Stable Diffusion 反向提示词（Negative Prompt）深度解析
Stable Diffusion 反向提示词深度解析（2025最新版） 一、核心定义与作用 反向提示词（Negative Prompt）是用于排除生成图像中特定内容或特征的指令集。通过明确告知模型不应出现的元素，反向提示词可有效解决以下三大问题： 质量缺陷：消除模糊、畸形、低分辨率等问题，如"low quality", “blurry”, "deformed hands"等。内容排除：避免生成非预期物体，...
React Native 核心技术知识点快速入门
1. 环境搭建 在开始使用 React Native 之前，需要搭建开发环境。以下是基本步骤： 安装 Node.js 和 npm Node.js 是 JavaScript 的运行环境，npm 是 Node.js 的包管理器。可以从 Node.js 官方网站 下载并安装适合你操作系统的版本。 安装 React Native CLI 使用 npm 全局安装 React Native CLI： npm inst...
Adpative Cursor Sharing引发的Oracle故障案例
改参数一时爽，救火火葬场！本次案例就给大家来分享一下，客户随意改动Oracle数据库参数造成的一次生产重大事故！ 故障现象为业务高峰期，整个数据库直接hang死！通过一次案例回顾和总结ACS(Adpative Cursor Sharing) 1.load profile的信息 除了硬解析比例稍微高点，会话登录有点频繁，并没有什么大问题， 那我们再往下看看命中率，Library Hit比较低，该指标主要代表...
AIGC实战——VQ-GAN(Vector Quantized Generative Adversarial Network)
AIGC实战——VQ-GAN 0. 前言1. VQ-GAN2. ViT VQ-GAN小结系列链接 0. 前言 本节中，我们将介绍 VQ-GAN (Vector Quantized Generative Adversarial Network) 和 ViT VQ-GAN，它们融合了变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE)、Transformer 和生成对抗网络 (Gener...
Android Native Hook: 原理、方案对比与具体实现
2 PLT/GOT Hook实现 五、实践技巧和优化建议六、总结 在Android开发中，Hook技术是一种常用的技巧，它可以在不修改源代码的情况下改变或扩展系统组件或应用程序的行为。本文将重点讨论Native Hook，即在本地层（Native Layer）进行的Hook。 一、原理 Native Hook的基本原理是通过修改函数的入口点（通常是函数的首地址），使得函数调用时跳转到我们自定义的函数，从而达...
第20课 在Android Native开发中加入新的C++类
java中添加以下代码： Button startBtn; startBtn=(Button)findViewById(R.id.startBtn); public native String startFF(String rtmpURL); public native String stopFF(); 4.绑定单击事件start用于启动C++中的FFmpeg线程： publ...
文献分享十：A Ditherless Bias Control Technique for IQ Mach-Zehnder Modulator Based on Partial Derivative
Wu et al., "A Ditherless Bias Control Technique for IQ Mach-Zehnder Modulator Based on Partial Derivative and Neural Network," 2021 Asia Communications and Photonics Conference (ACP), Shanghai, China, 2021...
第21课 在Android Native开发中架起java与c++互通的桥梁
在开始本节课，我尝试把项目拷贝到另一台电脑上以便继续工作，但出现了大量的“could not be resolved”问题，尝试包含新的include路径也无法解决该问题，最后删除了项目的Native Support，然后重新添加Native Support才解决。 一、添加和删除Native Support 添加Native Support的方法比较简单，不再多说，删除Native Support的方法如...
PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络 0. 前言1. GAN2. GAN 模型分析3. 利用 GAN 模型生成手写数字小结系列链接 0. 前言 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN) 是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型，它由一个生成网络和一个判别网络组成，通过彼此之间的博弈来提高生成网络的性能。生成对抗网络使用神经网络生成与原...
0054【Edabit ★☆☆☆☆☆】【返回负数】Return Negative
0054【Edabit ★☆☆☆☆☆】【返回负数】Return Negative language_fundamentals logic numbers Instructions Examples returnNegative(4) // -4returnNegative(15) // -15returnNegative(-4) // -4returnNegative(0) // 0 Notes N...