1.Vue3实践附带源码：基于Vue3、点滴点滴Javascript、源码Node.js、工具MongoDB、下载UniApp的点滴点滴个人博客全栈全端系统实现
2.2022的七夕，奉上7个精美的源码portaudio源码表白代码，同时教大家快速改源码自用
3.七夕告白代码合集，工具七夕也浪漫一下吧丨附源码及地址
4.Emlog、下载WordPress和Z-blog三大博客有何区别？
5.腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析

Vue3实践附带源码：基于Vue3、点滴点滴Javascript、源码Node.js、工具MongoDB、下载UniApp的点滴点滴个人博客全栈全端系统实现

       站在年3月日的傍晚，细雨轻洒，源码街灯微光，工具思绪在雨中飘荡。疲倦的身体漫步于街头，雨水触感清冷，唤醒内心的冥想。回望过往，展望未来，这一刻属于自我，是生活的点滴记忆。这不仅是对过去的总结，对未来的一次期许，更激发了追求独特有意义项目的决心。带着这份自我探索和创造的冲动，决定基于Vue3、空间管理系统源码JavaScript、Node.js、MongoDB以及UniApp，构建一个个人博客全栈全端系统。

       项目架构分为前端、后端与数据库三大部分。前端采用Vue3和UniApp，后端则使用Express处理HTTP请求，MongoDB负责数据存储。通过此架构，旨在创造一个功能完备、操作流畅的个人博客平台。

       前端开发中，Vue3与UniApp的协同作用，将为用户提供无缝、高效的体验。UniApp的跨平台特性，确保了应用在不同设备上的一致性，而Vue3的更新特性，如性能优化和组件化，将助力构建出更高效、更灵活的界面。

       后端部分则聚焦于Express框架，其简洁高效的API处理能力，将确保服务器响应快速，满足高并发访问需求。模型层、棋牌源码站长控制器、路由层的划分，让代码结构清晰，易于维护与扩展。例如，创建博文的接口路径为`POST /v1/blog/blog_articles/create`，直观地展示了数据交互的流程。

       全栈开发过程中，不仅对技术有了更深层次的掌握，也体验到从底层到上层的连贯性，更全面地理解问题与解决方案。全栈开发提供了一种对应用全方位控制的能力，从数据处理到用户体验，每一个环节都能细致入微地进行优化与调整。

       总结而言，这个个人博客全栈系统不仅是一个技术实践的成果，更是个人成长的见证。在这个过程中，不仅积累了丰富的经验，更深刻理解了技术与设计的融合之道。全栈开发的魅力在于其能从全局视角审视项目，快速定位并解决问题。对于未来，这份经验和技能将成为宝贵的财富，持续推动个人与技术的共同成长。

的七夕，奉上7个精美的手机淘宝商城源码表白代码，同时教大家快速改源码自用

       迎接年的七夕情人节，程序员们展现独特表白方式，不再只是言语，而是代码的深情。这里有七个精心打造的表白代码示例，教你如何快速自用，让你的表白更加别具一格。

       在线版情人节粒子效果文字表白：点击屏幕，粒子文字动态变化，高级撩妹。只需在github.com/tsunghanjack/...找到`main.js`中的文字路径进行替换，即可个性化你的表白。

       卡通滚动表白：通过漫画形式讲述爱情故事，触动心灵。改动源码中路径，/post-images/...，或直接使用在线版本，将生活点滴融入表白。

       敲代码秀操作表白：修改前端css注释部分，适合对css有一定了解的人。编译命令在文档中提供，调整后在`dist`目录可见。

       爱情故事代码：小白也能理解的表白，只需替换`/index.html`下的文字，展现你的深情。

       时间进行时表白：漂浮爱心和时间显示，情感随秒跳动，柚子美发源码主要改动文字内容。

       满屏爱心表白：爱心飘动和表白文字，适合快速表白，只需获取源码。

       爱情树表白：记录爱情历程，改动文字内容，动效和情话搭配，打动人心。

       想要获取5、6、7的源码，关注微信公众号编程达人，回复“”。博主奇想派分享这些代码，带你展现程序员的独特浪漫。

       原文作者：奇想派，更多编程达人的故事，尽在微信公众号编程达人。

       原创提醒：你的赞赏是我们的动力，记得关注、点赞和转发哦！

七夕告白代码合集，七夕也浪漫一下吧丨附源码及地址

       想要在七夕节增添一份特别的浪漫？这里有三个独特的代码示例，帮你实现创意告白。

       首先，"告白地球"项目打造了一个动态的地球模型，爱心光晕围绕，仿佛在深情表白。你可以通过Mapbox来欣赏其三维视觉效果，获取源码链接在这里：file:///C:/Users/Administrator/Desktop/%E4%B8%%E5%A4%%E4%BB%A3%E7%A0%/.html。注册Mapbox需要信用卡，这里有信用卡生成器的链接：suijidaquan.com/credit-...

       接着，情侣照片墙将你们的点滴记忆拼接成爱的心形，每一张照片都是故事的一部分。你可以通过 arunboy.github.io/love/ 观看实时效果，为你们的回忆增添浪漫氛围。

       最后，如果你追求的是简洁直接，这里有套开源表白网站源码，纯用HTML、CSS和JS编写，只需稍作修改，就能定制专属于你们的个性化表白网页。立即收藏，为你的爱意找到完美的表达方式。

Emlog、WordPress和Z-blog三大博客有何区别？

       独立博客程序有很多，如Emlog、WordPress、Z-blog、PJBlog以及typecho等，很多新手站长不知道该如何选择合适的博客程序搭建自己的个人独立博客，主要原因还是不太了解这些程序的特点。小编这里选出常见的Emlog、WordPress和Z-blog程序，分别介绍一下它们各自的特点，供大家参考。

       Emlog(点滴记忆)是由国人开发一款基于PHP和MySQL的博客及CMS建站系统，它的特点就是源程序文件非常小，尽管现在已经更新到5.3.1版本了，但程序大小只有KB左右。Emlog的基本功能比较简单，而且源代码修改方便，即使对代码不熟悉的新手站长也能按照教程快速修改网站源码，实现自己想要的效果。正因为Emlog程序比较简洁，所以它的功能相对来说比较少，模板以及插件开发有待加强，如果只要求具备博客基础功能，Emlog还是比较适合的。

       WordPress目前是全球使用量最大的博客及CMS建站系统，同样采用PHP+MySQL开发环境。WordPress程序的最大特色就是功能非常强大，依托丰富的插件和主题模板，可以搭建功能强大、具有特色的网站，对SEO也非常友好。作为国际性开源程序，WordPress的安全性也非常有优势。然而WordPress的强大功能依靠插件才能实现，但插件如果安装太多就会导致网站加载的速度变慢，影响用户体验。

       Z-blog同样是由国人开发的一款博客程序，拥有PHP和ASP两个版本。早期的Z-blog采用的是ASP语言脚本，后来由于PHP程序的发展也顺势推出了PHP版本。但两个版本的程序风格一样，具有简洁大方的特点，大大提升了Z-blog的网站加载速度。Z-blog博客程序的特色就是有ASP和PHP版本可选择，而且功能比较符合国人习惯，静态化做得好，有利于SEO优化。Z-blog目前提供不少主题模板和插件，但大多是收费的，这点没有WordPress程序有优势。

       通过以上小编对Emlog、WordPress和Z-blog程序的介绍，相信大家现在清楚了它们各自的特点了。如果单纯地写博客，而且功能不要求太多的话，Emblog是个不错的选择;如果想要搭建具有较强功能的博客或CMS网站，那就推荐大家选择WordPress或Z-blog程序。

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。