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Tag: Linux

  • 手持+投幕+桌面：未来办公新趋势？

    手持+投幕+桌面：未来办公新趋势？

    故事从一个名叫小王的年轻人开始。他站在科技的前沿，思考着未来的办公方式。小王听说了一款名为Redmi Note 12 Turbo的手机，它拥有16GB内存和1TB存储，强大到足以应对日常办公需求。这个配置听起来似乎已经足够强大，但小王更进一步地思考了这个未来可能的办公方式。

    口号：将桌面主机装进口袋里

    小王的想法很简单，他梦想将桌面主机的功能装进口袋里。他设想一个场景：在家里，他可以将手机连接到外接显示器，实现桌面系统的工作。这时，他的手机就变成了一个小型桌面电脑。而当他需要外出时，他只需将手机带走，继续在手机上办公。这一切似乎变得触手可及。

    安卓：未来的桌面系统？

    小王的构想中有一个关键组成部分，那就是Android操作系统。他计划在手机上安装Windows Subsystem for Linux（WSL），这将使他能够在手机上运行桌面应用程序。这种无缝切换的体验让人联想到了未来可能的办公方式。

    但是，Android并不是一个为桌面办公设计的操作系统。一些问题也浮出水面，比如Android占用了一些关键的快捷键，以及在大屏幕上的适配问题。然而，小王仍然对这个构想充满信心。

    难以脱离桌面操作系统？

    尽管小王的构想引人入胜，但还有一些挑战需要克服。首先，他需要确保手机可以直接供电，以避免电池寿命受损。其次，他需要找到一种方法来方便地引导多个操作系统，以满足不同的工作需求。这可能需要一些技术上的创新。

    另一个问题是用户习惯和便捷性。尽管移动设备的性能越来越强大，但在某些情况下，桌面操作系统仍然更加便捷。而且，对于一些复杂的办公任务，仍然需要桌面电脑的大屏幕和键盘。

    总结

    小王的构想充满了创新精神和对未来的探索。将桌面功能集成到手机中，无疑是一个令人憧憬的未来。然而，目前还有一些技术和实际问题需要克服。无论如何，这种探索精神是科技发展的动力，也让我们期待未来办公方式的不断演进。

  • 安装iKuai OS实现SD-WAN组网：一键部署指南

    安装iKuai OS实现SD-WAN组网：一键部署指南

    你是否曾想过，在云主机上安装iKuai OS，实现SD-WAN组网，为你的网络提供更强大的性能和灵活性？如果是的话，你来对地方了。本篇文章将为你详细介绍如何在云主机上一键安装iKuai OS，让你的网络连接更加畅通无阻。

    步骤1：准备工作

    首先，我们需要一个云主机，这里以阿里云和腾讯云为例。你可以随便安装一个Ubuntu系统，并以root身份登录到SSH。

    执行以下命令，以获取当前IP信息：

    wget https://ikuai9.com:88/tmp/ip.sh && chmod +x ip.sh && ./ip.sh

    步骤2：下载iKuai OS ISO安装包

    根据你的系统位数选择对应的ISO安装包：

    • 32位系统：
    wget https://www.ikuai8.com/download.php?n=/3.x/iso/iKuai8_x32_3.7.1_Build202304060952.iso -O ikuai8.iso
    • 64位系统：
    wget https://www.ikuai8.com/download.php?n=/3.x/iso/iKuai8_x64_3.7.1_Build202304060952.iso -O ikuai8.iso

    步骤3：挂载ISO镜像

    执行以下命令将ISO镜像挂载到系统中：

    sudo mount -o loop ikuai8.iso /mnt

    步骤4：复制ISO镜像启动文件

    继续执行以下命令，复制ISO镜像的启动文件：

    sudo cp -rpf /mnt/boot /

    步骤5：重启云主机

    输入以下命令以重启云主机：

    sudo reboot

    步骤6：配置VNC登录

    在腾讯云或阿里云的操作页面中，打开VNC界面，然后正常ISO安装iKuai系统。

    步骤7：开启外网访问WEB

    进入iKuai控制台，在“其他选项”中选择“2、开启外网访问web”。

    结束语

    至此，你已成功在云主机上安装了iKuai OS，实现了SD-WAN组网。这将为你的网络连接提供更多功能和便利，让你的网络流畅运行。

    如果你希望一键完成安装，可以执行以下命令：

    wget https://ikuai9.com:88/install_ikiso.sh && chmod +x install_ikiso.sh && ./install_ikiso.sh

    现在，你可以享受更高效的网络连接和SD-WAN组网带来的便利。祝你网络畅通无阻！

  • 如何应对《统信UOS》忘记开机密码的情况

    如何应对《统信UOS》忘记开机密码的情况

    你好，亲爱的读者们，今天我将为你们分享一项关于《统信UOS》系统的紧急技能——忘记开机密码怎么办？这是一个曾经让我头疼的问题，但通过不懈的摸索和学习，我总结出了两种不同版本系统的解决方法。无论你使用的是1030及以前版本的系统，还是1031及以上版本，都能在本文找到解决方案。

    第一种情况：1030及以前版本的系统

    1. 重启操作系统，当看到系统引导界面时，按下键盘上的 “E” 键。

    2. 接下来，你将看到一个编辑界面，使用键盘的上下左右键，将光标移动到标红的位置。

      在这个位置，将光标中的内容从 rw splash quiet 修改为 rw single init=/bin/bash，然后按下 CTRL+X 组合键或 F10，以启动系统。

    3. 你将进入命令行界面，在这里输入以下命令来重置密码，例如，如果你要重置 “uos” 账户的密码，输入以下命令并按回车：

      passwd uos

      系统将提示你输入新的密码，输入后按回车。请注意，密码输入时不会显示在屏幕上。

    4. 最后，按下组合键 Ctrl+Alt+Del 来重新启动电脑。

    第二种情况：系统版本为1031及以上

    1. 制作启动盘：首先，你需要制作一个启动盘，选择适用于你电脑CPU架构的系统镜像。关于如何制作 UOS 系统安装启动盘，你可以参考相关教程。

    2. 进入 livecd 系统：将制作好的启动盘插入电脑，启动时选择U盘或光盘启动，进入系统安装界面。

    3. 在系统安装界面中，按下字母 “E” 进入编辑模式（注意，对于AMD架构的机器，可能需要按下 “Tab” 键进入编辑模式）。找到以 “Linux” 开头的那一行，删除其中的 livecd-installer 参数。

    4. 在 livecd 系统中，你将能够看到电脑上的硬盘各个分区。

    5. 下载 mount.sh 脚本文件，将压缩包拷贝到 livecd 救援系统的桌面上，然后在脚本文件 mount.sh 处右击空白处打开终端。

      通过以下命令添加执行权限并运行脚本：

      sudo chmod +x mount.sh
sudo ./mount.sh

      按照提示选择你的系统盘分区。例如，如果你的系统盘符是 /dev/nvme0n1，就输入 /dev/nvme0n1。如果你不确定系统盘符，可以根据分区的容量来判断。

    6. 进入 root 环境后，你可以使用以下命令来修改密码，例如，要重置 “uos” 账户的密码，输入以下命令并按回车：

      passwd uos

      修改成功后，执行以下命令删除 keyrings 文件：

      rm ~/.local/share/keyrings/login.keyring

    结语

    无论你使用的是哪个版本的《统信UOS》系统，当你不小心忘记了开机密码，这些方法都能帮助你重新获得对系统的访问权限。记得在平时多多备份数据和密码，以免再次遇到这个麻烦的情况。

    希望这篇文章对你有所帮助，如果你有其他问题或需要更多的技术支持，请随时联系我。保持技术探索的激情，愿你在计算世界中无往不利！

  • Stable Diffusion WebUI优质教程：让你的Intel硬件充分发挥潜力

    Stable Diffusion WebUI优质教程：让你的Intel硬件充分发挥潜力

    嗨，大家好！今天我要与大家分享一个令人兴奋的技术——Stable Diffusion WebUI，并告诉你如何在你的Intel硬件上运行它。如果你是一个喜欢尝试新技术的人，那么这篇文章将为你提供宝贵的信息。

    什么是Stable Diffusion WebUI？

    Stable Diffusion WebUI是一个令人印象深刻的技术，它让你能够在Intel CPU和GPU上运行，包括集成和独立显卡。这个项目目前处于预览支持阶段，正在积极开发中，欢迎来自社区的反馈和贡献。

    为什么要在Intel硬件上运行Stable Diffusion WebUI？

    你可能会问，为什么要选择在Intel硬件上运行Stable Diffusion WebUI？这是因为Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit为这个项目提供了支持，它能够提供卓越的性能。而在Windows系统上，为了达到最佳性能，你可以按照以下步骤来启动WebUI：

    1. 以管理员身份启动命令提示符。
    2. 切换到stable-diffusion-webui目录。
    3. 运行webui-user.bat。

    这将确保你获得最佳的WebUI性能。但要注意，目前OpenVINO加速脚本不支持一些功能，比如Hires Fix和其他自定义脚本。

    如何运行WebUI与OpenVINO

    现在让我们来看看如何在Linux和Windows上运行WebUI与OpenVINO。

    在Linux上运行

    如果你熟悉Automatic1111工作流程，你可以使用OpenVINOToolKit的一个分支，而不是Automatic1111，并按照以下步骤操作：

    1. 确保你的Python版本是3.10+。
    2. 创建一个虚拟环境并激活它。 
      python -m venv sd_env
source sd_env/bin/activate
    3. 克隆Stable Diffusion WebUI的GitHub仓库。 
      git clone https://github.com/openvinotoolkit/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
    4. 设置一些环境变量。 
      export PYTORCH_TRACING_MODE=TORCHFX
export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --precision full --no-half"
    5. 启动WebUI。 
      ./webui.sh

    在运行./webui.sh后，根据提供的指南使用OpenVINO自定义脚本。

    在Windows上运行

    在Windows上运行WebUI也相对简单。按照以下步骤操作：

    1. 下载并安装git和Python 3.10.6（记得勾选“Add to PATH”）。
    2. 克隆Stable Diffusion WebUI的GitHub仓库。 
      git clone https://github.com/openvinotoolkit/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
    3. 运行first-time-runner.bat和torch-install.bat。
    4. 安装完成后，启动一个管理员权限的命令提示符，并切换到stable-diffusion-webui目录。
    5. 运行webui-user.bat。

    和在Linux上一样，根据提供的指南使用OpenVINO自定义脚本。

    开启公共访问

    如果你想要启用公共访问，只需在COMMANLINE_ARGUMENTS变量中添加”–share –listen”参数（在Windows上，你可以通过更新webui-user.bat文件来实现这一点）。

    安装OpenVINO

    要在你的项目中使用OpenVINO，你需要进行安装。你可以选择从PyPi安装或从源代码构建。

    从PyPi安装

    现在，OpenVINO已经在OpenVINO prerelease包中提供了对torch.compile的支持。只需使用以下命令安装最新的prerelease包：

    pip install --pre openvino

    从源代码构建

    如果你想从源代码构建OpenVINO，可以按照提供的指南进行操作。

    已知问题

    在使用Stable Diffusion WebUI时，有一些已知问题需要注意：

    • 将采样方法更改为DPM++或Karras方法会重新编译模型，因为它对图形进行了一些修改。建议在性能测量中排除第一张图像生成所需的时间。
    • 目前，Regular Stable Diffusion 2.1在独立显卡上存在已知问题。建议使用Stable Diffusion 2.1-base版本。

    结束语

    这篇文章希望能够帮助你了解如何在你的Intel硬件上运行Stable Diffusion WebUI。这是一个令人兴奋的技术，可以为你的项目带来卓越的性能。如果你有任何问题或想要分享你的经验，请留下评论。

    最后，希望你能够享受使用Stable Diffusion WebUI，开启新的技术探索之旅！

  • 用 CompreFace 轻松实现人脸识别：无需机器学习技能

    用 CompreFace 轻松实现人脸识别：无需机器学习技能

    你是否曾想过在你的应用或系统中添加人脸识别功能，但又担心需要复杂的机器学习技能？不用担心，Exadel CompreFace 是一款领先的免费开源人脸识别系统，可以轻松集成到任何系统中，无需先修的机器学习技能。

    开篇故事：解锁新时代的人脸识别

    在数字时代，人脸识别技术已经成为了许多领域的重要组成部分，从手机解锁到身份验证，无处不在。但是，要在你自己的应用或系统中实现人脸识别，通常需要深奥的机器学习知识和大量的工程工作。这对于大多数人来说都是一项巨大的挑战。

    然而，现在有了一个令人兴奋的解决方案 – Exadel CompreFace。它是一个免费且开源的人脸识别系统，无需复杂的机器学习技能，即可轻松集成到你的应用或系统中。无论你是一名开发人员、企业家还是普通用户，都可以受益于这个强大的工具，为你的项目增添人脸识别功能。

    Exadel CompreFace 简介

    Exadel CompreFace 是一款基于 Docker 的应用，可以作为独立服务器或部署在云上。不需要机器学习专业知识，你就可以轻松设置和使用 CompreFace。该系统提供了人脸识别、人脸验证、人脸检测、特征点检测、口罩检测、头部姿势检测、年龄和性别识别等功能的 REST API，并可通过 Docker 轻松部署。

    主要特点

    Exadel CompreFace 提供了许多强大的特点和功能，使其成为一个出色的人脸识别解决方案：

    • 支持 CPU 和 GPU，易于扩展。
    • 开源且可自托管，为数据安全提供额外的保障。
    • 可以部署在云上或本地服务器上。
    • 无需机器学习专业知识即可设置和使用。
    • 使用 FaceNet 和 InsightFace 等先进的人脸识别方法。
    • 仅需一个 Docker 命令即可快速启动。

    如何开始使用 CompreFace

    要开始使用 Exadel CompreFace，你需要满足以下要求：

    1. 安装 Docker 和 Docker Compose（或 Docker Desktop）。
    2. 你的计算机应具备 x86 处理器 和 AVX 支持。
      在 Linux 上检查 AVX 支持，运行 lscpu | grep avx 命令。

    在 Linux 和 MacOS 上开始：

    1. 安装 Docker 和 Docker Compose。
    2. 从最新的发布版本下载存档：https://github.com/exadel-inc/CompreFace/releases
    3. 解压存档。
    4. 在该文件夹中打开终端，并运行以下命令：docker-compose up -d
    5. 在浏览器中打开服务：http://localhost:8000/login

    在 Windows 上开始：

    1. 安装 Docker Desktop。
    2. 从最新的发布版本下载存档：https://github.com/exadel-inc/CompreFace/releases
    3. 解压存档。
    4. 运行 Docker。
    5. 打开命令提示符（在 Windows 搜索栏中输入 cmd）。
    6. 打开你解压缩的存档文件夹（使用 cd 文件夹路径 命令，然后按 Enter）。
    7. 运行命令：docker-compose up -d
    8. 打开 http://localhost:8000/login

    CompreFace SDK

    CompreFace 还提供了多种语言的 SDK，以便于与你的应用集成。以下是一些可用的 SDK：

    详细文档和支持

    CompreFace 提供了详细的文档，包括如何使用、REST API 描述、配置和架构等内容。你可以在官方文档中找到所有需要的信息：文档链接。

    贡献和支持

    如果你对 Exadel CompreFace 感兴趣并希望为项目做出贡献，有许多方式可以参与：

    • 使用 CompreFace 并在 GitHub 上报告问题或提出建议。
    • 通过发布指南和文章分享知识和经验，或改进文档。
    • 为你喜欢的编程语言创建SDK，我们将把它添加到我们的文档中。
    • 将 CompreFace 支持集成到其他平台，如 Home Assistant 或 DreamFactory，我们将添加到我们的文档中。
    • 贡献代码。
    • 为人脸服务添加插件。
    • 最后但同样重要的是，在 GitHub 上为我们的免费人脸识别系统点赞。

    结尾

    Exadel CompreFace 是一款强大且易于使用的开源人脸识别系统，可以轻松集成到你的应用或系统中，无需机器学习技能。不再让人脸识别技术成为门槛，让你的项目进入新时代！

    现在，你可以探索 CompreFace，并为你的项目添加强大的人脸识别功能，无需繁琐的机器学习知识。试试看吧！

    注意：文章中的所有信息基于作者阅读的资料并按照作者的指导创建。某些细节可能已经发生变化，因此建议在使用 CompreFace 或参与项目时查阅最新的官方文档和资源。

  • 创造高清幻想面孔：探索 PULSE 自监督图像放大

    创造高清幻想面孔：探索 PULSE 自监督图像放大

    有一天，你突然翻出了你小时候的一本相册，上面有你和家人的照片。然而，你却发现这些照片的质量非常低，因为它们是在过去的老相机上拍摄的。你决定将这些珍贵的瞬间变得更加清晰和生动。幸运的是，有一种神奇的技术可以帮助你实现这一目标，那就是PULSE。

    PULSE是一个自监督图像放大工具，它可以将低分辨率的图像转化为高分辨率的图像，使它们看起来更加真实和清晰。不过需要注意的是，PULSE不会帮助你识别或重建原始图像中的人物，因为它生成的是虚构的面孔，而不是真实存在的人物。

    简介

    PULSE的工作原理相当令人惊叹。它利用生成模型（例如StyleGAN）的输出来搜索高分辨率图像，这些图像在视觉上看起来逼真，并且以正确的方式降低分辨率，从而保持图像质量。这意味着你可以将你那些模糊的旧照片变得更加清晰和生动，仿佛时光倒流，让你重新体验那些美好的时刻。

    如何使用PULSE

    如果你想使用PULSE，以下是一些开始的步骤：

    先决条件

    首先，你需要安装CMake（这是必需的，因为PULSE使用了用于人脸对齐的dlib库）。此外，PULSE目前仅支持安装了CUDA的系统（因此需要适当的GPU），并且已经在Linux和Windows上进行了测试。为了安装所需的Python包，你可以使用提供的Conda环境YAML文件，例如：

    conda create -f pulse.yml

    或者（在Windows上使用Anaconda）：

    conda env create -n pulse -f pulse.yml
conda activate pulse

    在某些环境中（例如在Windows上），你可能需要编辑pulse.yml文件，删除每个依赖项的特定版本哈希值，并删除仍然在运行conda env create后引发错误的任何依赖项（例如readline）。

    最后，首次运行代码时，你需要与互联网连接，因为它将自动从Google Drive下载相关的预训练模型（如果已经下载，它将使用本地副本）。如果公共的Google Drive容量不足，你可以将文件添加到你自己的Google Drive中，然后获取共享链接，将链接中的ID替换为你自己Drive文件的共享链接中提供的新文件ID，将其替换为align_face.py和PULSE.py中的链接。

    数据准备

    默认情况下，run.py的输入数据应该放在./input/目录下（虽然这可以通过修改来更改）。然而，这假定人脸已经被对齐和降分辨率。如果你的数据不是这种格式，可以将它们放在realpics目录下，并运行align_face.py，它将自动为你执行对齐和降分辨率操作（同样，如果更方便，所有目录都可以通过命令行参数进行更改）。在此阶段，你需要选择一个降分辨率的因子。

    需要注意的是，如果你的数据已经具有较低的分辨率，进一步降分辨率将保留非常少的信息。在这种情况下，你可以选择使用双三次插值将图像放大到较高分辨率（通常是1024×1024），然后允许align_face.py为你执行降分辨率操作。

    应用PULSE

    一旦你的数据已经格式化，你只需要运行以下命令：

    python run.py

    尽情享受吧！

    通过PULSE，你可以轻松将低分辨率图像转化为高分辨率图像，让你的珍贵回忆变得更加清晰和生动，仿佛重新回到那个美好的时刻。

    这就是PULSE的神奇之处，它为你提供了一个强大的工具，让你能够重新发现并分享那些珍贵的瞬间。

    不过需要谨记，尊重隐私和伦理原则，不要滥用这项技术。

    希望你能享受使用PULSE，为你的照片带来全新的生命！

  • Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI使用指南

    Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI使用指南

    曾经有一位年轻的音乐爱好者，他对声音的变化充满了浓厚兴趣。然而，他一直感到无奈，因为要实现声音的转换似乎需要高昂的成本和专业的设备。但是有一天，他发现了一个神奇的工具，一个名为”Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”的项目。这个项目让他能够以前所未有的简单方式改变声音，他的音乐世界因此而翻开了新的一页。

    掌握声音的魔法

    音乐、娱乐和创作中声音的变化一直是一个令人着迷的领域。无论是将一首歌曲的声音转化为不同的风格，还是将自己的声音变成卡通角色，声音转换技术都有着广泛的应用。但是在过去，要实现声音的转换通常需要专业的音频工程师和昂贵的设备。

    然而，随着技术的进步，现在有了一种全新的声音转换框架，名为”Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”，它是基于VITS（Variational Inference Text-to-Speech）的，提供了一个简单易用的界面，让任何人都能够轻松实现声音的转换。

    什么是”Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”？

    “Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”是一个开源项目，旨在提供一个基于VITS的声音转换框架，它具有以下特点：

    1. 减少音色泄漏

    通过使用前1名检索（Top1 retrieval）来替换源特征为训练集特征，”Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”能够显著减少音色泄漏，确保声音转换的质量。

    2. 简单快速的训练

    即使在相对较弱的图形卡上，”Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”也能够进行简单快速的训练。这意味着你不需要昂贵的硬件来开始声音转换项目。

    3. 少量数据也能获得良好结果

    “Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”支持使用少量数据进行训练，即使只有10分钟的低噪音语音，也能够获得相对好的结果。

    4. 模型融合以改变音色

    如果你想改变音色，”Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”支持模型融合，让你能够实现更多样化的声音效果。

    5. 易于使用的Web界面

    “Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”提供了一个易于使用的Web界面，让你能够轻松进行声音转换，无需复杂的命令行操作。

    6. 强大的高音声音提取算法

    “Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”使用了一种最强大的高音声音提取算法，确保声音转换时不会出现静音问题。这个算法比传统的方法更快速，资源消耗更低，效果更好。

    7. 跨硬件支持

    “Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”支持Nvidia、AMD、Intel等不同品牌的图形卡，让你可以选择最适合你的硬件来进行声音转换。

    准备环境

    在使用”Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”之前，你需要准备好以下环境：

    安装主要依赖项

    首先，你需要安装Python 3.8或更高版本，并通过pip安装以下主要依赖项：

    # 安装PyTorch相关核心依赖项，如果已安装则跳过
pip install torch torchvision torchaudio

    如果你使用的是Windows，并且有Nvidia的Ampere架构（RTX30xx）的显卡，你需要根据这个链接的经验，指定与PyTorch相对应的cuda版本进行安装。

    如果你使用的是Linux，并且有AMD显卡，你需要使用以下命令来安装适用于ROCm 5.4.2的PyTorch版本：

    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2

    使用Poetry安装其他依赖项

    你可以使用Poetry来安装”Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”的其他依赖项：

    # 安装Poetry依赖管理工具，如果已安装则跳过
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

# 安装项目依赖项
poetry install

    如果你不使用Poetry，也可以使用pip来安装它们：

    # 对于Nvidia显卡用户
pip install -r requirements.txt

# 对于Windows上的AMD/Intel显卡用户（使用DirectML）：
pip install -r requirements-dml.txt

# 对于Linux / WSL上使用Python 3.10的Intel ARC显卡用户：
pip install -r requirements-ipex.txt

# 对于Linux上的AMD显卡用户（使用ROCm）：
pip install -r requirements-amd.txt

    准备

    其他预训练模型

    “Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”需要其他预训练模型来进行推断和训练。你需要从他们的Huggingface空间下载这些模型。

    以下是”Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”所需的预训练模型和其他文件的列表：

    • ./assets/hubert/hubert_base.pt
    • ./assets/pretrained
    • ./assets/uvr5_weights

    如果你想测试模型的v2版本，还需要下载以下文件：

    • ./assets/pretrained_v2
    • ./assets/pretrained_v2

    如果你使用Windows，可能还需要下载以下两个文件，如果已经安装了FFmpeg和FFprobe，则可以跳过：

    • ffmpeg.exe
    • ffprobe.exe

    最后，如果你想使用最新的SOTA RMVPE（Real-time Multif0 Voice Pitch Estimation）声音提取算法，你需要下载RMVPE权重文件，并将其放在”Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”的根目录中。

    • rmvpe.pt

    对于AMD/Intel显卡用户，还需要下载以下文件：

    • rmvpe.onnx

    如何使用”Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”

    一旦你准备好了环境和预训练模型，你就可以开始使用”Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”了。如果你使用的是Windows或macOS，你可以下载并解压”RVC-beta.7z”，然后使用”go-web.bat”（Windows）或”sh ./run.sh”（macOS）来启动Web界面。

    如果你使用的是Linux，可以使用以下命令启动Web界面：

    python infer-web.py

    如果你使用的是Intel ARC显卡，需要在启动Web界面之前运行source /opt/intel/oneapi/setvars.sh命令。

    如果你使用的是Linux，并且有AMD显卡（使用ROCm），可以按照这里的说明安装所有必需的驱动程序。然后运行上述命令启动Web界面。

    结语

    “Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”是一个令人惊叹的工具，它为声音转换提供了前所未有的简便性和效果。无论你是音乐制作人、娱乐爱好者还是创作者，都可以借助这个框架来实现声音的变换和创造。不再需要昂贵的设备和复杂的操作，现在你可以轻松地探索声音的奇妙世界。

    如果你对声音转换技术感兴趣，不妨尝试一下”Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI”，你会被它的功能和便利性所折服的。

  • 轻松游戏管理：Heroic Games Launcher 超级指南

    轻松游戏管理：Heroic Games Launcher 超级指南

    周末的傍晚，我和几个朋友约定一起玩一款刚推出的多人在线游戏。氛围热闹但稍显紧张——毕竟，谁都不想成为失败的罪魁祸首。但当我打开电脑，却发现游戏需要更新，而且还不是一个小更新，几个G的内容！而且我又不只是在Epic Games Store有游戏，还有GOG和Amazon Games。管理这些平台是真的麻烦。

    就在这时，我想到了Heroic Games Launcher，这款开源的游戏启动器让我可以从一个地方管理我在各个平台上的游戏，而且支持Linux，Windows，和macOS。从此以后，我再也不用担心找不到游戏或者遗漏更新。

    这款软件有多么“英雄”？让我们一探究竟。

    为什么要用 Heroic Games Launcher？

    Heroic Games Launcher 是一款开源游戏启动器，支持从 Epic Games Store，GOG，以及 Amazon Games 启动游戏。它的界面简单明了，易于使用，并且充满定制选项。

    特点一览

    • 支持多个平台（Epic Games，GOG，Amazon Games）
    • 安装、卸载、更新、修复和移动游戏
    • 自定义主题支持
    • 下载队列
    • 多语言支持
    • 对 Linux 和 macOS 环境有很好的支持
    • 使用 Wine 或 Proton 运行游戏（Linux）
    • 使用 Crossover 运行游戏（macOS）

    如何安装？

    Linux

    Flatpak

    1. 打开你的软件中心（如 Pop!_Shop, Discover 等）。
    2. 搜索 Heroic Games Launcher 并安装。

    Debian, Ubuntu 及其衍生版

    1. 前往 Heroic Games Launcher 的发布页面 下载 .deb 文件。
    2. 双击该文件或在终端中运行 sudo dpkg -i heroic_*_amd64.deb。

    Arch Linux（AUR）

    1. 使用 yay 或 pamac 安装 heroic-games-launcher-bin。

    Windows

    WinGet

    在终端中运行 winget install Heroic。

    手动安装

    下载 Heroic-x.x.x-Setup.exe 或 Heroic-x.x.x-Portable.exe，然后运行。

    macOS

    Homebrew

    在终端中运行 brew install --cask --no-quarantine heroic。

    手动安装

    下载 .dmg 文件，然后将 Heroic 应用拖到“应用程序”文件夹中。

    开发者环境

    对于开发者来说，Heroic Games Launcher 提供了一套完整的开发环境和文档，你可以使用 Docker 进行开发和测试。

    git clone https://github.com/Heroic-Games-Launcher/HeroicGamesLauncher.git --recurse-submodules
cd HeroicGamesLauncher
yarn

    构建二进制文件：

    yarn dist:linux

    更多信息请查看 Heroic Games Launcher GitHub 页面。

    最后的话

    Heroic Games Launcher 不仅仅是一个多平台的游戏启动器，它也是一个充满可能和未来的开源项目。如果你想让你的游戏生活更加轻松和高效，那么这款启动器绝对值得一试。

  • 如何在Win11上使用PyCharm和WSL2进行开发

    如何在Win11上使用PyCharm和WSL2进行开发

    想象一下，你正在Windows 11上进行Python开发，并且希望能够利用Linux环境的优势。于是，你决定使用WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）来运行Ubuntu。然后，你打开了你钟爱的PyCharm，并开始编写代码。然而，你突然遇到了一些问题，比如连接不稳定，PyCharm不能显示Git修改记录等。这是一个熟悉的场景吗？

    PyCharm + WSL2：问题和解决方案

    问题1：连接不稳定

    一些用户在使用PyCharm和WSL2时可能会遇到连接不稳定的问题。这可能导致你在进行代码编辑和调试时感到不便。

    解决方案：为了解决连接不稳定的问题，你可以尝试重启WSL2。通常，这个简单的操作就足够了，可以让你继续工作。此外，确保你的Windows 11系统和WSL2都是最新版本，以获得最佳的稳定性。

    问题2：PyCharm不能显示Git修改记录

    另一个常见的问题是，PyCharm不能显示Git修改记录，这对于版本控制和团队协作非常重要。

    解决方案：这个问题通常与PyCharm的版本控制设置有关。确保你已正确配置PyCharm以使用WSL2中的Git。你可以在PyCharm的设置中找到版本控制选项，然后选择WSL2中的Git二进制文件路径。这样，PyCharm就能够正确地与Git进行交互。

    其他建议

    • 如果你发现PyCharm启动速度较慢，特别是在项目文件较多的情况下，考虑将项目文件放在WSL2中。这样可以减轻Windows系统的负担，提高PyCharm的启动速度。

    • 考虑使用VS Code。VS Code是另一个优秀的代码编辑器，对于WSL2和Git的集成更加无缝。如果你不想更改编辑器，也可以考虑使用VS Code作为替代方案。

    结语

    在Windows 11上使用PyCharm和WSL2进行开发是一种强大的组合，可以让你获得Linux环境的便利性，并使用PyCharm的强大功能。尽管偶尔会遇到一些问题，但通常情况下，这些问题都有解决方案。

    无论你是刚刚开始使用PyCharm和WSL2，还是已经在使用中遇到了一些问题，希望本文中的建议对你有所帮助。开发是一项不断学习和解决问题的工作，相信你能够克服所有的挑战，取得成功！

  • 如何使用ifuse工具从iOS设备传输照片数据到电脑

    如何使用ifuse工具从iOS设备传输照片数据到电脑

    嗨，大家好！今天我将分享一个有趣的技巧，让你能够轻松地从iOS设备传输大量照片数据到电脑上。你是否曾经遇到过因为无法安装iTunes而无法传输照片的情况？别担心，我将向你介绍一种使用ifuse工具的方法，让你能够高效地完成这项任务。

    开篇故事

    有一天，我的朋友遇到了一个麻烦。他想要将他iOS设备中容量高达1TB的照片数据传输到他的电脑上，但是他的电脑无法安装iTunes。他向我寻求帮助，这激发了我的兴趣。经过一番尝试和探索，我最终找到了一个有效的解决方案：ifuse工具。现在，我将与你分享如何使用ifuse工具来完成这项任务。

    步骤一：安装必要工具

    首先，你需要安装一些必要的工具，包括ifuse和libimobiledevice-utils。ifuse是一个用于挂载iOS设备的工具，而libimobiledevice-utils包含了一些实用的iOS设备管理工具。你可以使用以下命令在Linux系统上安装它们：

    sudo apt install ifuse libimobiledevice-utils

    步骤二：获取设备UDID

    要使用ifuse挂载iOS设备，你需要知道设备的唯一标识符（UDID）。你可以使用以下命令获取设备的UDID：

    idevice_id -l

    这将返回设备的UDID，你需要记住它，因为我们稍后会用到。

    步骤三：创建挂载文件夹并挂载iOS设备

    现在，我们将创建一个用于挂载iOS设备的文件夹。你可以选择在任何你喜欢的位置创建它。以下是创建文件夹并挂载设备的示例命令：

    mkdir ~/ios
ifuse -u YOUR_UDID ~/ios

    请将“YOUR_UDID”替换为你在步骤二中获取的实际UDID。

    步骤四：访问并打印文件列表

    一旦你成功挂载了iOS设备，你就可以访问它并查看其中的文件列表。使用以下命令进入挂载的目录并列出文件：

    cd ~/ios
ls -lah

    你将看到一个文件列表，其中包含了iOS设备上的各种文件和文件夹。对于传输照片数据，我们通常关注DCIM目录，因为照片数据通常存储在这个目录下。

    步骤五：使用rsync同步文件

    一旦你找到了iOS设备上的照片数据，你可以使用rsync工具将它们同步到你的电脑上。以下是一个示例命令，将DCIM目录中的照片同步到你的主文件夹：

    rsync -av ./DCIM ~/

    这将启动同步过程，将照片数据复制到你的电脑上。请注意，传输大量数据可能需要一些时间，所以耐心等待完成。

    性能

    在进行数据传输时，性能是一个重要的因素。我通过USB-C到Lightning连接线将我的iPhone 12连接到电脑，然后使用iotop工具监控磁盘读写情况。平均传输速度约为20MB/s，这意味着传输1GB的数据大约需要50秒，传输1TB的数据大约需要13小时50分钟。

    结语

    使用ifuse工具，你可以轻松地将iOS设备上的照片数据传输到电脑上，而无需安装iTunes。这是一个强大而高效的方法，特别适用于需要处理大量照片数据的情况。希望这个教程对你有所帮助！

    如果你有任何问题或想分享你的经验，请在下方留言，我将很高兴为你解答。