Netdata Cloud修订收费计划MJJ快撸Early Bird计划
支持多平台安装,不限制设备数。架设本地/云端访问(可非自己资源)。多参数拓扑审查报警邮件通知,并不断持续更新新功能。👍
说人话:
这玩意做探针比哪吒强N多,操作难度没有Zabbix高。适合进阶。而且不断的成长......
Netdata预计很多人都看过,听过。MJJ可以视为一个云探针。抽取的数据全面,更加底层,资源占用率少,指标太多了。校长之前的epyc世界第一也用它做仪表盘🤣 。普通人预计在各类openwrt固件把玩过。那么就视为有初步了解了。
此次更新是面向收费了的,而且很多人不知道Netdata是持续性更新中,2017年和2019年的教程和现在看到的netdata完全不一样,就包括openwrt集成的也在不断地更新变化(取决于编译源)包括抱怨的功能在issue提出后立马修正。更替等一直持续的不断更新中。最重要的是中文区内居然没人出这方面的教程🍋
不是我吹,一直维护探针类监控项目的确实没几个,虽然图标和指标还是看不惯。但可以自定义编辑报警参数,尤其是一些比较个性化指标。但是这个老用户头衔还是要保住的🌝
长话短说:来不及解释了快把号撸起来,用不用以后再说截稿2023年2月22日保留老用户免费早鸟计划头衔
区别 报价 Github 简易配置
支持多平台安装,不限制设备数。架设本地/云端访问(可非自己资源)。多参数拓扑审查报警邮件通知,并不断持续更新新功能。
说人话:
这玩意做探针比哪吒强N多,操作难度没有Zabbix高。适合进阶。而且不断的成长......
Netdata预计很多人都看过,听过。MJJ可以视为一个云探针。抽取的数据全面,更加底层,资源占用率少,指标太多了。校长之前的epyc世界第一也用它做仪表盘
此次更新是面向收费了的,而且很多人不知道Netdata是持续性更新中,2017年和2019年的教程和现在看到的netdata完全不一样,就包括openwrt集成的也在不断地更新变化(取决于编译源)包括抱怨的功能在issue提出后立马修正。更替等一直持续的不断更新中。最重要的是中文区内居然没人出这方面的教程🍋
不是我吹,一直维护探针类监控项目的确实没几个,虽然图标和指标还是看不惯。但可以自定义编辑报警参数,尤其是一些比较个性化指标。但是这个老用户头衔还是要保住的🌝
长话短说:来不及解释了快把号撸起来,用不用以后再说截稿2023年2月22日保留老用户免费早鸟计划头衔
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Forwarded from ᴊᴜsᴛ ᴀ ᴘᴇᴇᴋ
医保个人账户返款——仅以城镇职工为例。
1、医保缴费比例,工资总额的 12%【现在是 11%】;
这其中,个人缴费比例 2%,单位缴费比例 9%。
2、医保个人账户返款;【这个钱实际上规定用途是你自己支付门诊及买药的费用】。
35 岁以下:医保卡每月返钱比例,为缴费基数的 2.8%,其中单位 0.8%,个人 2%;
35-45 岁:医保卡每月返钱比例,为缴费基数的 3%,其中单位 1%,个人 2%;
45岁以上:医保卡每月返钱比例,为缴费基数的 4%,其中单位 2%,个人 2%。
你缴纳医保后,到手的钱少了多少?
举个例子!月薪 6000 元。
需要扣除个人医保缴费,6000×2%=120 元。
单位缴纳的医保费用,6000×9%=540 元。
则你每个月的医保账户返还数额=2.8%缴费基数。
以全额基数测算的话,6000×2.8%=168 元。180 元。240 元。
扣除五险一金后,月薪 6000 元,实发 4650 元,实得率为 77.5%。贡献率为 22.5%。
现在,它们说,你的医保个人账户里的钱,不是你的··················。
【从我的工资里扣除的钱,不是我的···················】
改革理由:
【特别是广大退休人员个人账户资金在支付门诊费用方面不够用,门诊个人负担较重】。
问题是,按照社保法,退休职工不再缴纳医疗保险金!
【达到法定退休年龄时,累计缴费达到国家规定年限的,退休后,不再缴纳,基本医疗保险费】。
人家已经缴费够年头了,凭什么现在【门诊个人负担较重】?
缴费够年头了,就应该由基金统筹解决他们的问题。
现在,是把手伸到在职缴费人员的兜里来抢钱了。 source
1、医保缴费比例,工资总额的 12%【现在是 11%】;
这其中,个人缴费比例 2%,单位缴费比例 9%。
2、医保个人账户返款;【这个钱实际上规定用途是你自己支付门诊及买药的费用】。
35 岁以下:医保卡每月返钱比例,为缴费基数的 2.8%,其中单位 0.8%,个人 2%;
35-45 岁:医保卡每月返钱比例,为缴费基数的 3%,其中单位 1%,个人 2%;
45岁以上:医保卡每月返钱比例,为缴费基数的 4%,其中单位 2%,个人 2%。
你缴纳医保后,到手的钱少了多少?
举个例子!月薪 6000 元。
需要扣除个人医保缴费,6000×2%=120 元。
单位缴纳的医保费用,6000×9%=540 元。
则你每个月的医保账户返还数额=2.8%缴费基数。
以全额基数测算的话,6000×2.8%=168 元。180 元。240 元。
扣除五险一金后,月薪 6000 元,实发 4650 元,实得率为 77.5%。贡献率为 22.5%。
现在,它们说,你的医保个人账户里的钱,不是你的··················。
【从我的工资里扣除的钱,不是我的···················】
改革理由:
【特别是广大退休人员个人账户资金在支付门诊费用方面不够用,门诊个人负担较重】。
问题是,按照社保法,退休职工不再缴纳医疗保险金!
【达到法定退休年龄时,累计缴费达到国家规定年限的,退休后,不再缴纳,基本医疗保险费】。
人家已经缴费够年头了,凭什么现在【门诊个人负担较重】?
缴费够年头了,就应该由基金统筹解决他们的问题。
现在,是把手伸到在职缴费人员的兜里来抢钱了。 source
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❤🔥6
RunwayML -AI video
是一款在线AI视频编辑工具,有多种AI模型其中视频来自RunwayML中训练素材,参考了Gen-1模型,很有趣哦,里面有些特效AI预计付费制作的话可以和好莱坞媲美(得加钱🥳 )。这个也是做AI的小项目。目前感觉有搞头在影视业,🤓 做一些小短片或者是低端的爱死机器人版本风格。🤩
官网提供定格类动画素材,有免费与付费方案。感兴趣可以了解下。视频摘自Twitter
视频有三段
😁 就像GPT那样,有GPT-1就会有GPT-2 GPT-3......
RunwayML runwayML_Gen-1 Twitter相关 视频来源
#RunwayML #AI_Art #AI_Video
是一款在线AI视频编辑工具,有多种AI模型其中视频来自RunwayML中训练素材,参考了Gen-1模型,很有趣哦,里面有些特效AI预计付费制作的话可以和好莱坞媲美(得加钱
官网提供定格类动画素材,有免费与付费方案。感兴趣可以了解下。视频摘自Twitter
视频有三段
第一段是原素材,反正我也是个萌新只能做介绍敲门砖
第二段是依照一和三AI运算得来(好不好各位看官点评下🤔)
第三段是视频参考色调和特效类型
RunwayML runwayML_Gen-1 Twitter相关 视频来源
#RunwayML #AI_Art #AI_Video
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MJJ出征
AI涂鸦作画——Scribble Diffusion 怎么玩? 首先画出轮廓大概——用一句话告诉AI老师“这是XXXXXX”——点击Go等待AI老师生成 有啥区别? 平时的AI是用一段话去让AI算概率,这个干脆让你圈定一个草图范围做AI运算。效率和有用率会更高吧😎 还有更好玩的吗? 当然作者开源出来啦,而且还出个教程,可以关注下喔。MJJ千万别学静香倒买倒卖哦🥰 一个免费的开源 AI 驱动的 Web 应用程序,基于Replicate 可让您绘制草图、添加文本提示并根据您的草图生成图像。可以发现作者…
进阶玩法
上面的scribble diffusion还是比较基础,不过想法是好的,线稿+指令生成AI图。那么如果引用更高级的运算模型或许会有更多意想不到的效果。
有啥实际应用呢?
AI设计师按照户主要求生成AI装修图😅
透过一些骨头化石AI脑补史前生物🤣
影视编导编剧PPT😏
通缉犯绘制🤡
......
总结就是都不成熟只能说,继续努力😏
Github-T2I-Adapter
Github-sd-webui
Github-ControlNet
#ControlNet #AI_Art #stablediffusion
上面的scribble diffusion还是比较基础,不过想法是好的,线稿+指令生成AI图。那么如果引用更高级的运算模型或许会有更多意想不到的效果。
有啥实际应用呢?
AI设计师按照户主要求生成AI装修图😅
透过一些骨头化石AI脑补史前生物🤣
影视编导编剧PPT
通缉犯绘制🤡
......
总结就是都不成熟只能说,继续努力
Github-T2I-Adapter
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#ControlNet #AI_Art #stablediffusion
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Forwarded from 404 KIDS SEE GHOSTS (生产力之王版 (志筑仁美)
Dive into any corner of Twitter
以社区论坛形式组织推特不同领域的内容,可以作为不错的信息源。类似的,还有 Twitter list search,也是对推特内容进行分类挖掘的不错网站,以及其它平台类似网站。
#tools
以社区论坛形式组织推特不同领域的内容,可以作为不错的信息源。类似的,还有 Twitter list search,也是对推特内容进行分类挖掘的不错网站,以及其它平台类似网站。
#tools
esplora.io
Esplora - Dive into any corner of Twitter
Twitter's best content organized as communities
MJJ出征
AI-Cosplay 现在已经到了以假乱真的阶段 别撸了,你的小姐姐可能都是假的😅 套图 来源 demo weibo #AI #Cosplay #StableDiffusion
AI-Cosplay
🤡
基于Stable Diffusion生成 Lora训练模型ChilloutMix,Korean_Doll(likeness?),Taiwan_Doll等。具体哪一个和微调参数没有透露,我也不懂知识盲区。不过可以透过关键词或者资讯博主或者是自己上手调试生成。
从上面作品来说可见AI训练已经秒杀了画师级别了的。现在训练转向真人Cosplay效果。属实惊人。😱
目前的套路:
基于某个平台/集成套件,套用训练好的模型调用参数或者自己调试小参等,代入后批量生成所谓的“作品”运算快慢取决于你的显卡🤔 。同样的这样的训练模型和小参有专门的社群网站或者是twitter公告,目前在Discord也有社群人员。这些都需要德先生赛先生🤓
从上面的模式来看,最重要的是训练的模型和调教参数,搞得好算力够强分分钟可以屠榜整个图片站🤔 。请注意上面的图片只是一个例子,AI生成是批量化🥶
我只能说MJJ要控制住自己的老二,你所看到的并不是真实的。
温馨提示:大部分网站都被国内蘠了。请走代理。别问为什么问就是政治觉悟不够高😂
素材:(信息量巨大,知识盲点多。各位看官自己查阅吧,哪位MJJ可以出教程来玩玩也不错🧐 🤓 )
来源 模型内参
link1 link2 link3 link4 link5 link5 link6 link7
#StableDiffusion #Chilloutmix #AI_Art #CivitAI #korean_doll_likeness #Lora
人物:St. Louis Luxurious Wheels
LoRA: stLouisLuxuriousWheels_v1, koreanDollLikeness_v10
Stable_Diffusion Chilloutmix
直接总结:MJJ请不要再相信任何网上看到的美少女都是假的基于Stable Diffusion生成 Lora训练模型ChilloutMix,Korean_Doll(likeness?),Taiwan_Doll等。具体哪一个和微调参数没有透露,我也不懂知识盲区。不过可以透过关键词或者资讯博主或者是自己上手调试生成。
从上面作品来说可见AI训练已经秒杀了画师级别了的。现在训练转向真人Cosplay效果。属实惊人。
目前的套路:
基于某个平台/集成套件,套用训练好的模型调用参数或者自己调试小参等,代入后批量生成所谓的“作品”运算快慢取决于你的显卡
从上面的模式来看,最重要的是训练的模型和调教参数,搞得好算力够强分分钟可以屠榜整个图片站
我只能说MJJ要控制住自己的老二,你所看到的并不是真实的。
温馨提示:大部分网站都被国内蘠了。请走代理。别问为什么问就是政治觉悟不够高
素材:(信息量巨大,知识盲点多。各位看官自己查阅吧,哪位MJJ可以出教程来玩玩也不错
来源 模型内参
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#StableDiffusion #Chilloutmix #AI_Art #CivitAI #korean_doll_likeness #Lora
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MJJ出征
AI-Cosplay 人物:St. Louis Luxurious Wheels LoRA: stLouisLuxuriousWheels_v1, koreanDollLikeness_v10 Stable_Diffusion Chilloutmix 直接总结:MJJ请不要再相信任何网上看到的美少女都是假的🤡 基于Stable Diffusion生成 Lora训练模型ChilloutMix,Korean_Doll(likeness?),Taiwan_Doll等。具体哪一个和微调参数没有透露,我也不懂知…
AI-Art
基于Stable diffusion 通过TextPrompt和ControlNET的plugin运算生成的AI作品。小参内参模型未知。
图1参考例子,34为生成效果(筛选)
来源
#Stablediffusion #TextPrompt #ControlNET #AI_Art
基于Stable diffusion 通过TextPrompt和ControlNET的plugin运算生成的AI作品。小参内参模型未知。
图1参考例子,34为生成效果(筛选)
来源
#Stablediffusion #TextPrompt #ControlNET #AI_Art
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