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PengChao 使用符号工具箱求导函数，以及使用solve解方程的一个简单例子：
两个例子, 一是用solve函数解带约束条件的方程组, 二是用fmincon函数解带约束条件的最小化问题 一个 … 阅读更多
翻老代码发现之前写了一个简单的符号工具箱化简方程，好久不用遗忘了，留个代码备份
一、偏微分方程
这篇博客是论文：High Accuracy Optical Flow Estimation Based Theory for Warp 的笔记，论文为2004年，在2015年EpicFlow方法中引用。
在稠密光流估计中，最后一步往往是将光流图进行Refine和smooth，来确保光流在空间上连续，大部分区域符合刚体运动假设，同时也会处理遮挡，为遮挡区域提供连续的光流值。
在介绍的论文中，建立了一个能量函数，将光流图的优化和优化能量函数联系起来。论文偏向传统，但是也很经典，接下来一起看下做法。
这篇博客介绍 Google 近年来在Photography方面一篇具有代表性的论文，Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement
HDRNET的主要特征数数据分成两路，低分辨率偏向high level语义，这一路学习到的是一系列参数（分mesh的3×4 color matrix），学习参数需要的计算资源相对于学习输出图需要的资源更少，移动端部署更加方便。高分辨率一路更偏向low-level引导，学些引导图和参数apply。
两张图片就可以生成一小段视频，效果很不错，可以直接在网站上用demo玩儿一玩儿。
网站和源码：https://film-net.github.io/
Google AI Blog：https://ai.googleblog.com/2022/10/large-motion-frame-interpolation.html
京东方的一篇论文，主打轻量级网络做Real-Time SR，只有一层，对标传统bicubic上采样，因为轻量，所以实用，同时一层网络的可解释性也更强。
论文地址：Edge-SR：Super-Resolution For The Masses
Hugging face起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，聊天机器人服务没搞起来，但是hugging face在github上开源的transformers库大火，已经成为机器学习届最活跃的开源社区。这篇博客简单介绍下怎样从hugggingface获取数据和使用模型。
hugging face的官方网站：http://www.huggingface.co./ 。 我们基本可以从这里捞到很多数据集、预训练模型、课程 和 文档。
部署stable diffusion ai绘图，需要 nvidia 显卡，至少需要6G显存（显存越大越好，高清图片需要更大显存）。这篇博客适用于一些有代码基础的同学（也就是不会手把手告诉怎么搭建python环境、clone代码），完全没接触过代码的同学可以找其它教程。
Stable Diffusion 官网地址： https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release
Stable Diffusion 代码仓库： https://github.com/CompVis/stable-diffusion
模型下载（该链接建议从头阅读）：https://stable-diffusion-art.com/models/#Stable_diffusion_v15
https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion
训练和使用Lora：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624230991
webui：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
ZeroTier内网穿透相比frp的好处就是，连接建立之后，不再需要中继服务器做数据中转，连接是点对点的，速度更快。相比于frp，不方便之处在于，本地和服务器必须要安装zerotier客户端（有点儿类似于VPN，我们可以借助frps+zerotier方式开放公网p2p访问）。
部署ZeroTier之前，我们需要了解一些概念，然后再进行部署，也会介绍一些高阶功能，私有化部署（自建Moon服务器、管理Plant服务器）等。
Docker IPV6 DDNS有两个关键点，一是确保自己的ipv6地址是公网ipv6，这个最好直接找运营商确认，二是确保docker能拿到宿主机的ipv6地址，所以一定选host网络，并不需要去改docker 的json来enable docker的ipv6，ipv6地址是通过外部api拿到的，二是解析参数（域名、key）需要设置正确。直接看图好了，关键的地方已经标红：
家用NAS中一般都有Docker组件，Docker组件在使用镜像时，主要是将Docker的配置参数传进来，只不过是以gui窗口的方式来进行配置。
docker相当于一个独立的环境（可以看做是一个simple的虚拟环境），docker内部的所有环境和资源都是docker内部可见，外部不可见的。我们运行docker时，如果需要docker和外部交互，一般会在启动时候制定一些参数，这些参数可以通过命令行指定，也可以通过gui窗口指定（实际gui窗口就是把参数转换成了命令），理解了这点，我们就可以安装docker 的说明文档来配置，让docker运行起来了。
最近移动硬盘内存这些都降价了，喜欢屯数据的仓鼠必然要升级家用存储设备。之前的J4125软路由刚好剩个硬盘位，就加进来组一个NAS。这篇博客主要介绍ESXI8.0上黑群晖系统的安装配置、下载器使用、家用影音库搭建、samb、ftp等存储服务的使用。（机械硬盘故障率较高，建议组raid，防止数据丢失，博主拿固态玩儿一下，所以raid相关内容不会介绍）
ESXi是 VMware公司推出的一款基于裸机运行的虚拟机平台，无需操作系统即可部署虚拟机，最大程度节省资源支出。ESXi是免费的，普通用户很轻松即可获得授权使用。
开始折腾前，我们首先要确定自己的硬件，某些网卡、核显、PICE的驱动是否需要自己安装，或者是否要开启虚拟化。如果是购买的比较大众的软路由，店家或者社区应该有打包好驱动的ESXi镜像，可以直接找店家要，大大简化安装和折腾的过程。
