临界区与 lock 关键字
核心作用：
通过将多线程访问串行化，保护共享资源或代码段。lock 关键字是 Monitor 类的语法糖，提供异常安全的临界区实现。
实现示例：
```
// 创建私有静态只读对象
// private static readonly object _lockObj = new object();
private static readonly System.Threading.Lock _locker = new(); // .NET 9+ 推荐使用 Lock 类型，避免传统 object 的性能损耗

public void ThreadSafeMethod()
{
    lock (_lockObj) 
    {
        // 临界区代码（每次仅一个线程可进入）
    }
}
```
超时机制：
高并发场景可结合 Monitor.TryEnter 设置超时，避免无限等待：
```
if (Monitor.TryEnter(lockObject, TimeSpan.FromSeconds(1)))
{
    try { /* 操作 */ }
    finally { Monitor.Exit(lockObject); }
}
```
关键特性：
用户态锁（无内核切换开销）
自动调用Monitor.Enter和Monitor.Exit
必须使用专用私有对象作为锁标识
注意事项：
❌ 避免锁定this、Type实例或字符串（易引发死锁）
❌ 避免嵌套锁（需严格按顺序释放）
✅ 推荐readonly修饰锁对象
❌ lock 不适用于异步代码（async/await），需使用 SemaphoreSlim 实现异步锁
lock 示例
互斥锁（Mutex）
核心作用：
系统级内核锁，支持跨进程同步，但性能开销较高（用户态/内核态切换）。
实现示例：
```
using var mutex = new Mutex(false, "Global\\MyAppMutex");

try 
{
    // 等待锁（最大等待时间500ms）
    if (mutex.WaitOne(500)) 
    {
        // 临界区代码
    }
}
finally 
{
    if (mutex != null)
    {
        mutex.ReleaseMutex();
    }
}
```
关键特性：
支持跨应用程序域同步
线程终止时自动释放锁
支持命名互斥体（系统全局可见）
适用场景：
单实例应用程序控制
进程间共享文件访问
硬件设备独占访问
Mutex 示例

信号量（Semaphore）

核心作用：

通过许可计数器控制并发线程数，SemaphoreSlim为轻量级版本（用户态实现）。

实现对比：

类型	跨进程	性能	最大许可数
Semaphore	✔️	低	系统限制
SemaphoreSlim	❌	高	Int32.Max

代码示例：

// 创建初始3许可、最大5许可的信号量
var semaphore = new SemaphoreSlim(3, 5);

semaphore.Wait();  // 获取许可
try 
{
    // 资源访问代码
}
finally 
{
    semaphore.Release();
}

异步编程

private readonly SemaphoreSlim _asyncLock = new(1, 1);
public async Task UpdateAsync()
{
    await _asyncLock.WaitAsync();
    try { /* 异步操作 */ }
    finally { _asyncLock.Release(); }
}

典型应用：

数据库连接池（限制最大连接数）

API 请求限流

批量任务并发控制

Semaphore 示例

事件（Event）
核心机制：
通过信号机制实现线程间通知，分为两种类型：
类型
信号重置方式
唤醒线程数
AutoResetEvent
自动
单个
ManualResetEvent
手动
所有
使用示例：
```
var autoEvent = new AutoResetEvent(false);

// 等待线程
Task.Run(() => 
{
    autoEvent.WaitOne();
    // 收到信号后执行
});

// 信号发送线程
autoEvent.Set();  // 唤醒一个等待线程
```
高级用法：
配合WaitHandle.WaitAll实现多事件等待
使用ManualResetEventSlim提升性能
AutoResetEvent 示例
读写锁（ReaderWriterLockSlim）
核心优势：
实现读写分离的并发策略，适合读多写少场景（如缓存系统）。
锁模式对比：
模式
并发性
升级支持
读模式(EnterReadLock)
多线程并发读
❌
写模式(EnterWriteLock)
独占访问
❌
可升级模式
单线程读→写
✔️
代码示例：
```
var rwLock = new ReaderWriterLockSlim();

// 读操作
rwLock.EnterReadLock();
try 
{
    // 只读访问
}
finally 
{
    rwLock.ExitReadLock();
}

// 写操作
rwLock.EnterWriteLock();
try 
{
    // 排他写入
}
finally 
{
    rwLock.ExitWriteLock();
}
```
最佳实践：
优先使用ReaderWriterLockSlim（旧版有死锁风险）
避免长时间持有读锁（可能饿死写线程）
ReaderWriterLockSlim 示例

原子操作（Interlocked）

原理：

通过CPU指令实现无锁线程安全操作。

常用方法：

int counter = 0;
Interlocked.Increment(ref counter);      // 原子递增
Interlocked.Decrement(ref counter);      // 原子递减
Interlocked.CompareExchange(ref value, newVal, oldVal);  // CAS操作

适用场景：

简单计数器

标志位状态切换

无锁数据结构实现

自旋锁（SpinLock）

核心特点：

通过忙等待（busy-wait）避免上下文切换，适用极短临界区（<1微秒）。

实现示例：

private SpinLock _spinLock = new SpinLock();

public void CriticalOperation()
{
    bool lockTaken = false;
    try 
    {
        _spinLock.Enter(ref lockTaken);
        // 极短临界区代码
    }
    finally 
    {
        if (lockTaken) _spinLock.Exit();
    }
}

优化技巧：

单核CPU需调用Thread.SpinWait或Thread.Yield

配合SpinWait结构实现自适应等待

同步机制对比指南

机制	跨进程	开销级别	最佳适用场景
lock	❌	低	通用临界区保护
Mutex	✔️	高	进程间资源独占
Semaphore	✔️	中	并发数限制（跨进程）
SemaphoreSlim	❌	低	并发数限制（进程内）
ReaderWriterLockSlim	❌	中	读多写少场景
SpinLock	❌	极低	纳秒级临界区
Interlocked	-	无锁	简单原子操作

选择原则：

优先考虑用户态锁（lock/SpinLock/SemaphoreSlim）
跨进程需求必须使用内核对象（Mutex/Semaphore）
读写比例超过10:1时考虑读写锁
自旋锁仅用于高频短操作（如链表指针修改）

通过以上结构化的分类和对比，开发者可以更精准地选择适合特定场景的线程同步方案。建议在实际使用中配合性能分析工具（如BenchmarkDotNet）进行量化验证。

💡 ASP.NET 的异步编程（async/await）本质是单进程内的线程调度，不算“跨进程”。每个 IIS 应用程序池对应一个独立的工作进程（w3wp.exe），不同用户访问同一应用程序池下的 ASP.NET 网站，两者的请求均由同一个 w3wp.exe 进程处理。可能跨进程的场景有：Web Garden 配置、多应用程序池部署等。

在 C# 中，除了常规锁机制（如 lock、Mutex、Semaphore 等），还有一些内置类型通过内部锁或无锁设计实现线程安全。以下是常见的几类：

线程安全集合（System.Collections.Concurrent）这些集合通过细粒度锁或无锁算法（如 CAS）实现线程安全，适合高并发场景。

ConcurrentDictionary：分段锁机制，将数据分片存储，每个分片独立加锁，减少锁竞争。
ConcurrentQueue / ConcurrentStack：基于原子操作（Interlocked）保证线程安全。
ConcurrentBag：每个线程维护本地存储，减少争用，适合频繁添加和移除的场景。
BlockingCollection：基于 ConcurrentQueue 和信号量（SemaphoreSlim）实现生产-消费者模式，支持阻塞和超时。

不可变集合（System.Collections.Immutable） 通过数据不可变性实现线程安全（无需锁），每次修改返回新对象。
Lazy 的线程安全初始化（Lazy<T>） 通过锁或 Interlocked 确保延迟初始化的线程安全。
通道（System.Threading.Channels）用于异步生产-消费者模型，内部通过锁和信号量管理容量限制。
内存缓存（System.Runtime.Caching.MemoryCache）内部使用锁保护共享状态，确保线程安全。
原子操作类型（Interlocked 类、Volatile 关键字、Unsafe 类）通过 CPU 指令实现无锁线程安全。
其他同步工具（Barrier、CountdownEvent）虽然不是严格意义上的锁，但用于协调线程。

xoyozo 12 天前

148

利用 Windows 任务计划程序定时检测应用程序，若未启动则启动它

打开“任务计划程序”（taskschd.msc）
点击右侧“创建任务”
填写“名称”
“安全选项”根据实际情况设置
如果选择“不管用户是否登录都要运行”，则启动成功后不会显示窗口（任务管理器中可见进程）
如果选择“只在用户登录时运行”启动成功后会显示窗口，但系统重启后需要进入系统才能运行此计划
“触发器”新建，勾选“重复任务间隔”选最短，“持续时间”无限期，并取消“任务的执行时间超过此值则停止执行”
“操作”新建，启动程序，浏览程序或脚本
“设置”请勿启动新实例（只判断它启动的实例，不判断手动打开的或开机启动的实例），其它选项按需设置
设置完成

设置完成后查看“上次运行结果”。

尚未运行，显示：（0xC000013A)

第一次运行，显示：正在运行任务。(0x41301)

从第二次起，显示：操作员或系统管理员拒绝了请求。（0x800710E0)

xoyozo 1 个月前

386

在 Linux 上安装 LuaRocks

安装依赖

sudo yum install -y epel-release
sudo yum install -y lua lua-devel gcc make

下载安装 LuaRocks

访问 LuaRocks 的官方网站获取最新版本的 LuaRocks。你可以使用 wget 命令下载：

wget https://luarocks.org/releases/luarocks-x.x.x.tar.gz
tar zxpf luarocks-x.x.x.tar.gz
cd luarocks-x.x.x
./configure && make && sudo make install

设置环境变量（可选）
通常，LuaRocks 会自动处理这一步，但如果需要手动设置，可以编辑 ~/.bash_profile 或 ~/.bashrc 文件，添加以下行：
```
export PATH=$PATH:/usr/local/bin
```
然后运行以下命令使更改生效：
```
source ~/.bash_profile
```
验证安装
```
luarocks --version
```

xoyozo 5 个月前

550

宝塔面板中系统防火墙的配置文件

宝塔面板中-安全-系统防火墙功能非常丰富，特别是“地区规则”用来屏蔽来自国外的请求非常有用，那些通过 URL 来找网站漏洞的恶意请求大多来自国外。但是添加规则经常无反应

于是找到这个功能对应的配置文件：/etc/firewalld/zones/public.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<zone>
  <short>Public</short>
  <description>For use in public areas. You do not trust the other computers on networks to not harm your computer. Only selected incoming connections are accepted.</description>
  <service name="ssh"/>
  <service name="dhcpv6-client"/>
  <port protocol="tcp" port="80"/>
  <port protocol="tcp" port="443"/>
  <masquerade/>
  <rule family="ipv4">
    <source address="43.131.232.135"/>
    <drop/>
  </rule>
  <rule family="ipv4">
    <source address="103.150.11.45"/>
    <drop/>
  </rule>
  <rule>
    <source ipset="US"/>
    <drop/>
  </rule>
  <rule>
    <source ipset="GB"/>
    <drop/>
  </rule>
</zone>

修改完成后重启防火墙。

但是看到的效果好像并不一致，甚至有时候服务器重启后防火墙是关闭的，但是有时候又是生效的。

关键的问题是CPU占用异常高。

反正宝塔的系统防火墙功能挺好挺强大，但是用起来不稳定不顺手，有些暴殄天物了。

相关阅读：

系统防火墙添加规则转圈卡死

2024年8月30日补充：宝塔面板中配置禁用IP等规则时，提示保存成功或未提醒是否成功，但效果是未成功。其实在宝塔自己的配置里已经记录了（包含备注），但在系统防火墙配置文件中未更改成功，手动修改系统防火墙配置文件就能完全修改成功。（系统防火墙配置文件中没有备注信息，根据IP地址等规则与宝塔自己的配置文件里的记录关联后，在宝塔面板安全模块中展示出来就有备注了。）

2024年8月30日下午补充：在宝塔的软件商店找到这个应用，看到红色的说明，啥都明白了：

于是果断关闭了系统防火墙，开始研究其它替代方案。

xoyozo 9 个月前

770

如何下载小鹅通、B站等视频

一年前记录过浏览器上如何下载小鹅通的课程视频，现在发现那个插件已经不能用了，所以重新整理了一下，下载过程比上次简单多了。

插件还是那只可爱的小黄猫

GitHub 地址：https://github.com/xifangczy/cat-catch

浏览器扩展安装地址：Chrome / Edge / Firefox

与之前相比，功能改进了不少：

“从头捕获”，不需要手动拖动进度条，生怕没有录制完全。但是实际使用还是会丢失一部分开头，希望下个版本改进；
“使用 ffmpeg 合并”可以自动合并捕获的视频和音频，下载得到的是一个完整的视频文件；
“自动跳转到缓冲尾”可以不间断加载、节省录制时间，对下载非直播画面非常有用；
可以设置播放速度，点击扩展图标，在“其他页面 / 媒体控制”中可以设置。但是有了“自动跳转到缓冲尾”，我觉得设置播放速度这个功能可有可无。

开始录制：

在浏览器上安装扩展后，打开需要录制视频的页面，点击缓存捕获：

然后在面板上点击“从头捕获”：

插件就自动开始从头播放并记录缓存了。

建议勾选“完成捕获自动下载”、“使用 ffmpeg 合并”。

如果是录制“非直播”，建议勾选“自动跳转到缓冲尾”。

另外两个选项“始终从头捕获”、“清理多余头部数据”我没有深入研究，有兴趣的自己研究下。

播放完成后，会自动打开一个“猫抓 cat-catch”的网页，自动使用 ffmpeg 进行转码与合并。

完成后自动下载该文件。

提示：如果要继续捕获其它视频，请先关闭那个“猫抓 cat-catch”网页，否则捕获完成后无法下载。

xoyozo 10 个月前

6,916

如何下载小鹅通的视频课程

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。

xoyozo 2 年前

21,149

如何在 Windows 11 任务栏时间上显示“秒”

从 2023 年 4 月的 22621.1635 版本起，Windows 11 支持在任务栏上显示“秒”。

需要安装 KB5025305 更新，家庭版从 Microsoft®Update Catalog 手动安装，其它版本直接在 Windows Update 中更新补丁。

然后只需在注册表中添加一个配置项即可，位置：

\HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced

新建 DWORD (32 位)值，名称为：ShowSecondsInSystemClock，把值改为 1。

xoyozo 2 年前

4,274

Windows 安装 Stable Diffusion WebUI 及问题解决记录

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?

在这里插入图片描述

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

暂

转自暂时先用这个名字 2 年前

4,642

textarea 提交的数据中包含换行符时，如何在 vue 的 {{}} 表达式中显示换行效果

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。

xoyozo 2 年前

2,272

群晖系统中 /volume1/@synologydrive/@sync/repo/ 这个目录存放的是什么文件？为什么整个目录占用空间很大？需要怎么清理？

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）。

xoyozo 2 年前

6,582

1 2 3 4

一、环境准备

（一）硬件方面：

1. 显存

2. 硬盘

（二）软件方面：

1. Git

2. Python

3. Nvidia CUDA

4. stable-diffusion-webui

5. 中文语言包

6. 扩展（可选）

7. 模型

二、安装流程

1. 安装 Git

2. 安装 Python

3. 安装 Nvidia CUDA

4. 安装 stable-diffusion-webui

三、问题及注意点

1. python 版本错误

2. pip版本错误

3. 安装或执行停滞

4. xFormers 安装不上

5. 其他安装问题

6. 硬件问题

大家在看

最新发布

类型	信号重置方式	唤醒线程数
AutoResetEvent	自动	单个
ManualResetEvent	手动	所有

模式	并发性	升级支持
读模式(EnterReadLock)	多线程并发读	❌
写模式(EnterWriteLock)	独占访问	❌
可升级模式	单线程读→写	✔️

查询 / 检测

编程

前端

行业

本站 API

博客 (32)

一、环境准备

（一）硬件方面：

1. 显存

2. 硬盘

（二）软件方面：

1. Git

2. Python

3. Nvidia CUDA

4. stable-diffusion-webui

5. 中文语言包

6. 扩展（可选）

7. 模型

二、安装流程

1. 安装 Git

2. 安装 Python

3. 安装 Nvidia CUDA

4. 安装 stable-diffusion-webui

三、问题及注意点

1. python 版本错误

2. pip版本错误

3. 安装或执行停滞

4. xFormers 安装不上

5. 其他安装问题

6. 硬件问题

大家在看

最新发布