模型的微调一直是提升模型性能以适应特定任务的关键手段。然而，随着模型规模的不断扩大，传统的全量微调方法面临着资源消耗大、训练时间长等问题。低秩自适应（LoRA）技术的出现，为解决这些问题提供了一种高效的解决方案。

本文介绍了渗透测试的基础概念、常用方法、实施步骤及工具。渗透测试是通过模拟黑客攻击来发现系统安全漏洞的过程，常用方法包括针对性测试、外部测试、内部测试、盲测和双盲测试。实施步骤涵盖规划侦查、安全扫描、获取访问权限、维持访问权限和入侵分析。常用工具包括Nmap、Aircrack-ng、sqlmap、Wifiphisher和AppScan等。渗透测试有助于识别和修复漏洞，提升系统安全性。

网络安全入门指南：小白如何选择学习方向？ 新手学习网络安全需避免盲目选择，建议从基础出发，推荐两个易入门、好就业的方向： 网络安全方向：适合零编程基础者，重点学习网络协议、防火墙、入侵检测及合规标准（如等保2.0），可从事网络安全工程师、安全运维等岗位。 Web安全方向：需掌握前后端开发（HTML/JS/Python等）及安全攻防技术，学成后可成为渗透测试工程师或安全服务工程师。 学习建议： 实践

提示词分为两个部分正向提示词：生成图像时，我们可以使用正向提示词来指定想要生成的图像。正向提示词可以是脑子里想到的图片或一句话，将其拆分成不同的关键词，并用逗号隔开作为输入。需要注意的是，相同的指令在不同的模型库和参数下，生成的输出图像可能会不一样。此外，提示词的顺序也非常重要，因为它们的顺序会影响到生成图像的权重。通常情况下，越靠前的提示词权重越大，越靠后的提示词权重越小。排除词：输入框内输入的

那些希望在空间和速度上双赢的用户，当他们在使用“utf8”的 CHAR 列时，实际上使用的空间比预期的更大，速度也比预期的慢。当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。应该说，他们最初的行为才是正确的，可惜这一版本一直没有发布。Python所有方向的技术点做的整理，形成

大家好, 我是程序员晓晓今天我们将深入学习GUI图形界面编程tkinter, 了解高级组件的使用方式。

你是否有微信被删了好友不自知，还傻傻的给对方发消息，结果出现了下图中那尴尬的一幕的经历呢？其实我们可以用Python提前把他们找出来并自动化删除避免尴尬的。平时一直认为自己的心里素质过硬，不过遇到这种情况 …在我缓了半个钟头（半分钟）之后，缓缓拿出了手机，打开微信，找到通讯录中的ABC，默默地按下了删除按钮，此刻的我心如止水 …

基于调整自由扩散的模型在图像个性化和定制领域显示出巨大的潜力。然而，尽管取得了显著进展，目前的模式仍在继续努力应对制作风格一致性的几个复杂挑战图像生成。首先，“风格”的概念本质上是不确定的，包含了多种元素，如颜色、材料、氛围、设计和结构等。其次，基于反演的方法容易出现风格退化，往往导致损失细粒度细节。最后，基于适配器的方法经常需要对每个参考图像进行细致的权重调整，以实现风格强度和文本可控性之间的平

当我们尝试绘制高分辨率的图片时，传统的SD模型常常会遇到诸多问题，例如元素重复、显存不足和生成时间过长等。但如果只绘制低分辨率的图片，却很难生成丰富的画面元素和细节。我们可以借助outpaint来解决这个问题。Outpaint可以简单地理解为绘制画外内容，即输入一张图片，然后通过SD模型实现对画外内容的填充。填充的内容并不是随意的，而是会根据画面的色彩、明暗以及内容进行生成，以确保与整体画面风格的

DeepFashion能够有效地将服装从图片中分离出来进行单独处理，解决了提示词污染问题。这种技术特别适用于那些Stable Diffusion可能无法准确理解和渲染的复杂场景。例如，使用albedobaseXL模型生成的图片中，绿色的裙子和柠檬黄的背景被准确分离，没有出现混淆。而使用dreamshaperXL-Turbo模型生成的图片就出现了问题，背景中的柠檬黄色错误地出现在了裙子上。在这种情况