编程笔记

lifelong learning & practice makes perfect

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配置nginx代理

1panel入口需要使命令获取

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1panel user-info

nginx配置

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用户配置

对象存储

支持s3协议存储,配置到”File system”下
sftpgo支持virtual folders,但是相同的配置,使用virtual folders时,”私有读写”的bucket无法使用(
只能获取文件列表,下载文件/上传文件均失败),在”Users”中配置到”File system”却可以正常工作

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背景

项目要求使用国密加密算法保障安全性,go和java需要通过接口互通,请求时使用sm4加密数据,sm2加密sm4秘钥,必将加密数据和加密后的sm4秘钥发送到第三方接口,
响应用相反的方式解密数据.
java 使用hutool里的工具函数实现,go使用”github.com/tjfoc/gmsm”实现.

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channel

打开企业微信三方应用报错,提示如图,检查了服务商后台和后端代码里的各项配置都没错,域名也通过了
验证

channel

最后发现是前端oauth时跳转配置里的appid填错了

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// 第三方应用需要在打开的网页里面携带用户的身份信息，第一步需要构造如下的链接来获取code：

https://open.weixin.qq.com/connect/oauth2/authorize?appid=APPID&redirect_uri=REDIRECT_URI&response_type=code&scope=SCOPE&state=STATE#wechat_redirect

参考文档:

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部署Keycloak

使用dev模式启动,自定义配置可以放到conf下

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version: '3.9'
services:
  keycloak:
    image: quay.io/keycloak/keycloak:24.0.3
    environment:
      # KC_DB: mysql
      # KC_DB_SCHEMA: keycloak
      # KC_DB_USERNAME: kc
      # KC_DB_PASSWORD: xxxxxx
      # KC_DB_URL_HOST: xxx.xxx.xxx.xxx
      KEYCLOAK_ADMIN: admin
      KEYCLOAK_ADMIN_PASSWORD: admin
      KC_PROXY: edge
      KC_HOSTNAME_STRICT: false
      KC_RUN_IN_CONTAINER: true
    mem_limit: 500m
    mem_reservation: 400m
    command: 
      - start-dev
      #- --optimized
    container_name: keycloak
    volumes:
      - ./conf/:/opt/keycloak/conf
    restart: always
    ports:
      - 8080:8080
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使用YOLOV8训练自定义数据集,实现多目标检测

流程

  • 自定义标签
  • 数据标注
  • 训练
  • 验证

自定义标签

这里通过工具X-AnyLabeling进行标注,需要按照工具要求添加标签,这里我添加了2个标签,person和car如下

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#新增 classes.txt,内容:
person
car
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什么是 tailscale

Tailscale 是一个开源的 VPN 服务器，它允许用户使用自己的互联网连接来创建一个安全的、无备案的 VPN 网络。

direct vs relayed connection

直连和中继网络的区别,如果建立连接后不同终端间的网络延迟很大,可检查下是否使用了中继节点(relay),考虑使用direct connection优化延迟
经测试,relay模式延迟300ms左右情况下,改用direct模式延迟在10ms左右

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# 查看当前节点,网络状态
tailscale status
# 如下是直连模式:direct connection
# xxxxx windows active; direct 27.xx.xxx.xxxx:xxxx, tx xxxxx rx 18832

# 使用ping 或 tailscale ping xxxx,查看延迟
ping xxx

relayed connection可能的优化:
在某个节点的防火墙放开UDP协议的41641端口

都没有公网ip的节点间延迟优化

偶尔使用还是ssh方便

ssh端口转发

上一级提到过,有公网ip的服务器可以通过开启UDP协议的41641端口建立direct connection,减少节点间的网络延迟,
在两台设备都没有公网固定ip的情况下,尝试在同样开启端口没有效果,延迟仍然很大(300~1000ms)

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# 查看网络情况
tailscale netcheck                                                                      (base) 

Report:
    * UDP: true
    * IPv4: yes, 27.38.xxx.xxxx:xxxx
    * IPv6: no, but OS has support
    * MappingVariesByDestIP: true
    * HairPinning: false
    * PortMapping: 
    * Nearest DERP: San Francisco
    * DERP latency:
            - sfo: 175ms   (San Francisco)
            - lax: 175.9ms (Los Angeles)
            - tok: 184.4ms (Tokyo)
            - dfw: 192.6ms (Dallas)
            - ord: 205.8ms (Chicago)
            - tor: 218.1ms (Toronto)
            - hkg: 220.6ms (Hong Kong)
            - hnl: 222ms   (Honolulu)
            - nyc: 223.9ms (New York City)
            - fra: 231.7ms (Frankfurt)
            - sin: 238ms   (Singapore)
            - waw: 249.2ms (Warsaw)
            - par: 254.3ms (Paris)
            - ams: 257.3ms (Amsterdam)
            - lhr: 265ms   (London)
            - mad: 271.1ms (Madrid)
            - sao: 343ms   (São Paulo)
            - dbi: 350.9ms (Dubai)
            - syd: 382.2ms (Sydney)
            - jnb: 420.1ms (Johannesburg)
            - nai: 464.5ms (Nairobi)
            - blr:         (Bangalore)
            - sea:         (Seattle)
            - den:         (Denver)
            - mia:         (Miami)

可以看到通过derp单程最短延迟在170ms+,roundtrip至少延迟300ms

此时如果有一个公网ip的节点,可以尝试将它作为中继节点,将其他节点连接到它上,这样其他节点的网络延迟就会变小
例如使用ssh的端口转发,a,b是没有固定公网ip的节点,c是公网ip的节点,c和a,c和b之间均可以建立direct connection,延迟很
小在10ms左右
通过ssh本地端口转发将本地请求通过c转发到b,这样a和b就可以直连了,参考这篇文章

自建DERP节点

参考

参考

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3D

ComfyUI,自定义节点

3d插件,ComfyUI

安装

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conda create --name comfy -y python=3.11
conda activate comfy
python -m pip install --upgrade pip
conda install -c "nvidia/label/cuda-12.1.0" cuda-toolkit

# 安装ComfyUI
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt

# ComfyUI-3D-Pack 
# Ubuntu下必须要有g++,不然会报错
# ERROR: Failed building wheel for torchmcubes
#   Running setup.py clean for torchmcubes
# Failed to build torchmcubes
# ERROR: Could not build wheels for torchmcubes, which is required to install pyproject.toml-based projects
cd custom_nodes/ComfyUI-3D-Pack/
pip install -r requirements.txt 
pip install -r requirements_post.txt

# 其他缺失的包
pip install numba
pip install xformers # pip3 install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# pip install simple_knn  # 必须使用 ComfyUI-3D-Pack中的包,直接用pip安装的包不匹配用不了

https://github.com/MrForExample/ComfyUI-3D-Pack/issues/16

workflow

https://openart.ai/workflows/oliviosarikas/stable-zero123-tutorial-workflow/UNZqaUXTQBvBv1LyLYsK

参见错误

pytorch3d安装

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#安装g++
sudo apt-get install g++
#安装make,cmake
sudo apt-get install make
sudo apt-get install cmake
#ninja
sudo apt install ninja-build

试了多次仍然无法安装成功,改用其他人编译好的wheels,参考pytorch3d,Issue

其他

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本文字数： 613 阅读时长 ≈ 1 分钟

基础

Stable Diffusion（稳定扩散）严格说来它是一个由几个组件（模型）构成的系统，而非单独的一个模型

关键概念: 模型,Prompt(CLIP Text Encode,提示词),KSampler(采样器),VAE(变分自动编码器(Variational Autoencoder))

Prompt+Latent(潜变量空间) -> KSampler -> VAE -> Image

ComfyUI

安装

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git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

cd ComfyUI

pip install -r requirements.txt

# 启动 
python main.py

此时目录下还没有模型，需要下载模型到指定目录: ComfyUI/models/checkpoints

插件

ComfyUI Manager

在 custom_nodes 目录下,下载插件代码

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cd custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git

workspace-manger

workflow 管理/切换插件

参考

模型下载

sd模型

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axel https://civitai.com/models/112902/dreamshaper-xl