对于相同的ruby版本，相同的YAML解析器引擎Psych(但次要版本不同)，但不同的操作系统(Mac与Linux)，文本"2e8"被视为String在Mac上，但在Linux上为Float(200000000.0)。为什么？我该如何解决才能使它们表现出相同的行为？对于Mac:Darwin12.4.0Darwin内核版本12.4.0:root:xnu-2050.24.15~1/RELEASE_X86_64x86_64require"yaml"RUBY_VERSION#=>"1.9.3"YAML::ENGINE.yamler#=>"psych"Psych::VERSION#=>"1.
本篇文章，我们聊了如何使用搭载了AppleSilicon芯片（M1和M2CPU）的MacBook设备上运行StableDiffusion模型。写在前面在上一篇文章《使用Docker来快速上手中文StableDiffusion模型：太乙》中，我们聊过了如何使用配备了“传统的Nvidia显卡”的设备（云服务器）来运行StableDiffusion模型。在之前的文章中我提到过，接下来将聊聊如何使用CPU来运行“SD模型应用”。本篇文章，我们就先从AppleSilicon这类ARM芯片开始（M1/M1Pro/M1Max/M1Ultra/M2），用CPU来运行StableDiffusion。十一月末，为
本篇文章，我们聊了如何使用搭载了AppleSilicon芯片（M1和M2CPU）的MacBook设备上运行StableDiffusion模型。写在前面在上一篇文章《使用Docker来快速上手中文StableDiffusion模型：太乙》中，我们聊过了如何使用配备了“传统的Nvidia显卡”的设备（云服务器）来运行StableDiffusion模型。在之前的文章中我提到过，接下来将聊聊如何使用CPU来运行“SD模型应用”。本篇文章，我们就先从AppleSilicon这类ARM芯片开始（M1/M1Pro/M1Max/M1Ultra/M2），用CPU来运行StableDiffusion。十一月末，为
我开始配置我的开发环境，我正在使用SpringToolSuite2.8.1和m2E1.01。据我所知，由于这是一个Maven项目(我的第一个项目)，我的MavenPOM决定(连同m2E智能)我的项目构建配置和依赖项。我想知道的是为什么我的IDE显示Java构建问题“无法读取库library/path/somejar.jar所需的存档或不是有效的zip文件”什么时候可以在我的.m2存储库中看到这些jar？所有错误都与我在parent-pom.xml中排除的commons-logging:1.1.1相关。这是通过spring-context-support:3.0.5实现的传递依赖。我从构
我开始配置我的开发环境，我正在使用SpringToolSuite2.8.1和m2E1.01。据我所知，由于这是一个Maven项目(我的第一个项目)，我的MavenPOM决定(连同m2E智能)我的项目构建配置和依赖项。我想知道的是为什么我的IDE显示Java构建问题“无法读取库library/path/somejar.jar所需的存档或不是有效的zip文件”什么时候可以在我的.m2存储库中看到这些jar？所有错误都与我在parent-pom.xml中排除的commons-logging:1.1.1相关。这是通过spring-context-support:3.0.5实现的传递依赖。我从构
目录开始安装零，获取代理一，配置代理配置zsh走代理配置git走代理二，安装homebrew三，安装miniforge四，创建conda环境五，安装pytorch六，运行yolov5六，测试AppleSilicon的MPSGPU加速测试yolov5的mps加速测试resnet50的mps加速对比测试1080ti，3700x总结开始安装笔者使用的是一台M2版本的MacbookAir，虽然苹果作为深度学习的训练机不太合适，但是由于macbook作为打字机实在是无可挑剔，所以使用macbook调试一下pytorch的代码再放到集群上训练或者直接在mac上调试运行代码都是不错的体验，本文以在mac上直
目录开始安装零，获取代理一，配置代理配置zsh走代理配置git走代理二，安装homebrew三，安装miniforge四，创建conda环境五，安装pytorch六，运行yolov5六，测试AppleSilicon的MPSGPU加速测试yolov5的mps加速测试resnet50的mps加速对比测试1080ti，3700x总结开始安装笔者使用的是一台M2版本的MacbookAir，虽然苹果作为深度学习的训练机不太合适，但是由于macbook作为打字机实在是无可挑剔，所以使用macbook调试一下pytorch的代码再放到集群上训练或者直接在mac上调试运行代码都是不错的体验，本文以在mac上直
macm1,m2安装提供GPU支持的pytorch和tensorflowAnaconda安装测试Pytorch参考链接安装步骤安装Xcode创建conda环境测试加速效果注意Tensorflow参考链接安装步骤安装Xcode指定安装环境加速效果测试TheEndmacm1刚出的时候，各种支持都不完善。那时候要使用conda，只能选择miniconda。几年过去了，各种主流软件对macm1，m2的支持都已经非常完善了。比如Pytorch，正如官网所写：IncollaborationwiththeMetalengineeringteamatApple,weareexcitedtoannouncesu
macm1,m2安装提供GPU支持的pytorch和tensorflowAnaconda安装测试Pytorch参考链接安装步骤安装Xcode创建conda环境测试加速效果注意Tensorflow参考链接安装步骤安装Xcode指定安装环境加速效果测试TheEndmacm1刚出的时候，各种支持都不完善。那时候要使用conda，只能选择miniconda。几年过去了，各种主流软件对macm1，m2的支持都已经非常完善了。比如Pytorch，正如官网所写：IncollaborationwiththeMetalengineeringteamatApple,weareexcitedtoannouncesu
文章目录安装建议及注意事项1、JDK下载1.1官方下载1.2JDK国内镜像1.3AzulJDK（支持ARM原生：苹果M1、M2系列）2、Widows系统安装及配置2.1安装2.2配置环境变量2.2.1打开系统设置2.2.2打开环境变量设置项2.2.3配置环境变量参数值2.2.4把`JAVA_HOME`添加到`Path`中2.3验证3、Mac系统安装指南3.1安装3.2配置环境变量3.2.1首先确认JDK的安装路径3.2.2配置`bash_profile`3.2.3配置`JAVA_HOME`变量3.2.4保存配置3.3刷新`.bash_profile`文件3.4验证安装建议及注意事项他发任他发，
