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隔離即高效:探索 Python 虛擬環境的專業實踐

我們常常在網路上安裝依賴 Python 的程式碼,但總是會有一推的衝突存在,Python 的虛擬環境(virtual environment)則是一個非常有用的工具,它可以在不同的專案間建立隔離的 Python 執行環境,可以確保不同專案的依賴庫互不干擾,讓 Python 的開發更加簡單、安全。以下將詳細介紹 Python 虛擬環境的概念、創建和使用方法。

虛擬環境的重要性

在沒有虛擬環境的情況下,Python 的庫和模組都會安裝在全局環境中。這會導致幾個問題:

  • 版本衝突:不同專案可能需要同一個庫的不同版本,全局安裝可能導致版本衝突。
  • 依賴混亂:隨著安裝的庫越來越多,全局環境可能變得難以管理和維護。

使用虛擬環境,每個專案都有自己獨立的環境,可以:

  • 隔離依賴:每個專案的依賴庫都獨立於其他專案,避免了版本和依賴衝突。
  • 易於管理:管理每個專案的依賴更為方便,升級或修改不會影響到其他專案。

如何創建和使用虛擬環境

1. 安裝虛擬環境

Python 3.3 以上版本已經內置了 venv 模組來創建虛擬環境。安裝新的虛擬環境非常簡單:

python3 -m venv myenv

這個命令會在當前目錄下創建一個名為 myenv 的資料夾,其中包含了獨立的 Python 執行環境。

2. 啟用虛擬環境

創建虛擬環境後,需要啟用它以使用:

Windows

.\myenv\Scripts\activate

Linux

source myenv/bin/activate

啟用虛擬環境後,你會在命令行前看到虛擬環境的名稱,這表明你現在在該虛擬環境中運行 Python。

3. 安裝和管理套件

在虛擬環境中,可以使用 pip 安裝所需的庫,而這些安裝只會影響當前的虛擬環境:

pip install -r requirements.txt

這個命令會在虛擬環境中安裝 Flask,而不會影響到其他環境或全局 Python 環境。

4. 退出虛擬環境

完成工作後,可以通過以下命令退出虛擬環境:

deactivate

這會恢復到全局 Python 環境。

參考資料

https://docs.python.org/zh-tw/3/tutorial/venv.html

探索視覺新境界:Luma AI Dream Machine帶來的AI動畫革命

探索視覺新境界:Luma AI Dream Machine帶來的AI動畫革命

Luma AI – Dream Machine則是其中一個令人矚目的新星。這個平台具有多項吸引人的特點,尤其適合需要高品質視頻內容的創作者,我們來針對我發現的特色做分析

每天免費點數:

Luma AI Dream Machine提供了一個用戶友好的特點,即每天都有免費點數供用戶使用。這使得即使是預算有限的用戶也能夠探索平台的功能並製作高質量的視頻。

文字及圖片轉化為影片:

這個平台能將您的文字描述和圖片轉化為引人入勝的視頻。無論您是想將一個故事、說明或是任何視覺內容轉換成視頻,Luma AI Dream Machine都能助您一臂之力。

高效且可擴展的Transformer模型:

Luma AIDream Machine採用的是一種高效且可擴展的Transformer模型,該模型直接通過影片進行訓練。這種訓練方式使得生成的視頻不僅遵守物理原則,而且場景連貫,富有事件性,極大地提高了視頻的自然度和觀賞性。

擅長人物動畫:

這個平台在人物動畫方面表現尤為出色。它能夠細緻地捕捉人物表情和動作,使得動畫人物行為自然,表情生動,非常適合需要複雜人物互動的劇情視頻。

日系卡通動畫表現強大:

對於喜愛日系卡通風格的用戶來說,Luma AI Dream Machine提供了強大的支持。平台可以生成風格鮮明、色彩豐富的日系卡通動畫,非常適合創作動漫類型的視頻內容。

參考資料

https://lumalabs.ai/dream-machine

Linux find 指令介紹(尋找檔案、目錄)

Linux 的 find 指令是一個非常強大而且必定要學習的工具,用於在文件系統中搜索符合特定條件的文件或目錄。以下想要介紹這個指令,通過各種參數和選項來定制搜索條件,讓你能夠精確地找到所需的文件。

基本語法

find 指令的基本語法如下:

find [路徑...] [選項] [動作]
  • 路徑:指定 find 指令開始搜索的目錄。如果不指定,默認為當前目錄。
  • 選項:定義搜索的條件,例如按文件名、文件類型、修改時間等。
  • 動作:對搜索結果執行的操作,如列印文件名、刪除文件等。如果不指定動作,默認動作是列印所有找到的文件的路徑。

常用選項

  1. 按名稱搜索
    • -name 'pattern':搜索文件名匹配指定的模式的文件。模式可以包含通配符,如 *?
    • 示例:find /home/user -name '*.txt'
  2. 按類型搜索
    • -type f:僅搜索文件。
    • -type d:僅搜索目錄。
    • 示例:find /var/log -type f
  3. 按修改時間搜索
    • -mtime +n:搜索在 n 天之前被修改過的文件。
    • -mtime -n:搜索在最近 n 天內被修改過的文件。
    • 示例:find / -mtime -10
  4. 按大小搜索
    • -size +n:搜索大於 n 單位的文件。單位可以是 k(KB)、M(MB)、G(GB)。
    • -size -n:搜索小於指定大小的文件。
    • 示例:find / -size +100M

常用動作

  • -print:輸出匹配文件的完整路徑(這是默認動作)。
  • -delete:刪除找到的文件。
  • -exec cmd {} \;:對找到的每個文件執行指定的命令。{} 是一個占位符,代表當前找到的文件名。
  • 示例:find /tmp -type f -mtime +30 -exec rm {} \;

最常使用的動作

搜尋整個硬碟中大於100MB的log檔案(不分大小寫),並且把她刪除

find / -type f -size +100M -iname "*.log" -delete

使用案例

尋找並刪除 30 天前的臨時文件

find /tmp -type f -mtime +30 -delete

尋找特定大小的日誌文件並列出詳細信息

find /var/log -type f -size +50M -exec ls -lh {} \;

尋找所有 JPG 文件並複製到另一個目錄

find /home/user/Pictures -name '*.jpg' -exec cp {} /home/user/Backup/ \;

find 完整參數

  • -mtime : 搜尋檔案的修改時間(天)
  • -mmin : 搜尋檔案的修改時間(分鐘)
  • -ctime : 搜尋檔案的建立時間(天)
  • -cmin : 搜尋檔案的建立時間(分鐘)
  • -atime : 搜尋檔案的最後開啟時間(天)
  • -amin : 搜尋檔案的最後開啟時間(分鐘)
  • -size : 搜尋檔案的大小
  • -name : 搜尋檔案名稱(有分大小寫)
  • -iname : 搜尋檔案名稱(不分大小寫)
  • -type f : 只搜尋“檔案”
  • -type d : 只搜尋“目錄”
  • -exec <cmd> {} \; : 把搜尋結果導向指令來執行
  • -user : 搜尋特定使用者的檔案或目錄
  • -o : 邏輯運算為「或」的意思
  • -print : 將結果印出於螢幕

參考資料

https://www.redhat.com/sysadmin/linux-find-command

Raspberry Pi 與 Hailo 攜手推出全新低價 AI 開發套件 — 售價僅 70 美元!

Raspberry Pi 與 Hailo 攜手推出全新低價 AI 開發套件 — 售價僅 70 美元!

你是不是在尋找下一個大玩具來滿足你對科技的渴望?好消息來了!Raspberry Pi 最近與以色列晶片製造商 Hailo 合作,推出了一款令人驚艷的低成本人工智慧開發套件,讓你的AI夢想更近一步。

這款價格僅為 70 美元的開發套件不僅價格親民,性能也相當驚人。每秒高達 13 兆次(TOPS)的推論性能,絕對能滿足你對速度的所有幻想。不僅如此,這個套件還支持高速的單通道 PCIe 3.0 連接,用M2插槽,速度高達 8Gbps,保證數據傳輸不卡頓,讓你的開發過程更加流暢。

而且,這款開發套件與 Raspberry Pi 的映像軟體子系統實現了無縫整合,這意味著你可以輕鬆地將其應用於各種影像處理和機器學習項目。它還支持第一方或第三方相機,這樣你就可以根據項目需求選擇最適合的相機設備。

最吸引人的或許是其高效的加速硬體排程功能。這個功能讓開發者能在單一相機上運行多個神經網路,或者在兩個相機上同時運行多個神經網路,大大擴展了項目的應用範圍。

此外,Hailo 還提供了一個豐富的模型庫,包括大量已預訓練的神經網路模型,這對於快速開發和部署AI應用來說是一大福音。當然,要使用這個AI套件,缺點是必須要配備如 Raspberry Pi 5 等開發板。

RPI AI Hat

Ai-Kit Docs

MusicGPT-可以在本地端執行的AI音樂生成器

MusicGPT-可以在本地端執行的AI音樂生成器

MusicGPT 可以讓使用者能夠在本地使用大型語言模型 (LLMs) 根據自然語言提示生成音樂的功能,他的重點放在文字條件音樂生成、旋律條件音樂生成以及生成無限長或無限音樂流的能力,今天要說明 MusicGPT 如何作為 Suno.ai 的開源替代方案,有甚麼樣的特色有甚麼樣的優缺點。

文字生成音樂

MusicGPT 的文字生成音樂,可以讓用戶輸入描述性文字或情感語言,然後在本地端的系統將其轉化為相應的音樂作品。這一功能對於想要通過音樂增強其敘事的作曲家和故事講述者特別有用,像是YT、小紅書、抖音,能夠完美匹配文本中描述的情緒或場景。無論是反映平靜月光夜的寧靜作品,還是回響著繁忙城市興奮感的活力曲目,MusicGPT 都能適應輸入文本的細微差別。

旋律生成音樂

旋律條件音樂生成將創新推向更深一步,允許用戶輸入特定旋律,MusicGPT 則以此為基礎生成完整的作品。這一功能非常適合那些有旋律想法但需要協助將其發展成完整作品的音樂家和作曲家。MusicGPT 不僅保留原始旋律,還增加了和聲、節奏和配器,提供豐富、飽滿的音樂體驗。

無限長音樂流

MusicGPT 最突破性的功能之一是其生成無限長的能力。這一功能對於遊戲背景音樂、冥想應用程序或公共場所的環境聲景等應用特別吸引人。與傳統的音樂曲目不同,MusicGPT 的作品可以根據需要持續進行,不斷演變而不重複。這創造了一個動態的聽覺環境,可以持續適應聽眾的需求或互動。

Suno.ai 的開源替代方案

MusicGPT 不僅在技術進步上脫穎而出,也因其作為開源解決方案的可訪問性而受到關注。與可能運行專有技術的平台如 Suno.ai 不同,MusicGPT 提供了一種透明、可定制的方法。用戶可以在自己的系統上本地運行它,利用大型語言模型的力量根據自然語言提示生成音樂。這不僅確保了創作過程的隱私和控制,也促進了以社群驅動的發展,其中改進和變化可以由全球用戶共享和實施。

參考資料:

MusicGPT官網:https://www.music-gpt.xyz

原始碼連結:https://github.com/gabotechs/MusicGPT