博客文章：理解 Python 中的 multiprocessing.set_start_method('spawn')

在 Python 的并发编程领域，如何管理进程的启动对于确保程序稳定性和合理管理资源至关重要。multiprocessing 模块为启动子进程提供了几种方法，其中 spawn 是在某些场景下特别有用和稳健的选项。

在本篇文章中，我们将介绍 FLUX.1 文生图技术，并进行实际操作演示。

什么是 FLUX.1？

FLUX.1 是 Black Forest Labs 推出的文生图模型，详细介绍请参考官方文章：Black Forest Labs 公告

项目地址及配置指南

我们使用合成数据和经过筛选的公开数据来训练我们的模型。该模型已在 10 亿张图像上进行了预训练。微调数据包括 3000 万张专注于特定视觉内容和风格的高质量美学图像，以及 300 万张偏好数据图像。

项目地址：Stable Diffusion 3 Medium

为了顺利拉取项目资源，您需要科学上网，并获取 Hugging Face Token。下面是获取 Token 的步骤。

如何获取 Hugging Face Token

1. 前往 Hugging Face 官方教程，了解 Token 相关信息。
2. 访问 Hugging Face Token 管理页面，并确保您已注册或登录账号。
3. 在 Token 页面点击“新增 Token”，并确保赋予仓库访问权限。参考下图：

4. 成功生成的 Token 格式类似如下：

展开代码
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

复制并保存该 Token。

弹簧器与阻尼器

API仓库

https://github.com/mrhan1993/Fooocus-API

API文档：

https://github.com/mrhan1993/Fooocus-API/blob/8ba628d89fb68fd6daa2fd0f387e7f3c230c7bcf/docs/api_doc_zh.md

中文提示词：

尽可能详细地描述这张图，包括主体、元素、颜色、光影、构图、风格、角色、场景细节等。保持语句清晰简洁，语法正确。在提示词中直接加入风格描述。避免使用模棱两可或不清晰的词汇，比如像“漂亮的”、“好的”这种词汇。从背景到前景分层次地描述。清楚地描述光影和颜色。

如何在 Ubuntu 22.04 上卸载并重新安装 NVIDIA Docker

在 Ubuntu 22.04 上配置 NVIDIA Docker 以运行使用 GPU 的容器可以显著提升深度学习、AI 等计算密集型任务的效率。本文将介绍如何卸载现有的 NVIDIA Docker 版本并重新安装。

要卸载当前的 NVIDIA 驱动并安装新驱动，您可以按照以下步骤操作。在继续之前，确保您备份了系统中的重要数据，并且已经准备好最新的驱动程序文件。

这个错误表明在安装 NVIDIA 驱动时，系统无法找到 libGL.so.1 文件，这个文件通常与 OpenGL 相关，并且可能由 Mesa 或其他图形库提供。该文件丢失或未正确安装可能会导致 NVIDIA 驱动安装失败或无法正常工作。

运行镜像

首先，启动容器，加载相应的深度学习镜像。可以通过以下命令来运行带有GPU支持的 Docker 容器：

bash
展开代码
docker run -it --rm --gpus=all \
    -v /root/xiedong/:/xiedong/ \
    --net host \
    --shm-size 16G \
    --name llamafactory4 \
    kevinchina/deeplearning:llamafactory20240911 bash

搜索购买域名

搜索购买域名，各个运营商都可以买，域名商。可以买个便宜的。

阿里的：

https://wanwang.aliyun.com/domain/searchresult/?keyword=dong-play&suffix=.fun

使用Python和Pydub调整音频音量

在这个博客中，我们将介绍如何使用Python和Pydub库调整音频文件的音量。本文中的代码示例将遍历指定目录中的所有MP3文件，并将其音量降低3分贝。

在WSL中轻松转换Windows路径的技巧

在使用Windows子系统Linux（WSL）时，常常需要在Windows路径和WSL路径之间进行转换。本文将介绍几种简便的方法，帮助你快速实现这一操作，提高工作效率。

该文章已加密，点击 阅读全文 并输入密码后方可查看。

Moshi：实时语音到语音生成 Transformer 开源模型

• 之前要挑战 GPT 4o 语音的 Kyutai，开源了他们的实时语音模型 Moshi，并公布了完整的技术报告和代码，详细介绍了其模型的工作原理和技术方法
• 160毫秒低延迟，支持随时打断和情感表达
• 传统的对话系统是基于轮次的对话模式（即一个人说完后，另一个人才开始说）。Moshi 摆脱了这种限制，支持全双工通信。
• 意味着 Moshi 可以在用户讲话的同时生成语音回应，不受轮次约束，能够处理重叠的语音、打断和快速反馈等复杂的对话动态。 与传统的语音对话系统相比，Moshi有几个显著优势： 1、实时响应：Moshi 的响应速度非常快，延迟仅为160-200毫秒，接近自然对话中的反应速度，因此可以提供更加流畅的对话体验。 2、语音到语音的处理：传统系统通常依赖语音转文字再生成语音的流程，而Moshi 可以直接处理语音输入并生成语音输出，保留了诸如语气、情绪等非语言信息。 3、全双工对话：Moshi 不依赖严格的对话轮次，而是可以同时处理用户和系统的语音，这意味着它可以应对重叠的语音和打断，更加接近人类对话的自然形式。

🔗技术报告：https://kyutai.org/Moshi.pdf

🔗GitHub：https://github.com/kyutai-labs/moshi

🔗模型下载：https://huggingface.co/collections/kyutai/moshi-v01-release-66eaeaf3302bef6bd9ad7acd

数论中的整除性与同余

数论是离散数学中的一个重要分支，主要研究整数的性质及其之间的关系。在这篇博客中，我们将深入探讨数论中的两个核心概念：整除性和同余。我们将定义相关术语，推导相关公式，并通过实例进行说明，以帮助读者深入理解这一领域。

引言

图灵机是计算理论中的一个核心概念，它不仅为理解算法提供了框架，也为研究可计算性和计算复杂性奠定了基础。在此博客中，我们将深入探讨图灵机的定义、其与算法的关系，以及可计算性的基本分类，涵盖可判定问题、不可判定问题、P类问题、NP类问题及NP完全性。

递归与递归算法

递归的定义

递归是指在定义一个对象时，使用该对象自身的特性。形式上，递归可以通过递归关系来建立，常见的定义形式为：

在此，$T(n)$ 表示求解规模为 $n$ 的问题所需的时间，$c$ 和 $d$ 为常数。这种定义方式不仅展示了问题的结构，还提供了求解路径。