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为了避免这个问题，我们可以向 `sort()` 方法传递一个比较函数，告诉它如何比较数组中的元素。比较函数应该接受两个参数（通常是数组中的两个元素），并返回一个负数、零或正数来指示排序顺序：- 如果返回值小于 0，则第一个参数应该排在第二个参数之前。- 如果返回值等于 0，则两个参数的相对位置不变。- 如果返回值大于 0，则第一个参数应该排在第二个参数之后。对于数字排序，我们通常使用 `(a, b) => a - b` 作为比较函数。这是因为当 `a < b` 时，`a - b` 返回一个负数。
2024-07-23 10:02:37
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原创 Vue项目套壳安卓webview项目记录
第五步创建的assets目录其实就是指路径file:///android_asset/，后边的 dist/index.html 就是要访问的文件地址。实例化我们的StatusBar类，然后填写参数，将我们当前界面的activity和想要设置的颜色color传进去，即可大功告成。Android状态栏的设置要在版本5.0以上，所以我们的方法需要对手机SDK版本进行判断。这里我们需要编写两个初始化方法：一个是设置颜色，一个隐藏状态栏，满足不同界面的需求。在我们的MainActicity中调用该方法就行，
2024-01-27 16:48:16
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原创 十五）React项目实战记录：手写封装路由守卫
2、如果访问的不是登录页面，并且没有token， 跳转到登录页；1、如果访问的是登录页面， 并且有token， 跳转到首页；而react没有路由守卫，需要自己手动封装。3、其余的都可以正常放行。
2024-01-16 01:39:48
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原创 十三）React项目实战记录：react-redux封装
react-redux封装步骤如下。可以先安装redux-thunk。其余的类似，代码分别如下。
2024-01-16 01:24:54
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原创 六）React项目实战记录：模块化管理样式
首先我们先创建目录和组件来验证这一问题。此时需要修改引入方式：模块化管理样式。scss文件的全局引入会影响其他组件。此时，发现组件2的样式不再受到影响了。这就是模块化管理样式的方式。
2024-01-15 17:43:23
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原创 五）React项目实战记录：路径别名配置
但是出现了不存在path的警告提示，其实path是node的内置模块，安装node就已经安装了path模块了，所以出现警告提示是因为path和__dirname没有进行ts声明而已。这里的@代表的是绝对路径，因为它表示的是“./src”。-D是--save-dev的简写。这种效果，需要进行路径别名配置。
2024-01-15 17:00:28
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原创 三）React项目实战记录：样式初始化
我们安装reset-css插件，对样式进行初始化，使页面去掉margin边距等：项目运行，页面的边距被去掉了：
2024-01-15 16:21:38
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原创 二）React项目实战记录：目录初始化
创建完项目之后，我们需要把其余目前不需要的文件删掉，只保留下面几项，然后初始页面也删除其他标签，只保留最外层的div标签：
2024-01-15 16:11:19
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原创 一）React项目实战记录：项目创建和运行
因为package-lock.json里的vite版本和package.json里的不一致，或者package-lock.json干脆就没有vite的版本信息，所以报错。redux是一个状态管理插件，类似vuex，redux可以用于其他框架如vue，react-redux是作者针对react能更好使用redux开发的一个插件。
2024-01-15 12:24:19
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原创 十七）Stable Diffusion使用教程：LoRA训练要点
2）图片经过SD WebUI打tags，通过BooruDatasetTagManager工具调整tag提示词，原则：去除特殊的专一的限定词，增加公共提示词，比如纯色背景、单一背景等，增加LoRA训练目的提示词，比如锁包、项链等；3）填写图片训练目录，填写的是父目录，比如一个完整的目录“……train/suobao1/6_suobao1”，则此时填写的训练目录是：train/suobao1，训练工具会自行向下寻找训练用的素材；6）测试LoRA时，可使用xyz表脚本，多维度测试LoRA训练的效果。
2023-09-22 23:08:41
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1原创 十五）Stable Diffusion使用教程：另一个线稿出3D例子
以小巧精致的珠宝（晶莹剔透的宝石）为主题的静物场景。产品定位显眼，专业摄影师将产品置于阳光下，阳光透过珠宝（包括钻石、宝石、抛光银金属）散发出五彩斑斓的光效，构图突出产品的质感和色彩，画面色调温暖，营造出诱人的视觉吸引力，实景, 35mm, 产品图片, 时尚风格, 柔和色调, 3D 渲染, 明亮场景, 32, 摄影摄影, 超写实,立体灯光,白色地面。
2023-09-18 23:45:11
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原创 十四）Stable Diffusion使用教程：一个线稿渲3D例子
2）使用混合controlnet，一个canny，一个depth（权重给低一点）；7）提示词记得带3d或3d rendering等3d渲染关键词。4）3d渲染记得去掉lineart和相关线稿LoRA；1）草稿先生成精确的线稿；5）提示词尽量生动准确；3）重绘幅度可以拉高；
2023-09-18 23:06:33
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原创 十三）Stable Diffussion使用教程：LoRA训练
从之前的博文我们已经指定Lora的申请功效，它可以实现很多模型实现不了的特定的功能。但是目前为止，我们只能下载别人的Lora使用，今天我们说说Lora怎么训练。现在让我们开启炼丹之旅！在Lora出现之前，SD进行绘图所使用的模型，都是依靠 DreamBooth（一种U-NET训练方法，擅长训练人物模型）训练的 Checkpoint 大模型。
2023-09-15 23:00:58
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原创 十二）Stable Diffussion使用教程：生成线稿
今天的案例目标是：使用特有模型和Lora，生成高清线稿，并且给线稿上色。lets go！
2023-09-11 00:03:45
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原创 十一）Stable Diffussion使用教程：人物三视图
2）然后选择触发三视图的Lora：，注意这里的名称都是本地重新命名的，非原来C站下载时候的名字；到此基本上算已经实现了既定目标了，但是，图片不够清晰，分辨率不高，我们之前学习的几种高清修复、缩放的方法现在就可以用上了！4）输入关键词：chibi（手办风，Q版人物），three views（或者multiple views，即多视图）。并不是我们想要的三视图结果，只是多画了几个人物而已，我们下面继续调整。
2023-09-10 22:43:15
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原创 十）Stable Diffussion使用教程：LoRA
起初，你可能会先学习一个简单的模型，比如如何平衡，如何踩踏板等。然后，当你在不同的路面（比如沙地、石头路、上坡、下坡等）上骑车时，你需要对你的骑车方式进行调整，这就像是对原始模型的适应。所以，虽然你开始时学的是一个简单的骑车模型，但是通过适应，你可以在各种各样的路面上骑车。LoRA 的思想是，对于复杂的问题，我们可以找到一个简单的（低秩的）模型作为基础，然后根据我们手头的数据对这个模型进行微调（适应）。这样，我们就可以用一个简单的模型来解决复杂的问题，同时还能保证在新的数据上表现得很好。
2023-09-10 17:41:02
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原创 八）Stable Diffussion使用教程：MultiDiffusion
重叠区默认是分块宽高的一半，即不超过 80（除非出现明显的接缝再适当增加）。这样有个好处是，每次绘制小区块时，至少有一半的区域已经绘制完成了，剩下的未绘制区域会参考已绘制区域进行绘制，确保放大后的内容在绘制时会有所关联。我们来看出图结果，可以看出，启用diffusion和vae之后，出图效果确实提升很多，画面变得清晰细腻不少，花瓣和人物细节都丰富了。重叠区越大，绘制块数会增加、绘制速度越慢、但放大后的边界越平滑。Tiled 在绘制区块的时候，并不是每次移动一个完整区块的距离的，而是仅仅移动重叠像素的距离。
2023-09-10 15:19:50
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原创 七）Stable Diffussion使用教程：附加功能
选项，里面其实也存在一个图片放大（缩放）功能，而且因为它不涉及重绘的过程，所以不需要任何提示词，适用于任何图片（包括非 SD 生成的图片）。观察附加功能的输出目录（...\extras-images），我们还发现了，每选择一种放大算法，就会生成jpg和png两种格式的结果。消耗了二十几秒（测试发现，实际上是算法2所选的算法消耗了大部分时间，所以消耗时间实际与所选算法有关）。另外，这里需要强调的是，等比缩放是按比例缩放，不是分辨率缩放。见名知意，可以根据指定的分辨率进行图片的缩放。
2023-09-10 12:29:21
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原创 六）Stable Diffussion使用教程：SD Upscale
想象一下，如果这 4 块都是刚刚好的尺寸，拼接起来后，接缝处的过渡就会很不自然，即使差一两个像素也能看到很明显的分界线，有一种撕裂感。重叠区域的大小需要根据实际情况设置：当你明显看到边界，说明重叠区太小了；但是如果这 4 块都多预留了 64 像素的边沿，像素颜色过渡就可以得到缓冲，拼接后的图像看起来会更平滑。放大的原理其实是把图像切片放大、再拼接的，重叠像素就是指切片间接驳的区域大小；选项的，因为从文生图的高清修复原理来看，不要过高，不然图片会变形；需要注意的是，图片放大前的。根据此前的网络传说选吧。
2023-09-09 23:31:49
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原创 五）Stable Diffussion使用教程：高清修复
高清修复会导致生成速度变慢，建议如果没产出自己喜欢的图，先不要勾选高清修复；遇到喜欢的图之后，固定随机种子，再使用高清修复。要知道，低分辨率的图像是没有空间画细节的，高分辨率钱包又不允许，难道没有好的显卡就不配拥有高清图片吗？但是人物面部发生明显的变化，这是因为高清修复的重绘幅度大了（上面选择了0.7），将其调小一点就好。SD 是先绘制了一幅低分辨率的图像，然后在此基础上重绘高清的图像，这就很像图生图了。其实放大算法和采样算法一样，没有绝对的好坏，出来的效果其实都差不多，你需要自己去试。
2023-09-09 22:53:23
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原创 四）Stable Diffussion使用教程：图生图
我们可以看到，SD的界面第二项就是图生图了，与文生图一样的是此模式下也可以输入正面提示词和负面提示词，然后提示词下面就是图片加载框，即我们选择拿来图生图的地方，右面的话不必多说，也是图片输出结果框。然后点击生成，结果生成了Q版的图片结果（虽然质量不是太理想，后面我们学习高清修复、ControlNet和Lora等知识模块的时候再来提高图片质量）。经过上面的例子，我们对图生图有了初步的认识，后面我们还会继续结合ControlNet、Lora等模块对图生图、文生图进行进一步的讲解。这一篇来说说图生图。
2023-09-09 22:01:14
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原创 三）Stable Diffussion使用教程：文生图
上一节我们认识了SD的界面，以及尝试用文生图生成了第一幅漂亮的AI图，接下了继续认识文生图。
2023-07-24 17:26:37
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原创 一）Stable Diffusion使用教程：安装
目前AI绘画最火的当属Midjorney和Stable Diffusion，但是由于Midjourney没有开源，因此我们主要分享下Stable Diffusion，后面有望补上Midjourney教程。本节主要讲解Stable Diffusion（以下简述SD）的下载和安装。
2023-07-20 11:19:16
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原创 Python学习日记：第一个爬虫优化进阶——将爬到的内容下载保存为PDF
这一篇我们继续从第一个例子出发深入——我们将爬到的内容保存为HTML文件和PDF文件吧！
2023-05-30 17:49:01
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原创 Python学习日记：从一个爬虫开始
从现在开始，将我学习Python的全过程进行总结。但是我不打算从概念开始总结了，“以实践促进学习，从开发过程中提出问题解决问题”这种方式似乎更加高效，让我们开始吧。
2023-05-02 16:46:43
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2023-12-13
空空如也
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