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文生图大模型快速调优手册

本文介绍了Stable-Diffusion-XL大模型的优势、适用场景及调优技巧。该模型由StabilityAI研发，具有强大的创意图像生成能力，支持反向Prompt和模型定制。文章详细讲解了Prompt编写技巧，包括正向和反向提示词的组成结构、权重调节、关键词融合等进阶技巧。此外，还提供了采样方式、采样步数、图像尺寸、风格、提示词相关性和随机种子等参数的调优建议，帮助用户生成更符合预期的高质量图像。

spring框架，日志输出指定标识，实现一个Tomcat下全链路日志统一查询

工具使用问题解决系列 java

本文介绍了如何在Spring框架中通过MDC（Mapped Diagnostic Context）实现全链路日志的统一标识（如requestId），便于日志追踪和分析。主要内容包括修改日志格式模板、创建拦截器设置requestId、注册拦截器以及验证效果等步骤。

Linux中，top命令中CPU怎么理解？

工具使用问题解决系列

在Linux系统中，top命令中的%CPU表示单个进程在一段时间内占用CPU时间的百分比，相对于一个CPU核心的利用率。单核系统中100%表示占满整个CPU，多核系统中单个进程最多显示100%（占满一个核心）。%CPU的计算公式为（进程使用的CPU时间变化量/采样时间间隔）×100%。多线程程序的CPU使用会合并显示，Java进程的%CPU反映整个JVM的CPU使用情况。建议使用top或htop查看更详细的CPU使用情况。

Tomcat 如何配置 Redis 实现 Session 共享？详细步骤与配置说明

工具使用 java 数据库

本文详细介绍了在Tomcat中配置Redis实现Session共享的步骤，包括配置文件位置（context.xml和server.xml）、所需依赖JAR包、RedisSessionManager初始化参数说明以及测试验证方法。通过配置RedisSessionManager，可以将会话数据存储在Redis中，实现多个Tomcat实例间的会话共享。

Q4_K_M量化技术解析：4-bi混合量化如何实现大模型显存降低70%？

AI前沿工具使用技术趋势

Q4_K_M是一种针对大语言模型的4-bit混合量化策略，通过分组量化（K-Quantization）和动态校准技术，显著降低显存占用70%（如70B模型从140GB降至42GB），同时保持推理精度损失在1%以内。该技术适用于边缘设备、低成本部署和大规模推理场景，已成为开源社区的事实标准。

轻松理解TensorFlow会话（Session）

python 工具使用 AI前沿

本文介绍了TensorFlow框架中会话（Session）的作用和使用方法。会话（Session）是连接计算图和实际计算的桥梁，负责启动图中的节点操作并管理运行时资源。文章通过类比建筑蓝图和施工团队，形象地解释了会话的作用，并提供了创建会话、运行计算图以及使用`with`语句和交互式会话的代码示例。

大模型文件类型揭秘：从基础到面试挑战

工具使用 AI前沿 AI学习之路

本文深入探讨了大模型的文件类型，分为模型文件和数据文件两大类。模型文件包括权重文件（如.pt/.pth、.ckpt、.safetensors、.bin）、配置文件（如config.、generation_config.）、词汇表文件（如tokenizer.）以及其他格式（如SavedModel、ONNX、HDF5、量化格式和GGUF）。数据文件涵盖文本文件（.txt、.csv、.）、文档文件（.doc、.pdf）、图像文件和音频文件。文章还提供了相关面试题及解析，帮助读者巩固知识并应对实际工作挑战。