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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經网络。它是由初创公司StabilityAI，CompVis与Runway合作开发的，并得到EleutherAI和LAION（英语）的支持。 Stable Diffusion的代码和模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度GPU的电脑硬件上运行。 Stable Diffusion 源码库，简称SD模型。维基百科说明：SD。本地运行 SD 模型的 UI 界面 stable-diffusion-webui。 本地部署 Stable Diffusion通过 stable-diffusion-webui 项目，由 python 本地运行一个 web ui。 另外，AI 绘画需要进行大量的图像处理和计算，所以对于电脑是有硬件要求的： 本地运行需要需要足够大的显存 (独立显卡的内存)，使用N卡，最低配置 ...

之前使用的是 octopress, 由于年久且不在 Apple M2 芯片上支持（ruby 1.9 版本，未在系统上安装成功），所以使用 Hexo 进行替代 Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。Hexo 使用 Markdown（或其他渲染引擎）解析文章，在几秒内，即可利用靓丽的主题生成静态网页。 安装前安装 Hexo 之前，先确保已经安装下列应用程序即可： Node.js (Node.js 版本需不低于 10.13，根据安装插件实验，最好是 v14.21.3 以上) Git 安装 Node 建议使用 nvm安装 Git ，在 MacOS 系统中安装 Xcode Command Line Tools，在命令行中输入 git --version 如果没有安装过命令行开发者工具，将会提示你安装。如果编译过程中提示缺少组件，使用 Homebrew 安装 brew instal 组件 安装所有必备的应用程序安装完成后，即可使用 npm 安装 Hexo。 1npm install -g hexo-cli 安装一键部署 hexo-deployer-git 1npm ins ...

一般来说，一个比较好的 commit message 应该清晰明了，说明本次提交的目的。目前社区有多种 Commit message 的写法规范，不过目前使用最广泛的写法是 Angular 规范，比较合理和系统化，并且有配套的工具。 为什么要格式化格式化的Commit message，有几个好处。 提供更多的历史信息，方便快速浏览。 比如，下面的命令显示上次发布后的变动，每个commit占据一行。你只看行首，就知道某次 commit 的目的。 1$ git log <last tag> HEAD --pretty=format:%s 可以过滤某些commit（比如文档改动），便于快速查找信息。 比如，下面的命令仅仅显示本次发布新增加的功能。 1$ git log <last release> HEAD --grep feature 可以直接从commit生成Change log。 Change Log 是发布新版本时，用来说明与上一个版本差异的文档。 推荐提交格式为了便于提交的消息在github及各种工具上阅读，提交消息的每一行不得超过100 ...

因为国内 Android App 隐私政策的调整，有些平台会审核不过。 由于国内 Android App 隐私政策的收紧，在使用很多第三方手机厂商或平台的 SDK 时，会无意的被引入一些特性，导致一些 APP 审核不通过，此处记录一下处理结果。 umeng sdk在使用 umeng sdk 的时候，比如：share，push 等，会引入很多第三方 sdk，带入了一些 app 自启动的配置，会被有些平台审核拒绝app上架。所以需要关闭这些自启动。 sdk 版本: 12345678910111213141516com.umeng.umsdk:push:6.5.0com.umeng.umsdk:common:9.4.7com.umeng.umsdk:asms:1.6.0com.umeng.umsdk:push:6.5.0com.umeng.umsdk:xiaomi-umengaccs:1.2.8com.umeng.umsdk:xiaomi-push:4.9.1com.umeng.umsdk:huawei-umengaccs:1.3.6com.huawei.hms:push:6.1.0 ...