Ranni Snow

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使用方法 创建简单的加密卷 步骤1 VeraCrypt 主窗口应该会出现。单击创建卷（为清楚起见，用红色矩形标记）。 步骤2 步骤3 点击“下一步”进入加密卷类型选择界面。标准加密卷是文件夹中的一个文件，隐藏加密卷是加密卷中的隐藏文件。关于隐藏加密卷和隐藏分区在后文备注，这里我们选择“标准VeraCrypt加密卷”。 然后选择加密卷的存放位置：点击“选择文件”，找一个文件夹，输入保存文件的文件名，例如“windows.iso”。文件名可以是任意合法的文件名，不限定后缀。注意不要选择已有的文件，否则会删除其内容。 接着选择加密算法和哈希算法。使用默认设置即可，除非你对密码学比较了解。 点击下一步，选择加密卷的大小，比如1GB。 确定好好加密卷大小后设置加密卷的密码： 最后选择文件系统格式和簇大小。文件系统建议使用”exFAT”或“NTFS”，簇大小保持默认或“4KB”，然后点击“格式化”。”NTFS“格式化过程中可能会出现授权弹框，点击确定即可： 加密隐藏卷 结合上述内容，自己动手实践，读者到这里应该对加密卷有基本的理解。在加密卷基础上，可以进行更高层次的文件保护，那就 ...

工具介绍 工具名称 介绍 连接 UXM 对于游戏本体的解包打包 https://github.com/JKAnderson/UXM Yabber 对以及uxm解包后的文件再次解包例如dcx https://github.com/JKAnderson/Yabber yapped 对于参数文件的修改 https://github.com/JKAnderson/Yapped Noesis 用于转换文件格式，将 .flevr 转为 .fbx 查看模型文件 FLVER_Editor 用于编辑 .flevr 模型文件 https://github.com/asasasasasbc/FLVER_Editor DSAnimStudio 用于编辑查看 .TAE 动画文件 https://github.com/Meowmaritus/DSAnimStudio DSLua 用于反编译二进制 Lua 文件 https://github.com/katalash/DSLuaDecompiler BloodborneTools 将 .flver 文件解包获得 .smd ...

前言 在unity中使用assertbundle是一个十分常见的场景，在各种各样的方面都会遇到，但是unity editor 本身不提供任何的按钮为你打包assertbundle，但是unity提供api来帮助你，所以大家一般都是编写脚本。 脚本 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051using System.IO;using UnityEditor;/// <summary>/// AssetBundleUnityEditor/// </summary>public class QAssetBundleEditor{ static string OUT_PATH_WIN64 = "AssetBundles/Win64/AssetBundles"; static string OUT_PATH_IOS = "AssetBundles/IOS/AssetBundles ...

首先数据分析 数据下载 首先我们需要从hadoop下载数据集到本地电脑可以使用网页下载也可以可以使用命令行进行下载 命令行的下载方式是 Hadoop提供了命令行工具来进行文件的下载操作。你可以使用hadoop fs命令来执行文件下载。 下面是下载文件的命令行语法： 1hadoop fs -get <source> <destination> 其中，<source>表示要下载的文件路径，可以是HDFS上的文件或目录。<destination>表示本地文件系统中保存下载文件的目标路径。 以下是使用Hadoop命令行下载文件的示例： 下载单个文件： 1hadoop fs -get hdfs://localhost:9000/path/to/source/file.txt /path/to/destination/ 该命令将HDFS上的/path/to/source/file.txt文件下载到本地文件系统的/path/to/destination/目录下。 下载整个目录： 1hadoop fs -get hdfs://lo ...

稳定扩散的组成 整个扩散过程是在潜空间（Latent Space）进行的所以StableDiffusion也是被称为LDM（LatentDiffusion） 而图像从像素空间（Pixel Space）的转换依赖两个Encoder也就是VAE 一个$$\varepsilon $$,一个$$D$$​ 图片的生成是将将一个噪声在$$T$$ 步的逆扩散步骤下，并且在文本条件的约束下，最终生成一个图片的潜空间表示 最终在VAE下生成图片 像素空间与隐空间 像素空间（Pixel Space），上图左侧，红框部分。通常是人眼可以识别的图像内容。 隐空间（Latent Space），上图中央，绿框部分。通常是人眼无法识别的内容，但包含的信息量与像素空间相近。 文字编码器（CLIP一个由openai提出） CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）是一种由OpenAI开发的模型，旨在将自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）相结合。CLIP模型通过对图像和文本进行对比学习，从而使其能够理解图像和相关的描述之间的关联。也就是说CLIP可以将图片与文字在 ...

首先需要知道什么是LORA LoRA (Low-Rank Adaptation，低秩适配器) ,这个是使用对于大语言模型的微调 在扩散模型中lora是怎么工作的 在扩散模型中首先我们需要知道的就是lora是作用与Attention 的因为lora的工作原理就是在固定原来的参数然后再加上一些参数然后进行训练公式如同下图所示 W0+ΔW=W0+BAB∈Rd×r,A∈Rr×kandr≪min(d,k)\begin{equation} W_{0} + \Delta W = W_{0} + BA \qquad B\in\mathbb R^{d×r},A\in\mathbb R^{r×k} \quad and\quad r\ll min(d,k) \end{equation} W0​+ΔW=W0​+BAB∈Rd×r,A∈Rr×kandr≪min(d,k)​​ W_0$$ 是原来的参数$$\Delta_0 $$就是增加的参数 lora的原理就是将$$\Delta_0$$ 分解成$$BA$$​ ，就如同`SVD`分解 #### LORA应该作用于Transformer的哪个参数矩阵？ ![i ...