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腹肌锻炼 一、减脂期 减脂遵循的原则是“七分吃、三分练” 再好的运动，都没有控制饮食摄入对减脂来的有效，控制饮食是最重要的减脂方式。 目标： 体脂率控制在15%以下（女性20%） 1.1 饮食减脂 基本原理： 晚餐特别要减少碳水摄入 碳水：蛋白质：脂肪=5：4：1 按主食、蛋白质、水果蔬菜三大类，每一类每顿在一拳的分量。 1.1.1 食物分析之–碳水 “好碳水”结构相对复杂，富含纤维素、维生素和矿物质，能量相对较低，在消化过程中分解较慢，血糖生成指数较低，对血糖的影响较小，是不易消化的淀粉，还有一个名词叫“抗性淀粉”。抗性淀粉消化困难，进入结肠，可为肠道里的益生菌提供营养；由于吸收和进入血液缓慢，所以有助于糖尿病患者维持正常的血糖，减少饥饿感。 燕麦、白豆、小扁豆、土豆、鹰嘴豆、薏米、全麦面食、糙米等富含抗性淀粉，蔬菜和水果富含纤维素，同时含有一定的碳水化合物，也可视为“好碳水”。这类食物通常为绿色，即为绿色碳水化合物，让你容易感到吃饱了，并能减缓胃部排空的时间，还可以为人体提供维生素和矿物质 “坏碳水”结构相对简单，富含高热量，同时纤维素、维生素和矿物质的含量低，能在消化过程中迅 ...

一、Huggingface镜像站的使用方法 使用Huggingface镜像站非常简单，只需要按照以下步骤进行设置即可： 安装依赖：首先，确保你的计算机上已经安装了pip这个Python包管理工具。然后，通过以下命令安装huggingface_hub和hf_transfer这两个库： 1pip install -U huggingface_hub hf_transfer 如果你想使用清华源加速下载，可以加上-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple参数： 1pip install -U huggingface_hub hf_transfer -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 设置环境变量：接下来，设置环境变量HF_ENDPOINT为Huggingface镜像站的地址： 1export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 这样，后续的命令就会使用这个镜像站点而非Huggingface的主仓库。 下载模型：现在，你可以使用huggingface-cli命令来下载模 ...

hexo butterfly常用美化配置

Markdown工具和资料参考，包括时序图，流程图，类图，饼图，状态机等

常用linux命令，如查看进程状态，进程执行路径

安装 1git clone https://gitcode.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 设置其中的torch==2.0.1 1pip install -r requirement.txt 启动 设置sd模型路径 12345# comfyui项目目录下cp extra_model_paths.yaml.example extra_model_paths.yaml# 编辑extra_model_paths.yaml，修改a111: base_path: /root/stable-diffusion-webui/ 设置启动脚本 12345678netstat -nap|grep 8188|awk '{print $7}'|awk -F'/' '{print $1}'|xargs kill -9echo "kill comfyui finish!"conda init bashconda activate comfyuiecho " ...

transformer详解 一、transformer简介 Transformer最早由Ashish Vaswani等人在论文<>[1]中提出，是一个基于注意力机制的网络主干结构，如下图，左边是编码器，右边是解码器 Transformer的意义体现在它的长距离依赖关系处理和并行计算，而这两点都离不开其提出的自注意力机制。 首先，Transformer引入的自注意力机制能够有效捕捉序列信息中长距离依赖关系，相比于以往的RNNs，它在处理长序列时的表现更好。 而自注意力机制的另一个特点时允许模型并行计算，无需RNN一样t步骤的计算必须依赖t-1步骤的结果，因此Transformer结构让模型的计算效率更高，加速训练和推理速度。 二、什么是自注意力机制 传统的Attention机制在一般任务的Encoder-Decoder model中，输入Source和输出Target内容是不一样的，比如对于英-中机器翻译来说，Source是英文句子，Target是对应的翻译出的中文句子，Attention机制发生在Target的元素Query和Source中的所有元素之间。简单的讲就是At ...

跳表: 通过对链表抽出索引层,以实现二分查找,从而可以快速定位节点位置,提示查找效率: 当原始链表有n个结点,则索引的层数为log(n)-1,在每一层的访问次数是常量,因此查找结点的平均时间复杂度为O(logn)。 增加了索引层,空间开销变大,相当于是以空间换时间 一般来说B+树是由多个页组成的多级层级结构,每个页16Kb,对于主键索引来说,叶子节点存放用户完整行数据,非叶子节点存放索引信息(索引列和页号)。每个数据页内部,通过页目录实现二分查找 B+ tree也是利用了空间换时间的方式,同时利用索引层可以存放大量索引这一特点，使得B+ tree整体看上去更矮更胖，即定位记录需要的IO次数更少,每一层存放的数据量更多。 为什么Innodb选择B+ tree而不是跳表 B+ tree是多叉树结构,每个结点都是一个16k的数据页,能存放较多的索引信息，所以扇出很高。三层左右就可以存储2kw左右的数据。也就是说查询一次数据，如果这些数据页都在磁盘里，那么最多需要查询三次磁盘IO。 跳表是链表结构，一个结点存放一条数据，如果底层需要存储2kw数据，且每次查询都能达到二分效果，2kw大概需要2的 ...

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faiss总览 https://zhuanlan.zhihu.com/p/595249861 Faiss的全称是Facebook AI Similarity Search。这是一个开源库，针对高维空间中的海量数据，提供了高效且可靠的检索方法 Faiss中的稠密向量各种索引都是基于 Index实现的，主要的索引方法包括： IndexFlatL2、IndexFlatIP、IndexHNSWFlat、IndexIVFFlat、IndexLSH、IndexScalarQuantizer、IndexPQ、IndexIVFScalarQuantizer、IndexIVFPQ、IndexIVFPQR等。 精确K近邻算法有KD-tree，更多地是近似最近邻ANN（Approximate Nearest Neighbor）算法，如各种KD-tree的变种、Hierarchical K-means Tree及其变种、局部敏感哈希LSH（Local Sensitive Hash）的各种具现（如Google提出的海量文本去重算法SimHash）。 faiss索引方法介绍 1.精确查找：IndexFlatL2 ...