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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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AI agent(MCP)尝鲜小结

如果你要调用采集工具,那就接个 Pupprteer MCP Servers。它在能力上类似Manus,但形式上则是采用自由画布+工作流进行呈现的。如果你要实现文生图能力,那就接一个Magic MCP Servers。cherry studio已经支持MCP!AI agent功能位置。
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博文更新于 2025.12.09 ·
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gitlab自动code review

前文中的自动化评审机器人封装在 docker 镜像中,其角色声明为资深编程专家,以精炼、严厉的语气给出审查建议。如果想让机器人“注入感情”,可以自定义角色声明,例如定义一个傲娇少女来评审。创建 ai_code_review.py 文件,编写代码实现自动化评审功能,核心函数包括:(1)ai_code_review:调用 openai.ChatCompletion.create() 方法基于预设 prompt 角色发起对话,得到评审结果。
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博文更新于 2025.12.03 ·
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vscode 的tab与空格设置 ,vscode使用sftp配置 ,vscode代码补全插件

vscode默认就是一个tab=4个空格,若想要修改请进入seting里面设置。3.也可以选择:将缩进转换为制表符,然后保存即可。目前使用shell-format。目前使用Clang格式化风格。
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博文更新于 2025.12.02 ·
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【C++17】实现一个JSON解析器(优雅使用std::optional和std::variant)

overload 模式 是一种 C++ 编程技术,用于创建能够处理多种类型的函数对象,特别适合与 std::visit 和 std::variant 配合使用。overload 模式通过组合多个函数对象,创建一个支持多重重载的调用运算符的单一对象。后者string会拷贝字符串,是时间复杂度O(N)的拷贝,前者是o1。错误做法,使用tuple:tuple是存在栈上的,不行。行为:只在键不存在时构造值,避免不必要的拷贝/移动。行为:插入新键值对,或更新已存在键的值。与 std::visit 配合。
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博文更新于 2025.11.29 ·
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LLVM tutorial快速入门

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博文更新于 2025.11.25 ·
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C/C++/rust常用开源库总结

C++相关技术学习文档。
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博文更新于 2025.11.25 ·
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BNF快速入门

这段BNF描述了一个字符串字面量(stringliteral)的语法。字符串字面量可以是短字符串(shortstring)或长字符串(longstring),并且可以有一个前缀(stringprefix)。前缀可以包括"r"、“u”、“R”、“U”、“f”、“F”、“fr”、“Fr”、“fR”、“FR”、“rf”、“rF”、“Rf”、"RF"中的任何一个,用于指示是否启用原始字符串(raw string)、unicode字符串、格式化字符串(formatted string)。
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博文更新于 2025.11.25 ·
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Windows安装WSL2精简版教程

WSL中需要手动修改默认的bash为zsh,直接安装zsh可能设置不成功,会显示:Error: chsh command unsuccessful. Change your default shell manually报错。WSL2内部的端口和Windows的端口应该同属于一个空间,所以如果windows占用了443端口,wsl如果想使用的话,就会出现443端口重复占用的问题。导入系统到指定位置,wsl --import WSL版本号。
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博文更新于 2025.11.24 ·
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【C++11】C++伪随机数生成器

Xorshift 随机数发生器xorshift游戏里经常使用uint32_t a;// 创建随机数引擎,使用 std::random_device 进行随机种子初始化// 定义均匀分布,生成0.0到1.0之间的浮点随机数// 生成并打印10个随机数i < 10;uint32_t a;uint32_t// 创建随机数引擎,使用 std::random_device 进行随机种子初始化。
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博文更新于 2025.10.11 ·
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Tensor Core

混合精度是指在底层硬件算子层面,使用半精度(FPI6)作为输入和输出,使用全精度(FP32)进行中间结果计算从而不损失过多精度的技术。GPU并行模式实现深度学习功能过于通用,最常见Conv/GEMM操作,依I旧要被编码成FMA,硬件层面还是需要把数据按:寄存器-ALU-寄存器-ALU-寄存器,方式来回搬运。因此在AI应用中,VoltaVI0OGPU的吞吐量与PascalPIOOGPU相比,每个SM的AI吞吐量增加了8倍,总共增加了12倍。普通情况下,要 先乘法,再加法(需要两条指令,两个舍入)。
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博文更新于 2025.10.10 ·
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Tensor Core的MMA与WMMA

WMMA 是一种较高级别的编程接口,允许开发者以“矩阵片段”为单位进行操作,而不需要关心线程间数据分布的细节。MMA = 底层 硬件指令,灵活且性能最高,但写起来很复杂,通常由编译器和高性能库使用。MMA 是一种更底层的接口,提供更高的灵活性,但需要开发者显式管理线程间的数据分布。WMMA = 面向开发者的 高级封装 API,写起来友好,效率接近硬件极限;为啥mma版本的naive不用m16n16k16?
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博文更新于 2025.10.09 ·
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BCompare 4工具(Beyond compare 4)

发布资源 2025.09.26 ·
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Cursor Pro trial免费使用教程

(1)拿到上述生成的临时邮箱,打开cloudflare添加一条路由规则,自定义规则就是:6jrjkvzn@jiwangreal.xyz,目标就是<cloudflare路由>章节中设置的目的邮件地址。(2)使用带魔法的浏览器打开cursor,输入注册的邮箱:6jrjkvzn@jiwangreal.xyz,打开上述目的邮件地址查看cursor发的验证码。假设申请的域名为:jiwangreal.xyz,生成的临时邮箱前缀为:6jrjkvzn,则临时邮箱为:6jrjkvzn@jiwangreal.xyz。
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博文更新于 2025.09.01 ·
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LLVM编译器入门

Clang中语法分析器会从之前的分析中提取要使用的标记信息,确定它的语法元素后会被推送到语义分析Sema,并为它创建AST节点,建立一颗与(词法分析出的)输入单词流对应的正确语法树。Clang 项目为LLVM项目提供C 语言系列语言C、C++、Objective C/C++、OpenCL、CUDA 和RenderScript)的语言前端和工具基础设施。Clangdriver(命令行表示是clang)和Clang前端(依照详细实现来说就是Clang的那些库所实现的前端)是不同的。
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博文更新于 2025.08.23 ·
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LLVM IR中间表达详解

每个三地址码指令,都可以被分解为一个四元组(4-tuple)的形式:(运算符,操作数1,操作数2,结果),LLVM IR 中,每个变量都在使用前都必须先定义,且每个变量只能被赋值一次。SSA静态单赋值含义:当程序中的每个变量都有且只有一个赋值语句时,称一个程序是SSA 形式的。每个值只有单一赋值定义了它。每次使用一个值,可以立刻向后追溯到给出其定义的唯一的指令。,也就是一个值到达使用之处的定义的列表。
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博文更新于 2025.08.22 ·
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自编教材实操课程学习笔记

在进行语义分析后可以检查源代码有无语义错误。词法分析是对构成程序的源代码从左到右将字符逐个读入编译器,并扫描和分解字符流,从而识别出一个个单词,并确定单词的类型,将识别出的单词转换为统一的语法单元形式。在代码生成阶段可以通过编译阶段选项指定不同的处理阶段,通过数据选项选择对数据的处理方式,通过对目标平台选项生成指定平台的代码,通过后端生成选项打开不同后端支持的优化功能。语义分析阶段的任务是审查源代码有无语义错误,源代码中有些语法成分,按照语法规则去判断是正确的,但不符合语义规则,比如使用了没有声明的变量。
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博文更新于 2025.08.09 ·
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CUDA开启的GPU编程

_global__ 用于定义核函数,他在 GPU 上执行,从 CPU 端通过三重尖括号语法调用,可以有参数,不可以有返回值。\ __device__ 则用于定义设备函数,他在 GPU 上执行,但是从 GPU 上调用的,而且不需要三重尖括号,和普通函数用起来一样,可以有参数,有返回值。即:host 可以调用 global;global 可以调用 device;device 可以调用 device。__device__ 将函数定义在 GPU 上,而 __host__ 则相反,将函数定义在 CPU 上。
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博文更新于 2025.08.09 ·
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notepad使用Npp-Obsidian-PyCs Public主题

3、重启Notepad++, 打开 设置 –》 语言格式设置, “选择主题”下拉框中会出现刚才安装的Obsidian PyCs主题,选择点击保存即可生效。2、将下载的Obsidian PyCs.xml拷贝到 themes目录下。从gihutb上下载。
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博文更新于 2025.08.04 ·
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LLVM LIT测试框架

与**//check后面的字符串**是否匹配,匹配方式是前缀匹配。LIT是一个测试基础设施,最初是为LLVM的回归测试而开发的。FILECHECK2做的事情比较。现在可以用在LLVM之外。
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博文更新于 2025.08.04 ·
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Cursor中修改插件活动篮位置

还原成原来的vscode样式。
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博文更新于 2025.07.22 ·
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