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Wg Gen网站 用于基于Web的简单配置生成器。 为什么还要另一个？ 所有WireGuard UI实施都试图通过应用配置和创建网络规则来管理服务。 此实现仅生成配置，由您决定创建网络规则并将配置应用于WireGuard。 例如，通过使用监视生成的目录。 目标是在容器中运行Wg Gen Web，并在主机系统上运行WireGuard。 产品特点 自托管和基于Web 从分配给客户端的网络池中自动选择IP QR码可方便地配置移动客户端 使用QR码和客户端配置将电子邮件发送给客户端 启用/禁用客户端 修改后生成wg0.conf 支援IPv6 用户身份验证（Oauth2 OIDC） Dockerized 很酷的外观 跑步 码头工人 运行Wg Gen Web的最简单方法是使用容器映像 docker run --rm -it -v /tmp/wireguard:/data -p 8080:8080 -e "WG_CONF_DIR=/data" vx3r/wg-gen-web:latest Docker撰写代码段，用于演示服务器，wg-json-api服务是可选的 version:

本书充分考虑了结构设计师的特点，打破常规的程序手册的写作格式，尽量做到相关问题集中介绍，方便查阅，有助于结构工程师尽快掌握MIDAS/GEN程序

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NGUI 是一款非常强大的 UI 系统和事件通知框架。 功能 - 编辑器集成，所见即所得 - 本地化、数据绑定、委托、事件 - 支持所有平台 - 制作进行 1 次绘制调用的 UI - 随附完整的 C# 源代码 - 已广泛优化 - 专门团队支持

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CLIP-GEN 是一个 Language-Free 的文本生成图像的方法，它不依赖图文训练样本，通过预训练 CLIP 模型的强大表征能力，只需要图片数据就可以训练出一个文本生成图像的模型。该方法的基本原理是：CLIP-GEN 首先会训练一个 VQ-GAN，把图片映射到离散空间；然后再训练一个 GPT 模型，把 CLIP embedding 映射到 VQ-GAN 的离散空间；由于在 CLIP 中，文本和图像共享一个特征空间，在 inference 的时候我们就可以通过同样的方法把文本映射到 VQ-GAN 的离散空间，然后 decode 为 RGB 图像。