计算机网络第八版视频课程PPT(pdf)（李志远教授讲解）

文件名：Unity Asset ANIMSET CREATURE v1.5.unitypackage ANIMSET: CREATURE 是一个针对人类和类人生物的 Unity 动画资源包，主要用于表现人类角色的各种动作和行为。此插件提供了详细的动作动画，可以轻松整合到角色控制器和游戏项目中，适用于各种类型的游戏场景。 主要特点： 针对人类的动画：专注于人类和类人角色的动画，如行走、奔跑、跳跃、攻击、防御、受伤等。 丰富的动作类型：提供不同的战斗动作、静止状态和移动方式，帮助开发者实现更逼真的角色行为。 高兼容性：与 Unity 内置的角色控制系统兼容，可以无缝集成到现有的项目中。 易于使用和自定义：开发者可以根据项目需求对动画进行调整，适用于 RPG、动作冒险类游戏等。 这个插件非常适合开发需要复杂角色控制和战斗系统的游戏项目，为角色动画节省了大量的开发时间。

Giant Golem AnimSet 巨型傀儡动画集Unity游戏动画插件资源unitypackage 版本1.0 支持Unity版本2020.3.38或更高 巨型傀儡动画集包含超过 32 个动画 描述 推荐 该资源包适用于巨型傀儡等怪物。 舞台大老板。 特征 动态关键帧动画 包括通用和人形版本 包括根部运动和就地运动 包括 T 形姿势（人形文件夹） 动画列表 空闲1 攻击12 防御3 死亡2 下降 1 击中 6 上升1 眩晕开始/眩晕循环/眩晕结束 前走/左走/右走

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burpsuite安装详细教程### 内容概要 本博客为初学者提供了一个关于Burpsuite安装的超详细教程。从Burpsuite的介绍和特点开始，逐步介绍了如何安装Burpsuite，包括安装Java、下载Burpsuite、解压并运行Burpsuite。博客还提供了验证Burpsuite安装是否成功的方法，以及Burpsuite的高级特性和最佳实践。最后，博客强调了学习网络安全需要持续的努力和实践，鼓励读者积极参与社区和比赛，提高网络安全技能。 ### 适用人群 本博客适合对网络安全和Burpsuite感兴趣的初学者。无论你是编程小白，还是已经有一定编程基础的读者，都可以从本博客中找到适合自己的学习内容。 ### 使用场景及目标 本博客适用于在家、学校或任何学习环境中自学Burpsuite安装和使用。通过跟随博客，读者可以了解Burpsuite的基本概念、特点和安装方法，学会如何使用Burpsuite的高级特性进行安全测试，参与相关社区，并为未来的深入学习打下坚实的基础。 ### 其他说明 本博客注重实用性和易懂性，尽量避免使用复杂的专业术语。博客中包含的建议和资源可以帮助读者更

Linux 课程考试整理 本资源摘要信息涵盖了 Linux 课程考试的整体知识点，涵盖了 Shell、环境变量、Makefile、编译、链接、Gcc、Make 等多个方面的内容。 一、Shell * Shell 是用户与内核进行交互操作的一种接口 * 所有用户的信息存储在哪个文件？Shadow password 文件 * 使用 passwd 命令修改密码 * 使用 id 命令获取当前登录的用户的身份，包括 UID 和 GID * 使用 exit 命令退出当前 Shell * 使用 $ 符号来表示变量，例如使用 echo $feeling 来输出变量的值 * 使用 = 号来创建和修改变量的值 二、环境变量 * 使用 env 命令来显示系统中已存在的环境变量 * 环境变量的作用域可以是全局的或局部的 三、Makefile * Makefile 是一个配置文件，用于指导 Make 工具在工作过程中如何改变编译选项 * Makefile 中的变量可以使用两种方式来声明： 1. 在 Makefile 行首声明，例如：VAR = value 2. 在 GCC 语句中使用美元符号引用变量，例如：gcc -o $VAR * Make 工具的基本原理是根据文件的最后修改时间来确定是否需要重新编译 * Makefile 的基本写法包括目标、依赖项和命令三部分 四、编译和链接 * Gcc 是一个编译器，用于将 C 语言代码编译成可执行程序 * 编译过程可以分为四个步骤： 1. 预处理：使用 gcc -E 选项 2. 汇编：使用 gcc -S 选项 3. 编译：使用 gcc -c 选项 4. 链接：使用 gcc 选项 * Make 工具可以自动处理编译和链接过程 五、Vi 编辑器 * Vi 编辑器是 Linux 系统内嵌的文本编辑器 * 编辑模式有两种：尾行编辑模式和 Ctrl+d, Ctrl+u 六、其他知识点 * 使用 source 命令来执行脚本文件 * 使用 vpath 环境变量来告诉 Make 工具到哪些目录中去寻找文件 * 使用 Errno 变量来获取最近一次执行系统调用函数或 C 语言库函数时的错误代码 * 使用 Assert 函数来检查打开文件的状态 * 使用 Gdb 工具来调试程序，例如设置断点、查看局部变量的值等。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

### Stable Diffusion 商业变现与绘画大模型多场景实战 #### 一、Stable Diffusion 概述 Stable Diffusion 是一种先进的文本到图像生成技术，基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models, LDMs）。这项技术的核心优势在于其能够根据文本输入快速生成高质量且高分辨率的图像。与传统的扩散模型相比，Stable Diffusion 通过引入隐向量空间解决了处理速度慢的问题，并因此在多种应用场景中表现出色。 #### 二、Stable Diffusion 技术详解 ##### 1. 文本到图像（Text-to-Image）生成过程 **核心思想**：Stable Diffusion 的核心理念是将每张图片视为遵循某种概率分布的实体，并利用文本信息作为引导，逐步将随机噪声转化为与文本描述相匹配的图像。 **主要步骤**： - **文本编码**：需要将人类语言的文本输入转换为机器可理解的形式。这一过程由文本编码器完成，它将文本转换为一系列语义向量。 - **图片生成**：随后，基于文本编码器产生的语义向量，图片生成器开始工作，逐步构建出符合文本描述的图像。 ##### 2. 关键组件解析 - **文本编码器 (Text Encoder)**：该模块负责将文本信息转换为语义向量。通常采用 CLIP 模型实现此功能，输入为文本字符串，输出则是一系列含有文本信息的语义向量。 - **图片信息生成器 (Image Information Generator)**：这部分是 Stable Diffusion 相对于传统扩散模型的关键不同之处。它接收文本编码器输出的语义向量作为控制条件，并生成低维图片向量（例如 64x64 尺寸的图像向量），而不是直接生成最终图像。这有助于减少计算资源需求并提高处理速度。 - **图片解码器 (Image Decoder)**：最后一步是将图片信息生成器产生的低维图片向量解码回高分辨率图像。这一过程通常涉及深度学习技术，如卷积神经网络等。 #### 三、Stable Diffusion 在商业领域的应用 ##### 1. 商业变现策略 - **版权销售**：通过生成独特且高质量的图像，创作者可以将其作为艺术品或设计元素出售版权。 - **定制服务**：提供基于客户特定需求的图像生成服务，例如个性化头像、品牌标识等。 - **平台合作**：与各类平台合作，为用户提供生成图像的功能，从而增加平台吸引力并创造新的收入来源。 ##### 2. 多场景实战案例 - **广告设计**：自动根据产品描述生成创意广告图像。 - **游戏开发**：根据游戏背景故事快速生成概念艺术或游戏角色。 - **虚拟现实与增强现实**：基于文本描述生成沉浸式环境中的视觉元素。 - **教育领域**：为在线课程或电子书籍创建插图，提高教学内容的吸引力。 #### 四、总结 Stable Diffusion 技术不仅在理论层面上实现了对传统扩散模型的重大突破，而且在实际应用中也展现出了广泛的可能性。无论是通过版权销售、提供定制服务还是与其他平台合作等方式，都可以看到其在商业领域的巨大潜力。未来，随着技术的不断发展和完善，我们可以期待更多基于 Stable Diffusion 的创新应用出现。 通过深入理解 Stable Diffusion 的工作原理和技术特点，我们可以更好地把握其在未来市场中的发展方向，并探索更多的应用场景。

本项目是一套基于SpringBoot+Vue前后端分离的人力资源管理系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕业设计的学生和需要项目实战的Java学习者。也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、数据库脚本等，该项目可以直接作为毕设使用。 1. 技术栈选择和环境搭建 后端框架：选择SpringBoot作为后端框架，它具备简单易用、高效稳定和丰富的生态系统等特点，能够快速搭建后端服务。 前端框架：选择Vue作为前端框架，它是一种轻量级的JavaScript框架，具有灵活性和可扩展性。 UI库：选择ElementUI作为UI库，它是一套基于Vue的组件库，提供了丰富的UI组件，可快速构建美观的用户界面。 2. 后端开发 使用SpringBoot来实现后端功能，包括数据库操作、权限管理、接口设计等。以下是一个示例代码，用于演示员工信息的增、删、改、查功能： 3. 前端开发 使用Vue和ElementUI来实现前端功能，包括界面设计、数据展示、表单提交等。以下是一个示例代码，用于展示员工信息的列表和表单：

ChatGPT 初识 解释为什么选择介绍ChatGPT ChatGPT 工作原理 语言模型和生成式对话系统的概念 ChatGPT 应用场景 ChatGPT在实际应用中的重要性 ChatGPT 优势挑战 在线客服和技术支持中的应用案例ChatGPT是一个由OpenAI开发的强大语言模型，基于GPT-3.5架构。它具备广泛的语言理解和生成能力，可以与人类进行自然而流畅的对话。ChatGPT可以处理各种问题，提供信息、解释概念、帮助解决问题，还能进行闲聊和娱乐。 【AI人工智能介绍】 人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门计算机科学的分支，致力于研究如何使计算机模拟人类智能的行为。这一领域涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等多个子领域。AI的目标是创建能自主学习、理解和适应复杂环境的智能系统。 【ChatGPT初识】 ChatGPT是由OpenAI公司开发的一款强大语言模型，基于GPT-3.5架构。ChatGPT的设计目标是与用户进行自然、流畅的对话，其功能包括但不限于回答问题、提供解释、帮助解决问题以及参与闲聊。通过在海量的文本数据上进行训练，ChatGPT学会了理解和生成多种语言的能力，能够处理各种主题的问题。 【工作原理】 ChatGPT的工作原理依赖于语言模型和生成式对话系统。语言模型是通过对大量文本数据进行学习，理解语言的结构和模式。ChatGPT采用了自注意力机制的Transformer架构，这使得模型能捕捉输入序列的上下文信息，理解单词之间的相对位置，进而生成连贯的回应。在处理问题时，ChatGPT不仅根据问题本身，还会考虑之前的对话历史，以提供更符合情境的回答。 【应用场景】 ChatGPT的应用场景广泛，包括在线客服、技术支持、教育、创意写作等多个领域。在客服和技术支持中，ChatGPT可以快速提供信息，解答用户疑问，降低人工客服的压力。在教育领域，它可以帮助学生理解和解决学术问题。在创意写作方面，ChatGPT可以协助作者生成故事线、角色设定等，激发创作灵感。 【优势与挑战】 ChatGPT的优势在于其强大的语言理解和生成能力，能提供及时、准确的反馈。然而，也存在挑战，如可能产生的误导性信息、隐私问题以及对人类工作的潜在替代。在实际应用中，需要不断优化模型，提高其准确性和安全性，同时平衡技术进步与社会伦理的考量。 【微调与应用案例】 为了适应特定任务，ChatGPT可以进行微调，即在原始模型基础上，使用特定领域的数据进行进一步训练。微调过程包括数据准备、模型训练、超参数调整、评估与调优。通过这种方式，ChatGPT能够在特定领域，如医疗咨询、法律援助等，提供更为专业和针对性的服务。 AI和ChatGPT的发展正在深刻改变我们的生活方式，它们在各个领域的应用不断拓展，既提高了效率，也带来了新的挑战。作为一项前沿技术，ChatGPT将持续影响和推动人工智能的前进。