1.为什么腾讯这么垃圾？
2.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
3.大全！腾讯腾讯Python爬取芒果TV、分分分分分析腾讯视频、源码B站、软件爱奇艺、腾讯腾讯知乎、分分分分分析暴涨点源码微博弹幕！源码
4.如何解读tn6文件源码?软件
5.Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，高清无水印）
6.腾讯插件化—Shadow源码

为什么腾讯这么垃圾？

       æ‰“垮腾讯！垃圾腾讯

       ä¹Ÿè®¸è¿™æ–‡ç« ä¼šè¢«æ’¤é”€ï¼ä¹Ÿè®¸è¿™å·ä¼šè¢«å°ï¼ä½†æˆ‘还是要发！

       è§è¿‡ï¼ŒçŸ­çŸ­2个月之内，这么多人对一个网游的投诉吗？

       ä½ ä»¬è§è¿‡ï¼Œé™¤ã€Šåœ°ä¸‹åŸŽä¸Žå‹‡å£«ã€‹å¤–，进图会掉，PK会掉，换频道掉，选择角色掉，无处不掉的游戏吗？

       ä½ ä»¬è§è¿‡ï¼Œå¸å·è¢«ç›—或被删，运营商一点解决办法都没有的游戏吗？

       ä½ ä»¬è§è¿‡ï¼Œå¤æ´»ä¸€æ¬¡éœ€è¦2元钱，吃一个药需要几角钱的游戏吗？

       ä½ ä»¬è§è¿‡ï¼Œæ‘†æ‘Šè¿˜éœ€è¦èŠ±3.5元，一套时装多，这么贵的游戏吗？

       ä½ ä»¬è§è¿‡ï¼Œææ–™N多，如果不花人民币只给8个物品箱位置的游戏吗？

       ä½ ä»¬è§è¿‡ï¼Œæ‰“着永久免费的幌子，却和吸血鬼一样吸食玩家兜里每一分钱的游戏吗？

       ä½ ä»¬è§è¿‡ï¼Œä¸Šçº¿ï¼ŒæŽ‰çº¿ï¼Œä¸Šçº¿ï¼ŒæŽ‰çº¿ï¼Œå¦‚果你连续几次这样，就被封的游戏吗？

       ä½ ä»¬è§è¿‡ï¼Œ1级小号刷级图不被封，而辛苦玩家，被乱封号的游戏吗？

       ä½ ä»¬è§è¿‡ï¼Œç»™å®¢F打电话，询问了半天，客F连你是那个服务器，什么问题都不问的游戏吗？

       ä½ ä»¬è§è¿‡ï¼Œè¿™ä¹ˆå¤šéª—子的游戏吗？

       ä½ ä»¬è§è¿‡ï¼Œåœ¨å®˜æ–¹è®ºå›å‘帖，就被删的游戏吗？难道玩家一点意见都不能题？

       çŽ©å…¶ä»–游戏需要热情，玩DNF需要忍耐！我们是来开心的，不是来开会的！

       çŽ©è¿‡æ—¥æœã€éŸ©æœDNF的玩家都知道，怪的掉率那么低吗？合成率那么低吗？怪那么难打吗？而腾讯却说没有修改游戏的源代码！

       ä¸ºä»€ä¹ˆå›½æœè¿™æ ·æŽ‰çŽ‡ä½Žã€åˆæˆçŽ‡ã€æ€ªçš„AI这样？就一个原因，腾讯在剥夺玩家的每一分钱。

       æ€ªéš¾æ‰“，需要买 米勒的协助 复活币 吧！掉率改低，还是让玩家买红、蓝、复活吧！

       ä½ ä»¬è…¾è®¯æŒ–空心思就是在欺骗玩家！骗玩家的钱！

       ç„¶è€Œé‚£ï¼Ÿæˆ‘们花钱了，时装也买了，红蓝、复活都买了，你们让玩家得到什么了？

       æŽ‰çº¿ã€æ— æ•…封号！！

       è¿™å°±æ˜¯ä½ ä»¬å¯¹å¾…玩家的方法吗？每天 点疲劳有点浪费在掉线、虚弱上！你们对得起玩家吗？

       ä¸‹é¢æ˜¯è‡ªä»Ž<地下城与勇士>开放以来的停机维护记录

       3月日临时停机维护公告

       3月日停机维护公告

       3月日临时停机公告

       3月日封测服务器临时维护停机公告

       3月日封测服务器停机公告

       3月日封测服务器停机公告

       4月日内测服务器临时停机维护公告

       4月日网通服务器临时停机公告

       5月5日内测服务器临时停机公告

       5月日内测服务器停机维护公告

       5月日内测服务器停机维护公告

       å…¨å›½å“€æ‚¼æ—¥ 腾讯所有游戏停止运营三天

       5月日二次内测服务器临时停机公告

       5月日二次内测服务器临时停机公告

       5月日二次内测服务器临时停机公告

       5月日二次内测服务器临时停机公告

       5月日临时停机延长公告

       6月3日二次内测服务器临时停机公告

       6月日二次内测服务器临时停机公告

       äºŒæ¬¡å†…测服务器临时停机公告

       äºŒæ¬¡å†…测服务器临时停机延长公告

       6月日二次内测服务器临时停机公告

       å†…测停机及新体验服开放公告

       äºŒæ¬¡å†…测服务器临时停机公告

       6月日二次内测临时停机公告

       6月日:-:部分服务器临时停机公告

       6月日服务器临时停机更新维护公告

       6月日服务器停机延时公告

       6月日点-点服务器临时停机更新公告

       7月1日凌晨0：服务器临时停机公告

       7月3日2:-3:服务器临时停机更新公告

       7月4日凌晨服务器停机更新预告

       7月4日0点-6点服务器停机更新公告

       7月4日停机更新结束时间延长公告

       7月8日上午8点-点服务器例行更新维护公告

       7月日凌晨3点-5点服务器临时更新维护公告

       7月日凌晨4点起服务器分阶段临时维护公告

       7月日8点-点服务器例行维护更新公告

       7月日部分大区停机更新结束时间延后公告

       7月日凌晨2点-5点服务器分阶段停机维护公告

       7月日上午8点-点服务器例行维护更新公告

       7月日：上海一区临时停机公告

       7月日上午6点-点服务器例行维护更新公告

       8月5日上午6点-点服务器例行维护更新公告

       8月8日：东北3区临时停机公告

       8月9日0点-2点全区全服临时停机公告

       8月日上午9点-点服务器例行维护公告

       8月日凌晨0点-4点服务器例行维护更新公告

       8月日凌晨1点-3点服务器临时维护更新公告

       8月日上午8点-点服务器例行维护更新公告

       8月日广东1区例行更新维护延时公告

       8月日:-:华北1区临时停机公告

       8月日凌晨0：-2：全区全服临时停机公告

       8月日上午8点-点服务器例行维护更新公告

       8月日凌晨0点-4点服务器临时维护更新公告

       9月2日上午6点-点服务器例行维护更新公告

       9月4日上午8点-点服务器临时维护公告

       9月9日上午6点-点服务器例行维护更新公告

       9月日上午7点-9点服务器临时维护公告

       9月日上午8点-点全区全服临时停机公告

       9月日上午6点-点服务器例行维护更新公告

       9月日上午6点-点全区全服临时停机公告

       9月日上午8点-点全区全服临时停机公告

       å°å·æ°¸ä¹…年！

       è¯·é—®æ¸¸æˆçš„财产是不是我们的财产！

       TX这样封我们的号那不是封我的财产！

       é‚£æ˜¯æˆ‘们的财产他不给我们那在法律上不强制抢劫吗？

       é‚£ä¸æ˜¯æ¬ºéª—吗？我在QQ上冲了3个月黑钻W多点卷！就这样被封他娘的这样合理吗？

       éš¾åˆ°å°±æ˜¯é‚£äº›ç”¨æŒ‚的玩家有错吗？

       ä»–们封不了外挂是他们自己的技术问题

       ç«Ÿç„¶å°æˆ‘们的帐号！

       å¤§å®¶éƒ½æ²¡è§è¿‡æš—个游戏会封玩家的帐号啊！（除了MU，不过他不是封了玩家的帐号使得这个游戏没人玩吗）

       å¤§å®¶å°½é‡çš„投诉！！

       æŠŠDNF投诉到没人玩为止！！

       è¿™ä¸ªå¥½å…¬å¸ä¸çŸ¥é“模仿抄袭了多少公司的作品！

       ä¸ºä»€ä¹ˆå°±æ²¡æƒå¨æ€§çš„管理机构来查封这个好公司捏！

       æ—¥***马化腾你这个孙子！

       ä½ è¯´ç››å¤§æŠ„袭你DNF

       ä½ åˆçŸ¥é“你抄袭了多少

       é¬¼å¹ç¯çš„作品人被关了3å¹´

       é‚£æˆ‘问你该关几年

       ä½ è¯´ä½  SB不SB

       æ¨¡ä»¿ä¸–纪的跑跑卡丁你车开个QQ飞车！

       æ¨¡ä»¿ä¹…游的劲物团你开个QQ玄舞！

       æ¨¡ä»¿ç››å¤§çš„冒险岛你开个QQ三国！

       æ¨¡ä»¿çŠç‘šQQ你来个腾迅QQ还说珊瑚抄袭你（你***真不要脸，孙子我上网都年了）

       æ¨¡ä»¿å…‰é€šçš„特种部队你开个穿越火线！

       æ¨¡ä»¿ç››å¤§çš„对战平台你开个QQ平台！

       æ¨¡ä»¿ç©ºé—´ä½ å¼€ä¸ªQQ空间！

       æ¨¡ä»¿è¾“入法你来个QQ输入法！

       æ¨¡ä»¿ç››å¤§çš„泡泡堂年一开个QQ堂！

       æ¨¡ä»¿æŽå®ä½ æ¥ä¸ªæ‹æ‹ç½‘！

       æ¨¡ä»¿å®Œç¾Žçš„诛仙你开个寻仙！

       ä½ è¯´ä½ è¯¥å…³å‡ å¹´ï¼

       å°±***的红钻黄钻是你那脑残想出来1

       æœ‰ä»€ä¹ˆå­¦ä»€ä¹ˆä½ ***还真是孙子！

       è¯´ä»€ä¹ˆå“ªå®¶å…¬å¸å“ªå®¶å…¬å¸æŠ„袭你，你还真***说话像放P一样

       å¥½çŽ°åœ¨ä½ å°æˆ‘号（而且是无缘无故被封）！

       ä¹‹å‰è¢«å°3天我都不忍住！

       åœ¨ä½ è¿™ä¸ªå¥½æ¸¸æˆæŠ•å…¥äº†å¤šå°‘时间多少金钱！

       çŽ°åœ¨ä½ å°±é‚£ä¹ˆä¸€å°ï¼

       ä½ å¨˜çš„有没有想过玩家是什么感受啊！

       ä½ å¨˜çš„又没什么提示就直接封我号！（客服的电话更离谱，打过去没有话物人接，说的都是一些废话，请按什么什么键进入什么什么，你去看下别家公司游戏的客服电话看看）

       è¦æ˜¯ä½ ä»¬ä¸è§£å°æˆ‘们的号！！！

       æˆ‘会告到你有答复为止！！！

       ä½ ä¸€ä¸ªé©¬åŒ–腾能斗得过广大网民吗？

       å°å·åŽä½ æœ‰åœ¨å®˜æ–¹ç½‘上解释de吗

       å¤§å®¶éƒ½åˆ«çŽ©è…¾è®¯çš„游戏了 一个比一个垃圾 凌晨还JB卡的要死 腾讯的人都死光了 没人管服务器质量了 我们还玩P啊 都好

       ä½ æœ€å¥½åˆ«çŽ©DNF，看了这个文章就知道

       å¹¶ä¸æ˜¯æœ¬äºº

       å‘Šè¯‰ä½ ä»¬ï¼Œè…¾è®¯å…¬å¸çš„游戏很好玩。如DNF、飞车、寻仙等。

       å¯æ˜¯ï¼Œè…¾è®¯å…¬å¸çœŸçš„很烂。

       çŽ©DNF，刚上线几十秒就断线，连同学都带不了。

       åŽæ¥ä¸Šäº†ç½‘站看了一下，批评TX的文章真的很让我暴怒。

       æˆ‘把其中一篇给你们看看：

       å¤§å®¶å¥½ï¼Œå†™è¿™ç¯‡æ–‡ç« çš„时候，我已经不是腾讯的员工了，终于可是说出自己心中的话了，做客服xx部的经理个月零9天，除了周ri以外，每天的心情都很压抑．除了压抑还是压抑，看到的所有美好的事物在我的脑海里都扭曲了．早在dnf进入内测的时候，从韩国派来了一个人的技术／服务人员组，初期对我们进行了大量的培训，不得不承认，做了这么多年，很多东西我都没接触到人家那么深，尤其是其中有个岁的小伙子，乔惠安，彻底否定了我以前学过的很多东西，那段时光是美好的．．．（这里就不多说了）．按合同要求，所有服务器包括相应内部处理程序，必须从韩方一次性付款购买（很多公司因为这个门槛太高放弃了），这在当初的谈判会上的争论是相当激烈的，而我们的xxx老总最后也答应了这个要求，知道所有服务器开放完毕，所有设备都已经到位，资金全部从上海银行贷款，应该说，走到这步，我当时真的很高兴，看到了公司的潜力，看到了自己的未来．公测结束后，相应的问题表现出来了，将近％的玩家因为掉线频繁暂停或者放弃了dnf并且第一波营销（节日活动，网站宣传等等）受挫，业绩直线下滑，好几个部门的负责人被迫辞职，我在客服能 幸免遇难，也是幸运中的幸运了．为了扭转这样的形势，公司再次贷款，加大了投入的力度，但是事实还是无法改变，（ps 在这里说一个细节，服务器在线最高峰值纪录是（约等于）人，也就是说，不是像你们所想像的那样，每组服务器容纳个玩家）．自从央视报道青少年沉迷网游后，客服的压力瞬间增大，每天成千个家长的电话，我们服务人员8小时连去wc的时间都没有．国家文化部推出的防沉迷系统，对腾讯的影响真的很大，大到银行派专人监控腾讯的财务报表，并且暂时性停止对腾讯的贷款．韩方的销售人员在调查的了中国个城市后做出决定，要求腾讯提高服务器质量，满足更多玩家的合理要求，关于设备的问题争论了好几个星期，才终于允许腾讯自己购买设备，于是你们的恶梦和我的恶梦也就开始了，多了我不想说，心细的玩家自己能发现，哪怕是在人最少的顺畅服务器，也会很卡，哪怕当时在线人数＜人，为什么呢？因为几个区在同一个机房，9个交易场和4个普线共用一组服务器，现在明白了吗？没有新的设备，没有任何更新．关于决斗场服务器的问题更严重，用n年前旧的服务器在工作，虽然在当时，这组服务器是被誉为#$#@$#@$#,腾讯腾讯但是对于dnf这样高质量的格斗游戏来说，只能用”不配”二字形容．还有些东西大家是不知道的，比如 如何维护服务器，所有的技术人员对韩方的技术不熟悉，深造人员去的一半就没再回来，维护只是关机，备份，抽取纪录等等，大概1小时的工作．而和韩方当初培训时候的5小时维护，硬件软件的检测，真是小巫见大巫了．现在离开了腾讯,离开了深圳，虽然渺茫了，但是终于离开了那种压抑的环境，特别特别喜欢看范伟演的部片子 求求你表扬我，作为dnf的客服人员，每个人都是这么想的，请大家不要在跟我们这些客服人员生气，我们为了吃饭，什么都不能多说，请不要在辱骂gm，他们的谈话纪录每天都被审查．员工合同有这么一条，每月增加补助元，当解约后3年不得从事相同行业的工作，不得泄露公司内部受控文件，图片及信息．．．．．．．．．．腾讯你想当我爸爸？儿子我现在长大了，你管不着 、 我匿名写下了这封帖子，是因为我暂时并还不想丢掉饭碗。在十一前些ri子，韩方中国考察队在访问中国各大城市后，要求腾讯新增区并提高新服务器质量，但是由于腾讯资金不足，再加上防沉迷系统的压制，无法自费购买由韩国原装的服务器，几个星期的激烈会议后，韩方同意腾讯自行购买其他服务器，但韩方中断了腾讯的技术支持，也就是说，韩方在更新版本及发现故障后不给予腾讯任何帮助，腾讯也因为种种原因，在出现故障后网络系统一直没有更新，服务器的运转质量也越变越差，而目前最热的针对外挂进行的封号风波也越演乐烈。腾讯自行对服务器的维护，其实仅仅不到1个小时，按原技术要求，需要检查网络系统，服务器设备，每ri备份，每台服务器拥有2个备用电源，而 腾讯的维护仅仅每周一次备份，其余工作没有执行，一但出现大问题，只会频繁的重启服务器，这就是为什么大家看到3天2头都在维护。也有部分原因，因为腾讯的专业工程师仅仅只有人，大多为新人，根本检查不出问题，再加上没有过硬的诊测技术，导致服务器自动检测误封大量帐号的现象。然后再告诉你们几件事：细心的人会发现，每个服务器基本从早到晚都拥挤，而上线后发现有的人数并不如服务器所显示的那么膨胀，其实有几个区就是原版qq聊天用的服务器，明白了吧？腾讯对于韩方让其自行购买服务器，也就是说腾讯根本没有购买服务器，而是腾出5分之2的聊天服务器来运行dnf，我原以为用不到2个星期就会崩溃，居然能用了几个月，而且还没有任何的维护，真是奇迹。不过现在各区已经彻底崩溃。。。服务器的上限改成了，就好象用的内存玩dnf一样的概念。玩家们应该非常清楚，服务器是什么状况，湖北2区的服务器在一个小房间里，其实只是比其他房间小，也有多平方，但只有8台服务器，也就是说，每6个游戏中的服务器，实际上是合在一个机器里的。我只是想告诉大家一些确切的消息，也许我很快就会离开，放弃这份压抑的工作但我最后有个请求，gm每天的聊天记录和电话都是有记录的，无法跟玩家说出真心的话，希望大家不要用辱骂的语气和gm对话，我们真的很无奈，gm也是人，kao别人吃饭的一个人。

       ç­‰DNF换了运营商再玩吧！

       çœŸçš„很无语~！！！

       è¿˜æœ‰ä¸€ä¸ªï¼š

       å¸Œæœ›å¤§å®¶å¤åˆ¶äº†æŽ¥ç€å‘，我4星的现在只剩一星了，怕什么，这等级没用，让他们删吧~！只是体力不够发了~！我来数一下好了：第7次删贴！

       æˆ‘的贴也许会很快被删掉，请大家抓紧时间看完。

       æˆ‘先要说的是非常鄙视TX。

       é¦–先大家是不是经常掉线呢，也许我问的是废话。答案是肯定的。

       ç»´æŠ¤äº†ä¸€å¤©ã€ä¸¤å¤©ã€ä¸‰å¤©ã€æŽ‰å…ˆçŽ‡ä¸€æ ·éžå¸¸é«˜ï¼Œæˆ‘是及的白手，但每半个小时就会掉一次线，我忍受了在忍受，但今天我实在受不鸟了，今天我花了元冲点，买了个复活币打算单刷雪欲的王者刷到及，可没想到每到BOSS的时候都会掉线，刷次至少有7次以上掉线，《因为是单刷所以比较慢》于是我在网上查了很久，在一个网站里面发现了一点。上面是这样说的。

       DNF的玩家请注意了：

       TX为了赚回DNF的代理本钱，使用自己内部开发出来的系统程序，随机抽出玩家的掉线率，而且使用此程序后DNF会成为系统程序，只要掉线会带连宽待一起掉，所有游戏只有此游戏是系统程序，每个玩家的掉线时间基本不相同，有的是分钟，有的是分钟，分钟等等，而且DNF所带的疲劳系统也是TX为了暴利的手段之一，疲劳直本来就很少，这样一掉线疲劳直基本没怎么用就没了，黑钻为什么元一个月呢？而且唯一的用处就是增加疲劳直，当然也有非常少的经验加成，所以玩家为了有更多的疲劳值，纷纷跑去冲黑钻。而且QQ网吧也有疲劳直加成，所以有大部分完家会去QQ网吧玩，这样又是TX暴利的手段之一。而且里面的点卷装备一共有9样，永久的是大约元一样，9样是元，个玩家是元，个是元大家自己算算吧，而且点卷有属性加成，他们的终止是你不买点装永远也别想有人家强，所以这是他们最的毒的做法。

       è°¢è°¢å¤§å®¶æ”¯æŒæœ¬ç½‘ç«™

       å¤©å•Šï¼Œæˆ‘看完这些我已经没话好说了，TX真是太垃圾了，为了自己的利益，不管玩家的心理感受，我们何必在为这样的垃圾公司来浪费自己的精力与时间呢？当然还有最重要的金钱，我看完之后，将所有的装备丢像商店，游戏币丢在了地上，然后立刻删了号，开始还以为会很心疼，可是删玩后觉得心情轻松了很多。游戏真的是好游戏啊，大家觉得呢？可是TX的人品，哎~~~实在太差了~！！！！！！

       ä¹Ÿè®¸æ›´æ¢ä»£ç†å•†æˆ‘会回来，我一个玩家不算什么，但大家都支持呢？所以大家把TX顶下去~！！！！！

        珍爱生命，远离腾讯！

       å¤§å®¶å¤åˆ¶äº†æŽ¥ç€å‘

腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练

       稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，分分分分分析为人们带来了令人惊叹的源码效果，不禁让人感叹技术发展的软件日新月异。然而，腾讯腾讯AI绘图的分分分分分析可控性一直不是很好，通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。源码为了使AI绘制的图像更具可控性，Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发，分析其实现方法。

       本篇是第一篇，主要介绍源码的运行方法，后续两篇将以深度图为例，分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，后续将进行尝试。

       T2I-Adapter论文地址如下，它与controlnet类似，都是在原模型增加一个旁路，然后对推理结果求和。

       T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点，从图中可见，其一是消费源码在unet的编码阶段增加参数，而controlnet主要是解码阶段；其二是controlnet复制unit的上半部结构，而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型，因此T2I-Adapter的模型较小，默认下占用M左右，而controlnet模型一般要5G空间。

       首先确保机器上装有3.6版本以上python，然后把代码clone下来。随后安装依赖项，打开requirements.txt，可以看到依赖项的内容。然后下载示例，下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下，再下载T2I-Adapter的模型到目录下，模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5，也还下载了sd-v1-4.ckpt。

       根据文档，尝试运行一个由深度图生成的例子，下图的左侧是深度图，提示语是"desk, best quality, extremely detailed"，右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛，一开始在一台8G显存的服务器上跑，显存不够；重新搭环境在一台G显存的服务器上跑，还是不够；最后用一台G显存的服务器，终于运行起来了。

       接下来尝试跑openpose的例子，下图左侧是骨架图，提示词为"Iron man, high-quality, high-res"，右侧是生成的图像。

       既然能跑推理，那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行，查价源码目标是准备一点点数据把训练代码跑起来，至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步，我们以训练深度图条件为例，来运行train_depth.py。

       显然，习惯了，会有一些问题没法直接运行，需要先做两步工作。准备训练数据，分析代码，定位到ldm/data/dataset_depth.py，反推它的数据集结构，然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt，用于存放数据文件的地址，由于只是测试，我就只添加两行。然后准备，图中的.png和.png是结果图，.depth.png和.depth.png是深度图，.txt和.txt是对应的文本描述。

       文本描述如下，都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量，由于T2I-Adapter使用多卡训练，显然我也没这个环境，因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量，因此做简单的设置。

       做好准备工作，可以运行程序了，出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，源码发现按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下（此处只是为了跑起来代码，用训练集来测试），验证了可以跑起来。

       运行起来，但这还不够，我们还得看看代码是怎么写法，下一篇见。

       PS：《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文，从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起，从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索，一步步介绍AI博弈的原理，而后引出强化学习方法，通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点，值得推荐。

       AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用，它集合stable-diffusion各项常用功能，还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术，我们也分析了它的源码实现，写了一系列文章。

大全！Python爬取芒果TV、腾讯视频、B站、爱奇艺、知乎、微博弹幕！brc源码

       大家好~ 我是菜鸟哥！今天讲解如何用python爬取芒果TV、腾讯视频、B站、爱奇艺、知乎、微博等平台的弹幕和评论，这类爬虫结果用于娱乐、舆情分析。

       本文提供六个平台的十个爬虫案例，感兴趣的朋友可按平台顺序查看。完整源码已提供。

       以芒果TV为例，以**《悬崖之上》为例，讲解如何爬取弹幕和评论。芒果TV的弹幕数据通过开发者工具抓包获得，视频每播放一分钟更新一次数据包。评论数据在网页底部，通过抓包分析得到。

       腾讯视频以**《革命者》为例，弹幕数据同样通过开发者工具抓包获得，视频每播放秒更新一次数据包。评论数据在网页底部，通过抓包分析得到。

       B站以视频《“这是我见过最拽的一届中国队奥运冠军”》为例，弹幕数据通过点击弹幕列表行展开，查看历史弹幕获得。评论数据在网页下方，通过抓包分析得到。

       爱奇艺以**《哥斯拉大战金刚》为例，弹幕数据通过开发者工具抓包获得，视频每秒更新一次数据包。评论数据在网页下方，通过抓包分析得到。

       知乎以热点话题《如何看待网传腾讯实习生向腾讯高层提出建议颁布拒绝陪酒相关条令？》为例，爬取回答内容。知乎的回答内容为动态加载，通过抓包分析得到。

       微博以热搜《霍尊手写道歉信》为例，爬取评论内容。微博评论为动态加载，通过抓包分析得到。

       以上便是今天的全部内容，完整源码已提供。如果你喜欢今天的内容，希望你能在下方点个赞和在看支持我，谢谢！

       Python资料免费领取

如何解读tn6文件源码?

       tn6 文件格式用于存储腾讯网游资源，包括角色、地图、界面等。

       解析该文件需了解其二进制结构，以 "TN6" 魔数开头标识。

       文件由多个 Chunk 组成，每个 Chunk 表示一个资源，格式包括 Chunk ID、大小和数据。

       Chunk ID 指示资源类型，不同 ID 对应不同资源，如地图、模型、贴图等，依据 ID 解析资源数据。

       数据部分采用压缩算法（如LZMA、zlib），需解压还原原始数据。

       tn6 文件还包含目录表，记录所有 Chunk 偏移地址，方便快速查找和访问。

       解析流程：读取文件头、目录表，遍历 Chunk，读取 ID、数据，解压还原，解析资源，加载用于渲染。

       示例解析器伪代码提供参考。

Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，高清无水印）

       为了解析并爬取腾讯视频的m3u8格式内容，我们首先需要使用Python开发环境，并通过开发者工具定位到m3u8文件的地址。在开发者工具中搜索m3u8，通常会发现包含多个ts文件的链接，这些ts文件是视频的片段。

       复制这些ts文件的URL，然后在新的浏览器页面打开URL链接，下载ts文件。一旦下载完成，打开文件，会发现它实际上是一个十几秒的视频片段。这意味着，m3u8格式的文件结构为我们提供了直接获取视频片段的途径。

       要成功爬取，我们需要找到m3u8文件的URL来源。一旦确定了URL，由于通常涉及POST请求，我们需要获取并解析对应的表单参数。接下来，我们将开始编写Python代码。

       首先，导入必要的Python库，如requests用于数据请求。接着，编写代码逻辑以请求目标URL并提取所需数据。遍历获取到的数据，将每个ts文件的URL保存或下载。最后，执行完整的爬虫代码，完成视频片段的爬取。

腾讯插件化—Shadow源码

       腾讯插件化框架Shadow介绍及源码解析

       Shadow是一个由腾讯自主研发的Android插件框架，经过线上亿级用户量的检验，其在插件技术领域展现出不俗的实力。Shadow不仅开源分享了关键代码，还全面分享了上线部署所需的设计方案。

       与市面上其他插件框架相比，Shadow在技术特点上主要体现在：

       支持特性编译与开发环境准备：建议使用最新稳定版本的Android Studio，推荐打开工程并选择sample-app或sample-host模块直接运行，体验不同安装情况下的运行效果。

       代码结构清晰：所有代码集中在projects目录下的三个子目录中，sample目录为体验Shadow的最佳环境，详细信息可参考README文档。

       插件加载与启动流程解析

       插件加载是Shadow框架的核心，从loadPlugin作为起点，通过一系列步骤实现插件的动态加载与启动。包括但不限于：

       本地启动顺序：重点关注启动流程的第一、二步，回溯整个过程最终调用Plugin Manager的DynamicPluginManager.enter方法。

       跨进程调用与Activity加载：调用mDynamicPluginLoader.callApplicationOnCreate方法执行插件加载，之后通过FastPluginManager.convertActivityIntent方法启动Activity。

       Activity与Service加载机制

       在Activity与Service加载机制上，Shadow采用与Android系统自身一致的实现方式：通过修改ClassLoader的parent属性，插入DexClassLoader实现插件apk的加载与Activity的实例化。具体步骤包括：new一个DexClassLoader加载插件apk，从插件ClassLoader中load指定的插件Activity名字，newInstance之后强转为Activity类型使用。

       Shell Activity复用与资源管理

       为了解决资源复用与访问问题，Shadow通过代理Activity的方式，通过Intent的参数确定构造哪个Activity，令壳子Activity能够复用，实现资源的隔离管理。此外，对同名View与资源的处理也非常关键，通过自定义类加载器与AOP技术，解决此类问题。

       组件调用与优化

       对于Service、Content Provider与Broadcast Receiver的调用，Shadow提供了优化方案，如通过ShadowContext启动Service、使用ShadowAcpplication注册静态广播等。

       总结与学习建议

       本文详细解析了插件化框架Shadow的源码与实现机制，深入探讨了其解决插件加载、Activity启动、资源管理等问题的策略。对于深入理解Android插件化技术，实现高效、稳定的插件化解决方案具有重要参考价值。建议对Android核心技术感兴趣的开发者深入阅读《Android核心技术手册》，了解更多关于插件化、热修复等技术的详细内容。

腾讯T2I-adapter源码分析（2）-推理源码分析

       随着stable-diffusion和midjourney展示出AI绘图的惊人潜力，人们对技术进步的惊叹不已。然而，AI绘图的可控性一直是痛点，仅凭描述词控制图像并不尽如人意。为增强AI图像的可控性，Controlnet和T2I-adapter等技术应运而生。本文将通过解析T2I-adapter的推理源码，揭示其工作原理。

       本文将深入剖析推理部分的代码，以便理解T2I-Adapter的实际操作。使用如下的命令行指令进行推理，如test_adapter.py，它需要指定条件类型、深度图路径、前置处理器类型、提示语、模型和缩放尺寸等参数。

       在test_adapter.py中，主要分为参数读取、模型加载和推理运算三个步骤。参数读取部分包括检查支持的条件、构建提示语，以及根据输入选择前置处理。模型加载涉及stable-diffusion和adapter模型，前者通过配置加载，后者根据输入条件构造Adapter模型。

       加载stable-diffusion模型时，代码引用了来自github的CompVis/stable-diffusion库，其中关键部分包括加载参数、模型配置以及UNetModel的改动。Adapter模型的构造与论文中的结构图一致，通过ResnetBlock的组合实现。

       在推理过程中，先对输入进行预处理，如深度图的处理。随后，get_adapter_feature和diffusion_inference两个核心函数调用adapter模型，与stable-diffusion模型结合进行特征融合和采样。最后，DDIM采样器接收并处理adapter特征，最终生成图像。

       通过以上分析，我们逐步揭示了T2I-adapter的推理机制。后续文章将探讨训练代码。在游戏开发中，AI生成游戏角色动作的应用，如AUTOMATIC，展示了这种技术的实际应用，以解决美术资源匮乏的问题。