1.怎么查看腾讯视频网的腾讯腾讯视频代码
2.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
3.腾讯T2I-adapter源码分析（2）-推理源码分析
4.Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，高清无水印）
5.腾讯插件化—Shadow源码
6.腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析
怎么查看腾讯视频网的源码源码视频代码
查看腾讯视频网的视频代码操作步骤如下：
1、将视频内容用浏览器打开；
2、官网在空白处点击右键查看源代码；
3、腾讯腾讯内页查找ctrlF或者在浏览器的源码源码工具找到选项；
4、输入v.qq即可查到视频的官网大鱼吃小鱼游戏源码代码；
5、如此即可将视频的腾讯腾讯网址截取。
腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
稳定扩散、源码源码midjourney等AI绘图技术，官网为人们带来了令人惊叹的腾讯腾讯效果，不禁让人感叹技术发展的源码源码日新月异。然而，官网AI绘图的腾讯腾讯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。源码源码为了使AI绘制的官网图像更具可控性，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。github 查不到源码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，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，网页抽奖 源码下载只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，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。
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、音频播放html源码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。
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。各大源码网站
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（3）-训练源码分析
随着stable-diffusion和midjourney等AI技术展现令人惊叹的艺术创作，人们对AI可控绘图的追求日益高涨。为提升AI图像生成的可控性，Controlnet和T2I-adapter等解决方案应运而生。系列文章将从T2I-adapter的源码出发，深入剖析其训练部分的实现原理。
本篇我们将聚焦于训练源码的解析，通过代码结构的梳理，了解T2I-Adapter的训练流程。
训练代码的运行涉及数据处理、模型加载、优化器设置以及实际训练过程。在第一部分，我们首先设置参数并加载数据，如DepthDataset，它从txt文件中读取、对应的深度图和文本描述。
在模型加载阶段，我们区分了stable-diffusion模型和adapter。stable-diffusion模型加载时，其配置与推理阶段有所差异，如增加调度器参数、提高精度、调整分辨率和训练相关参数。adapter模型的加载则遵循推理过程中的初始化方法，通过构建不同模块来实现。
训练过程中，adapter模型的关键结构包括下采样、卷积和ResnetBlock的使用，相比controlnet，T2I-adapter的参数更少，没有注意力层，这使得训练更为高效。模型放入GPU后，使用adamW优化器进行训练，同时设置学习率和数据保存路径。
状态恢复部分，程序会判断是否从头开始或恢复训练，设置log信息。接下来，代码进入实际的训练循环，包括条件编码、隐藏状态生成、adapter结果附加至sd模型以及adapter梯度计算。
loss函数定义在模型配置中，采用L2损失来衡量生成图像与给定时间点加噪ground truth的接近程度。训练过程中，loss计算和模型保存都在代码中明确体现。
总的来说，T2I-adapter的训练源码展示了精细的结构和参数设置，确保了AI绘画的可控性和性能。在AI艺术的探索中，每一行代码都承载着技术进步的点滴痕迹。
怎么投诉腾讯
垃圾腾讯，他就是在骗我们每个人的钱和热心！！！！
我擦 你全把攻击力减了咋打怪啊 还玩个毛啊 就是想让劳资多买几个复活呢挖草 劳资鄙视你马腾化挖 什么东西拉
你们见过，短短2个月之内，这么多人对一个网游的投诉吗？
你们见过，除《地下城与勇士》外，进图会掉，PK会掉，换频道掉，选择角色掉，无处不掉的游戏吗？
你们见过，帐号被盗或被删，运营商一点解决办法都没有的游戏吗？
你们见过，复活一次需要2元钱，吃一个药需要几角钱的游戏吗？
你们见过，摆摊还需要花3.5元，一套时装多，这么贵的游戏吗？
你们见过，材料N多，如果不花人民币只给8个物品箱位置的游戏吗？
你们见过，打着永久免费的幌子，却和吸血鬼一样吸食玩家兜里每一分钱的游戏吗？
你们见过，上线，掉线，上线，掉线，如果你连续几次这样，就被封的游戏吗？
你们见过，1级小号刷级图不被封，而辛苦玩家，被乱封号的游戏吗？
你们见过，给客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？
你们见过，这么多骗子的游戏吗？
你们见过，在官方论坛发帖，就被删的游戏吗？难道玩家一点意见都不能题？
玩其他游戏需要热情，玩DNF需要忍耐！我们是来开心的，不是来开会的！
玩过日服、韩服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！
为什么国服这样掉率低、合成率、怪的AI这样？就一个原因，腾讯在剥夺玩家的每一分钱。
怪难打，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！
你们腾讯挖空心思就是在欺骗玩家！骗玩家的钱！
然而那？我们花钱了，时装也买了，红蓝、复活都买了，你们让玩家得到什么了？
掉线、无故封号！！
这就是你们对待玩家的方法吗？每天 点疲劳有点浪费在掉线、虚弱上！你们对得起玩家吗？
就说到这里，希望的同志们听听玩家的呼声，我们在水深火热之中！
不用看别的，就看看投诉率吧，不想多解释什么了，投诉率就能证明一切吧！难道这么多人投诉都是空无须有？
请问游戏的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！
那是我们的财产他不给我们那在法律上不强制抢劫吗？
那不是欺骗吗？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？
难到就是那些用挂的玩家有错吗？
他们封不了外挂是他们自己的技术问题
竟然封我们的帐号！
大家都没见过暗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）
大家尽量的投诉！！
把DNF投诉到没人玩为止！！
这个好公司不知道模仿抄袭了多少公司的作品！
为什么就没权威性的管理机构来查封这个好公司捏！
第3个号了。希望在的朋友转发一下，让大家都看看
很好我的贴以被删了~！！！但我为了大家都能看到，对抗到底~！删我的贴证明他们绝对有鬼~！！
希望大家复制了接着发，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！
我的贴也许会很快被删掉，请大家抓紧时间看完。
我先要说的是非常鄙视TX。
首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。
维护了一天、两天、三天、掉先率一样非常高，我是及的白手，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。
谢谢大家支持本网站
天啊，我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~！！！！！！
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为庆祝奥运会成功举办，《掉线城与虚弱勇士》特开展“DNF奥运送大礼，周末双倍掉率掉翻天”活动，期待与所有勇士共迎伟大盛事。
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活动时间囧月囧日~无限 时间：点-点~延长
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活动描述“双倍掉率”是指：在您打怪最关键时，我们会让您卡；当您打出极品时，我们会让您掉；当您快要崩溃时，我们会马上维护服务器。贴心的服务，人性的关怀，很好很和谐~
激情8月，《掉线城与虚弱勇士》再添火爆激情！勇士，赶紧行动起来！年8月，每个周日，让我们相约阿拉德大陆，携手向前----------男人掉吧掉吧不是罪！
腾讯 掉线城与虚弱勇士运营团队
年囧月囧日
