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RSS订阅原创 高效高并发调度架构
以下是从架构层面为你提供的适合多核CPU、多GPU环境下API客户端、服务端高级调度，以实现高效并发大规模与用户交互的技术栈：
2025-02-14 11:23:14
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原创 从awesome xxx类型的GitHub项目的README.md文件中检索所有GitHub代码库链接，并将它们克隆到本地
【代码】从awesome xxx类型的GitHub项目的README.md文件中检索所有GitHub代码库链接，并将它们克隆到本地。
2025-01-24 18:12:30
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原创 【报错】ImportError: cannot import name ‘get_refined_artifact_map‘ from ‘basicsr.losses.loss_util‘
缺失的部分如下，补充到原来的xxx/lib/python3.10/site-packages/basicsr/losses/loss_util.py下面。
2024-12-31 11:07:00
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原创 transformers/utils/hub.py中的HuggingFace没法用？直接添加环境变量为镜像网站hf-mirror
为了将 Hugging Face 的模型下载地址从默认的 https://huggingface.co 更改为 hf-mirror，可以通过设置环境变量 HF_ENDPOINT 来实现。这样，transformers 库会从 hf-mirror 下载模型，而不是从默认的 Hugging Face 网站。也可以在 x.py 脚本中设置环境变量，以确保每次运行脚本时都使用 hf-mirror。在终端中设置环境变量。在脚本中设置环境变量。
2024-12-30 10:20:57
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原创 ＜LandmarksType.TWO_D: 1＞, ＜LandmarksType.TWO_HALF_D: 2＞, ＜LandmarksType.THREE_D: 3＞
from face_alignment import LandmarksTypeprint(list(LandmarksType))n
2024-11-29 18:14:45
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原创 单条推理转批量推理prompt
在每个线程中设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES，以确保每个线程只使用指定的GPU。使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 来管理多线程任务。在初始化时为每个GPU加载一次模型，并在多线程中复用这些模型。需要编写一个函数来读取指定文件夹中的所有图片和视频文件。使用随机选择机制来组合这些文件作为输入对。
2024-11-20 09:35:54
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原创 安装cudnn
要在当前 Conda 虚拟环境中安装 cuDNN，可以按照以下步骤进行操作。假设你已经下载了 cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz 文件。验证 cuDNN 是否安装成功，可以通过运行一些简单的测试来检查。记下你的 vits 环境的路径，例如 /home/nvidia/miniconda3/envs/vits。通过以上步骤，你应该能够在当前 Conda 虚拟环境中成功安装 cuDNN。解压后，你会看到一个 cuda 目录，里面包含 include 和 lib64 子目录。
2024-10-30 11:46:13
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原创 nginx不就一中转站，为什么叫反向代理？
正向代理：客户端主动配置代理服务器，通过代理服务器访问目标服务器。反向代理：客户端直接访问反向代理服务器，而不知道实际的后端服务器存在。Nginx 作为反向代理服务器，在客户端看来就像是一个中介，但实际上它承担了更多的责任，如负载均衡、缓存、安全性等。这就是为什么称 Nginx 作为反向代理的原因。
2024-10-23 17:15:53
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原创 windows将当前文件夹里面的视频拼接起来
按照上述步骤操作，你应该能够成功地将当前文件夹内的所有.mp4视频文件合并成一个文件。如果有任何问题，请随时告诉我！
2024-10-21 15:19:20
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原创 Haar cascade训练人脸小模型做人脸辨别
定义参考图像文件夹和不匹配图像的存放文件夹，并确保这些文件夹存在。这段代码实现了从一个包含参考人物的图像文件夹中加载数据，训练一个简单的人脸识别器，然后用这个识别器去识别另一个文件夹中的图片，并将不匹配的图片移动到另一个文件夹中。通过这种方式，可以有效地对大量图片进行分类处理。
2024-10-12 21:07:45
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原创 使用 OpenCV 和 Haar Cascade 检测人脸
通过上述代码，我们可以自动检测图片中是否存在人脸，并将无人脸的图片分类到特定文件夹中。这种方法在处理大量图片时非常有用，特别是在需要对图片进行初步筛选的情况下。使用 OpenCV 的 Haar Cascade 模型和 Python 的标准库函数，我们可以轻松实现这一功能。
2024-10-12 20:35:37
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原创 多进程、多线程模型共享策略分析
单进程四线程模型只需要加载一次，减少了内存使用。每次推理任务需要将模型从一个 GPU 移动到另一个 GPU，可能导致性能下降。如果线程之间存在并发执行，可能会导致模型移动的等待时间。双进程（每个进程开双线程）模型只需要在每个 GPU 上加载一次，减少了模型移动的开销。每个进程内部的线程可以并行执行，不会因为模型移动而等待。需要在每个 GPU 上加载一份模型，增加了内存使用。4进程模型只需要在每个 GPU 上加载一次，减少了模型移动的开销。
2024-10-09 17:15:44
637
原创 图像人脸与视频人脸匹配度检测
简化面部检测过程：直接在内存中处理帧，而不是写入磁盘再读取。减少不必要的临时文件操作：避免频繁地读写临时文件。减少重复操作：尽量减少重复读取和处理相同的帧。
2024-10-08 21:53:36
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原创 查看系统服务
通过以上步骤，你应该能够找到并消除所有可能导致这些服务自动恢复的因素。如果问题依然存在，建议寻求专业的IT安全人员的帮助，进行全面的安全审计。如果这些方法都不能解决问题，可能需要考虑从备份恢复系统或将系统重新安装到一个干净的状态。
2024-10-08 19:11:32
579
原创 挖矿程序清除
你不是挖矿程序每隔一段时间定时执行吗？我就把定时的linux文件先删了，看你怎么进入内核，怎么运行？一删，那个挖矿木马程序全停了，包括我的程序也停了。然后接着把以前记录的病毒文件全删了，ok了，暂时安全了。我直接把内核文件全删了，看你怎么运行，怎么裂变复制？接上回的扒出挖矿程序的相关详细信息。打败顽疾的方法往往是那么朴实无华。
2024-10-08 18:21:22
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原创 对换脸、动嘴生成的视频做初筛
本脚本实现了一个简单的视频筛查系统，主要功能是通过比较视频首帧和尾帧中的人脸差异来判断视频是否合格。如果视频中没有人脸或存在其他异常情况，视频将被移动到错误目录中。加载视频文件：尝试打开视频文件，并读取首帧和尾帧。人脸检测：使用OpenCV的Haar级联分类器检测视频首帧和尾帧中的人脸。人脸提取与标准化：从检测到的人脸区域中提取并标准化脸部图像。差异计算：计算首帧和尾帧中脸部区域的差异，并与预设的阈值进行比较。视频处理：根据差异判断视频是否合格，并将视频移动到相应的目录。
2024-10-08 17:56:15
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原创 浅扒挖矿木马程序文件
通过上述步骤和技术手段，你可以尽可能地了解文件的创建者、来源以及幕后主使。然而，由于黑客技术的复杂性和隐蔽性，完全追踪幕后主使可能非常困难。如果你怀疑系统被感染，建议立即采取措施隔离受影响的主机，并寻求专业的安全团队帮助。
2024-09-30 10:54:16
670
原创 conda虚拟环境安装包、依赖同一管理
在 Python 的虚拟环境中，每个环境都是独立的，这意味着即使两个环境需要相同的库，它们也会分别安装各自的副本。这样做是为了避免不同项目之间相互影响，确保每个项目都有一个干净且隔离的环境。
2024-09-29 14:49:51
963
原创 多种类虚拟环境（项目）原生态管理
首先，你需要创建几个文件夹来存放不同类别的虚拟环境。这些文件夹可以按照项目类别来命名，例如textaudio和video。
2024-09-29 14:43:01
283
原创 音频驱动视频人物说话的技术路线
通过以上技术路线和步骤，可以实现音频驱动视频人物说话的功能。该技术涉及深度学习、计算机视觉等多个领域，需要综合运用多种技术和工具。如果在实际应用中遇到性能瓶颈或其他问题，可以通过优化模型、并行处理等方式进一步提升效率。
2024-09-29 11:21:40
722
原创 虚拟环境更改gcc、g++编译器版本
通过上述方法之一，你应该能够确保使用的是gcc-10和g++-10的版本。如果问题依然存在，请提供更多的错误信息或描述具体的现象，以便进一步诊断。
2024-09-29 04:38:53
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原创 DeepFaceLab训练技巧
数据一致性：删除 inter_AB 文件夹可以确保数据的一致性，避免旧数据对模型的影响。训练过程：重新生成 inter_AB 文件夹中的数据可以确保模型在训练过程中使用最新的清晰图片。模型更新机制：通过重新生成数据并重新训练，可以确保模型从头开始学习新的特征，而不受旧数据的影响。通过上述步骤，可以确保模型充分利用新的清晰图片进行训练，并输出更高质量的结果。如果不删除 inter_AB 文件夹，模型可能会继续受到旧数据的影响，导致输出结果仍然不够清晰。
2024-09-19 15:35:01
672
原创 DeepFaceLab最新遮罩模型：20240316版万能Xseg模型2400W迭代
万能Xseg遮罩模型，一款由50000+张精心人工标注的Xseg遮罩图训练而成的高效换脸神器。每一笔每一划都凝聚了社区成员的心血，只为带给您最逼真的换脸体验。无论是刘海、脸部贴纸、发丝、手部、眼镜还是其他各种遮挡物，都能被我们的模型轻松应对，让您的作品更加完美无瑕。
2024-09-03 10:59:29
1048
原创 FunASR服务器部署（CPU+GPU）
自行下载funasr-cpu/gpu和asrmodel-deploy-cpu/gpu压缩包，官方都有。
2024-08-09 14:26:34
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原创 模型无脑转换pth2onnx
在这个脚本中，我们首先加载 .pth 文件，然后根据情况创建模型实例并加载权重。最后，我们使用 torch.onnx.export 函数将模型导出为 ONNX 格式，并验证导出的 ONNX 模型的有效性。综上所述，虽然 .pth 到 .onnx 的转换通常不需要了解模型的训练细节，但还是需要确保模型满足上述条件才能顺利进行转换。将 .pth 模型转换为 .onnx 格式通常不需要关心模型的具体实现细节和训练过程，只要模型能够正确加载并且可以进行推理即可。
2024-08-08 14:06:57
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空空如也
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