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）。

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

Regex.Escape(String) 方法：

通过替换为转义码来转义最小的字符集（\、*、+、?、|、{、[、(、)、^、$、.、# 和空白）。 这将指示正则表达式引擎按原义解释这些字符而不是解释为元字符。

示例：

string str = @"123\c\d\e";
string r1 = @"\d";
string r2 = Regex.Escape(r1);

return Json(new
{
    m1 = Regex.Matches(str, r1).Select(c => c.Value),
    m2 = Regex.Matches(str, r2).Select(c => c.Value)
});

结果：

{
    "m1":[
        "1",
        "2",
        "3"
    ],
    "m2":[
        "\\d"
    ]
}

一般地，我们使用通配符 a*c 在字符串 abcd 中查找：

string s = @"abcd";
string w = @"a*c";
string r = Regex.Escape(w).Replace(@"\*", @".*?").Replace(@"\?", @".?");
return Content(Regex.Match(s, r).Value);

结果：

abc

同理，使用通配符 \d*\f 在字符串 \a\b\c\d\e\f 中查找：

string s = @"\a\b\c\d\e\f";
string w = @"\d*\f";
string r = Regex.Escape(w).Replace(@"\*", @".*?").Replace(@"\?", @".?");
return Content(Regex.Match(s, r).Value);

结果：

\d\e\f

前言：本文源于前几天看到的一条微博：

对于这种言论我并不赞同。我大学学的是化学，没有学习过计算机专业的课程，但我认为至少这个问题并不需要多么高端的计算机专业知识，只要中学数学没有全还给老师，就应该能给出至少一种解法。比如说，我就随便涂了一个多边形和一个点，现在我要找出一种通用的方法来判断这个点是不是在多边形内部（别告诉我用肉眼观察……）。

首先想到的一个解法是从这个点做一条射线，计算它跟多边形边界的交点个数，如果交点个数为奇数，那么点在多边形内部，否则点在多边形外。

这个结论很简单，那它是怎么来的？其实，对于平面内任意闭合曲线，我们都可以直观地认为，曲线把平面分割成了内、外两部分，其中“内”就是我们所谓的多边形区域。

基于这一认识，对于平面内任意一条直线，我们可以得出下面这些结论：

1. 直线穿越多边形边界时，有且只有两种情况：进入多边形或穿出多边形。

2. 在不考虑非欧空间的情况下，直线不可能从内部再次进入多边形，或从外部再次穿出多边形，即连续两次穿越边界的情况必然成对。

3. 直线可以无限延伸，而闭合曲线包围的区域是有限的，因此最后一次穿越多边形边界，一定是穿出多边形，到达外部。

现在回到我们最初的题目。假如我们从一个给定的点做射线，还可以得出下面两条结论：

1. 如果点在多边形内部，射线第一次穿越边界一定是穿出多边形。

2. 如果点在多边形外部，射线第一次穿越边界一定是进入多边形。

把上面这些结论综合起来，我们可以归纳出：

1. 当射线穿越多边形边界的次数为偶数时，所有第偶数次（包括最后一次）穿越都是穿出，因此所有第奇数次（包括第一次）穿越为穿入，由此可推断点在多边形外部。

   

2. 当射线穿越多边形边界的次数为奇数时，所有第奇数次（包括第一次和最后一次）穿越都是穿出，由此可推断点在多边形内部。

   

到这里，我们已经了解这个解法的思路了，下面接着看算法实现的一些具体问题和边界条件的处理。

1. 点在多边形的边上

   上面我们讲到，这个解法的主要思路就是计算射线穿越多边形边界的次数，那么对于点在多边形的边上这种特殊情况，射线出发的这一次，是否应该算作穿越呢？

   

   看了上面的图就会发现，不管算不算穿越，都会陷入两难的境地——同样落在多边形边上的点，可能会得到相反的结果。这显然是不正确的，因此对这种特殊情况需要特殊处理。

2. 点和多边形的顶点重合

   这其实是第一种情况的一个特例。

   

3. 射线经过多边形顶点

   射线刚好经过多边形顶点的时候，应该算一次还是两次穿越？这种情况比前两种复杂，也是实现中的难点。

   

4. 射线刚好经过多边形的一条边

   这是上一种情况的特例，也就是说，射线连续经过了多边形的两个相邻顶点。

   

解决方案：

1. 判断点是否在线上的方法有很多，比较简单直接的就是计算点与两个多边形顶点的连线斜率是否相等，中学数学都学过。

2. 点和多边形顶点重合的情况更简单，直接比较点的坐标就行了。

3. 顶点穿越看似棘手，其实我们换一个角度，思路会大不相同。先来回答一个问题，射线穿越一条线段需要什么前提条件？没错，就是线段两个端点分别在射线两侧。只要想通这一点，顶点穿越就迎刃而解了。这样一来，我们只需要规定被射线穿越的点都算作其中一侧。

   

   如上图，假如我们规定射线经过的点都属于射线以上的一侧，显然点 D 和发生顶点穿越的点 C 都位于射线 Y 的同一侧，所以射线 Y 其实并没有穿越 CD 这条边。而点 C 和点 B 则分别位于射线 Y 的两侧，所以射线 Y 和 BC 发生了穿越，由此我们可以断定点 Y 在多边形内。同理，射线 X 分别与 AD 和 CD 都发生了穿越，因此点 X 在多边形外，而射线 Z 没有和多边形发生穿越，点 Z 位于多边形外。

4. 解决了第三点，这一点就毫无难度了。根据上面的假设，射线连续经过的两个顶点显然都位于射线以上的一侧，因此这种情况看作没有发生穿越就可以了。由于第三点的解决方案实际上已经覆盖到这种特例，因此不需要再做特别的处理。

这种简单直观的算法通常叫做射线法或奇偶法，下面给出 JavaScript 的算法实现。

/**
 * @description 射线法判断点是否在多边形内部
 * @param {Object} p 待判断的点，格式：{ x: X 坐标, y: Y 坐标 }
 * @param {Array} poly 多边形顶点，数组成员的格式同 p
 * @return {String} 点 p 和多边形 poly 的几何关系
 */function rayCasting(p, poly) {
  var px = p.x,
      py = p.y,
      flag = false

  for(var i = 0, l = poly.length, j = l - 1; i < l; j = i, i++) {
    var sx = poly[i].x,
        sy = poly[i].y,
        tx = poly[j].x,
        ty = poly[j].y

    // 点与多边形顶点重合
    if((sx === px && sy === py) || (tx === px && ty === py)) {
      return 'on'
    }

    // 判断线段两端点是否在射线两侧
    if((sy < py && ty >= py) || (sy >= py && ty < py)) {
      // 线段上与射线 Y 坐标相同的点的 X 坐标
      var x = sx + (py - sy) * (tx - sx) / (ty - sy)

      // 点在多边形的边上
      if(x === px) {
        return 'on'
      }

      // 射线穿过多边形的边界
      if(x > px) {
        flag = !flag
      }
    }
  }

  // 射线穿过多边形边界的次数为奇数时点在多边形内
  return flag ? 'in' : 'out'}

除了射线法还有很多其他的方法，下面再介绍一种回转数法。

平面中的闭合曲线关于一个点的回转数（又叫卷绕数），代表了曲线绕过该点的总次数。下面这张图动态演示了回转数的概念：图中红色曲线关于点（人所在位置）的回转数为 2。

回转数是拓扑学中的一个基本概念，具有很重要的性质和用途。本文并不打算在这一点上展开论述，这需要具备相当的数学知识，否则会非常乏味和难以理解。我们暂时只需要记住回转数的一个特性就行了：当回转数为 0 时，点在闭合曲线外部（回转数大于 0 时所代表的含义，大家可以自己想一想，还是很有趣的）。

对于给定的点和多边形，回转数应该怎么计算呢？

1. 用线段分别连接点和多边形的全部顶点。

   

2. 计算所有点与相邻顶点连线的夹角。

   

3. 计算所有夹角和。注意每个夹角都是有方向的，所以有可能是负值。

   

4. 最后根据角度累加值计算回转数。看过前面的介绍，很容易理解 360°（2π）相当于一次回转。

思路介绍完了，下面两点是实现中需要留意的问题。

1. JavaScript 的数只有 64 位双精度浮点这一种。对于三角函数产生的无理数，浮点数计算不可避免会造成一些误差，因此在最后计算回转数时需要做取整操作。

2. 通常情况下，平面直角坐标系内一个角的取值范围是 -π 到 π 这个区间，这也是 JavaScript 三角函数 Math.atan2() 返回值的范围。但 JavaScript 并不能直接计算任意两条线的夹角，我们只能先计算两条线与 X 正轴夹角，再取两者差值。这个差值的结果就有可能超出 -π 到 π 这个区间，因此我们还需要处理差值超出取值区间的情况。

这里也给出回转数法的 JavaScript 实现。

/**
 * @description 回转数法判断点是否在多边形内部
 * @param {Object} p 待判断的点，格式：{ x: X 坐标, y: Y 坐标 }
 * @param {Array} poly 多边形顶点，数组成员的格式同 p
 * @return {String} 点 p 和多边形 poly 的几何关系
 */function windingNumber(p, poly) {
  var px = p.x,
      py = p.y,
      sum = 0

  for(var i = 0, l = poly.length, j = l - 1; i < l; j = i, i++) {
    var sx = poly[i].x,
        sy = poly[i].y,
        tx = poly[j].x,
        ty = poly[j].y

    // 点与多边形顶点重合或在多边形的边上
    if((sx - px) * (px - tx) >= 0 && (sy - py) * (py - ty) >= 0 && (px - sx) * (ty - sy) === (py - sy) * (tx - sx)) {
      return 'on'
    }

    // 点与相邻顶点连线的夹角
    var angle = Math.atan2(sy - py, sx - px) - Math.atan2(ty - py, tx - px)

    // 确保夹角不超出取值范围（-π 到 π）
    if(angle >= Math.PI) {
      angle = angle - Math.PI * 2
    } else if(angle <= -Math.PI) {
      angle = angle + Math.PI * 2
    }

    sum += angle
  }

  // 计算回转数并判断点和多边形的几何关系
  return Math.round(sum / Math.PI) === 0 ? 'out' : 'in'}

也有人问到像下面这种复杂多边形有没有办法？答案是肯定的。至于为什么，就留给大家思考吧。

本文示例：https://xoyozo.net/Demo/IsThePointInsideThePolygon

在 Discuz! 论坛中，帖子的楼层号是从主题开始计的，即“楼主”是 1#，“沙发”是 2#，“板凳”是 3#，“地板”是 4#，从 5# 开始直接以数字显示，所以我们在计算中奖楼层时，应排除主题帖所在的 1#。以活动截止时的最大楼层号 1000# 为例，允许中奖的楼层数应为 999。据此设计了以下中奖算法：

1、将****年*月*日的上证指数收盘价（含两位小数）×100
2、将得到的 6 位数字按倒序排列
3、用这个新的 6 位数除以总的回复楼层数（即活动截止时的最大楼层号－1），得到余数
4、将余数＋2 即为中奖楼层
以2020年9月30日上证指数收盘价为例：3218.05×100=321805，倒序后是 508123，若截止时间前的最大楼层号为 1000，那么 508123÷(1000－1)=508 余 631，则中奖楼层号为：631＋2=633。

注：

股市 15:00 收盘，但更新收盘价会延迟若干秒，因此稍候查看收盘价更为准确。

论坛发帖会有延时，特别是在抢楼这种高并发的情况下，在“抢楼主题”类型中设置了结束时间后，实际结束时的最终一个回帖的时间仍然可能超过活动截止时间（比如超过 1 秒），所以应在活动说明中明确具体以哪一个楼层结束。

其它活动说明：如不按规定回复中奖无效，不重复中奖的顺延方案，中奖楼层不存在的顺延方案等。

上证指数实时获取接口：http://hq.sinajs.cn/list=sh000001

返回结果例：var hq_str_sh000001="上证指数,开盘价,昨收价,最新价,最高价,最低价,0,0,总手,金额,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,日期,时间,00,";

特别注意，传入不同股票代码返回结果数据中的保留小数位数不同，上证指数保留了四位小数，应四舍五入保留两位小数后参与计算。

苹果宣布 2017 年 1 月 1 日开始所有上架的应用必须启用 ATS 安全传输功能。ATS 要求服务器必须支持传输层安全(TLS)协议 1.2 以上版本；证书必须使用 SHA256 或更高的哈希算法签名；必须使用 2048 位以上 RSA 密钥或 256 位以上 ECC 算法等等，不满足条件的证书，ATS 都会拒绝连接。查看具体要求

微信小程序进入开发公测阶段，同样要求提供 HTTPS 方式安全连接。

证书类型对比

* 表格中，单域名指单个子域名（如：123.abc.com），多域名指多个子域名（可以不属于同一个顶级域名，如：123.abc.com / 456.abc.com / 456.def.com），通配符指单个顶级域名的所有子域名（如：*.abc.com）。
* 若 https 的网页中包含 http 资源，则地址栏的锁可能会消失。
* 浏览器上点击地址栏的锁可以查看具体的证书详情。

证书颁发机构（CA）

* 赛门铁克收购了 VeriSign，VeriSign 又收购了 GeoTrust，所以 Symantec 和 GeoTrust 在 SSL 认证服务上就不知道是什么关系了，请自行百度。

* 代理商也可以购买，或许价格优惠，或许申请方便，如：阿里云、腾讯云等，甚至上淘宝购买。

* 查看：Netcraft 统计的市场份额

* 网上说使用 Let's Encrypt 的 SSL 在遇到国内第三方 DNS 解析服务时会超时，我认为只是在申请证书时偶尔超时（DNS query timed out），重试即可，证书部署后访问网站时应该没有问题，请知情者告知实情。

* 各版本 Windows 对 SSL/TLS 协议的支持

下一步

购买和部署阿里云的免费型 DV SSL 证书服务

在 IIS 中部署 SSL

在 nginx 中部署 SSL

把选中的座位按并排分组后，每组座位的：

两侧都有且仅有一个空位时，往影院中央移一座；

一侧有且仅有一个空位，另一侧有连续的大于1个空位时，往仅有一个空位一侧移一座；

其它情况不移动。

逻辑实现时须注意：

在判断某组时，其它组中的座位视为已售；

循环组时应优先判断远离影院中央的座位组，这样可以尽可能地往中央移座；

循环中一旦遇到移座情况，应重新分组优化选座。

　　随着拥有多个硬线程CPU（超线程、双核）的普及，多线程和异步操作等并发程序设计方法也受到了更多的关注和讨论。本文主要是想与园中各位高手一同探讨一下如何使用并发来最大化程序的性能。

　　多线程和异步操作的异同

　　多线程和异步操作两者都可以达到避免调用线程阻塞的目的，从而提高软件的可响应性。甚至有些时候我们就认为多线程和异步操作是等同的概念。但是，多线程和异步操作还是有一些区别的。而这些区别造成了使用多线程和异步操作的时机的区别。

　　异步操作的本质

　　所有的程序最终都会由计算机硬件来执行，所以为了更好的理解异步操作的本质，我们有必要了解一下它的硬件基础。 熟悉电脑硬件的朋友肯定对DMA这个词不陌生，硬盘、光驱的技术规格中都有明确DMA的模式指标，其实网卡、声卡、显卡也是有DMA功能的。DMA就是直接内存访问的意思，也就是说，拥有DMA功能的硬件在和内存进行数据交换的时候可以不消耗CPU资源。只要CPU在发起数据传输时发送一个指令，硬件就开始自己和内存交换数据，在传输完成之后硬件会触发一个中断来通知操作完成。这些无须消耗CPU时间的I/O操作正是异步操作的硬件基础。所以即使在DOS这样的单进程（而且无线程概念）系统中也同样可以发起异步的DMA操作。

　　线程的本质
　　线程不是一个计算机硬件的功能，而是操作系统提供的一种逻辑功能，线程本质上是进程中一段并发运行的代码，所以线程需要操作系统投入CPU资源来运行和调度。

　　异步操作的优缺点

　　因为异步操作无须额外的线程负担，并且使用回调的方式进行处理，在设计良好的情况下，处理函数可以不必使用共享变量（即使无法完全不用，最起码可以减少共享变量的数量），减少了死锁的可能。当然异步操作也并非完美无暇。编写异步操作的复杂程度较高，程序主要使用回调方式进行处理，与普通人的思维方式有些初入，而且难以调试。

　　多线程的优缺点
　　多线程的优点很明显，线程中的处理程序依然是顺序执行，符合普通人的思维习惯，所以编程简单。但是多线程的缺点也同样明显，线程的使用（滥用）会给系统带来上下文切换的额外负担。并且线程间的共享变量可能造成死锁的出现。

　　适用范围

　　在了解了线程与异步操作各自的优缺点之后，我们可以来探讨一下线程和异步的合理用途。我认为：当需要执行I/O操作时，使用异步操作比使用线程+同步I/O操作更合适。I/O操作不仅包括了直接的文件、网络的读写，还包括数据库操作、Web Service、HttpRequest以及.Net Remoting等跨进程的调用。
　　而线程的适用范围则是那种需要长时间CPU运算的场合，例如耗时较长的图形处理和算法执行。但是往往由于使用线程编程的简单和符合习惯，所以很多朋友往往会使用线程来执行耗时较长的I/O操作。这样在只有少数几个并发操作的时候还无伤大雅，如果需要处理大量的并发操作时就不合适了。

推荐参考更新的文章：.NET 5 / ASP.NET Core / ASP.NET Frameworks 从纯真 IP 数据库（QQWry.Dat）中查询 IP 归属地

纯真IP数据库官方下载地址：http://www.cz88.net/

之前我写过将 QQWry.Dat 转为 Access 格式后，在 ASP.NET 中通过简单算法去查询，缺点是 IP 数据库体积变大。现在有了更简单的方法：

1，下载 IPLocation.dll （备用地址），将它放在网站的 Bin 目录下，将 QQWry.Dat 放在网站的任何位置（一般为 App_Data 目录）。刷新解决方案管理器。

2，在使用的页面加入引用

using IPLocation;

或者在 web.config 文件中，节点 pages -> controls 添加

<add tagPrefix="IPLocation" namespace="IPLocation" assembly="IPLocation"/>

3，调用方法：

Label1.Text = IPLocation.IPLocation.IPLocate(Server.MapPath("~/App_Data/QQWry.Dat"), TextBox1.Text.Trim());

方法 IPLocate() 参数一为 QQWry.Dat 路径，参数二为 IP 地址，返回 IP 归属地。

够简单吧，补充一点，在 VS2003 需要在项目中添加 IPLocation.dll 的引用。