ControlNet Blog

https://controlnet.space/

https://controlnet.space/atom.xml (RSS订阅地址)

异星工厂中的高品质产率分析

异星工厂的品质扩展包给游戏带来了新的生产规划挑战，比起像以前只能横向扩张工厂的规模，现在可以通过使用高品质的工厂和插件，大幅增加产量。为了最大化如传奇品质的高品质物品的生产，我们需要对高品质产率的计算和规划进行一些分析。

2024/12/31

比之前更进一步的终极看番工具栈

之前的文章中讨论了如何在Windows上配置最佳的视频播放器用于看番，然而这个方法具有很大的局限性。这篇文章将介绍如何搭建一个更加完善的系统，为了获得真正的快乐终极看番体验。

2024/7/6

探索数据潜力：预训练模型与Masked Autoencoder的表征学习之旅

表征学习(Representation Learning)是一个深度学习中的概念，通过预训练一个特征提取器，把原始数据转换成有意义的低维特征，让下游任务基于这些特征进行训练，从而降低了对数据和计算能力的需求。本文将介绍表征学习的基本概念，以及以Masked Autoencoder<a href="#ref-1">[1]</a>为主的最新进展。

2023/6/8

异星工厂原版原创蓝图分享

前一阵子在异星工厂(Factorio)上玩了一段时间，这个游戏的玩法是建造工厂，从最初的手工采矿到自动化采矿，再到自动化生产，最后到自动化科研，最终建造火箭逃离星球。为了下次更好的游戏体验，最近特地的制作了一些用于原版的蓝图，方便下次游戏时直接使用。

2023/5/5

学习AI绘画，从Diffusion和CLIP开始

AI绘画在这几个月火了起来，它能从提供的文字和图片中生成新的绘画，质量很高，而且非常有趣。这个封面就是用AI生成的<a href="#ref-1">[1]</a>。但是在使用AI绘画的过程中，搞不懂steps，sampler之类的意思。为了想要更好的使用AI绘画，也想要理解AI绘画中那些参数的含义，所以本着学习新技术的目的，写了这篇文章来学习一下AI绘画。

2023/1/7

怎么通信比较快？Python跨进程通信测试

在一些场合下，我们需要同时运行多个Python程序，并且希望这些Python进程之间能互相通讯，发送一些值或者接收一些值。本文我们就来测试一下Python的跨进程通信不同方案的效率。 本文包含的内容有：HTTP, websocket, multiprocessing, gRPC, RabbitMQ等。

2022/12/13

Python编程基础08：单元测试和异常处理

<blockquote> 人生苦短，我用Python!<a href="#ref-1">[1]</a> </blockquote> 这个系列是一个帮助零基础的人入门编程的教程，本文主要介绍Python中的单元测试和异常处理。

2022/7/28

Python编程基础07：标准库和第三方库

<blockquote> 人生苦短，我用Python!<a href="#ref-1">[1]</a> </blockquote> 这个系列是一个帮助零基础的人入门编程的教程，本文主要介绍Python中包和库的概念，还有一些常用的标准库和第三方库。

2022/5/6

LightIoC: Scala原生基于注解的依赖注入库

LightIoC是一个通过依赖注入的Scala轻量化控制反转工具，发布在GitHub上，<a href="https://github.com/ControlNet/LightIoC">项目地址</a>。

2022/2/17

Python编程基础06：Python的面对对象编程

<blockquote> 人生苦短，我用Python!<a href="#ref-1">[1]</a> </blockquote> 这次我们来学习一下Python的面向对象编程(Object-Oriented Programming)，也被简写为OOP。OOP是一种编程思想，可以让程序有更好的扩展性，可读性和可维护性。

2021/9/8

Windows最佳动画观看环境配置指南(MPC-HC, madvr, SVP, Anime4K)

在PC上最好的动画观看体验需要复杂的环境配置和硬件支持，本文介绍了这一套方案同时有极佳的上采样和去噪的画质，也有插帧带来流畅的拉镜头效果。如果你曾经只在线观看过动画的，请一定要试试。本文介绍的这一套方案使用MPC-HC播放器<a href="#ref-1">[1]</a>，madvr滤镜<a href="#ref-2">[2]</a>，SVP插件<a href="#ref-3">[3]</a>和Anime4K着色器<a href="#ref-10">[10]</a>。

2021/7/31

计算机视觉中的Transformer续

上一篇文章<a href="/2021/04/30/reading/vision-transformer/">《计算机视觉中的Transformer》</a>讲了计算机视觉中的Transformer结构<a href="#ref-1">[1]</a>，还有非常受欢迎的Vision Transformer(ViT)<a href="#ref-2">[2]</a>。本篇文章将补上上一篇掠过的《Attention Augmented Convolutional Networks》<a href="#ref-3">[3]</a>和《End-to-End Object Detection with Transformers》<a href="#ref-4">[4]</a>，同时也会介绍一下DeiT (Data-effieciency Image Transformer)<a href="#ref-5">[5]</a>。

2021/7/26

Python编程基础05：Python的过程分解和文件IO

<blockquote> 人生苦短，我用Python!<a href="#ref-1">[1]</a> </blockquote> 这次的主要内容主要是介绍Python中的过程分解和文件IO。过程分解包括了函数(function)，模块(module)。而文件IO主要是介绍使用Python打开文件并进行读写操作。

2021/7/19

解锁网易云变灰曲目PC版(Windows, MacOS)

作为网易云的9级VIP用户，由于国内音乐版权的问题，用了那么久还订阅会员的网易云看到了很多音乐因版权而下架，于是折腾了一下，使用GitHub上现成的实现给网易云换源，从而解决音乐下架的问题。在这篇文章里，将会分享一下怎么在网易云PC上使用这项技术。

2021/6/29

Python编程基础04：Python高级集合类型和一些杂项

<blockquote> 人生苦短，我用Python!<a href="#ref-1">[1]</a> </blockquote> 这个系列是一个帮助零基础的人入门编程的教程，本文承接上一篇，介绍Python的另外两个重要的数据类型(字典dict和集合set)。另外，break, continue, 注释和IO也会在本文的下半部分介绍。

2021/6/18

Aria2傻瓜安装部署指南

Aria2是一个非常好用的P2P开源下载工具，不仅支持普通的HTTP链接下载，也可以使用BT种子，磁力链接。在体验过迅雷这样的国产流氓软件之后，有一款实用的下载工具还是很重要的。在这篇文章里，将介绍如何在Linux中安装并且部署运行Aria2和它的可视化界面AriaNg。在家庭局域网的路由器和NAS中，很有可能是基于Linux系统的，所以可以很方便的将Aria2服务部署起来，并且从其他网络位置进行访问。

2021/6/8

Python编程基础03：数据结构和Python集合类型

<blockquote> 人生苦短，我用Python!<a href="#ref-1">[1]</a> </blockquote> 这个系列是一个帮助零基础的人入门编程的教程，本文承接上一篇，介绍Python的数据结构和集合类型。

2021/5/19

在UEFI Secure Boot下的Linux安装N卡驱动

最近在帮忙给一台单卡3090的工作站装Linux系统，结果踩了不少坑，折腾了一天多才成功装上。这篇文章就来分享一下，有哪些坑，然后自己是如何解决的。 当然其中最大的原因都是因为这台电脑是组织管理的，自己没有权限设置BIOS，并且强制启动Secure Boot，就算是有win10管理员账号也解决不了任何问题。

2021/5/13

计算机视觉中的Transformer

深度学习中最一开始的Transformer是2017年推出的，非常强力<a href="#ref-1">[1]</a>。可能当时作者觉得这个东西很强，所以才会赋予”变形金刚”的名字吧。而后来，Transformer也广泛的推广到了计算机视觉(CV)领域，从2020年开始，就有对Transformer在CV中的大量新研究发表。 本文主要会讲最初的Transformer，Vision Transformer(ViT)和Multi-scale Vision Transformer(MViT)。

2021/4/30

一些邮箱客户端的使用对比

邮箱在日常中使用非常频繁，基本上一个月要发几十封邮件，所以试了试一些比较有名的客户端看看各方面表现如何。下文中分别以PC客户端和手机客户端分开考虑，分别列出了表格介绍各方面的优缺点，并且总结了自己现在的使用方式。

2021/4/27