字符串匹配问题的基本形式是：在文本串 text 中，查找模式串 pattern 出现的位置。最朴素的做法是暴力匹配：一旦发生不匹配，就把模式串整体右移一位，重新从头比较。这种方法的问题在于：已经比较过的字符被重复比较, 最坏时间复杂度是 O(nm). KMP（Knuth–Morris–Pratt）算法的核心目标只有一个：当匹配失败时，模式串尽可能向右跳，而不是回到起点。

在基因编辑过程中，有很多统计学方法用来探索 gRNA 碱基特异性贡献。主要目的是看到底是哪些位置的哪些碱基影响了基因编辑的效率。今天主要介绍的方法是使用逻辑回归来计算碱基特异性贡献。

我们看 Silicon Cloud 官方文档也好，模型仓库也好都把那几个绘画模型给移除了，例如 SD3.5, Flux 等，但其实 API 还在，于是我参考 CherryStudio 软件里调用的方式，写了个 web 页面，可以调用 API 进行绘画，算是将这个功能找回了吧。

最近一直关注网站搭建的相关讯息，前面学习了 Reflex 框架，其核心是通过 FastAPI 作为后端，然后前端通过 nextjs 渲染静态页面并调取后端数据完成交互，是一个开箱即用的包。但是我在使用过程中也发现了一个问题，那就是所有的交互都依赖于后端，如果网络连接不顺畅，或者你距离后端服务器太远，那么用户的交互是非常卡顿的。

如今 AI 大语言模型内卷严重，各种大语言模型层出不穷，今天 gpt 的生图模型很强大，明天 Gemini-pro-2.5 又突破天际，后天 Claude 4.0 又横空出世。用户可能需要不断的去开通各个大模型的服务，极度浪费金钱。那么最简单的方法或许就是使用 API 服务商提供的服务了，一个 API 可以用到所有的模型，而且按量付费，不用不花钱。

鉴于 Qexo 官方文档内容非常简略（简陋），在尝试无数次失败（主要是网上的教程都有很多问题）后，将成功搭建的流程和方法记录在本文中。 在开始之前，我需要简单介绍一下我们云端 Hexo 后台的搭建原理：就是首先你得把所有博客的源代码（是 Hexo 源码，不是生成后的静态博客源码）托管到 Github 仓库中，然后通过设置一系列的 Key, 允许我们搭建在 Vercel 的 Qexo 服务可以交互的编辑和提交内容到 Github 仓库，这样我们在云端编辑的博文

众所周知，Shiny 是 Rstudio 开发的一款基于 R 语言的网页应用程序，允许用户将 R 功能脚本编写成简易的 UI 界面，从而允许不懂编程的人使用，但是 R 语言的语法和功能较为复杂，且执行效率较低，对并发的支持也不好。幸好，Rstudio 同时开发了基于 Python 的 Shiny 程序，且最近新推出的 Express 功能让代码更加的简洁，本文将介绍如何使用 Shiny Express 开发一个简易但功能完善的 AI 绘画 APP。

众所周知，Flux 是一个 120 亿参数的大模型，普通人本地根本跑不起来，那么今天我来教大家免费白嫖一个无服务器容器类的网站，帮我们一键化构建一个生图 API, 每个人每个月有免费的 30 刀的赠费，可以使用 H100, A100 等超强显卡资源。

前面的文章打破信息差有提到过，CloudFlare 提供了一些免费的开源模型的 API，而 Flux 的生图模型就在其中。不过，这个模型的 API 最终返回给我们的是 Base64 数据，而不是可直观查看的图片，所以我们需要将图片数据写入文件并上传到云端，然后通过 URL 访问它。另外，我们还希望支持写中文的提示词，所以我们需要在其中增加一个大模型的翻译层，这样就可以把中文的提示词翻译成英文，从而被 Flux 识别。今天，我就通过 Python 代码的方式来实现上述的功能。 🚀

在快速发展的 AI 图像生成领域，出现了一个新的参与者，它将重新定义 AI 绘画的可能性。Flux.1 就是由黑森林实验室开发的一套开创性的模型，它正在席卷 AI 社区。让我们深入了解 Flux.1 的特别之处，以及它为何被誉为图像合成领域的新王？