Disco Diffusion 是最近比较火的多模态 AI 图像生成系统，可以通过英文文本描述直接生成质量还不错的画作。 该系统生成图像的风格受到若干关键词的强烈影响，因此社区中一个热点就是寻找各种风格独特的关键词组合。imgur 上有位网友 @kingdomakrillic 整理了一份 CLIP + VQGAN 生成图像的风格关键词示例，基本上可以直接套用到 Disco Diffusion 系统中，非常有用！

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WSL2 需要打开 Hyper-V 的支持，而 Win10 家庭版上没有 Hyper-V 完整组件，有 2 种方法可以开启 Hyper-V：

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背景

Win10 中 WSL2 环境是一个 HyperV 管理的独立容器，其网络相对宿主系统独立，不像 WSL1 环境那样是和宿主系统网卡直接桥接起来的。WSL2 这样的架构虽然运行效率提高不少，但却无法像 WSL1 那样能直接使用宿主系统提供的代理服务，造成了不少麻烦。

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背景

在很多场景下（手头没有 U 盘、某台电脑 USB 口不可用或没有足够权限安装存储设备驱动等等），我们都需要通过网线直连的方式在两台电脑之间传输数据，这样就要求正确地将两台电脑设置为同一子网下的不同静态 IP。对于电脑知识较为丰富的用户来说此设置过程非常简单，但对于一般用户来说就比较困难了，此时就希望通过程序自动配置好这种网络环境。

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背景

使用自己电脑的 N 卡进行 CUDA 加速时都希望能使用全部显存，但在 Ubuntu 18.04 LTS 中安装官方专有驱动后，如果用 nvidia-settings 将 PRIME profiles 设为 Nvidia，会让包括 X 桌面在内的所有图形加速功能都走 N 卡，会占用不少显存。若将 PRIME profiles 改为 Intel，N 卡驱动又不会被加载，无法使用 CUDA 加速。

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尝试在 CentOS 6.x 下编译使用 PyPy 5.x 时发现其生成的 interpreter.c 使用了 __int128 内置类型，但系统自带的 gcc 4.4.x 并不支持该类型，所以需要按如下步骤装一个 gcc 4.9.x：

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一日同事尝试用 Java 正则库匹配某模式总是抛出 String index out of range 异常，百思不得其解。经过一番研究，得到了这样一个最小复现用例：

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import java.util.regex.*;
public class RegexBug {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String s = "x"+Character.highSurrogate(0x10000)+Character.lowSurrogate(0x10000);
        Pattern p = Pattern.compile("(.)*xx");
        Matcher m = p.matcher(s);
        if(m.find()) {
            System.out.println("matched");
        }
    }
}

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从 IPython 1.0 开始 IPython Notebook 就自带了 nbconvert 工具，可以将 notebook 转换为 HTML/LaTeX/Markdown/reStructure/Slides 等多种外部格式，以方便内容的快速重用。从内容展现的一致性上看，将 notebook 转成 LaTeX 再处理为 PDF 文件是表现最好的，因此使用频率也最高，然而当 notebook 中出现中文时，默认生成的 LaTeX 文件无法进行支持，会导致最终生成的 PDF 文件中中文部分都是空白。经过实验，对生成的 LaTeX 文件进行如下手工修改可以快速修正此问题：

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背景

大家都知道 JVM 有 HotSpot 引擎可以对热代码路径进行有效的 JIT 优化，大幅度提升计算密集代码的性能，但 HotSpot 对自己编写的 Java 代码时进行了哪些 JIT 优化？优化后生成的 native code 长什么样？知道了这些信息之后，才能有的放矢地改进自己的代码。

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获取手机的 vendor id

用 USB 线连接手机，执行 lsusb 命令后可以看到如下内容：

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Bus 001 Device 010: ID 4bb0:30d2

那么 vendor id 就是 0x4bb0

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