1.有哪些好用的嵌入式操作系统界面库(GUI library)(下)？
2.miniui详解
3.在linux算力服务器安装stable-diffusion-webui最详细排坑教程
4.在Linux上开发应用程序Qt系列版本深入解析linux版本qt
5.linux,android,各种UI，java的关系?
6.Linux上部署Stable Diffusion WebUI和LoRA训练，拥有你的专属生成模型

有哪些好用的嵌入式操作系统界面库(GUI library)(下)？

       5. emWin

       由德国Segger公司开发的图形界面库，提供图形化用户界面（GUI）构建工具，以C源代码形式呈现。功能包括绘制2D图形、显示位图文件、螃蟹红包 源码文字显示、处理用户输入及提供各种窗口对象。运行效果示例可见。emWin功能强大，图形酷炫，但为收费产品。Segger公司还为Micrium公司（uCOS所属公司）定制了uc/GUI，用户需向Segger公司缴纳版权费。另外，STemWin是Segger公司为ST公司定制的emWin，适用于ST芯片，用户可免费使用。

       6. EmbeddedWizard

       德国TARA System公司开发的一款舒适、灵活的嵌入式系统GUI开发工具，具备简化GUI开发、强大的模拟器、所见即所得编辑、美观的图形（2D、3D支持）、兼容多种MCU（如Broadcom、ST、TI等）及支持远程Web UI等功能。运行效果可见。EmbeddedWizard收费较高。

       7. Qt for MCU

       Qt for MCU是一个在没有操作系统的设备上运行的工具，允许开发人员在成本效益的源码txl单片机上创建流畅的用户界面。Qt for MCU专门针对ARM Cortex-M单片机开发，支持测试硬件平台，如STMFi-DISCO、STMF-DK、I.MX RT-EVKB、Renesas RH等。它提供了Qt QuickControls以帮助开发人员，同时支持Qt Design Studio和Qt Creator等设计和开发工具。Qt for MCU计划在9月中旬发布评估版本供用户下载。

       8. 其他

       1）Minigui是一个由北京飞漫软件技术有限公司创办的开源Linux图形用户界面支持系统，适用于嵌入式设备，具有成熟、性能优良、功能丰富等优势。广泛应用于通讯、医疗、工控、电子、机顶盒、多媒体等领域。最新版本为MiniGUI 3.0，对中文支持友好，支持GB与BIG5字符集，其他字符集也易于添加。

       2）LearningGUI是一款由国内开发者开发的开源库，高度可裁剪、可配置，库大小从多K到多K不等，占用内存小。Basic版静态内存管理，占用多K RAM。seta源码Windows版动态内存管理，内存占用与建立控件数量相关。支持内置GB—标准汉字库，提供开放式字库访问接口和颜色转换接口，采用消息驱动机制。

       以上提到的嵌入式操作系统界面库在不同的场景中有着各自的优点和适用范围。emWin、EmbeddedWizard、Qt for MCU和Minigui等提供丰富的功能，适合不同需求的开发项目，而LearningGUI则以其灵活性和小内存占用受到关注。

miniui详解

       在Android源码中，为了实现adb调用的多个Linux可执行程序，涉及到miniui框架的编写与应用。以下是miniui框架的详细介绍。

       miniui是一个由Android提供的用于简单UI输出的库，其源码位于factory/src/minui目录下。

       此库包含关键函数如gr_init()和gr_font_size()。gr_init()用于准备UI输出环境，而gr_font_size()则提供获取字体大小的功能。

       进一步了解，miniui库还提供了res_create_surface()函数，用于将转换为表面。

       使用miniui时，主程序通常通过dlopen()加载一个.so动态库文件。动态库在运行时自动执行_init()初始化函数，该函数输出提示信息，并调用主程序的注册函数以重新赋值给结构体。随后，结构体的函数指针被调用，以打印结构体的postman 源码值。这种机制实现了主程序与动态库之间的函数调用和指针传递。

       关于miniui的使用和功能介绍，本文仅提供基础信息，后续内容将不断更新，敬请期待。

在linux算力服务器安装stable-diffusion-webui最详细排坑教程

       在安装Linux算力服务器上的stable-diffusion-webui之前，首先需要确保服务器环境已准备就绪，具体配置要求如下。我选择在云厂商的GPU服务器上进行安装，服务器搭载NVIDIA Tesla T4显卡。

       安装指南包括：系统准备、显卡驱动检查与安装、依赖环境配置、新用户创建与权限赋予、Python与OpenSSL安装、Python版本升级与优化。

       在安装过程中，显卡驱动的正确安装至关重要。通过检查系统对显卡的识别，以及安装NVIDIA官方驱动前禁用第三方驱动（如nouveau），以确保稳定性能。使用vim编辑modprobe.d/blacklist.conf文件禁用nouveau驱动，执行更新命令后重启系统以验证禁用状态。

       接着安装必要的依赖环境，包括Python3、openssl等。创建具有sudo权限的非root用户，并在该用户下执行后续操作，以确保安装过程的权限安全。

       安装Python依赖，确保环境的源码架设全面性与兼容性。使用推荐版本的Python（如python3..6）安装，先进行系统更新，安装依赖库，下载Python源码包，解压并编译安装。在安装完成后，检查Python版本并启用优化。

       在Python环境中检查进程数，执行特定命令以获取当前值，如输出，则表示配置正确。接下来，运行Python并执行特定脚本，根据脚本输出判断安装进度与状态。

       完成Python环境配置后，下载stable-diffusion-webui源码。我使用的是最新版本（如1.7.0），下载并解压至服务器上，注意根据官方要求调整目录结构，确保稳定运行。

       在启动稳定扩散WebUI时，可能遇到依赖安装过程中的问题。例如，Torch GPU使用权限检查失败，通过修改webui-user.sh文件进行调整。完成所有步骤后，应能访问本地URL（如.0.0.1:），并通过浏览器访问。

       在使用过程中，可能会遇到如Style数据库缺失、缺少xformers库、主模型下载失败等问题。针对这些问题，分别通过手动下载或调整路径等方式解决。最终，确保所有错误信息被妥善处理，稳定扩散WebUI能够正常运行。

在Linux上开发应用程序Qt系列版本深入解析linux版本qt

       Linux是一款多功能的操作系统，为多种编程语言提供了非常完善的环境条件。使用Linux进行程序开发是一项重要的任务，为了解决这一问题，Qt系列版本可以提供一站式解决方案，帮助用户在Linux平台上创建图形用户界面应用程序。

       Qt系列版本主要有Qt Creator（Creator）、Qt Designer（Designer）和Qt Assistant（Assistant）这三款软件，它们可以帮助用户实现GUI软件的编程开发。Creator可以帮助用户快速创建应用程序，Designer可以帮助用户设计出多彩的图形界面，而Assistant帮助用户更好的使用Qt系列工具，从而节省开发时间。

       Qt在安装完成之后，可以借助IDE创建一个应用开发工程。具体来说，首先需要新建一个文件夹，在新建的文件夹下新建一个Qt工程，设置Qt的头文件和链接库，随后可以编写C++源程序，在源程序中声明Q_OBJECT元对象以继承某个类，并实现接口函数。最后，将.ui文件编译成.h和.cpp文件，最终生成可执行文件。

       最后，Qt拥有开放及活跃的社区，用户可以通过其问答网站或者邮件列表来获得支持和帮助。这些资源可以帮助用户解决Qt开发过程中遇到的各种问题，让开发者更加轻松地进行Qt程序开发。

       总而言之，Qt系列版本是一个完善的解决方案，可以帮助开发者更快速、更轻松的在Linux平台上创建GUI应用程序。通过编写C++源代码、使用.ui文件编译中间代码，最终生成可执行文件，开发者就可以放心地将自己的想法付诸实施，创造出新的、独一无二的应用。

linux,android,各种UI，java的关系?

       Linux是个公开源代码的操作系统,目前也移植到手机上了,很多摩托罗拉手机就是这个系统。Andriod是在Linux内核的基础上开发的,也是Linux的分支,很多人都说它开源,其实不是真正的全开源,部分核心没公开。UI就是用户接口,没学过操作系统原理很难理解,大概就是指人与计算机交流的通道,如GUI就是指手机的界面,我们利用界面现实控制手机。Java是运行于操作系统上的虚拟机,由于不同计算机可识别的指令不同,就利用虚拟机来对Java程序解释,实现相同程序结果。

Linux上部署Stable Diffusion WebUI和LoRA训练，拥有你的专属生成模型

       Stable Diffusion是当前图像生成领域炙手可热的模型之一，广泛应用于艺术创作、游戏开发与设计模拟等领域，以其开源生态和易用性受到创作者的青睐，与Midjourney相比，最大的优势是完全免费，且拥有庞大的社区资源。

       本地部署Stable Diffusion首选Stable Diffusion WebUI，但设备要求较高，通常至少需要4G显存。对于寻求稳定服务的用户，云服务器部署是更佳选择。本文将记录Linux环境下部署Stable Diffusion WebUI，并采用LoRA训练专属生成模型的全过程，旨在为有类似需求的用户提供帮助。

       Stable Diffusion

       Stable Diffusion是Diffusion Model的改进版，其网络结构主要包含三个部分：完整的Stable Diffusion网络结构。

       LoRA

       LoRA，即Low-Rank Adaptation，是一种轻量级的大模型微调方法，适用于文本生成模型GPT与图像生成模型Stable-Diffusion。通过在模型特定部分引入低秩结构进行微调，以减少计算资源需求，同时保持原有性能，适应特定应用场景。

       LoRA通过在模型旁边增加旁路，进行降维与升维操作。训练时固定原始模型参数，仅训练降维矩阵A与升维矩阵B。模型输入输出维度不变，输出时将BA与原始模型参数叠加。

       Stable Diffusion WebUI

       Stable Diffusion WebUI提供了友好的网页界面，基于Gradio实现，让用户轻松访问与使用Stable Diffusion的图像生成能力。对于Windows用户，推荐使用B站@秋叶aaaki的免费启动器和安装包。本文主要介绍Linux环境下安装与部署。

       WebUI下载与安装

       推荐从源码直接安装，终端操作如下：

       通过一键启动脚本，自动配置项目环境并安装依赖包，但可能遇到网络问题，如GitHub与HuggingFace网站访问失败。解决方法如下：

       在launch_utils.py中调整prepare_environment函数，将涉及GitHub仓库的依赖替换为ghproxy.com镜像。

       调整HuggingFace网站访问问题，使用国内镜像网站hf-mirror.com，通过临时添加环境变量重试启动webui.sh。

       成功启动后，通过浏览器访问本地http://.0.0.1:，即可看到WebUI界面。部署云端时，根据公网IP或内网/Linu虚拟机端口映射调整本地浏览器访问。

       模型类型介绍

       Stable Diffusion涉及模型类型分为：大模型（基座模型）与用于微调的小模型。

       大模型（基座模型）

       大模型包含TextEncoder、U-Net与VAE，官方提供模型包括sd1.5、sd2与sdxl等，社区模型在此基础上微调。注意，若输出发灰，可能与VAE使用不当有关，需手动添加。

       模型格式为pt、pth、ckpt等，safetensors是无风险文件格式，权重内容一致。

       小模型

       用于微调的小模型通常分为文本与图像类型，用于风格定制。

       模型权重获取

       获取模型权重推荐以下方式：

       开源社区下载

       主要推荐两个开源社区，找到模型，查看信息、提示词，右键复制链接或点击下载。

       Model Scope（国内）

       Model Scope提供机器学习模型，搜索下载所需模型。

       Hugging Face（国外）

       Hugging Face需使用梯子访问，操作与Model Scope类似。

       WebUI使用

       下载模型权重，放置在models/stable-diffusion与models/Lora文件夹，WebUI自动识别。使用界面，选择大模型开始画图。

       LoRA模型训练实战

       本地部署Stable Diffusion WebUI后，通过训练LoRA模型实现风格定制。本文将通过案例指导训练专属LoRA模型。

       下载lora-scripts

       使用终端git下载lora-scripts仓库，确保包含所有子模块。

       准备训练数据集

       搜集特定风格，生成描述文件，使用WebUI批量生成描述，确保文件名称遵循格式。

       LoRA训练

       修改train.sh脚本，执行训练操作。生成模型文件保存至outputs/文件夹，复制至stable-diffusion-webui的models/Lora目录，即可使用。

       总结

       本文介绍了Linux环境下部署Stable Diffusion WebUI与LoRA模型训练的全过程，希望能帮助用户避免部署过程中的常见问题。感谢阅读。