location 优先于 access_by_lua_block,即使 access_by_lua_block 放在 http 中。
location 的 3 种匹配的优先级,精确匹配(=) > 正则匹配(~) > 前缀匹配(无符号,直接是“/”开头的 uri 前缀)。
相同匹配类型的多个 location(比如有多个正则匹配),按定义顺序来进行匹配。
一旦有一个 location 被匹配到,就不再继续匹配其它 location。
如果使用 access_by_lua_block 鉴权,那么不要放在任何 location 中,这样,匹配完 location 后只要没有命中直接返回语句,就会继续执行 access_by_lua_block。并且,如果 access_by_lua_block 中鉴权拒绝,后续的业务处理(如 php 业务)不会继续进行。
今天早上同事反映论坛某管理账号无法登录,于是我尝试用创始人账号登录,也不行,第一反应就是中招了。
于是进阿里云控制台,发现云安全中心有许多安全警告,类型是网站后门,幸好 nginx 中设置了仅部分文件可执行 PHP,这些后门文件无法被执行。
尝试在 config_global_default.php 文件中添加创始人,但账号必须是副站长等管理账号才能成为创始人。
于是借用一个小号,从表 pre_ucenter_members 中将这个小号的 password 和 salt 复制到创始人账号中,这样创始人账号就可以用这个小号的密码登录了。
进入论坛后台,在 工具-运行记录-系统记录-后台访问 中查看入侵时间段的记录(操作、时间、IP 等),可搜索。
发现基本上在操作模板管理和专题管理。
对比时间,发现进入后台操作在先,上传后门在后。
查询 web 访问日志,通过访问文件路径或 IP 查询,在进入论坛后台之间,他进入了 UCenter 的后台,但是再往前就没有记录了。
因此基本可以确定:
黑客从 UCenter 修改了某管理员账号的密码(可能是利用漏洞),然后登录论坛后台修改了创始人的密码(可能也是用 UCenter 改的),通过模板管理和专题管理功能的上传功能上传了后门文件。
索性他没有对数据进行破坏性处理,也没有挂马,只是发现后门文件无法执行就放弃了。
在 Vue 中,当你将一个布尔对象双向绑定到 radio 输入上时,确保 radio 的 value 属性仍然保持布尔类型是很重要的。如果 value 属性是字符串,那么 Vue 会将其解释为字符串而不是布尔值。以下是一个示例,演示如何正确地将布尔对象双向绑定到 radio 按钮,并确保 value 属性保持布尔类型:
<template>
<div>
<input type="radio" v-model="myBoolean" :value="true" /> True
<input type="radio" v-model="myBoolean" :value="false" /> False
<p>myBoolean: {{ myBoolean }}</p>
</div>
</template>
<script>
export default {
data() {
return {
myBoolean: false, // 布尔对象
};
},
};
</script>
在这个示例中,我们使用了 v-model 指令将 myBoolean 属性与两个 radio 按钮进行了双向绑定。通过将 value 属性设置为 true 和 false,我们确保了 myBoolean 属性保持布尔类型。
这样,当用户选择其中一个 radio 按钮时,myBoolean 属性将保持布尔值而不是字符串。确保 value 属性的类型与要绑定的数据类型匹配,以确保绑定的数据类型保持一致。
同样的问题出现在 select 上也是一样:
<select v-model="cat.colorId" required>
<option :value="null">不选择</option>
<option v-for="color in colors" :value="color.id">{{color.name}}</option>
</select>
语言集成查询(LINQ)为 C# 和 VB 提供语言级查询功能和高阶函数 API,让你能够编写具有很高表达力度的声明性代码。
LINQ 有两种写法:查询语法和方法语法,查询语法又称查询表达式语法。
查询语法:
from 变量名 in 集合 where 条件 select 结果变量
方法语法:
集合.Where(变量名 => 条件)
LINQ 的标准查询运算符及语法示例
类型 | 操作符 | 功能 | 方法语法 | 查询语法 |
投影操作符 | Select | 用于从集合中选择指定的属性或转换元素 |
|
|
SelectMany | 用于在嵌套集合中选择并平铺元素 |
|
| |
限制操作符 | Where | 根据指定的条件筛选集合中的元素 |
|
|
排序操作符 | OrderBy、OrderByDescending、ThenBy、ThenByDescending | 用于对集合中的元素进行排序 |
|
|
Reverse | 将集合中的元素顺序反转 |
| ||
联接操作符 | Join GroupJoin | 用于在两个集合之间执行内连接(Join)操作,或者对一个集合进行分组连接(GroupJoin)操作 | 内联接
左连接
| 内联接
左连接
|
分组操作符 | GroupBy | 根据指定的键对集合中的元素进行分组 | ||
串联操作符 | Concat | 将两个集合连接成一个新集合 | ||
聚合操作符 | Aggregate、Average、Count、LongCount、Max、Min、Sum | Aggregate 可以用于在集合上执行自定义的累积函数,其他方法用于计算集合中的元素的平均值、总数、最大值、最小值和总和 | ||
集合操作符 | Distinct、Union、Intersect、Except | 用于执行集合间的不同操作,Distinct 移除重复元素,Union 计算两个集合的并集,Intersect 计算两个集合的交集,Except 计算一个集合相对于另一个集合的差集 | ||
生成操作符 | Empty、Range、Repeat | Empty 创建一个空集合,Range 创建一个包含一系列连续数字的集合,Repeat 创建一个重复多次相同元素的集合 | ||
转换操作符 | AsEnumerable、Cast、OfType、ToArray、ToDictionary、ToList、ToLookup | 这些方法用于将集合转换为不同类型的集合或字典 | ||
元素操作符 | DefaultIfEmpty、ElementAt、ElementAtOrDefault、First、Last、FirstOrDefault、LastOrDefault、Single、SingleOrDefault | 这些方法用于获取集合中的元素,处理可能的空集合或超出索引的情况 | ||
相等操作符 | SequenceEqual | 用于比较两个集合是否包含相同的元素,顺序也需要相同 | ||
量词操作符 | All、Any、Contains | 用于检查集合中的元素是否满足特定条件,All 检查是否所有元素都满足条件,Any 检查是否有任何元素满足条件,Contains 检查集合是否包含特定元素 | ||
分割操作符 | Skip、SkipWhile、Take、TakeWhile | 用于从集合中跳过一些元素或只取一部分元素,可以结合特定条件进行操作 |
了解立即执行与延迟执行可以大大改善性能。
判断一下类型:
if (p.PropertyType == typeof(uint))
{
p.SetValue(t, Convert.ToUInt32(row[p.Name]), null);
}
else
{
p.SetValue(t, row[p.Name], null);
}
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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
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)。