2024-09-01

RabbitMQ是一个消息代理和队列服务器,用于通过可靠消息传递进行异步通信。以下是在Linux系统上安装RabbitMQ并使用Python创建简单的生产者和消费者的步骤和代码示例。

  1. 安装RabbitMQ:

对于基于Debian的系统(如Ubuntu):




sudo apt-get update
sudo apt-get install rabbitmq-server

对于基于RPM的系统(如CentOS):




sudo yum install rabbitmq-server
sudo systemctl start rabbitmq-server
sudo systemctl enable rabbitmq-server
  1. 启动RabbitMQ管理界面(可选):



sudo rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
  1. 通过浏览器访问RabbitMQ管理界面,默认情况下可以在 http://localhost:15672 访问,使用用户名和密码登录。
  2. 使用Python创建简单的生产者和消费者:

生产者(发送消息):




import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='hello')
 
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()

消费者(接收消息):




import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='hello')
 
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

确保RabbitMQ服务正在运行,然后先运行生产者脚本发送消息,随后运行消费者脚本接收并打印出消息内容。

2024-09-01



from langchain.llm import LLM
from langchain.vectorstores import Neo4jVectorStore
from langchain.schema import LLMDataRequest
from langchain.vectorstores import Neo4jConfig
from langchain.llms import LLaMAConfig
from graphrag import GraphRAG
 
# 初始化LLaMA 3.1模型
llama_config = LLaMAConfig(version="3.1")
llama = LLM(llama_config)
 
# 初始化Neo4j配置
neo4j_config = Neo4jConfig(uri="bolt://localhost:7687", user="neo4j", password="password")
 
# 初始化向量数据库
vector_store = Neo4jVectorStore(config=neo4j_config)
 
# 创建图谱知识库
graph = GraphRAG(vector_store=vector_store)
 
# 创建向量数据请求
data_request = LLMDataRequest(prompt="What is the capital of France?", llm=llama)
 
# 向图谱知识库添加数据
graph.add_data_request(data_request)
 
# 运行请求并获取结果
response = graph.run()
print(response)

这段代码展示了如何使用GraphRAG库与LLaMA模型和Neo4j向量数据库进行集成,以提供知识图谱驱动的对话功能。代码首先初始化了LLaMA模型,然后定义了连接到Neo4j数据库的配置。接着,代码创建了一个Neo4jVectorStore实例和一个GraphRAG实例。最后,代码创建了一个LLMDataRequest,并将其添加到图谱知识库中,然后运行并打印出响应。

2024-09-01

在Hexo搭建的个人博客中,我们可以在侧边栏添加公众号,这样可以增加和公众号的联系,增加用户的互动。

首先,我们需要在主题配置文件中的_config.butterfly.yml中找到sidebar对应的设置项,然后添加公众号的相关信息。

以下是添加公众号的两种方式:

  1. 直接添加公众号

_config.butterfly.yml文件中找到sidebar对应的设置项,然后添加公众号的相关信息。




sidebar:
  # 公众号
  public_number:
    enable: true
    title: 公众号
    avatar: /images/weixin.jpg
    content: '扫描二维码关注我们'
    sub_content: '每日更新,不错过最新知识'

在这个配置中,title是公众号的标题,avatar是公众号的头像,content是公众号的主要内容,sub_content是公众号的副标题内容。

  1. 添加公众号列表

如果你有多个公众号,你可以添加一个公众号列表。




sidebar:
  # 公众号
  public_number:
    enable: true
    title: 公众号
    list:
      - avatar: /images/weixin.jpg
        content: '扫描二维码关注我们'
        sub_content: '每日更新,不错过最新知识'
      - avatar: /images/weixin.jpg
        content: '扫描二维码关注我们'
        sub_content: '每日更新,不错过最新知识'

在这个配置中,list是一个数组,可以包含多个公众号信息。每个公众号信息包含avatarcontentsub_content

注意:在添加公众号时,你需要将你的公众号二维码保存为图片,并放在你的Hexo项目中对应的images文件夹下。

以上就是在Hexo搭建的个人博客中添加公众号的两种方法。

2024-09-01



-- 假设我们有一个名为sales的表,包含以下列:id, product_id, year, total_sales
 
-- 1. 按产品分组并计算每个产品的总销售额
SELECT product_id, SUM(total_sales) as total_product_sales
FROM sales
GROUP BY product_id;
 
-- 2. 按年份分组并计算每个年份的销售总额
SELECT year, SUM(total_sales) as total_yearly_sales
FROM sales
GROUP BY year;
 
-- 3. 按产品和年份分组,并计算每个产品每年的销售总额
SELECT product_id, year, SUM(total_sales) as total_sales_by_year
FROM sales
GROUP BY product_id, year;
 
-- 4. 使用HAVING子句过滤分组结果,只显示销售总额超过1000的组
SELECT product_id, SUM(total_sales) as total_sales
FROM sales
GROUP BY product_id
HAVING SUM(total_sales) > 1000;
 
-- 5. 按产品分组,并计算每个组的销售记录数
SELECT product_id, COUNT(*) as sale_count
FROM sales
GROUP BY product_id;

这些例子展示了如何使用GROUP BY子句对数据进行分组,并通过聚合函数进行统计计算。第四个例子中使用了HAVING子句来过滤结果集,只显示满足特定条件的分组。这些操作在数据分析和报告中经常用到,对于数据库开发者来说是一个重要的技能点。

2024-09-01

Stable Diffusion 的 /sdapi/v1/img2img 接口是用于处理图像到图像的生成任务的,它接受一张输入图像和一段文本描述,然后生成一张新的图像。以下是这个接口可能的参数定义:




{
  "prompt": "一只穿着蓝色外套的狗在阳光下欢快地奔跑",
  "image_file": "base64编码的图像文件",
  "num_inference_steps": 50,
  "inference_config": {
    "steps": 100,
    "width": 512,
    "height": 512,
    "seed": 1234,
    "cut_type": "random",
    "cut_method": "range",
    "cut_steps": 4,
    "cut_inner_step": 2,
    "cut_inner_ratio": 0.5,
    "cut_overlap": 0.5,
    "cut_batch": 4,
    "cut_batch_repeat": 1,
    "video": false,
    "video_initial_delay": 0.5,
    "video_frame_delay": 0.5,
    "video_length": 10,
    "video_fps": 24,
    "video_quality": 50,
    "video_audio_sync": false,
    "video_keep_aspect_ratio": false,
    "video_audio_file": "",
    "video_start_at_frame": 0,
    "video_end_at_frame": -1,
    "video_speed": 1.0,
    "video_speed_steps": 100,
    "video_speed_step_size": 0.01,
    "video_speed_step_mode": "linear",
    "video_speed_step_random": false,
    "video_speed_step_probability": 1.0,
    "video_speed_step_max_jump": 0.1,
    "video_speed_step_max_delay": 0.1,
    "video_speed_step_max_delay_random": false,
    "video_speed_step_max_delay_probability": 1.0,
    "video_speed_step_max_delay_jump": 0.1,
    "video_speed_step_max_delay_jump_random": false,
    "video_speed_step_max_delay_jump_probability": 1.0,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max": 0.1,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max_random": false,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max_probability": 1.0,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max_max": 0.1,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max_max_random": false,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max_max_probability": 1.0,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max_max_max": 0.1,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max_max_max_random": false,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max_max_max_probability": 1.0,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max_max_max_max": 0.1,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max_max_max_max_random": false,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max_max_max_max_probability": 1.0,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max_max_max_max_max": 0.1,
    "video_speed_step_max_delay_jump_max_max_max_max
2024-09-01

首先,你需要确保你有一个百度开发者账号,并且已经创建了文心一言应用,获取了API Key。

以下是一个使用Python发送请求到百度文心一言API的示例代码:




import requests
 
# 替换成你的API Key
API_KEY = "your_api_key"
 
# 文心一言的API地址
API_URL = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token"
 
# 获取access token
def get_access_token(api_key):
    params = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': api_key
    }
    response = requests.post(API_URL, params=params)
    if response.ok:
        return response.json().get('access_token')
    else:
        raise Exception('Error retrieving access token: ', response.text)
 
# 调用文心一言
def call_wenxin_ai(access_token, text):
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {access_token}'
    }
    data = {
        'session_id': "wenxin_test",
        'query': text,
        'user_id': "test_user"
    }
    response = requests.post('https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxin-bot/chat', headers=headers, json=data)
    if response.ok:
        return response.json().get('result').get('response')
    else:
        raise Exception('Error callingwenxin ai: ', response.text)
 
# 使用示例
access_token = get_access_token(API_KEY)
print(call_wenxin_ai(access_token, "你好,文心一言"))

确保替换your_api_key为你的API Key,运行代码后,它将向百度文心一言发送一个问题,并打印出回答。

注意:上述代码中的API\_URL可能会变化,请确保你使用的是最新的API地址。

2024-09-01

Meta的Emu Edit和Emu Video首次亮相可能指的是Meta在某个平台或者活动上首次公开展示了这两个产品的存在。由于没有提供具体的上下文信息,我们只能假设这里的“首次亮相”是指在某个技术会议或发布会上公布的首次公开演示。

如果我们假设这是在一个技术会议上的首次公开,那么可能的解决方案是创建一个简单的演示,展示这两个产品的基本功能。以下是一个可能的示例代码,演示如何在JavaScript中使用Emu Edit和Emu Video:




<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Emu Edit and Emu Video Demo</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/meta-emu-edit@latest/dist/bundle.js"></script>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/meta-emu-video@latest/dist/bundle.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="emu-edit" style="width: 600px; height: 400px;"></div>
    <div id="emu-video" style="width: 600px; height: 400px;"></div>
 
    <script>
        const emuEdit = new EmuEdit({ target: document.getElementById('emu-edit') });
        const emuVideo = new EmuVideo({ target: document.getElementById('emu-video') });
 
        // 初始化代码和视频
        emuEdit.loadCode('// Your initial code here');
        emuVideo.loadVideo('// Your initial video URL here');
    </script>
</body>
</html>

在这个例子中,我们首先通过script标签引入了Emu Edit和Emu Video的最新版本。然后,我们在页面上创建了两个div元素,用于显示这两个产品。最后,我们初始化了Emu Edit和Emu Video的实例,并加载了初始代码和视频。这个简单的示例展示了如何在网页上集成这两个产品,并可能在Meta的首次亮相演示中使用。

2024-09-01

Java 集成 Stable Diffusion 模型是一个复杂的过程,涉及到Java和深度学习框架的结合,以及模型的使用。这里我们不能提供一个完整的解决方案,但我们可以提供一个基本的框架和一些可能的解决方案。

首先,你需要有一个训练好的Stable Diffusion模型,并确保它可以被Java调用。这可能涉及到使用Java中的深度学习库,如Deeplearning4j或ND4J,或者使用JNI(Java Native Interface)调用Python模型。

解决方案1:使用JavaCV(结合OpenCV和FFmpeg)来处理图像。




// 加载模型和权重
SDModel model = new SDModel("path_to_model_folder");
 
// 读取图像
Mat image = Imgcodecs.imread("path_to_image");
 
// 进行预测
Mat prediction = model.predict(image);
 
// 保存结果
Imgcodecs.imwrite("path_to_save_result", prediction);

解决方案2:使用Java调用Python脚本。




// 创建一个新的进程来运行Python脚本
ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("python", "path_to_python_script.py");
pb.redirectErrorStream(true);
Process p = pb.start();
 
// 读取Python的输出
BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));
String line = null;
while ((line = in.readLine()) != null) {
    System.out.println(line);
}
in.close();
p.waitFor();

在这个Python脚本中,你需要加载模型并使用Stable Diffusion生成图像。




# 导入必要的库
import sys
from stable_diffusion import StableDiffusionPipeline
 
# 加载模型
sd_pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("StableDiffusionPipeline.from_pretrained")
 
# 读取图像
image = "path_to_image"
 
# 进行预测
prediction = sd_pipeline(image)
 
# 输出结果
print(prediction)

注意:以上代码只是一个框架,并不能直接运行。你需要根据你的模型和环境进行调整。例如,你可能需要在Java中处理模型权重,或者在Python中处理图像生成的细节。

集成Stable Diffusion模型是一个非常复杂的任务,涉及深度学习、计算机视觉和编程语言集成等多个领域。需要具备相关知识背景和实践经验才能成功集成。

2024-09-01

在 Kaggle 上白嫖 stable diffusion 模型部署,通常需要以下步骤:

  1. 创建 Kaggle 账号并登录。
  2. 进入 Kaggle 社区,寻找适合的深度学习环境镜像。
  3. 使用这些镜像创建自己的 Kernel。
  4. 在 Kernel 中编写代码来部署和使用 stable diffusion 模型。

由于 Kaggle 不允许直接分享完整的模型文件,你需要上传你的模型权重文件到你的 Kaggle Kernel 环境中。

以下是一个简单的 Python 示例,展示如何在 Kaggle Kernel 中加载和使用 stable diffusion 模型:




# 导入必要的库
from diffusers import StableDiffusionPipeline
 
# 初始化 Stable Diffusion 管道
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
    revision="fp16",  # 使用 fp16 进行推理,可以加速推理过程
)
 
# 用于生成图像的函数
def generate_image(prompt):
    image = pipe(prompt, guidance_scale=10.0, seed=234, steps=12)
    image.save(f"{prompt}.png")
 
# 使用你的模型生成图像
generate_image("a beautiful landscape")

请注意,这只是一个代码示例,实际部署时可能需要根据你的模型权重文件和 Kaggle 环境的具体要求进行调整。此外,Kaggle 的资源是有限的,大型模型的部署和使用可能会受到计算资源限制。

2024-08-30

dockerCopilot 是一个基于 Docker 的开源工具,旨在简化 Docker 容器的管理。以下是如何使用 dockerCopilot 的基本步骤:

  1. 安装 Docker:确保你的系统上安装了 Docker。
  2. 获取 dockerCopilot 镜像:

    
    
    
    docker pull moul/docker-copilot
  3. 运行 dockerCopilot:

    
    
    
    docker run -it --name=docker-copilot --rm -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v /usr/bin/docker:/usr/bin/docker moul/docker-copilot

以上命令会启动一个 dockerCopilot 容器,并挂载 Docker 的 socket 和二进制文件,使得 dockerCopilot 可以与 Docker 守护进程通信。

在 dockerCopilot 运行后,你可以通过它提供的命令行接口来管理 Docker 容器。例如:

  • 列出所有容器:docker-copilot list
  • 启动容器:docker-copilot start <container-name>
  • 停止容器:docker-copilot stop <container-name>
  • 重启容器:docker-copilot restart <container-name>

请注意,dockerCopilot 可能不是最新的工具,随着 Docker 和相关工具的发展,其功能可能已经被集成到 Docker CLI 中,使用起来更为直接和便捷。