新手在安装玩Stable Diffusion WebUI之后会遇到各种问题， 接下来会慢慢和你讲解如何解决这些问题。 在我们打开Stable Diffusion WebUI时会报错如下： RuntimeError: Torch is not able to use GPU；add --skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check 提示：Python 运行时抛出了一个异常。请检查疑难解答页面。 这个时候我们应该怎么办呢？ 这个时候只需要看提示就行了，他告诉我们无法使用GPU。 而且后面还给了提示，说在COMMANDLINE_ARGS变量中添加--skip-torch-cuda-test来禁用此检查。方法不仅仅这提示一种，我们其实还可以将torch更新为gpu版本。 我们先按照提示方法来，首先找到项目目录的webui-user.bat文件（注：这里只写Windows系统，Linux系统则是在webui-user.sh文件种配置），在该文件的set COMMANDLINE_ARGS=这一行添加--skip-torch-cuda-test，具体操作如下： 执行上述操作之后，我们再运行项目看看，是否还会报错。 可以看到，可以看到完美启动了。

电脑型号：MacBook Pro【芯片：Apple M2 Max. macOS：Ventura 13.3】 一、在 Mac上删除多余的 Python 版本 解决方案： 1、确定已安装的 Python 版本 查看系统当前版本命令：python —version 列出已安装的所有 Python 版本：ls /usr/bin/python* 2、删除 Python 文件 查找 Python 路径：which python 删除特定的 Python 版本：sudo rm -rf <Python 文件路径> 3、删除 Python 环境变量 在终端运行该命令编辑环境变量配置文件：open ～/.zshrc【注意：Mac 新系统的 shell 是 zsh而不是 bash】 在打开的文件中，删除与删除的 Python 版本有关的环境变量设置。 4、验证删除 运行命令：python + 版本号，如果提示zsh: command not found，说明该 Python 版本已经成功删除 二、解决 Mac 上 pyenv无法切换 Python 版本问题 1、添加 pyenv环境 安装pyenv：brew update brew install peen

目录 一、简介二、关于数据挖掘的经典故事和案例2.1 正在影响中国管理的10大技术2.2 从数字中能够得到什么？2.3 一个网络流传的笑话(转述)2.4 啤酒与尿布2.5 网上书店关联销售的案例2.6 数据挖掘在企业中的应用2.7 交叉销售 三、数据挖掘入门3.1 什么激发了数据挖掘，为什么它是重要的？3.2 什么是数据挖掘?3.3 对何种数据进行挖掘？ 四、OLAP与数据挖掘五、数据挖掘的功能5.1 关联分析5.2 分类和预测5.3 聚类5.4 异常值探测5.5 序列模式挖掘5.6 几种数据挖掘技术5.6.1 Decision Tree决策树5.6.2 聚类（Cluster）5.6.2.1 Hierarchical Clustering层次聚类法5.6.2.2 K-Means Clustering K-均值聚类方法5.6.2.3 关联规则（Association）5.6.2.4 Neural Network5.6.2.5 Naïve Bayes 分类5.6.2.6 罗吉斯回归（Logistic Regression）5.6.2.7 文本挖掘 5.7 Top-10 Algorithm Finally Selected at ICDM’06 六、数据挖掘与统计学的关系七、数据挖掘软件 一、简介 数据挖掘是20世纪末兴起的数据智能分析技术，由于有广阔的应用前景而备受重视 广大从事 数据库应用与决策支持，以及 数据分析 等学科的科研工作者和工程技术人员迫切需要了解和掌握。数据挖掘涉及的内容较为广泛，已成为信息社会中广泛应用的一门综合性学科。 二、关于数据挖掘的经典故事和案例 1、正在影响中国管理的10大技术 2、从数字中能够得到什么？ 3、一个网络流传的笑话 4、啤酒与尿布 5、网上书店关联销售的案例 6、数据挖掘在企业中的应用 2.1 正在影响中国管理的10大技术 No.5 数据挖掘 2.2 从数字中能够得到什么？ 2.3 一个网络流传的笑话(转述) 客服:“东东披萨店您好!请问有什么需要我为您服务？” 顾客:“你好，我想要……” 客服:“先生，请把您的AIC会员卡号码告我。”

一、实验目的与要求： （1） 掌握大林控制算法原理； （2） 自行开发大林控制算法工程并实验，加深对大林算法的理解； （3） 测试并分析各种不同参数对控制效果的影响； （4） 基于大林控制算法，完成温度控制系统的仿真分析和实时控制研究。 二、实验原理： 大林算法控制目标是：设计合适的数字控制器，使整个闭环系统的传递函数为带有纯滞后的一阶惯性环节，且要求闭环系统的纯滞后时间等于对象的纯滞后时间，即： (4.12) 考虑到零阶保持器的作用，整个系统的闭环脉冲传递函数可由下式导出： (4.13) 被控对象数学模型为一阶惯性环节： (4.14) 其广义对象的脉冲传递函数为： (4.15) 根据闭环传递函数推导出数字控制器的脉冲传递函数5 (4.16) 按照上式设计数字控制器即可实现大林控制算法控制。 三、实验过程及内容： 首先使用Simulink搭建大林算法控制模型，具体模型（图4.6）所示：可以得到图4.7所示的仿真曲线，通过曲线我们可以看到温度无超调。 图4.6 大林仿真模块 图4.7 仿真曲线 打开KEIL软件建立工程，名为温度大林，大林控制算法核心代码如图4.8，编写好的大林算法代码后经过编译无误后将该工程下的wd.hex文件下载到目标板中，通过上位机观察实际的控制曲线，控制曲线如4.9所示，发现温度明显无超调（默认设定值35度）。但是稳态值存在一定的误差。需进一步的进行功能化改进。 int DL_Control(float reftemp,float realtemp) { int duty_err; SetTemp = reftemp; ActualTemp = realtemp; err = SetTemp-ActualTemp; duty_err = 0.99898 * ux[0] + 0.0049875 * ux[30] + 30.56 * err - 30.53 * err_next; err_last = err_next; err_next = err; for(i = 34; i > 0; i--)

网上查询了一下Elasticsearch，这里终结一下，仅供参考。 Elasticsearch简介 Elasticsearch，简称为ES。 ES是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据。 Elasticsearch是面向文档的一种数据库，这意味着其不再需要行列式的表格字段约束。 ES会存储整个构造好的数据或文档，然而不仅仅是储存数据，这使得文档中每个数据可以被标识，进而可以被检索。在ES中，执行index，search，sort或过滤文档等操作都不是传统意义上的行列式的数据。 ES从根本上对数据的不同思考方式也正是他能应对复杂数据结构的全文检索的原因之一。 ES优势 引擎（搜索引擎） Solr查询快，但更新索引时慢、插入删除慢Elasticsearch建立索引快、查询慢 Elasticsearch VS 数据库 模糊查询 数据库的select * from user where name like 'xxx'： 1. 不走索引，数据库量很大时，查询慢。2. 往往会返回大量的数据。3.用户输入的内容可能并不准确。 mysql中like进行模糊查询时，如果用前导模糊查询"%程序控"则不会走索引，如果用非前导模糊查询"程序控%"则会走索引。 =》 正排索引存储会以ID作为索引，来查询相应的数据。如果数据量很大，则会导致经常性的全表扫描。 =》 Elasticsearch优势： 倒排索引。 模糊搜索速度很快： 写入数据到Elasticsearch的时候会进行分词。搜索到的数据可以根据评分排序，过滤掉大部分的内容。能匹配有相关性的记录，没有那么准确的关键字也能搜出相关的结果。 结果排序 搜索引擎肯定是根据用户搜索得出最符合用户搜索条件的放在最前面，这一点数据库是无法支持的，es中会根据搜索的数据的评分进行排序，越符合条件评分越高，原生支持这一点。 正向索引 VS 倒排索引 正向索引：书的章节目录就是正向索引，通过章节名称就找到对应的页码。正排索引存储会以ID作为索引，来查询相应的数据。如果数据量很大，则会导致经常性的全表扫描。倒排索引：先对目录分词，对待查找的词找到对应记录。 以字或词为关键字进行索引，表中关键字所对应的记录表项记录了出现这个字或词的所有文档，一个表项就是一个字表段，它记录该文档的ID和字符在该文档中出现的位置情况。 由于每个字或词对应的文档数量在动态变化，所以倒排表的建立和维护都较为复杂，但是在查询的时候由于可以一次得到查询关键字所对应的所有文档，所以效率高于正排表。在全文检索中，检索的快速响应是一个最为关键的性能，而索引建立由于在后台进行，尽管效率相对低一些，但不会影响整个搜索引擎的效率 架构优势 分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。实时分析的分布式搜索引擎。 分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作； 负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上（已测试）。 支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。 为什么可以实现快速的“模糊匹配”/“相关性查询”？ =》分词 + 倒排索引 一.单个节点安装及配置 在所有节点上安装elasticsearch及插件 1.下载elasticsearch二进制包 下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 国内下载地址(elasticsearch中文社区下载地址)：下载中心 - Elastic 中文社区 系统：根据自己的操作系统选择系统对应的包版本：根据自己的需要选择对应的版本 2.解压安装 这里以linux系统为例： tar -zxvf elasticsearch-8.5.1-linux-x86_64.tar.gzmv elasticsearch-8.5.1-linux-x86_64 /opt/elasticsearch 3.建立管理elasticsearch服务的用户 useradd elasticchown -R elastic:elastic /opt/elasticsearch 4.

方式1 public void connect01() throws SQLException { Driver driver = new Driver(); String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/db02"; Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("user", "root"); properties.setProperty("password", "1234"); Connection connect = driver.connect(url, properties); System.out.println(connect); } 方式2 public void connect02() throws ClassNotFoundException, InstantiationException, IllegalAccessException, SQLException { Class<?> aClass = Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); Driver driver = (Driver) aClass.newInstance(); String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/db02"; Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("user", "root"); properties.setProperty("password", "1234"); Connection connect = driver.connect(url, properties); System.

Can’t load tokenizer for 'openai/clip-vit-large-patch14’问题解决. 如果你在安装stable-diffusion的时候遇到了这个问题，可以下载本博客的绑定资源，然后修改项目中的文件地址就可以了。 例如报错： 这是因为hugginface现在被墙了，所以直接下载无法下载。 解决办法 首先创建一个文件夹，将本博文中下载的资源放进去，包括6个json文件，一个txt和一个md文件。 然后查看报错信息，找到报错信息对应的文件地址 例如我这个报错信息就去文件/stable-diffusion-web ui/repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/modules/encoders/modules.py修改（需要修改的地方都在mudules.py中，但是应该有两个不同地址的modules.py需要修改） 然后在module.py中搜索openai，在version=“openai/”修改为你对应的文件夹地址（注意是文件夹的地址），应该是一共需要修改4个地方，两个mudules.py文件各两处。 这样就可以解决啦 提示：这里对文章进行总结： 简单记录下自己在linux服务器上部署stable-diffusion遇到的问题，希望可以帮助你。

启动项目时，用到了Redis缓存数据库，但是却出现了报错信息： Caused by: io.lettuce.core.RedisCommandExecutionException: ERR Client sent AUTH, but no password is set 报错截图： 原因： 产生这个问题的原因异常信息里已经说明，就是Redis服务器没有设置密码，但客户端向其发送了AUTH（authentication，身份验证）请求携带着密码，导致报错。既然是没有设置密码导致的报错，那我们就把Redis服务器给设置上密码就好了。一共有2种方式设置密码： 一、命令行方式 1、先进入Redis服务器 C:\Program Files (x86)\Redis-x64-3.2.100>redis-cli.exe 2、查看是否设置了密码 127.0.0.1:6379> auth 123456 (error) ERR Client sent AUTH, but no password is set 3、报错，说明没有设置密码，然后再执行配置命令 redis 127.0.0.1:6379> AUTH 123456 Ok 返回OK，就说明已经配置成功了。 PS：这种配置方式存在一个很严重的问题，就是当我们将Redis服务器关掉之后，这些配置就会失效，下次再启动服务器，需要重新设置！ 二、修改配置文件 还有一种方式就是一劳永逸的方式，就是直接修改配置文件里的参数。在redis.windows.conf（我的是这个配置文件）或者redis.conf（我看网上有说是这个配置文件的）的配置文件中找到requirepass这个参数，设置参数密码，然后保存配置文件，重启Redis。 # requirepass foobared requirepass 123456 //123456是设置的密码 本来这种方式非常简单，但是在实际过程中，却遇见了一些问题，那就是配置不生效，明明配置文件里都已经配置了密码，但是还会报错，后来在Redis启动时发现，Redis报错了： Warning: no config file specified, using the default config. In order to specify a config file use C:\Program Files (x86)\Redis-x64-3.

一般来说Python3.x对应着PyTorch1.x。 以下是一些常见的Python和PyTorch版本对应关系。请注意，随着时间的推移，版本可能会有所改变，因此在使用时请务必查阅最新文档以获取准确的信息。 PyTorch 版本对应的 Python 版本PyTorch 1.0Python 2.7, 3.5, 3.6, 3.7PyTorch 1.1Python 2.7, 3.5, 3.6, 3.7PyTorch 1.2Python 2.7, 3.5, 3.6, 3.7PyTorch 1.3Python 2.7, 3.5, 3.6, 3.7PyTorch 1.4Python 2.7, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8PyTorch 1.5Python 3.5, 3.6, 3.7, 3.8PyTorch 1.6Python 3.5, 3.6, 3.7, 3.8PyTorch 1.7Python 3.5, 3.6, 3.7, 3.8PyTorch 1.8Python 3.6, 3.7, 3.8, 3.9PyTorch 1.9Python 3.6, 3.7, 3.8, 3.9 请注意，Python 2.x 分支在2020年已经停止维护，因此强烈建议使用Python 3.x 版本。 加一张附表 Torch 版本可选的 CUDA 版本支持的 Python 版本2.0.1cu117, cu118cp38, cp39, cp310, cp3112.

通过上几篇文章我们讲解了如何安装 PostgreSQL 数据库软件和 pgAdmin4 图形化管理工具。 今天我们继续学习如何通过 pgAdmin4 管理工具图形化创建和管理 PostgreSQL 数据库。 一、PostgreSQL的基本工作方式 在学习如何使用PostgreSQL创建数据库之前，我们需要了解一下它是如何工作的。理解PostgreSQL的基本运行方式可以帮助我们更好地理解后面要介绍的知识。 简单来说，PostgreSQL采用了一种客户端/服务器（C/S）模型。这意味着在PostgreSQL中，有两种主要角色： 服务器（也称为“后端”）：这是一个程序，负责管理数据库文件，接受客户端程序的连接请求，并执行客户端指定的操作。 这个服务器程序的名字叫做“postgres”。 客户端（也称为“前端”）程序：这些是用户用来告诉数据库执行什么操作的工具。客户端程序可以是各种各样的，例如文本工具、图形程序、用于显示网页的Web服务器，或者专门的数据库维护工具。有些客户端程序是与PostgreSQL一起提供的，而大多数是由用户自己开发的。 就像我们使用电脑浏览京东，其实是我们的电脑在与互联网上的服务器进行通信一样，PostgreSQL的客户端和服务器可以在不同的计算机上运行。它们通过TCP/IP网络进行通信。需要记住的一点是，在客户端计算机上可以访问的文件，不一定可以在服务器计算机上访问，或者它们的位置和名称可能不同。 PostgreSQL服务器可以同时处理来自多个客户端的连接。为了实现这一点，服务器会为每个连接创建一个新的进程。这样，客户端和新进程之间可以直接通信，而不必担心被原来的postgres进程打扰。因此，主服务器进程将一直运行，等待客户端的连接请求；与此相反，客户端和与之相关联的服务器进程会不断地出现和消失。 二、创建数据库 要检查客户端是否可以连接到数据库服务器，我们可以首先尝试在安装好 PostgreSQL 的服务器上创建一个新数据库。PostgreSQL 服务器可以同时管理一个或多个数据库，通常来说每个用户会为不同的项目创建使用各自独立的数据库。 如果系统管理员已经为您创建了数据库并告诉您数据库的名称和连接信息，那就更好了。 为了创建数据库，必须先在服务器上运行安装好的 PostgreSQL 服务，每个运行 PostgreSQL 服务器的实例都管理着一个或多个数据库。 一）、图形化创建数据库 接下来，我们打开电脑端安装好的 pgAdmin4。 1、修改界面语言 如果有需要，可以先将界面语言修改为简体中文，以方便后续使用。 点击菜单【File】—【Preferences】，打开偏好设置。 在左侧找到【User Language】，右侧点击下拉框，选择 【简体中文】，然后点击【Save】保存。 此时会弹出一个提示框，提示需要重新加载 pgAdmin4，点击【Refresh】刷新。 重新加载 pgAdmin4之后，界面已经更换为简体中文。 2、连接到 PostgreSQL 数据库服务器。 点击菜单【对象】–【注册】–【服务器】。 在界面中输入 PostgreSQL 数据库服务器的各项连接信息。 【General】–【名称】：为连接起一个方便记忆和区分的名称，比如：PG-Database 在【连接】页面输入 PostgreSQL 数据库服务器的IP地址和密码，如果使用的不是默认端口【5432】，则也需要修改为配置的连接端口。 点击保存，此时 pgAdmin4 会使用配置的信息尝试连接 PostgreSQL 数据库服务器。 连接成功后，就会出现以下界面： 如果连接不成功，则需要检查输入的服务器IP地址和密码是否正确，客户端电脑和服务器的防火墙设置是否正确。 3、创建新的数据库 右键单击【数据库】–【创建】–【数据库】。 在弹出的【创建数据库】窗口配置新建数据库的各项信息。 【数据库】：创建数据库的名称，必须填写。 【OID】: 在新版本的PostgreSQL中可以忽略。 【所有者】：默认为postgres系统用户，学习阶段保持默认即可。 【注释】：可以备注所创建的数据库的用途。 补充了解冷知识：

Java是一种应用广泛的编程语言,可以通过多种方式来实现对文件的操作，如文件名后缀、文件扩展名等，下面这篇文章主要给大家介绍了关于Java获取文件后缀名的所有方法,需要的朋友可以参考下 一、研究背景 在我们实际的项目开发中，我们会经常对文件进行相关任务的操作，具体的开发环节中，免不了让我们获取文件的后缀名，通过后缀名来进行下一步的相关任务操作。 文件后缀名（也称为文件扩展名）是指在文件名的最后一个句点之后的字符串，它提供了关于特定文件内容的信息，例如 .jpg 表示 JPG 图像文件，.txt 表示文本文件，等等。因此，本文总结了目前 Java 中常见的一些获取文件后缀名的方法。 二、常用方法 在这里我们设定一个文件名称 fileName，便于我们下面各方法获取后缀都统一用这个文件名称。 文件名称 fileName 代码如下：String fileName = "first.jpg"; 1、使用 String.substring() 截取 首先，使用 String.lastIndexOf() 方法可以获取文件名中最后一个句点(.）的索引值，然后使用String.substring() 方法来获取文件后缀名，代码如下: String suffix = fileName.substring(fileName.lastIndexOf(".")); 运行结果为：“.jpg”【包括点】。 2、使用 String.split() 分割 分隔符可以是任意字符、符号、数字、字符串等。 如果用 “.” 作为分隔的话，必须是如下写法，通过转义字符才能正确的分隔开，不能用 String.split(“.”) String suffix=fileName.split("\\.")[fileName.split("\\.").length-1]; 运行结果为：“jpg”【不包括点】。 3、使用 java 的正则表达 String suffix = fileName.replaceAll(".*(\\..*)","$1"); 运行结果为：“.jpg”【包括点】。 4、使用 commons.io.FilenameUtils 类 在项目头部添加： import org.apache.commons.io.FilenameUtils; String suffix = FilenameUtils.getExtension(fileName); 运行结果为：“jpg”【不包括点】。 5、使用 util.StringUtils 类 在项目头部添加：import org.springframework.util.StringUtils; String suffix = StringUtils.

LeetCode报错解决 Char 5: error: non-void function does not return a value in all control paths [-Werror,-Wreturn-type] 在做LeetCode第268题"丢失的数字"的时候报了这个错误 原答案 Line 14: Char 5: error: non-void function does not return a value in all control paths [-Werror,-Wreturn-type] } ^ 1 error generated. //Char5:错误：非void函数未在所有控制路径中返回值[-Weror，-Rewesturn-type 答案修改为如下 正确。 分析：原答案使用IF语句时出错。原答案只有在if语句下才有返回值，尽管不会有其他情况，但严谨的编译器还是会报错，让你把其他情况都写清楚。 感谢这篇文章 http://t.csdnimg.cn/sX1L9

【深度学习】【Opencv】python/C++调用onnx模型【基础】 提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录 【深度学习】【Opencv】python/C++调用onnx模型【基础】前言Python版本OpenCVWindows平台安装OpenCVopencv调用onnx模型 C++版本OpenCVWindows平台安装OpenCVopencv调用onnx模型简单使用调用onnx模型 总结 前言 OpenCV是一个基于BSD许可发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库(开源)，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。可以将pytorch中训练好的模型使用ONNX导出，再使用opencv中的dnn模块直接进行加载使用。 系列学习目录： 【CPU】Pytorch模型转ONNX模型流程详解 【GPU】Pytorch模型转ONNX格式流程详解 【ONNX模型】快速部署 【ONNX模型】多线程快速部署 【ONNX模型】opencv_cpu调用onnx 【ONNX模型】opencv_gpu调用onnx Python版本OpenCV Windows平台安装OpenCV 博主在win10环境下装anaconda环境，而后搭建onnx模型运行所需的openCV环境。 # 搭建opencv环境 conda create -n opencv_onnx_cpu python=3.10 -y # 激活环境 activate opencv_onnx_cpu # 安装opencv pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python 查看opencv版本 import cv2 cv2.__version__ opencv调用onnx模型 现在代码抛开任何pytorch相关的依赖，也抛开了onnx相关的依赖，只使用opencv完成了整个推理流程。 import cv2 import numpy as np def normalizeImage(image,mean,std): normalized = image.astype(np.float32) normalized = normalized / 255.0 - mean normalized = normalized / std return normalized def main(): # 读取图片 image = cv2.

AI图像识别：原理、挑战与应用 本文旨在探讨AI图像识别技术的原理、挑战和应用，让读者深入了解该领域的发展现状和未来趋势。AI图像识别是人工智能领域的一个重要分支，它利用计算机技术和算法来识别和理解图像中的各种对象，为人们的生活和工作带来极大的便利。 一、AI图像识别的原理 AI图像识别主要基于图像处理和计算机视觉技术，通过对待识别图像进行预处理、特征提取和分类，实现对图像中各种对象的识别和分类。 1.图像预处理 图像预处理是AI图像识别的第一步，它的目的是对待识别图像进行预处理，以去除干扰和噪声，增强图像的特征信息。常见的图像预处理方法包括灰度化、二值化、去噪、平滑等。 2.特征提取 特征提取是AI图像识别的关键步骤，它的目的是从预处理后的图像中提取出有效的特征，以供后续分类器使用。特征提取的方法有很多种，如SIFT、HOG、SURF等。 3.分类器设计 分类器设计的目的是根据提取的特征来识别图像中的对象。常见的分类器包括SVM、决策树、神经网络等。其中，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出了优越的性能。 二、AI图像识别的挑战 1.光照和角度变化 光照和角度的变化常常影响图像的质量和识别效果。例如，在复杂的光照条件下，图像的明暗程度会发生变化，导致图像中的对象难以被识别。 2.遮挡和背景噪声 遮挡和背景噪声也是影响图像识别效果的重要因素。当图像中的对象被其他物体遮挡或背景中存在大量噪声时，分类器可能会难以准确地识别对象。 3.尺度变化和变形 尺度变化和变形是指图像中的对象在大小和形状上发生变化。这可能导致提取的特征不准确，影响分类器的性能。 4.类别不平衡 类别不平衡是指在训练数据中，某些类别的样本数量远远大于其他类别。这可能导致分类器对少数类别的识别能力较差。 三、AI图像识别的应用 AI图像识别技术在各个领域都有广泛的应用，如安防、医疗、金融、智能交通等。 1.安防领域 在安防领域，AI图像识别技术被广泛应用于人脸识别、行为分析、视频监控等方面。例如，通过人脸识别技术，我们可以快速准确地识别出目标人物，实现智能化安保。 2.医疗领域 在医疗领域，AI图像识别技术被广泛应用于医学影像分析、病理细胞识别等方面。例如，通过深度学习技术，我们可以自动检测医学影像中的异常区域，辅助医生进行诊断和治疗。 3.金融领域 在金融领域，AI图像识别技术被广泛应用于实名认证、反欺诈等方面。例如，通过人脸识别技术，我们可以快速准确地完成实名认证手续，提高金融服务的安全性和效率。 4.智能交通领域 在智能交通领域，AI图像识别技术被广泛应用于车辆检测、交通拥堵分析和道路状况评估等方面。例如，通过深度学习技术，我们可以自动检测道路上的车辆和行人，实现智能化交通管理。 三、AI图像识别的应用 （1）在金融领域中，AI图像识别技术也被广泛应用于智能投资。通过图像识别技术，能够分析公司的基本面信息。基本面信息指与公司相关的特征和数据，例如财务报告、营业执照等信息。智能投资分析利用了图像识别和计算机视觉技术，可以对各类财报数据进行自动读取、分析和比对，从而为投资者提供更加全面准确的投资决策参考。 （2）在智能家居领域中，AI图像识别技术同样具有广泛的应用前景。通过将家里的各种电器、家具等设备连接到互联网上，结合图像识别技术，人们可以对家居环境进行智能化改造。例如，在智能摄像头拍摄到有人打开房门时，智能家居系统会自动识别出家庭成员并为其分配不同的房间和温度；当识别到老人摔倒时，系统会自动报警并通知急救中心等。 （3）在智能医疗领域中，AI图像识别技术的应用也越来越广泛。除了医学影像分析和病理细胞识别外，智能医疗还涉及到很多其他方面。例如，在健康管理方面，通过分析人体的微表情和语调等信息，可以评估出人的心理状况和情绪状态，进而为有需要的人提供相应的心理疏导和支持。 （4）在智能交通领域中，AI图像识别技术同样发挥着重要作用。除了车辆检测和交通拥堵分析外，智能交通还涉及到很多其他方面。例如，在智能驾驶方面，通过图像识别技术对路况进行实时分析，自动驾驶汽车能够实现精准的行车控制和避障等功能；在交通安全管理方面，通过监控视频并运用图像识别技术对异常情况进行自动检测和识别，能够及时发现并处理交通事故以及其他安全隐患。 总之，AI图像识别技术在各个领域都有着广泛的应用和推广。它不仅提高了工作效率和质量，更促进了各个行业的发展和创新。在未来发展中，随着技术的不断升级和改进，AI图像识别技术将会发挥更加重要的作用。

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目录 启篇 一、初识MQ 1.1 同步调用 1.2异步调用 1.3 技术选型 二、RabbitMQ 架构 2.2 收发消息 2.2.1 交换机 2.2.2 队列 2.2.3 绑定关系 2.2.4 发送消息 2.3 数据隔离 2.3.1 用户管理 2.3.2 virtual host 三、SpringAMQP 3.1 案例入门 3.1.1 导入依赖 3.1.2 消息发送 3.1.2 消息接收 3.2 WorkQueues模型 3.2.1 消息发送 3.2.2 消息接收 3.2.3.测试 3.2.4.能者多劳 3.3 交换机类型 3.3.1 Fanout交换机 案例演示 3.3.1.1 声明队列和交换机 3.3.1.2 消息发送 3.3.1.3 消息接收 3.3.1.4 总结 3.3.2 Direct交换机 3.3.2.1 声明队列和交换机 3.3.2.2 消息接收 3.3.2.3 消息发送 3.3.2.4 总结 3.3.3 Topic交换机

一、背景 进公司拉取项目代码，npm install拉取依赖后，运行控制台报错：FATAL ERROR: Reached heap limit Allocation failed - JavaScript heap out of memory 二、原因分析 JavaScript heap out of memory说的是 JavaScript 运行内存不足，其实就是Node运行时内存不足。Node 中通过script使用的内存只是很小的一部分(64位系统下约为1.4 GB，32位系统下约为0.7 GB)，当我们的开发中包比较大时，就容易形成内存不足。 三、解决方案 1、修改Node运行内存（推荐使用）：关闭所有打开的命令框和代码编辑器，然后Windows+R输入cmd打开命令框，在命令框输入以下代码回车即可。 setx NODE_OPTIONS --max_old_space_size=4096 如果还是不行，可以试试下面的办法！ 2、在项目package.json的 scripts 中增加 node --max_old_space_size=4096 "scripts": { "build": "react-app-rewired build && node --max_old_space_size=4096 generateZipFile.js ", }, 3、装插件：increase-memory-limit插件，目的是为了增加Node服务器运行内存限制，装完插件之后在scripts中增加一句设置内存的代码。 /* package.json 文件 */ "devDependencies": { "increase-memory-limit": "^1.0.6", }, /* 添加 fix-memory-limit */ "scripts": { "fix-memory-limit": "cross-env LIMIT=4096 increase-memory-limit" }

当我部署好环境后，准备大张旗鼓开搞时，进入项目地址运行python launch.py后发现 下面连接着的报错是 OSError: Can't load tokenizer for 'openai/clip-vit-large-patch14'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'openai/clip-vit-large-patch14' is the correct path to a directory containing all relevant files for a CLIPTokenizer tokenizer. 问题分析： 运行时它需要访问huggingface.co去下载一些模型需要的文件，而大陆用户连接不上huggingface.co，导致我部署失败。 解决方案： 让服务器访问服务器本地数据，我们负责将文件下载后上传上去并进行配置 从报错信息看可以看出我们缺少openai/clip-vit-large-patch14所必须的一些内容，它发现本地不存在便会从huggingface.co上下载，那我们只需要到这个网址上下载对应的文件并放到服务器上并配置所需要的地方即可。 进入https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14/tree/main 进不去的可在此文章的绑定资源中下载 下载所有文件并上传至服务器 注意.gitattributes 在windows上下载时会自动转为txt，记得重命名 放置到你所需要的目录，自定，我是放在了stable-diffusion-webui/.cache/huggingface/transformers下，如图 下载后开始进行配置，这些文件（clip）是模型中encoder所需要的，我们可以从报错信息中去发现是哪里调用了这个openai/clip-vit-large-patch14，去修改这个路径配置即可。如图，我这里显示 那么我们去对应的文件找 罪恶的源头如此，这里的配置会导致我们运行时会去huggingface.co(外网)找这个文件，只需要将这个改成我们之前下载所放置的路径即可。 一键替换，我一共改了四处，这个文件中两处 stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/modules/encoders/modules.py中还有两处 改完运行，成功，继续摸索了！

一、业务分析 学生信息管理系统是一个实现信息管理的多功能平台，本文主要介绍一个简易功能的java 程序。 二、需求分析 1、添加学生信息。 2、删除学生信息。 3、查看学生信息。 4、修改学生信息。 三、代码设计 1、创建一个标准的学生类 class Stuent { private String name; private String age; private String id; private String adress; public Stuent() { } public Stuent(String name, String age, String id, String address){ this.name=name; this.adress=address; this.age=age; this.id=id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public String getAge() { return age; } public void setAge(String age) { this.

目录 1、题目介绍 2、解题思路 2.1、详细过程图解 2.2、代码描述 2.3、完整代码 1、题目介绍 原题链接：297. 二叉树的序列化与反序列化 - 力扣（LeetCode） 示例 1： 输入：root = [1,2,3,null,null,4,5] 输出：[1,2,3,null,null,4,5] 示例 2： 输入：root = [ ] 输出：[ ] 示例 3： 输入：root = [1] 输出：[1] 示例 4： 输入：root = [1,2] 输出：[1,2] 提示： 树中结点数在范围 [0, 104] 内-1000 <= Node.val <= 1000 2、解题思路 二叉树序列化就是将内存中的二叉树变成硬盘中的字符串形式，并且要求每个二叉树能够对应一个唯一的字符串。 二叉树反序列化就是将这个唯一字符串在内存中还原回对应的二叉树。 2.1、详细过程图解 这里采用先序遍历完成序列化。只要理解了一种遍历的序列化，其他遍历（包括不限于中序遍历、后序遍历、层次遍历）的序列化都是依葫芦画瓢了。 先说规则： 通过先序遍历的顺序进行访问二叉树，假如访问到结点1，就将1写入字符串中，同理结点2就是写入2到节点中如果遇到空结点则在字符串中存入一个标识符号，这里我采用井号 # 来表述空结点。同时两个节点之间需要使用下划线 _ 隔开，也可以理解为表示一个结点值的结束。 序列化过程图解： 开始时字符串str为空。按照先序遍历，首先是访问结点1，所以此时字符串中存入了1和表示结点值结束的下划线 _。 str[ ]= "1_" 接着先序遍历访问到结点2，继续将2和下划线_拼接进字符串str中。 str[ ]= "1_2_" 接着先序遍历访问到空结点，此时将表示空姐点的标识符号井号#下划线_拼接进字符串str中。 str[ ]= "