11个月前StableDiffusion诞生，它能够在消费级GPU上运行的消息让不少研究者备受鼓舞。不仅如此，苹果官方很快下场，将StableDiffusion「塞进」iPhone、iPad和Mac中运行。这大大降低了StableDiffusion对硬件设备的要求，让其逐渐成为人人都能使用的「黑科技」。现在，它甚至已经可以在RaspberryPiZero2上运行了。图片RaspberryPiZero2「Justassmall.Fivetimesasfast.」这是怎样一个概念？运行StableDiffusion并不是一件容易的事，它包含一个10亿参数的大型Transformer模型，建议使用的
一、简介最近在调试STM32F103C8驱动墨水屏的实验，在使用过程中，需要使用大内存的RAM需要，由于C8T6的RAM空间只有20KB，而墨水屏的需要的内存为800*480*2/8=93.75KB。在网上查了相关的方案，都是使用STM32F103ZE外扩IS62WV51216这种并口SRAM的，使用IS62WV51216需要使用多引脚的STM32F103Zx系列，对于我这种使用背景，不需要上Zx系列，想查找下有没有串口的SRAM方案，但是并没有找到。网上有成熟的TM32F103Cx系列外扩W25Qxx芯片的方案，但是这是FLASH，不是RAM，也不是我想要的方案。所以干脆自己做个方案，找到了
我在C++程序中使用sqlite3dbms，主要用于将文件存储为blob对象(我知道这不是最佳选择)。显然，我是逐步编写它们的，因为它们有时可能很大(40-80MB)，因此我必须首先使用绑定(bind)函数sqlite3_bind_zeroblob(...)创建blob的占位符>之后，我打开blob，以增量方式写入和读取它。我面临的问题是，当我创建blob占位符时(在sqlite3_step期间)，我的应用程序的RAM消耗达到80-160MB并持续2-3秒，一旦它被创建RAM消耗最多回到2-3MB。我不明白为什么!如果他们创建了一种增量写入blob的方法，那么肯定有一种方法可以在不浪费
我在C++程序中使用sqlite3dbms，主要用于将文件存储为blob对象(我知道这不是最佳选择)。显然，我是逐步编写它们的，因为它们有时可能很大(40-80MB)，因此我必须首先使用绑定(bind)函数sqlite3_bind_zeroblob(...)创建blob的占位符>之后，我打开blob，以增量方式写入和读取它。我面临的问题是，当我创建blob占位符时(在sqlite3_step期间)，我的应用程序的RAM消耗达到80-160MB并持续2-3秒，一旦它被创建RAM消耗最多回到2-3MB。我不明白为什么!如果他们创建了一种增量写入blob的方法，那么肯定有一种方法可以在不浪费
Unity获取Android手机的RAM和剩余RAM和ROM前言一、Android工程方法的实现二、生成aar三、Untiy中的调用前言项目工作需要，在游戏APP运行时，获取当前手机的剩余运行内存RAM和ROM。并且要适用于不同的项目，思来想去。最终想到这样的办法，具体的获取的方法在Android工程中实现，然后生成aar，在Unity中调用。一、Android工程方法的实现用AndroidStudio创建一个新项目。创建一个com.pub.mylibrary包名。然后创建一个Unity2Android类。代码如下（示例）：packagecom.pub.mylibrary;importandr
我在.qrc中有一些:/test.sqlite3数据库。目标是在程序中直接使用这个数据库。数据库仅用于读取。QSqlDatabase::setDatabase(":/test.sqlite3")不起作用，因为QtSQLite不是为与Qt的文件系统一起工作而设计的。解决方案之一是将数据库从.qrc复制到D:\temdb.sqlite3并通过QSqlDatabase::setDatabase("D:\\temdb.sqlite3")。但是程序不能与OS文件系统一起工作。第二种方案是将:/dump.sql存储在资源中，然后通过QSqlDatabase::setDatabase(":memor
我在.qrc中有一些:/test.sqlite3数据库。目标是在程序中直接使用这个数据库。数据库仅用于读取。QSqlDatabase::setDatabase(":/test.sqlite3")不起作用，因为QtSQLite不是为与Qt的文件系统一起工作而设计的。解决方案之一是将数据库从.qrc复制到D:\temdb.sqlite3并通过QSqlDatabase::setDatabase("D:\\temdb.sqlite3")。但是程序不能与OS文件系统一起工作。第二种方案是将:/dump.sql存储在资源中，然后通过QSqlDatabase::setDatabase(":memor
我在Windows7上运行最新版本的Redis，并且有一个13GB的redis数据库，所以我将我的计算机ram升级到24GB，但显然这还不够，而且redis显然不是为使用虚拟内存而设计的*.可能无法预测我需要的ram数量(如果我错了请纠正我)，那么我最好的选择是什么？我现在只是想分析它的数据库。“过去，Redis开发人员尝试使用虚拟内存和其他系统，以允许大于RAM的数据集，但毕竟，如果我们能做好一件事，我们会非常高兴:数据从内存提供，磁盘用于存储.所以目前还没有为Redis创建磁盘后端的计划。毕竟，Redis的大部分内容都是其当前设计的直接结果。” 最佳答案
我在Windows7上运行最新版本的Redis，并且有一个13GB的redis数据库，所以我将我的计算机ram升级到24GB，但显然这还不够，而且redis显然不是为使用虚拟内存而设计的*.可能无法预测我需要的ram数量(如果我错了请纠正我)，那么我最好的选择是什么？我现在只是想分析它的数据库。“过去，Redis开发人员尝试使用虚拟内存和其他系统，以允许大于RAM的数据集，但毕竟，如果我们能做好一件事，我们会非常高兴:数据从内存提供，磁盘用于存储.所以目前还没有为Redis创建磁盘后端的计划。毕竟，Redis的大部分内容都是其当前设计的直接结果。” 最佳答案
我正在开发一个应用程序，该应用程序想要分析大约10亿个250字节的key，以识别在数据集中出现不止一次的那些key的子集。要注意的是，并不是所有的键都能同时放入主内存，所以我想知道:是否有一种有效的算法或模糊数据结构可以识别可能包含多个值的键？我目前的计划是使用一种改进的布隆过滤器——我对每个键进行哈希处理，然后将该哈希作为指向整数的指针存储在Redis中。第一次看到散列时，将其值设置为1，然后每次看到散列时递增。最后，只有哈希值大于1的键才能进入Redis。有没有更好的方法来识别出现不止一次的键？如果其他人可以提供任何建议，我将不胜感激! 最佳答案
