最近 AI 绘画十分火爆,我看得也有些心痒痒。于是在移动 SSD 里面装了一个 Deepin 20.7,顺便也能当个随身系统了。
先前我已经进行了多次试验,证明 AMD 显卡采用 DirectML 无法在 Windows 下运行泄露模型,因为没有合理的方式转换为 ONNX 格式模型。而且,DirectML 运行 ONNX 的其他 Stable Diffusion 模型效率也偏低。
最近 AI 绘画十分火爆,我看得也有些心痒痒。于是在移动 SSD 里面装了一个 Deepin 20.7,顺便也能当个随身系统了。
先前我已经进行了多次试验,证明 AMD 显卡采用 DirectML 无法在 Windows 下运行泄露模型,因为没有合理的方式转换为 ONNX 格式模型。而且,DirectML 运行 ONNX 的其他 Stable Diffusion 模型效率也偏低。
期末临近,出于对处理大学物理实验数据的需求,我决定部署一个计算环境。众所周知 iPython 同时具备良好的计算能力和交互能力,而基于 iPython 的 JupyterHub 自然是一个优秀的选择。
然而,JupyterHub 为每一个用户创建 server 时需要依赖 Docker。而官方提供的将 JupyterHub 运行于 Docker 的解决方案仅支持将宿主环境的 /var/run/docker.sock
透传进容器,这既不安全也不友好。
最近我的掌上重邮帐号丢了,密码被改了,密保问题和绑定邮箱都被换了,我也不知道发生了什么,不过看不了课表比较难受(We重邮这样的微信小程序就免了),于是决定搞一个整合在日历里的课表。(UPDATE:其实当时是 iOS 端连接接口异常然后有个写死的数据)
本来打算自己动手写一个轮子,意外发现一位 19 级学长 (junyilou) 刚刚发布了一个 Python 版,遂 fork 了一份并进行了大升级。
现在,该升级后项目由我和 junyilou 学长共同维护,你可以在 qwqVictor/CQUPT-ics 找到 repo。当前已经接入掌上重邮接口和 We 重邮接口,互为备份。
这里提供一个 web 界面,你可以通过你的学号来获取。(目前仅测试 macOS / iOS)
咳咳,消失了这么久,也没人想我,发条评论了,好桑心啊。呜呜呜……
中考结束了,先和 friend 一起去了趟北京,Apple Store 好大气啊,还有小米之家,真的好棒。回来之后发现考的不是很好但是如愿以偿上了一中,然后就跑到表姐那边一起开始上神奇的衔接班。
然后就沉迷于各种 Game 和 Video 中无法自拔,以至于半个月前就写好要发布了的脚本延期了……
言归正传,我先上脚本。
该脚本采用 UTF-8 编码,在我搭载 macOS Sierra 10.12.5 的 MacBook Pro 上通过 Sublime Text 写成。测试和使用环境为极路由4增强版。
最近家里的一台服役了 13 年的老笔记本退役了,本来是作为家里校园网 Dr.COM 验证的专用机器 + 内网 Web 服务器的。对于笔记本运行发出的噪音的不满,我决定不使用笔记本电脑或台式机来接替它,而是使用 iPhone。
最近闲逛 GitHub 时发现了一个可以直接用的 Dr.COM 认证的 Python 项目,而且也可以配合路由器使用,叫做 drcom_generic。
注: 建议大家直接去看该项目的 wiki,这里的 Dr.COM 配置方法不一定适合每一个校园网的网络环境。
首先我们 Clone 下来这个项目,然后我们不需要别的,先用 Wireshark 抓一下原版客户端登录的包,保存为 dump.pcapang。
然后打开 Auto Configure 工具,上传 pcapang 包,即可生成你独有的配置文件。
Example: