为什么Phoenix能让开发者通过SQL访问Hbase而不必使用原生的方式？引用Phoenix官网上的一句话：SQLisjustawayofexpressingwhatyouwanttogetnothowyouwanttogetit.即SQL不是一种数据操作技术，而是一种特殊的表达方式。只是表示你需要什么而不是你如何获得。Phoenix前提条件项目集成phoenix使用建SCHEMA建表不指定列族指定列族主键RowKey加盐二级索引全局索引覆盖索引本地索引explain前提条件一个集成了Phoenix的Hbase环境。搭建完成你会得到Phoenix地址和一个hbase-site.xml配置文件

使用的电脑配置：本文中，我的实验环境是AppleM1CPU的MacBookPro，机器内存容量为16GB。同样还能够运行本文的设备包含：2022年生产的MacBookAir(M2)、13寸的MacBookPro(M2)、MacStudio(2022)2021年生产的14寸和16寸的MacBookPro、24寸的iMac(M1)2020年生产的Macmini(M1)、MacBookAir(M1)、13寸的MacBookPro(M1)当然，还有搭载了M1芯片的第五代iPadPro第一步基础环境准备想要在ARM芯片的Mac设备上运行这个模型应用，我们需要做几件事：准备Python基础运行环境准备软件

目录1、下载SD2、部署SD3、汉化SD4、测试前言本文为StableDiffusionWebUI（后文简称“SD”）的本地部署教程，本教程尽量保证所有步骤可在国内网络环境下进行，读者若能无障碍访问github等网站则更佳，请使用Windows10及以上的64位Windows系统及显存大于等于6G的显卡。 1、下载SD在这之前你需要安装git和python3.0.16，下面的地址是适用于SD1.2.1（旧版）的教程，有关git和python的安装说明可以在其得知，本文不再赘述https://blog.csdn.net/2301_76989208/article/details/13054846

手边有一闲置的linux开发板iMX6ULL一直在吃灰，不用来搞点事情，总觉得对不住它。业余打发时间就玩起来吧，总比刷某音强。从某多多上买来一个usb接口的游戏手柄，让开发板支持以下它，后续就可以接着在上面玩童年经典游戏啦。 我使用的是正点原子的I.MX6U-ALPHA开发板，板子资源很丰富。计划搞一个系列在上面玩各种有意思的事情。包含linux驱动开发和应用开发，最终学以致用，在玩中学，兴趣是最好的老师。 展示下我买的FC游戏手柄长这样，普普通通，但便宜啊，还是经典的味道。驱动移植过程确定设备类型要让板子支持这一USB接口的FC游戏手柄，首先得知道这个手柄是使用的什么接口协议。插到win10

写在前面：博主是一只经过实战开发历练后投身培训事业的“小山猪”，昵称取自动画片《狮子王》中的“彭彭”，总是以乐观、积极的心态对待周边的事物。本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。同时，博主也想通过此次尝试打造一个完善的技术图书馆，任何与文章技术点有关的异常、错误、注意事项均会在末尾列出，欢迎大家通过各种方式提供素材。对于文章中出现的任何错误请大家批评指出，一定及时修改。有任何想要讨论和学习的问题可联系我：zhuyc@vip.163.com。发布文章的风格因专栏而异，均自成体系，不足之处请大家指正

ChatGPT+StableDiffusion+百度AI+MoviePy实现文字生成视频，小说转视频，自媒体神器！(二)前言最近大模型频出，但是对于我们普通人来说，如何使用这些AI工具来辅助我们的工作呢，或者参与进入我们的生活，就着现在比较热门的几个AI，写个一个提高生产力工具，现在在逻辑上已经走通了，后面会针对web页面、后台进行优化。github链接B站教程视频https://www.bilibili.com/video/BV18M4y1H7XN/第三步、调用百度语音合成包进行语音合成这里不是智能用百度的API合成，想谷歌的，阿里云的都可以，只是我比较熟悉百度的APIps~:关键是免费😂c

0x00前言本文记录从零开始搭建ADAuditPlus漏洞调试环境的细节，介绍数据库用户口令的获取方法。0x01简介本文将要介绍以下内容：ADAuditPlus安装ADAuditPlus漏洞调试环境配置数据库用户口令获取0x02ADAuditPlus安装1.下载全版本下载地址：https://archives2.manageengine.com/active-directory-audit/2.安装安装参考：https://www.manageengine.com/products/active-directory-audit/quick-start-guide-overview.html3.

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/131544508当前StableDiffusion模型使用基础的stable-diffusion-v1-5，即v1-5-pruned-emaonly.safetensors。StableDiffusion的正向提示词是一种用来描述想要生成的图像的语言，可以通过不同的词语、符号、权重和相关性来控制生成图像的内容、风格和质量。正向提示词可以根据不同的场景和需求进行灵活的选择和组合，以达到理想的效果。正向提示词结合反向提示词

前言由于喜欢使用JPA，所以后续就接触了query-dsl，但是呢，随着需求的变更，数据查询条件也会越来越复杂（这个和jpa没关系，就算使用mybatis也一样），往往前端改动了，后端还需要做调整，很是麻烦，想着将查询条件封装成string，随时可以更改，一个查询接口就能完成绝大多数条件查询。项目开源地址（以github为主，国内使用jpa挺少，但是gitee也会实时更新）：gitee：https://gitee.com/mose-x/query-dsl-plus.gitgithub：https://github.com/mose-x/query-dsl-plus.git先上使用效果__---

StableDiffusion是一种基于神经网络的技术，通过输入提示词来生成相应的图片。为了获得高质量的图片输出，您需要选择合适的提示词，并确保它们能够激发模型的想象力和创造力。以下是一些编写提示词的建议：确定主题：首先，确定您希望生成的图片的主题或内容。例如，您可以选择自然风光、抽象艺术、科幻场景等。明确主题有助于引导模型生成与主题相关的内容。使用简洁明了的语言：尽量使用简单、清晰的语言描述您的需求。避免使用过于复杂或模糊的词汇，以免引起困惑。提供足够的细节：为模型提供足够的细节信息，以便它能够准确地理解您的要求。例如，如果您希望生成一幅描绘夜晚星空的图片，可以描述星星的数量、颜色和分布等。