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一、StableDiffusion是什么？StableDiffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，由CompVis、StabilityAI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型，可以生成包括人脸在内的任何图像，因为有开源的预训练模型，所以我们也可以在自己的机器上运行它。近几年，随着算力的增长，一些过去算力无法满足的复杂算法得以实现，其中有一种方法叫“扩散模型”——一种从气体扩散的物理过程中汲取灵感并试图在多个科学领域模拟相同现象的方法。该模型在图像生成领域展现了巨大的潜力，成为今天StableDiffusion的基础。二、StableDiffusion如何工作？StableDiffusion是一种深度学习模型。我们将深入探讨StableDiffusion是如何工作的。你为什么需要知道这部分内容？除了它本身就是一个引人入胜的主题之外，对内在机制的一些理解将使您成为更好的艺术家。您可以正确使用该工具以获得更高精度的结果。文本到图像(text-to-image)与图像到图像(image-to-image)有何不同？什么是CFG价值？什么是降噪强度？您将在本文中找到答案。三、StableDiffusion能做什么？在最简单的形式中，StableDiffusion是一种文本到图像模式。给它一个文本提示(TextPrompt)。它将返回与文本匹配的图像。StableDiffusion将文本提示转换为图像。四、StableDiffusion的优势1、提供了一个基于网页浏览器的前端交互WebUI，用户只需要简单的输入prompt和设置参数就可以生成难以置信的图片（傻瓜式操作）；2、只需文本提示输入就能够模拟和重建几乎任何以视觉形式表达的概念3、提供了多种功能，如文本到图片转换txt2img、图片到图片转换img2img等，能满足使用者的多种需求4、通过调节相关参数可以生成不同的效果，用户可以根据自己的需要在和喜好在本地客户端进行AI创作；5、可扩展性极强，用户可以自由地下载SD模型，LoRA模型，ControlNet模型，还包括模型融合等高级功能6、AI绘图社区支持，专门的模型下载网站HuggingFace和绘画分享网站Civitai（C站）五、扩散模型扩散模型是一种生成模型，用于生成与训练数据相似的数据。简单的说，扩散模型的工作方式是通过迭代添加高斯噪声来“破坏”训练数据，然后学习如何消除噪声来恢复数据。一个标准扩散模型有两个主要过程：正向扩散和反向扩散。在正向扩散阶段，通过逐渐引入噪声来破坏图像，直到图像变成完全随机的噪声。在反向扩散阶段，使用一系列马尔可夫链逐步去除预测噪声，从高斯噪声中恢复数据六、StableDiffusion组成StableDiffusion的核心思想是，由于每张图片满足一定规律分布，利用文本中包含的这些分布信息作为指导，把一张纯噪声的图片逐步去噪，生成一张跟文本信息匹配的图片。它其实是一个比较组合的系统，里面包含了多个模型子模块，接下来把黑盒进行一步步拆解。stablediffusion最直接的问题是，如何把人类输入的文字串转换成机器能理解的数字信息。这里就用到了文本编码器textencoder（蓝色模块），可以把文字转换成计算机能理解的某种数学表示，它的输入是文字串，输出是一系列具有输入文字信息的语义向量。有了这个语义向量，就可以作为后续图片生成器imagegenerator（粉黄组合框）的一个控制输入，这也是stablediffusion技术的核心模块。图片生成器，可以分成两个子模块（粉色模块+黄色模块）来介绍。七、StableDiffusion的应用前景StableDiffusion在图像处理、艺术创作、广告设计等领域具有广泛的应用前景。图像处理：StableDiffusion可以用于图像的生成、去噪、增强等任务。通过调整模型的参数和输入，我们可以生成符合特定需求的图像，如风格迁移、超分辨率重建等。艺术创作：StableDiffusion为艺术家提供了一种全新的创作方式。他们可以通过输入文字描述，让模型自动生成符合其想象的图像。这种方式不仅可以提高创作的效率，还可以帮助艺术家探索新的创作灵感。广告设计：StableDiffusion可以根据广告的需求，自动生成符合要求的图像素材。这不仅可以节省设计师的时间和精力，还可以提高广告的吸引力和效果。此外，StableDiffusion还可以与其他技术结合使用，如自然语言处理（NLP）技术，实现更复杂的任务，如文本到视频的转换等

AIAgent，它被设计为具有独立思考和行动能力的AI程序。你只需要提供一个目标，比如写一个游戏、开发一个网页，他就会根据环境的反应和独白的形式生成一个任务序列开始工作。就好像是人工智能可以自我提示反馈，不断发展和适应，以尽可能最好的方式来实现你给出的目标。AIAgent是一种超越简单文本生成的人工智能系统。它使用大型语言模型（LLM）作为其核心计算引擎，使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。简而言之，Agent是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。AIAgent与软件开发AIAgent将使软件架构的范式从面向过程迁移到面向目标。现有的软件（包括APP）通过一系列预定义的指令、逻辑、规则和启发式算法将流程固定下来，以满足软件运行结果符合用户的预期，即用户按照指令逻辑一步一步操作达成目标。这样一种面向过程的软件架构具有高可靠性、确定性。但是，这种面向目标的架构只能应用于垂直领域，而无法普遍应用到所有领域，因此标准化和定制化之间如何平衡也成为SaaS行业面对的难题之一。AIAgent的技术演变史1、SymbolicAgents:在人工智能研究的早期阶段，最主要的方法是符号人工智能，其特点是依赖符号逻辑。这种方法采用逻辑规则和符号表示来封装知识和促进推理过程。它们主要关注两个问题：转换问题和表示/推理问题。这些Agent旨在模拟人类的思维模式。它们拥有明确的、可解释的推理框架，而且由于其符号性质，它们表现出高度的表达能力（这种方法的一个典型例子是基于知识的专家系统）。然而，SymbolicAgent在处理不确定性和大规模现实世界问题时面临着局限性。此外，由于符号推理算法错综复杂，要找到一种能在有限时间内产生有意义结果的高效算法也很有挑战性。2、ReactiveAgents:与SymbolicAgent不同，ReactiveAgent不使用复杂的符号推理。相反，它们主要关注Agent与其Environment之间的交互，强调快速和实时响应。这类Agent的设计优先考虑直接将输入输出进行映射，而不是复杂的推理和符号操作。ReactiveAgent通常需要较少的计算资源，从而能做出更快的反应，但可能缺乏复杂的高层决策和规划能力。3、RL-basedAgents:该领域的主要关注点是如何让Agent通过与环境的交互进行学习，使其在特定任务中获得最大的累积奖励。最初，RL-basedAgent主要基于强化学习算法，如策略搜索和价值函数优化，Q-learning和SARSA就是一个例子。随着深度学习的兴起，出现了深度神经网络与强化学习的整合，即深度强化学习。这使得Agent可以从高维输入中学习复杂的策略，从而取得了众多重大成就（如AlphaGo和DQN）。这种方法的优势在于它能让Agent在未知环境中自主学习，而在学习过程中无需明确的人工干预。这使得它能广泛应用于从游戏到机器人控制等一系列领域。然而，强化学习也面临着一些挑战，包括训练时间长、采样效率低以及稳定性问题，尤其是在复杂的真实世界环境中应用时。4、Agentwithtransferlearningandmetalearning:传统上，训练强化学习Agent需要大量样本和较长的训练时间，而且缺乏泛化能力。因此，研究人员引入了迁移学习来加速Agent对新任务的学习。迁移学习减轻了新任务培训的负担，促进了知识在不同任务间的共享和迁移，从而提高了学习效率、绩效和泛化能力。此外，AIAgent也引入了元学习。元学习的重点是学习如何学习，使Agent能从少量样本中迅速推断出新任务的最优策略。这样的Agent在面对新任务时，可以利用已获得的一般知识和策略迅速调整其学习方法，从而减少对大量样本的依赖。然而，当源任务和目标任务之间存在显著差异时，迁移学习的效果可能达不到预期，并可能出现负迁移。此外，元学习需要大量的预训练和大量样本，因此很难建立通用的学习策略。5、LLM-basedAgent:由于大型语言模型已经展示出令人印象深刻的新兴能力，并受到广泛欢迎，研究人员已经开始利用这些模型来构建AIAgent。具体来说，他们采用LLM作为这些Agent的大脑或控制器的主要组成部分，并通过多模态感知和工具利用等策略来扩展其感知和行动空间。通过思维链（CoT）和问题分解等技术，这些基于LLM的Agent可以表现出与SymbolicAgen相当的推理和规划能力。它们还可以通过从反馈中学习和执行新的行动，获得与环境互动的能力，类似于ReactiveAgent。同样，大型语言模型在大规模语料库中进行预训练，并显示出少量泛化的能力，从而实现任务间的无缝转移，而无需更新参数。LLM-basedAgent已被应用于各种现实世界场景、如软件开发和科学研究。由于具有自然语言理解和生成能力，它们可以无缝互动，从而促进多个Agent之间的协作和竞争。展望AIAgent是人工智能成为基础设施的重要推动力。回顾技术发展史，技术的尽头是成为基础设施，比如电力成为像空气一样不易被人们察觉，但是又必不可少的基础设施，还如云计算等。当然这个要经历以下三个阶段：创新与发展阶段–新技术被发明并开始应用；普及与应用阶段–随着技术成熟，它开始被广泛应用于各个领域，对社会和经济产生深远影响；基础设施阶段–当技术变得普及到几乎无处不在，它就转变成了一种基础设施，已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。几乎所有的人都认同，人工智能会成为未来社会的基础设施。而智能体正在促使人工智能基础设施化。这不仅得益于低成本的Agent软件生产优势，而且因为Agent能够适应不同的任务和环境，并能够学习和优化其性能，使得它可以被应用于广泛的领域，进而成为各个行业和社会活动的基础支撑。

LinuxSocket网络编程框架主要由3大模块组成：BSDSocketAPIsSocketAbstractionLayerVFSLayerTCP/IP协议在设计和实现上并没有客户端和服务器的概念，在通信过程中所有机器都是对等的。但由于资源（视频、新闻、软件等）都被数据提供者所垄断，所以几乎所有的网络应用程序都很自然地用了客户端/服务器模型，即所有客户端都通过访问服务器来获取所需的资源。BS和CS服务器架构(1)CS架构介绍（clientserver，客户端服务器架构）(2)BS架构介绍（broswerserver，浏览器服务器架构）TCP协议(1)建立连接需要三次握手(2)建立连接的条件：服务器listen时客户端主动发起connect(3)关闭连接需要四次握手(4)服务器或者客户端都可以主动发起关闭packagecom.example.emos.wx.controller.form;importio.swagger.annotations.ApiModel;importlombok.Data;importjavax.validation.constraints.NotBlank;importjavax.validation.constraints.Pattern;@Data@ApiModelpublicclassRegisterForm{  @NotBlank(message="注册码不能为空")  @Pattern(regexp="^[0-9]{6}$",message="注册码必须是6位数字")  privateStringregisterCode;  @NotBlank(message="微信临时授权不能为空")  privateStringcode;  @NotBlank(message="昵称不能为空")  privateStringnickname;  @NotBlank(message="头像不能为空")  privateStringphoto;}在UserController.java中创建login()方法。@PostMapping("/login")@ApiOperation("登陆系统")publicRlogin(@Valid@RequestBodyLoginFormform){intid=userService.login(form.getCode());  Stringtoken=jwtUtil.createToken(id);  Set<String>permsSet=userService.searchUserPermissions(id);  saveCacheToken(token,id);  returnR.ok("登陆成功").put("token",token).put("permission",permsSet);}在CheckinServiceImpl类中，实现抽象方法……publicclassCheckinServiceImplimplementsCheckinService{……publicvoidcreateFaceModel(intuserId,Stringpath){    HttpRequestrequest=HttpUtil.createPost(createFaceModelUrl);    request.form("photo",FileUtil.file(path));    HttpResponseresponse=request.execute();    Stringbody=response.body();    if("无法识别出人脸".equals(body)||"照片中存在多张人脸".equals(body)){      thrownewEmosException(body);    }else{      TbFaceModelentity=newTbFaceModel();      entity.setUserId(userId);      entity.setFaceModel(body);      faceModelDao.insert(entity);    }  }}在CheckinServiceImpl.java类中，实现三个抽象方法。publicclassCheckinServiceImplimplementsCheckinService{……@Override  publicHashMapsearchTodayCheckin(intuserId){    HashMapmap=checkinDao.searchTodayCheckin(userId);    returnmap;  }  @Override  publiclongsearchCheckinDays(intuserId){    longdays=checkinDao.searchCheckinDays(userId);    returndays;  }  @Override  publicArrayList<HashMap>searchWeekCheckin(HashMapparam){    ArrayList<HashMap>checkinList=checkinDao.searchWeekCheckin(param);    ArrayList<String>holidaysList=holidaysDao.searchHolidaysInRange(param);    ArrayList<String>workdayList=workdayDao.searchWorkdayInRange(param);    DateTimestartDate=DateUtil.parseDate(param.get("startDate").toString());    DateTimeendDate=DateUtil.parseDate(param.get("endDate").toString());    DateRangerange=DateUtil.range(startDate,endDate,DateField.DAY_OF_MONTH);    ArrayListlist=newArrayList();    range.forEach(one->{      Stringdate=one.toString("yyyy-MM-dd");      //查看今天是不是假期或者工作日      Stringtype="工作日";      if(one.isWeekend()){        type="节假日";      }      if(holidaysList!=null&&holidaysList.contains(date)){        type="节假日";      }elseif(workdayList!=null&&workdayList.contains(date)){        type="工作日";      }      Stringstatus="";      if(type.equals("工作日")&&DateUtil.compare(one,DateUtil.date())<=0){        status="缺勤";booleanflag=false;        for(HashMap<String,String>map:checkinList){          if(map.containsValue(date)){            status=map.get("status");flag=true;            break;          }        }DateTimeendTime=DateUtil.parse(DateUtil.today()+""+constants.attendanceEndTime);Stringtoday=DateUtil.today();if(date.equals(today)&&DateUtil.date().isBefore(endTime)&&flag==false){          status="";        }      }      HashMapmap=newHashMap();      map.put("date",date);      map.put("status",status);      map.put("type",type);      map.put("day",one.dayOfWeekEnum().toChinese("周"));      list.add(map);    });    returnlist;  }}在EmosWxApiApplicationTests.java类中提供了contextLoads()测试用例方法，我们把生成大量系统消息记录的代码写在其中，程序运行的时候这些消息记录就会写入到MongoDB里面。@SpringBootTestclassEmosWxApiApplicationTests{  @Autowired  privateMessageServicemessageService;  @Test  voidcontextLoads(){    for(inti=1;i<=100;i++){      MessageEntitymessage=newMessageEntity();      message.setUuid(IdUtil.simpleUUID());      message.setSenderId(0);      message.setSenderName("系统消息");      message.setMsg("这是第"+i+"条测试消息");      message.setSendTime(newDate());      Stringid=messageService.insertMessage(message);      MessageRefEntityref=newMessageRefEntity();      ref.setMessageId(id);      ref.setReceiverId(11);//注意：这是接收人ID      ref.setLastFlag(true);      ref.setReadFlag(false);      messageService.insertRef(ref);    }  }}在该页面的模型层里面声明静态数据。list数组保存的是后端Java返回的成员数据，内容上按照部门进行分组。members数组保存的是页面上选择的成员id。#include<stdio.h>#include<sys/socket.h>#include<sys/types.h>#include<stdlib.h>#include<arpa/inet.h>#include<unistd.h>#include<string.h> #defineBACKLOG5 intmain(intargc,char*argv[]){  intfd;  structsockaddr_inaddr;  charbuf[BUFSIZ]={};   if(argc<3){    fprintf(stderr,"%s<addr><port>\n",argv[0]);    exit(0);  }   /*创建套接字*/  fd=socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0);  if(fd<0){    perror("socket");    exit(0);  }   addr.sin_family=AF_INET;  addr.sin_port=htons(atoi(argv[2]));  if(inet_aton(argv[1],&addr.sin_addr)==0){    fprintf(stderr,"Invalidaddress\n");    exit(EXIT_FAILURE);  }   /*向服务端发起连接请求*/  if(connect(fd,(structsockaddr*)&addr,sizeof(addr))==-1){    perror("connect");    exit(0);  }  while(1){    printf("Input->");    fgets(buf,BUFSIZ,stdin);    write(fd,buf,strlen(buf));  }  close(fd);  return0;}

今天我将给大家讲解基于C++的Linux高性能事件驱动网络编程框架的设计方法及技巧，我在文中采取渐进迭代的方式，配合C++11新特性的使用，以及网络编程理论的深度讲解，并手把手带着大家落地实现，助力在网络编程领域有更大的技术提升！Linux系统的性能是指操作系统完成任务的有效性、稳定性和响应速度。Linux系统管理员可能经常会遇到系统不稳定、响应速度慢等问题，例如在Linux上搭建了一个web服务，经常出现网页无法打开、打开速度慢等现象，而遇到这些问题，就有人会抱怨Linux系统不好，其实这些都是表面现象。Linux提供三个「点分十进制字符串表示的IPv4地址和用网络字节序整数表示的IPv4地址之间转换」的接口 publicGraceJSONResultdoLogin(HttpServletRequestrequest,                  HttpServletResponseresponse,                  RegisterLoginBOregisterLoginBO,                  BindingResultresult){  //判断BindingResult是否保存错误的验证信息，如果有，则直接return  if(result.hasErrors()){    Map<String,String>errorMap=getErrors(result);    returnGraceJSONResult.errorMap(errorMap);  }  //获得前端传来的基本信息  StringsmsCode=registerLoginBO.getSmsCode();  Stringmobile=registerLoginBO.getMobile();  //0.校验验证码是否匹配  StringredisSMSCode=redis.get(MOBILE_SMSCODE+mobile);  if(StringUtils.isBlank(redisSMSCode)||!redisSMSCode.equalsIgnoreCase(smsCode)){    returnGraceJSONResult.errorCustom(ResponseStatusEnum.SMS_CODE_ERROR);  }  returnGraceJSONResult.ok();}用户信息其实并不会经常发生变动，所以这块内容完全可以放入缓存，这么一来可以大大减少对数据库的压力。privateAppUsergetUser(StringuserId){  //1.查询redis中是否包含用户信息，如果包含则查询redis返回，如果不包含则查询数据库  StringuserJson=redis.get(REDIS_USER_INFO+":"+userId);  AppUseruser=null;  if(StringUtils.isNotBlank(userJson)){    user=JsonUtils.jsonToPojo(userJson,AppUser.class);  }else{    user=userService.getUser(userId);    //2.由于用户信息不怎么会变动，对于千万级别的网站，这类信息数据不会去查询数据库，完全可以把用户信息存入redis    //哪怕修改信息，也不会立马体现，这也是弱一致性，在这里有过期时间，比如1天以后，用户信息会更新到页面显示，或者缩短到1小时，都可以    //基本信息在新闻媒体类网站是属于数据一致性优先级比较低的，用户眼里看的主要以文章为主，至于文章是谁发的，一般来说不会过多关注    redis.set(REDIS_USER_INFO+":"+userId,JsonUtils.objectToJson(user),1);  }  returnuser;}虽然在表设计的时候把文章阅读数字段进行了设计，但是在大数据量下，文章阅读的累计并发是很高的，在这里我们也是采用redis的计数功能来进行实现。@OverridepublicGraceJSONResultlist(StringarticleId,Integerpage,IntegerpageSize){  if(page==null){    page=COMMON_START_PAGE;  }  if(pageSize==null){    pageSize=COMMON_PAGE_SIZE;  }  PagedGridResultgridResult=         commentPortalService.queryArticleComments(articleId,                           page,                           pageSize);  returnGraceJSONResult.ok(gridResult);}生成html的步骤分为以下几步：定义freemarker生成的html位置配置freemarker基本环境获得ftl模板获得动态数据融合ftl和动态数据，并输出到html@Value("${freemarker.html.target}")privateStringhtmlTarget;@GetMapping("/createHTML")@ResponseBodypublicStringcreateHTML(Modelmodel)throwsException{  //0.配置freemarker基本环境  Configurationcfg=newConfiguration(Configuration.getVersion());  //声明freemarker模板所需要加载的目录的位置  Stringclasspath=this.getClass().getResource("/").getPath();  cfg.setDirectoryForTemplateLoading(newFile(classpath+"templates"));//    System.out.println(htmlTarget);//    System.out.println(classpath+"templates");  //1.获得现有的模板ftl文件  Templatetemplate=cfg.getTemplate("stu.ftl","utf-8");  //2.获得动态数据  Stringstranger=;  model.addAttribute("there",stranger);  model=makeModel(model);  //3.融合动态数据和ftl，生成html  FiletempDic=newFile(htmlTarget);  if(!tempDic.exists()){    tempDic.mkdirs();  }  Writerout=newFileWriter(htmlTarget+File.separator+"10010"+".html");  template.process(model,out);  out.close();  return"ok";}

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第12章-集成电路的测试与封装

这些都是各大名校的电路分析专业课之最大法宝，把这些题目悉心研究几遍，定会考出高分。无论对于即将考研的你，还是即将走向电子工程师岗位的你，都会获益匪浅。希望大家利用好这些历年真题，对于你今后的电子电路设计有所帮助。

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电子产品日新月异，不管是硬件工程师还是软件工程师，基本的模电、数电知识也是必备的条件，从二极管到三极管，从单片机到多核MCU，3G网络到5G产品的普及，不管电子产品的集成度怎么高，其产品还是少不了电阻电容电感，每个元器件在电路中必然有其作用，有兴趣了解的网友，下载学习学习吧。

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