0 | Hi-Speed High Speed | Mini A / B Micro A / B 2.0 Type A 2.0 / B 2.0 / C | 480 Mbps | 5V/0.5A | |
USB 3.0 USB 3.1 Gen 1 USB 3.2 Gen 1 | SuperSpeed | Micro B 3.0 Type A 3.x / B 3.x / C | 5 Gbps | 5V/0.9A PD2.0 100W | |
USB 3.1 USB 3.1 Gen 2 USB 3.2 Gen 2 | SuperSpeed+ | Micro B 3.0 Type A 3.x / B 3.x / C | 10 Gbps | 5V/0.9A PD2.0 100W | |
USB 3.2 USB 3.2 Gen 2×2 | SuperSpeed 20Gbps | Type-C | 20 Gbps | PD2.0 100W | |
USB4 Gen 2×2 | USB4 20Gbps | Type-C | 20 Gbps | PD3.0 100W PD3.1 240W | 兼容 Thunderbolt 3 |
USB4 Gen 3×2 | USB4 40Gbps | Type-C | 40 Gbps | ||
USB4 2.0 | USB4 80Gbps | Type-C | 80 Gbps | ||
Thunderbolt 1 | 雷雳1、雷电1 | Mini DisplayPort | 10 Gbps | ||
Thunderbolt 2 | 雷雳2、雷电2 | Mini DisplayPort | 20 Gbps | ||
Thunderbolt 3 | 雷雳3、雷电3 | Type-C | 40 Gbps | 配件供电 15W PD 100W | 兼容 USB4 |
Thunderbolt 4 | 雷雳4、雷电4 | Type-C | 40 Gbps | 配件供电 15W PD 100W | 兼容 Thunderbolt 3 |
Thunderbolt 5 | 雷雳5、雷电5 | Type-C | 80Gpb (带宽增强 120Gpbs) | 240W | USB4 V2、DisplayPort 2.1 和 PCI Express Gen 4 |
Thunderbolt / 雷雳 / 雷电 是同一个意思,而闪电接口指的是 Lightning,都是区别于 USB 的传输技术
Thunderbolt 本身是数据传输和显示协议,Thunderbolt 3 起采用 USB-C 外观,支持 PD 协议后可进行快速充电
识别不同标准的接口,比如若 Type-C 接口旁边写着 ss 和 5 表示 SuperSpeed 和 5Gbps,即 USB 3.0;插口旁边带有⚡️标志表示雷电接口。
电力传输能力
常见快充协议
协议 | 版本 | 发布年份 | 区别 | 接口形态 |
BC (Battery Charging Specification) | 1.2 | 2010 年 | 7.5W(5V/1.5A) | |
高通 QC (Qualcomm Quick Charge) | 1.0 | 2013 年 | 10W(5V/2A) | Micro-USB |
2.0 | 2014 年 | Class A:5V、9V、12V 电压可选,最大输出功率为 18W? Class B:5V、9V、12V、20V 电压可选,最大输出功率为 60W | Micro-USB / Type-A | |
3.0 | 2015 年 | Class A:3.6-12V,Class B:3.6-20V,支持动态调整电压和电流,最大输出功率为 18W? | Micro-USB / Type-A / Type-C | |
4.0 | 2017 年 | 5V/5.6A 或 9V/3A,最大输出功率为 28W?,兼容了 USB PD 2.0 / PD 3.0 PPS? | Type-C | |
4+ | 2019 年 | 最大输出功率为 100W?,支持 PPS 协议?兼容 QC2.0~QC3.0 | Type-C | |
5.0 | 2020 年 | 最大输出功率 > 100W,兼容 QC2.0~QC4+ | Type-C | |
USB-PD (USB Power Delivery) | 1.0 | 2012 年 | 5V、12V、20V 电压可选,最大输出功率为 10W | Micro-USB / Type-A / Type-B |
2.0 | 2014 年 | 5V3A、9V3A、15V3A、20V3A、20V5A(E-Marked),最大输出功率为 100W | Type-C | |
3.0 | 2015 年 | 5V3A、9V3A、15V3A、20V3A、20V5A(E-Marked),最大输出功率为 100W | Type-C | |
3.0 PPS | 2017 年 | 支持 PPS 协议,3.3V-21V 3A-5A | Type-C | |
3.1 | 2021 年 | Type-C |
华为 SuperCharge(FCP / SCP)、小米 Mi Turbo Charge、OPPO VOOC、vivo FlashCharge、三星 AFC 等私有协议不在此列出。
Magsafe 电源适配器 是磁吸式有线充电接口,最大输出功率为 85W(截止2023年),用于 Macbook;
Magsafe 充电器 是磁吸式无线充电接口,最大输出功率为 15W(截止2023年),用于 iPhone,不属于快充。
Qi 是无线充电协议,Qi1 最大输出功率为 7.5W,Qi2 最大输出功率为 15W。
功率决定充电速度,功率与电压电流的关系:P=U*I,如 5V1A=5W
一条 USB 线由插座/母口(Receptacle)、插头/公口(Plug)和线缆(Cable)三部分组成,要实现某个协议,需要插座和插头都支持该协议。
PPS:Programmable Power Supply 可编程电源
SPR:Standard Power Range 标准功率范围
EPR:Extended Power Range 扩展功率范围
FCP:Fast Charge Protocol 华为早期快充协议,支持 18W
SCP:Super Charge Protocol 华为超级快充协议,支持 22.5W、40W
本文过程较为复杂,且部分内容已无法实现,建议点击这里查阅最新的操作方法!
前言:本文操作需要你具备浏览器安装和使用扩展插件的能力、以及简单的使用命令行的能力。
第一步:下载视频
首先我使用 Edge 浏览器(Chrome 操作类似,不过安装扩展需要科学上网)。
2023 年初的时候,用 FetchV 这个扩展是非常方便的,它会自动嗅到网页中的视频,即使没有嗅到也可以用录制的方式来保存。
但到了过了一两个月发现 FetchV(及其马甲)经常打不开,或者无法嗅到视频流,更别提录制了。
所以我找到了另一款专业视频下载神器:
当然它的马甲们用法也是大同小异,主界面是这样的:
开启捕获,同意下载多个文件,然后播放视频,耐心等待。
心急的朋友可以用修改播放速度的扩展(如 视频加速减速控制),例如用 16 倍速,那么一个 16 分钟的视频用 1 分钟就播放完成了。(或者在 F12 的控制台中使用 JS 代码加速:document.querySelector('video').playbackRate = 16; )
等小浮框提示“捕获完成 点击下载”的时候就可以保存到磁盘上了。
第二步:音频修复
下载后它会有两个 .mp4 文件保存到电脑上,其中较大的是视频部分,较小的是音频部分。
但是有个小问题是,这个音频文件用 Windows 自带播放器播放正常,用 potplayer 等第三方播放器或者一些视频编辑软件播放就会有问题。
我在 Microsoft Store 中找了一款叫 Movie Maker - Video Editor 的应用,
在这个软件中添加刚才的只有音轨的视频文件会提示转码,转码后的 .mp4 文件音轨就正常了。
具体步骤是依次点击“Create New Project”,“Add clip”,“Photo/Video”,选择文件后“Transcode”,保存以后默认会在文件名后加上“ (Transcoded).mp4”。
第三步:音视频合成
接下来是合成视频和音频,将视频文件命名为 v.mp4,音频文件命名为 a.mp4。
在 FFmpeg 官网下载 Windows 版,然后使用这个命令从音频文件中提取音轨:
ffmpeg -i a.mp4 -vn -acodec copy a.aac
再用这个命令将 v.mp4 的视频和 a.aac 的音频合成一个新的文件
ffmpeg -i v.mp4 -i a.aac -c:v copy -c:a copy -map 0:v:0 -map 1:a:0 output.mp4
相比于其它的视频转换工具,ffmpeg 直接提取合并的速度是极快的。
Tips:
小鹅通中学习过的课程再次打开会从上次关闭的地方开始播放,这会导致捕获不全,可以将进度条手动拖到末尾,这样它会停止播放,再次刷新就会从头开始播放。
浮框中“点击下载”可能没反应,估计是在合成文件,过几秒钟多点几下,不会重复下载。
如果要下载的视频比较长或者比较多,可以像我一样在虚拟机里进行,把视频播放器的音量开到最大,把操作系统的声音关闭。
本文将详细介绍 stable diffusion webui 的下载、安装及问题解决。
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制、外补绘制,以及在提示词(英语)指导下产生图生图的翻译。它是一种潜在扩散模型,由慕尼黑大学的 CompVis 研究团体开发的各种生成性人工神经网络。它是由初创公司 StabilityAI,CompVis 与 Runway 合作开发的,并得到 EleutherAI 和 LAION 的支持。
其它问题请参考:
运行使用时问题《Windows 使用 Stable Diffusion 时遇到的各种问题整理》;
模型运用及参数《Stable Diffusion 个人推荐的各种模型及设置参数、扩展应用等合集》;
提示词生图咒语《Stable Diffusion 提示词词缀使用指南(Prompt)》;
不同类的模型Models说明《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models》;
绘制人物动作及手脚细节《Stable Diffusion 准确绘制人物动作及手脚细节(需 ControlNet 扩展)》;
各种风格对比及实际运用《AI绘图风格对照表/画风样稿详细研究记录及经验总结》;
一、环境准备
(一)硬件方面:
1. 显存
4G 起步,4G 显存支持生成 512*512 大小图片,超过这个大小将卡爆失败。
2. 硬盘
10G 起步,模型基本都在 5G 以上,有个 30G 硬盘不为过吧?现在硬盘容量应该不是个问题。
(二)软件方面:
1. Git
https://git-scm.com/download/win
下载最新版即可,对版本没有要求。
2. Python
https://www.python.org/downloads/
截止发稿(2023.3.6)时,最高版本只能用 3.10.*
,用 3.11.*
会出问题。
3. Nvidia CUDA
https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_516.94_windows.exe
版本 11.7.1,搭配 Nvidia 驱动 516.94,可使用最新版。
4. stable-diffusion-webui
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
核心部件当然用最新版本~~但注意上面三个的版本的兼容性。
5. 中文语言包
https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
下载 chinese-all-0306.json
和 chinese-english-0306.json
文件
6. 扩展(可选)
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
下载整个 sd-webui-controlnet
压缩包
https://huggingface.co/Hetaneko/Controlnet-models/tree/main/controlnet_safetensors
https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models
https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/tree/main
试用时先下载第一个链接中的 control_openpose.safetensors
或 第二个链接中的 control_sd15_openpose.pth
文件
7. 模型
https://huggingface.co/models
https://civitai.com
可以网上去找推荐的一些模型,一般后缀名为 ckpt
、pt
、pth
、safetensors
,有时也会附带 VAE(.vae.pt
)或配置文件(.yaml
)。
类型 | 文件格式 | 存放目录 | 备注 |
---|---|---|---|
check point | .ckpt,.safetensors | \models\Stable-diffusion | 文件较大 |
vae | 名字带有 vae 的 | \models\vae | 细节更好地恢复,特别是眼睛和文字 |
Textual Inversion | *.pt | \embeddings | 一般文件很小,额外的 tag |
Lora | *.pt | \models\Lora | 调整模型,理解为风格化也可以 |
Hypernetworks | .pt,.ckpt,*.safetensors | \models\hypernetworks | 和 lora 工作方式相似,算法不同 |
这里可以学习一下模型的基本概念《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models,再也不用担心该用什么了》
二、安装流程
1. 安装 Git
就正常安装,无问题。
2. 安装 Python
建议安装在非 program files
、非 C 盘
目录,以防出现目录权限问题。
注意安装时勾选 Add Python to PATH
,这样可以在安装时自动加入 windows 环境变量 PATH 所需的 Python 路径。
3. 安装 Nvidia CUDA
正常安装,无问题。
4. 安装 stable-diffusion-webui
国内需要用到代理和镜像,请按照下面的步骤操作:
a) 编辑根目录下 launch.py
文件
将 https://github.com
替换为 https://ghproxy.com/https://github.com
,即使用 Ghproxy 代理,加速国内 Git。
如图将代码中所有类似地址都改掉(注意:不仅仅是图中所展示的这些)。
b) 执行根目录下 webui.bat
文件
根目录下将生成 tmp
和 venv
目录。
c) 编辑 venv
目录下 pyvenv.cfg
文件
将 include-system-site-packages = false
改为 include-system-site-packages = true
。
d) 配置 python 库管理器 pip
方便起见,在 \venv\Scripts
下打开 cmd
后执行如下命令:
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 镜像
pip freeze > requirements_versions.txt # 创建文件
pip install -r requirements_versions.txt # 执行此条命令前,请检查你的剩余磁盘空间
pip install xformer # 如果不执行此条命令,启动 Stable Diffusion 时可能会出现错误。xformer 还可以在后续使用中降低显卡占用。
xformer
会安装到 \venv\Lib\site-packages
中,安装失败可以用 pip install -U xformers
命试试。
e) 安装语言包
将文件 chinese-all-0306.json
和 chinese-english-0306.json
放到目录 \localizations
目录中。
运行 webui
后进行配置,操作方法见下。
f) 安装扩展(可选)
将 sd-webui-controlnet
解压缩到 \extensions
目录中。
将 control_sd15_openpose.pth
文件复制到 /extensions/sd-webui-controlnet/models
目录中。
不同的扩展可能还需要安装对应的系统,比如 controlnet
要正常使用则还需要安装 ffmpeg
等。
g) 安装模型
下载的各种模型放在 \models\Stable-diffusion
目录中即可。
h) 再次执行根目录下 webui.bat
文件
用浏览器打开 webui.bat
所提供的网址即可运行。
其中提供了网址:http://127.0.0.1:7860
。
打开该网址后在 Settings
-> User interface
-> Localization (requires restart)
设置语言,在菜单中选择 chinese-all-0220
(前提是已经在目录中放入了对应语言包,见上),点击 Apply Settings
确定,并且点击 Reload UI
重启界面后即可。
好了,现在可以开始使用了~~
三、问题及注意点
1. python 版本错误
错误:
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.13.1+cu117
ERROR: No matching distribution found for torch==1.13.1+cu117
这是由于 python 版本不对导致的(上面提过了,截止发稿时不能追求新版本),要用 python 3.10.*
版本。
解决来源:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/7166
2. pip版本错误
警告:
[notice] A new release of pip available: 22.3.1 -> 23.0.1
[notice] To update, run: D:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
提示中已经给出了解决方案:
在 \venv\Scripts\
目录中打开 cmd
,执行
python.exe -m pip install --upgrade pip
3. 安装或执行停滞
如果在执行 webui.bat
进行包下载安装时或者生成图片时会卡很久都没反应,那么这时可以复制包名,进入 python 安装目录
或 \venv\Scripts\
目录中打开 cmd
,执行
pip install 包名
也可以通过任务管理查看网络状态,如果网络在玩命下载,那么就等着吧~~
4. xFormers 安装不上
很多同学都反应 xformers 无法安装,可以用以下的方法试试:
检查 Dreambooth 要求的 Python 版本:
如果您的 Python 版本低于 3.6,请安装最新的 Python 版本,并重复尝试安装 xformers。
# 据此可以在终端中运行以下命令,以检查您的 Python 版本:
python --version
安装依赖项:xformers 有许多依赖项,如果这些依赖项没有正确安装可能会导致升级失败。您可以尝试安装以下依赖项:
pip install numpy scipy torch torchaudio transformers
清除 pip 缓存并重新安装:
# 清除 xformers 缓存:运行以下命令清除 xformers 缓存。
pip uninstall -y xformers
pip cache purge
# 更新 pip:确保您正在使用最新版本的 pip,可以运行以下命令更新 pip。
pip install --upgrade pip
# 安装 xformers:在清除了缓存并更新了 pip 之后,重新安装 xformers。
pip install xformers
手动安装 xformers 指定版本
如果上述步骤仍然无法解决问题,可尝试手动安装 Dreambooth 所需的 xformers 版本。在 Dreambooth 的文档中,可以找到 xformers 的版本要求。
pip install xformers==0.0.17.dev465
使用 conda 环境
如果您使用的是 conda 环境,请尝试在 conda 环境中安装 xformers。
# 创建 conda 环境
conda create --name myenv
# 激活 conda 环境并安装 xformers
conda activate myenv
pip install xformers
网络问题
如果已经配置好了代理,就不要考虑这个了。
检查网络连接:请确保您的计算机与互联网连接,并且网络连接没有被防火墙或代理服务器阻止:
# 检查网络连接是否正常
ping google.com
非必要
你确定需要使用 xformers 么?如果不需要,可以在webui-user.bat
中把--xformers
去掉试试。其它
如果上述方法还是无法解决问题,请尝试在 OpenAI 的论坛或者 Dreambooth 的 GitHub 页面上寻求更多帮助。-_-!
5. 其他安装问题
删除 /tmp
和 /venv
目录后重启 webui.bat
试试。
6. 硬件问题
一般显卡不达标,就会爆卡,解决办法就是编辑根目录下 webui-user.bat
文件,试一下修改参数 COMMANDLINE_ARGS
即可。
以下几个设置逐一测试看看哪个适合自己。
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram
本机显存 4G,使用最后一个配置方法,可以烧出 2048*1080 的图,前两种方法反而会在最后爆卡。
最后,预祝各位成功~~
dog drink~~ where is dog?
参考:
【AI 繪畫】Stable-Diffusion 通過骨架分析插件 ControlNet 來製作超有意境的圖片
Stable Diffusion 2.1 + WebUI 的安装与使用(极详细)
低配显卡想玩 Stable Diffusion?修改一个配置就行
整合包
ChatGPT:
当你从 <textarea>
中获取到的数据中包含换行符时,如果直接在 Vue 模板中使用插值表达式 {{}}
显示,是无法保持换行的。因为在 HTML 中,多个连续的空格和换行符都会被视为一个空格,因此如果直接将 \n
显示在模板中,会被渲染成一个空格。
解决这个问题的方法之一是使用 CSS 样式来控制换行的显示。可以为显示数据的元素添加 white-space: pre-wrap;
样式,该样式可以保留换行符并自动换行。
例如,假设你的数据保存在 text
变量中,可以这样在模板中使用:
<pre style="white-space: pre-wrap;">{{ text }}</pre>
在上面的例子中,使用 <pre>
元素来包裹要显示的数据,并添加 white-space: pre-wrap;
样式,这样数据中的换行符就能被保留并自动换行了。
另外,如果你在 Vue 组件中使用了 v-html
指令来显示数据,也可以在数据中使用 <br>
标签来手动添加换行符,然后使用 v-html
来渲染数据。但是,这种方法需要注意 XSS 攻击的问题,因为 v-html
可以渲染任意的 HTML 标签和内容,如果数据中包含恶意代码,很容易被攻击者利用。
2023.5 注:可以试试在“Synology Drive 管理控制台”中删除日志,我尚未尝试,如果有效就不需要看下面的内容了。
以下是 ChatGPT 的回答:
/volume1/@synologydrive/@sync/repo/ 是 Synology NAS 系统中 Synology Drive Client 同步文件夹的本地存储路径,用于存放从云端同步下来的文件。这个目录下的文件和文件夹的占用空间大小与您在云端存储的数据量有关。当您在 Synology Drive 中创建文件夹并将文件同步到本地时,这些文件会被存储在 /volume1/@synologydrive/@sync/repo/ 目录下。
如果您发现这个目录占用空间很大,可能是因为同步的文件夹中包含了大量的文件或者文件夹,或者存在某些文件大小比较大的情况。您可以通过以下方式来清理这个目录的空间:
删除不需要的文件或文件夹。如果您发现同步的文件夹中包含了不需要的文件或文件夹,可以手动删除这些文件或文件夹来释放空间。
调整同步设置。您可以在 Synology Drive Client 中调整同步设置,例如只同步某些文件夹或文件类型,或者调整同步频率等,以减少同步的数据量。
关闭同步功能。如果您不再需要某个文件夹的同步功能,可以在 Synology Drive Client 中关闭该文件夹的同步功能,以停止该文件夹的同步并释放空间。
清理同步缓存。Synology Drive Client 会在本地缓存一些同步的文件,以提高访问速度。您可以在 Synology Drive Client 中清理同步缓存,以释放空间。
需要注意的是,如果您在 Synology Drive 中删除了某个文件夹,该文件夹的同步数据并不会自动删除。如果您需要彻底清理同步数据,可以手动删除 /volume1/@synologydrive/@sync/repo/ 目录下与该文件夹相关的文件和文件夹。
于是我听从了 ChatGPT 的指引,执行了命令:rm -rf repo
手动删除文件后发现备份速度变慢了,在 NAS 中卸载并重新安装 Synology Drive Server 恢复正常(客户端需要删除并重建任务)。
经常有人碰到这样一种情况,我的 918+ 有 4 个硬盘呢,怎么空间很快就没了,最重要的是,自己查看统计了所有文件占用情况,和实际的占用空间不符。这个首先可以肯定的就是空间必然是文件占用了。但是呢,有些文件是不能从 File Station 里面直接看到的,所以很多用户就搞不懂了,有时候文件删除了,空间也不见增加。今天,就来教大家一个大招,让这些不能直接看到的文件无处遁形。
一、SSH 登陆群晖
这里我们要用到一个叫 putty 的软件
putty下载链接:点此下载
在开始之前,我们要开启群晖的 SSH 或是 telnet 服务功能(控制台 - 终端机和 SNMP - 勾选启动 SSH 功能)。
打开 putty,在主机名称输入群晖的局域网 IP 地址,然后点击下面的【打开】。
会弹出一个黑色的窗口。登入账号输入管理员:admin,按回车,然后输入 admin 的密码,要注意的是,输入密码的时候,光标是不会动的,你尽管输就行。有些用户看到代码就头疼,其实我们用到的都是些非常简单基础的命令代码,你只要照着这个步骤一步一步去做,肯定能成功,成功把空间腾出来后,你会很有成就感,哈哈!
切换到 root 权限,输入 sudo -i,按回车,然后也是输入 admin 的密码。
MAC 电脑用终端也可以登录 :
打开终端
输入命令:ssh -p 999 admin@192.168.1.9
上面 999 为自定义端口号,admin 为自己的用户名
二、查询文件
到这里我们就登陆到群晖里面了,在这里可以执行命令。
输入 cd /volume1 命令后按回车,意思是进入存储空间 1(若您的储存空间为 2,则改成 volume2,依此类推)。
输入 du -ah --max-depth=1,可以查看当前目录文件大小,这个过程可能会需要数分钟到数小时不等,依您的文件数及空间大小而定。实测 8TB 机械硬盘耗时两个多小时。
三、删除文件
像上面图片中的 @download 就是 Download Station 的缓存文件,有时候操作不当,会造成缓存不能自动删除,这个时候就需要使用代码的方法来删除缓存,才能释放存储空间了。
比如要删除 Download Station 的缓存文件夹,就是上图的 @download 文件夹,可以使用下面这个命令:rm -rf /volume1/@download
这个命令要慎用,一旦删除就不能恢复了!
四、还有哪些文件占用存储空间而不能直接查询
除了 Download Station的缓存文件之外,还有 File Station 里面删除了文件,但启用了回收站,文件实际上还没彻底删除,也会造成删除文件,空间没有增加的情况。这个时候清空一下回收站即可。
清除某个文件夹回收站:
也可以直接一次性清空所有文件夹的回收站:
还有 Drive 的版本控制和 Drive本身自带的回收站;
@synologydrive/@sync/repo 是 Synology Drive Client 的缓存目录,我删除这个目录就释放了 5TB 的空间。
除此之外,还有 Cloud Station 保留的版本,Snapshot Replication 套件生成的快照文件等。
如果发现 /volume1/@synologydrive/@sync/repo/ 这个目录占用空间过大,请参考这篇文章。
Synology strongly advises you not to run commands as the root user, who has the highest privileges on the system. Doing so may cause major damages to the system. Please note that if you choose to proceed, all consequences are at your own risk.
在 NAS 的控制面板中找到“终端机和 SNMP”,勾选“启用 SSH 功能”,点“应用”确认。
群晖系统暂时没有类似 TreeSize 的磁盘文件管理工具,但是我们可以用磁盘映射的方式将群晖系统上的目录挂载到电脑上。这样,在电脑上就可以用 TreeSize 扫描群晖上的磁盘文件了。具体步骤如下:
一、群晖上安装 WebDAV Server
二、启用 WebDAV Server
三、新建群晖用户
千万要设置好权限。
切换到“应用程序”选项卡,关闭除 WebDAV Server 以外的所有应用程序
切换到“权限”选项卡,勾选需要访问的目录
四、在电脑上安装 RaiDrive
从官网下载,免费版即可。
五、配置 RaiDrive
打开 RaiDrive,点击顶部的“添加”,选择“NAS”,选择“Synology”,并填相应的地址和账户
技巧:将群晖提供的外部访问地址(在 控制面板-外部访问 中查看)直接在浏览器上打开,如果与群晖在同一局域网,那么会跳转到 https://[IP].[QuickConnect ID].direct.quickconnect.cn:5001/,那么参照这个地址填入到 RaiDrive 中即可在局域网中连接;如果不在同一局域网,那么会跳转到公网地址,同样可以将公网地址填入,但必须在路由器上映射端口才能在外网映射磁盘到 NAS。
六、访问文件
一切顺利,你就可以在“此电脑”中看到新建的盘符,像访问本地磁盘一样访问群晖文件。
一般我们使用原生 JS 的时候使用 abort() 来取消 fetch 请求。
在使用 axios 发送请求时,如果我们想要取消请求,可以使用 axios 提供的 CancelToken 和 cancel 方法。下面是具体的实现步骤:
// 创建 CacnelToken 实例
const cancelTokenSource = axios.CancelToken.source();
// GET 方式请求
axios.get(url, {
cancelToken: cancelTokenSource.token
}).catch(thrown => {
if (axios.isCancel(thrown)) {
console.log('Request canceled', thrown.message);
} else {
console.log('An error occurred', thrown);
}
});
// POST 方式请求
axios.post(url, data, {
cancelToken: cancelTokenSource.token
});
// 取消请求
cancelTokenSource.cancel('请求被取消');
get 请求的时候,cancelToken 是放在第二个参数里;post 的时候,cancelToken 是放在第三个参数里。axios-0.27.2 中测试成功。
在即时响应的搜索框中可以这样处理:(vue3)
let cancelTokenSource;
const app = Vue.createApp({
methods: {
fn_list: function () {
// 如果已有请求则取消
cancelTokenSource && cancelTokenSource.cancel();
// 创建一个新的请求
cancelTokenSource = axios.CancelToken.source();
axios.post(url, data, {
cancelToken: cancelTokenSource.token
}).then(function (response) {
// 请求成功
}).catch(function (error) {
// 请求失败/取消
});
},
}
});
const vm = app.mount('#app');
如果你用 jQuery,请参此文。