Il y a des moments où après la mise à niveau de votre système d'exploitation Windows, les journaux système sous l'Observateur d'événements afficheront un message d'erreur indiquant «Erreur ID d'événement 10010 - Le serveur ne s'est pas enregistré auprès de DCOM dans le délai requis».
Qu'est-ce que DCOM ? DCOM signifie "Distributed Component Object Model". Il s'agit d'une technologie propriétaire de Microsoft qui permet au Component Object Model ou au logiciel COM de communiquer sur un réseau. Vous pouvez le considérer comme une extension de COM qui est dotée de la capacité de résoudre quelques problèmes inhérents liés au modèle COM pour une meilleure utilisation sur un réseau. COM est un outil utilisé pour la configuration avancée et le dépannage dans Windows 10. Les développeurs l'utilisent généralement pour configurer les composants de routine et le comportement des applications, comme la participation aux transactions et le regroupement d'objets, etc.
Les services de composants ont besoin du protocole de connexion DCOM pour communiquer avec les composants du modèle d'objet de composant sur d'autres ordinateurs. Par défaut, dans un système Windows, les ordinateurs du réseau sont configurés initialement pour activer DCOM.
Il existe également certains composants dans Windows qui peuvent nécessiter de s'inscrire auprès de DCOM. Cependant, s'ils ne le font pas, vous rencontrerez l'erreur «Le serveur ne s'est pas enregistré auprès de DCOM dans le délai requis». Pour résoudre ce problème, voici quelques suggestions que vous pouvez consulter.
SysPlayer est une application multimédia potentiellement indésirable financée par la publicité de Goobzo.com. Il peut afficher des annonces ciblées, détourner les résultats de recherche du navigateur et afficher des annonces contextuelles. Ce joueur recueille des informations sur vos sites Web visités, le nombre de clics sur chaque site Web et des informations sur les cookies contenant des données sensibles, qu'il renvoie parfois au serveur.
Plusieurs programmes antivirus détectent SysPlayer comme malveillant ou potentiellement indésirable au moment de la publication de cette vidéo. Il a été associé dans des bundles à iWebar, qui est également signalé par de nombreux AV.
SysPlayer est un lecteur multimédia gratuit extrêmement léger avec des codecs intégrés, qui prend en charge les formats vidéo et audio les plus populaires, ainsi que les DVD, CD audio, webcams et autres appareils. Il vous permet de lire vos fichiers vidéo et de regarder des images.
Bonjour à toutes les personnes formidables et bienvenue dans notre nouvel article où nous prenons une tournure un peu différente que d'habitude et discutons pourquoi garder de vieux appareils électroniques dans la maison n'est pas une si bonne idée. Nous avons tous un tiroir ou un sac dans la maison et en fin de compte, si cet appareil électronique a une batterie à l'intérieur, ce n'est probablement pas la chose intelligente à garder.
Alors naturellement, la question vient de savoir pourquoi c'est une mauvaise idée d'avoir de vieux appareils électroniques avec des piles ? Eh bien, contrairement à une panne de batterie avec, disons, des piles AA coincées à l'arrière d'un vieux jouet, le risque avec une batterie lithium-ion défaillante n'est pas seulement une fuite et de la corrosion dans le compartiment de la batterie, c'est un incendie potentiel comme la batterie gonfle et les gaz (combinés à l'énergie stockée) transforment la batterie en un risque d'incendie potentiel.
La bonne chose est que la batterie n'explosera pas comme ça, elle avalera avec le temps et grossira jusqu'à ce que le point de rupture soit atteint et que tous les coupe-feu perdent. Donc, si par hasard vous avez de vieux gadgets qui traînent, vous pouvez les vérifier et voir si le processus de gonflement a commencé, si oui, jetez correctement ce morceau de l'ancien appareil immédiatement.
Si vous n'êtes pas prêt à vous débarrasser du gadget, il est préférable de le charger correctement pour le stockage. Une charge appropriée maintient les cellules et les circuits de la batterie dans un état de santé optimal.
Bien que les recommandations varient selon le fabricant et l'application, le consensus général est que les batteries lithium-ion doivent être chargées à environ 40 %. (Certains fabricants recommandent de charger 50 % ou 60 % à la place.)
Vraiment, la partie importante ici n'est pas le pourcentage exact. Ce qui est important, c'est de s'assurer que la batterie est chargée à environ la moitié de sa capacité et non stockée avec une batterie complètement déchargée ou complètement pleine.
Les taux de décharge des batteries lithium-ion dans les appareils complètement éteints sont très lents, mais vous devez toujours prévoir de recharger la charge tous les 12 à 18 mois environ pour la maintenir autour de 50 %.
Si vous vouliez aller au-delà, un conteneur de stockage en métal avec un couvercle bien ajusté sur une étagère de sous-sol avec un pack déshydratant à l'intérieur pour contrôler l'humidité offrirait des conditions optimales.
Stable Diffusion est un modèle d'apprentissage automatique développé par Stability AI pour générer des images numériques à partir de descriptions en langage naturel. Le modèle peut être utilisé pour différentes tâches telles que la génération de traductions d'image à image guidées par des invites de texte et la mise à l'échelle d'images.
Contrairement aux modèles concurrents comme DALL-E, Stable Diffusion est open source et ne limite pas artificiellement les images qu'il produit. La diffusion stable a été formée sur un sous-ensemble de l'ensemble de données LAION-Aesthetics V2. Il peut fonctionner sur la plupart des matériels grand public équipés d'un GPU modeste et a été salué par PC World comme "la prochaine application qui tue pour votre PC".
Étant donné que Stable Diffusion est exécuté localement et non dans le cloud, comme mentionné, il n'y a pas de limite au nombre d'images que vous pouvez produire, mais pour l'utiliser, vous devrez vous salir un peu en configurant votre environnement PC depuis ce n'est pas vraiment une application, c'est un descripteur textuel en ligne de commande qui utilisera python pour générer vos images, il n'y a donc pas d'installation ni d'interface graphique.
Dans ce guide, nous vous montrerons comment installer et exécuter Stable Diffusion sur votre PC local afin que vous puissiez commencer à produire vous-même des images sympas.
Ne vous méprenez pas, Stable Diffusion ne fonctionnera pas sur un PC patate, afin de récolter la puissance des images générées par l'IA, voici ce dont vous aurez besoin :
Pour ce didacticiel, nous couvrons l'installation et l'exécution de Stable Diffusion sur un PC Windows. Les étapes présentées ici sont présentées de manière à ce que l'installation puisse être effectuée sur n'importe quel système d'exploitation, mais des instructions précises s'appliqueront au système d'exploitation Windows.
La première chose à faire est d'installer GIT. C'est un outil qui vous permettra de gérer et d'installer facilement des dépôts à partir d'Internet. pour l'installer allez sur : https://git-scm.com/ et cliquez sur télécharger. Suivez les instructions correspondant à votre version du système d'exploitation. Si vous êtes un développeur, vous connaissez GIT et si vous l'avez déjà installé, vous pouvez ignorer cette étape.
Une chose importante lors de l'installation locale de GIT est de choisir de l'utiliser via la ligne de commande (la deuxième option qui dit "Git depuis la ligne de commande et aussi depuis un logiciel tiers").
Maintenant, lorsque nous avons installé GIT, la prochaine étape consiste à utiliser Miniconda3 pour installer python et toutes les bibliothèques requises. Obtenez le programme d'installation à : https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Miniconda3 est essentiellement un programme d'installation facile, vous n'avez donc pas à installer manuellement des tonnes de choses à partir de différents sites Web et sources, il est bien emballé dans le programme d'installation qui s'occupera de tout.
Après les deux étapes précédentes, nous sommes maintenant prêts à installer Stable Diffusion. Aller à https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion#model-access et installez la dernière bibliothèque (au moment de la rédaction de cet article, il s'agit actuellement de stable-diffusion-v1-4-original, la dernière à droite), la bibliothèque fait presque 5 Go, alors soyez prêt pour un gros téléchargement.
Après avoir installé la dernière bibliothèque de diffusion stable, il est temps de la mettre à jour vers la version la plus récente. Vous pouvez télécharger ZIP depuis GIT HUB https://github.com/CompVis/stable-diffusion
Une fois téléchargé, cliquez sur le bouton Démarrer de Windows et tapez Miniconda3 et cliquez sur Ouvrir. Créez un dossier et nommez-le comme vous le souhaitez sur un lecteur de votre choix. Pour cet exemple, nous allons tout installer sur le disque C sous le dossier AI_art, suivez les instructions ci-dessous mais utilisez plutôt vos propres noms et destination. Ne fermez pas Minicoda3 après avoir tapé des commandes !!!
cd c:/
mkdir AI_art
cd AI_art
Extrayez les fichiers GitHub que vous avez téléchargés dans votre nouveau dossier et revenez à Minicoda3 et tapez les commandes suivantes :
cd C:\AI_art\stable-diffusion-main
conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm
mkdir models\ldm\stable-diffusion-v1
Laissez tout le processus se terminer, certains fichiers sont volumineux et cela peut prendre un certain temps. Une fois l'ensemble du processus terminé et terminé, copiez le fichier de point de contrôle que vous avez téléchargé dans : C:\AI_art\stable-diffusion-main\models\ldm\stable-diffusion-v1
Une fois le fichier copié, renommez-le en model.ckpt et vous avez terminé.
L'environnement créé est nécessaire pour utiliser réellement Stable Diffusion pour créer des images. Chaque fois que vous voulez l'utiliser, vous devrez l'exécuter, alors allez dans Miniconda3, et à l'intérieur, tapez :
conda activate ldm
cd C:\AI_art\stable-diffusion-main
une fois dans le dossier, appelez le script avec les paramètres :
python scripts/txt2img.py --prompt "TXT DESCRIPTION OF IMAGE THAT YOU WANT TO CREATE" --plms --n_iter 5 --n_samples 1
et voilà, votre image est créée et elle se trouve dans C:\AI_art\stable-diffusion-main\outputs\txt2img-samples\samples