如何解决 thread-197365-1-1？有哪些实用的方法？

推荐你去官方文档查阅关于 thread-197365-1-1 的最新说明，里面有详细的解释。 一般驾照照片大小是33mm×48mm（宽×高），背景要是纯白色或浅色，不能有阴影 **维护仪器卫生**：传感器贴在皮肤上，要保持皮肤干净，避免感染或过敏 第三，选择正规格式的收据模板，很多APP会提供标准的收据样式，确保打印出来也符合规范

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关于 thread-197365-1-1 这个话题，其实在行业内一直有争议。根据我的经验， 中级冲浪者可以选择鱼板（fish board）或者中长板，这类板比长板短，灵活性更高，适合学习转弯和提升速度 比如名片尺寸通常是90mm×54mm，换算成英寸大约是3 **Coinbase**：美国老牌平台，合规性好，适合新手入门，界面友好，支持法币充值提现，但手续费相对高一些

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顺便提一下，如果是关于 如何优化ChatGPT的代码提示词以提高代码质量？ 的话，我的经验是：要优化ChatGPT的代码提示词，提升代码质量，主要可以从这几点入手： 1. **明确需求**：提示词要具体，清楚说出你想要的功能、语言和风格，比如“帮我写个Python函数，实现快速排序，代码要简洁易懂”。 2. **加限制条件**：比如“代码要符合PEP8规范”、“注释要详细”、“考虑边界情况”，这样ChatGPT会更精准地给出高质量代码。 3. **分步骤提问**：大项目或复杂功能可以拆成小部分，让模型一步步帮你完成，避免一次给出臃肿难懂的代码。 4. **示例+反馈**：给出你希望的代码样式或已有代码，让ChatGPT模仿，同时对生成结果指出不足，反复优化。 5. **强调测试和错误处理**：提示要求代码包含单元测试，或者异常处理，使生成代码更健壮。 6. **保持简洁清晰**：提示词越简洁且重点明确，模型越能专注在你想要的目标，减少无用输出。 总之，就是要让ChatGPT清楚明白你想要什么，告诉它编写的标准和要求，再通过互动调整，才能拿到更靠谱、高质量的代码。

顺便提一下，如果是关于 如何在本地环境中搭建Stable Diffusion并进行配置？ 的话，我的经验是：在本地搭建Stable Diffusion，步骤挺简单： 1. **准备环境**：先确保你有支持的GPU（最好是NVIDIA），然后安装好Python（推荐3.8或以上）和Git。 2. **下载代码和模型**：用Git把稳定扩散的官方仓库（比如Automatic1111的web UI）clone下来，或者直接下载压缩包。模型文件一般比较大，可以在网上找到官方或者社区的权威链接下载，比如“model.ckpt”或者“.safetensors”格式。 3. **安装依赖**：打开命令行，进入代码目录，运行`pip install -r requirements.txt`，把需要的库都装上。 4. **放置模型**：把下载好的模型文件放进指定文件夹（通常是`models/Stable-diffusion`）。 5. **启动服务**：运行启动脚本，比如`webui.bat`（Windows）或`./webui.sh`（Linux/Mac），等待程序加载模型。 6. **访问界面**：启动成功后，浏览器打开`http://localhost:7860`，就能看到网页界面，开始生成图片。 7. **配置调优**：界面里可以设置分辨率、采样方法、步数等参数，体验不同效果。想改高级配置，可以修改配置文件或启动参数。 总的来说就是：准备环境、下载代码和模型、安装依赖、放模型、启动运行、然后用浏览器操作。这样就能本地跑起来，体验Stable Diffusion啦！