目前 iPad 的 App Store 仍然沒有提供 WhatsApp for iPad，
但可以參照 PC 電腦的方式使用 Web網頁版的 WhatsApp( https://web.whatsapp.com)，
並透過 Safari 等瀏覽器分享到主畫面的方式，
讓操作上有和直接安裝 App 般相同的體驗。
(初次登入必須用手機版的 WhatsApp 掃登入的QRCode)
Category: Tech
IT Technology, 3C, AI
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在 iPad 上使用 WhatsApp
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透過 Windows 內建的 NIC Teaming 合併網路以提高線路可靠度和網路速度
如同 Linux 系統的網路合併 network bonding 功能，Windows Server 對應的功能則是 NIC Teaming。能夠將多個線路合併以避免因單一線路異常導致服務中斷，同時也能藉此服務提高單一服務IP的網路速度(需使用支援的網通設備)。
設定部分如下：
1. 在［伺服器管理］的［本機伺服器］，找到「NIC 小組」的區塊
2. 下拉選單選擇「新增小組」
3. 勾選想要合併的網路後，若僅是要做多線路備援而沒有要合併頻寬的話，直接按確定即完成設定。若要則請點選「其他內容」並參閱下方說明設定小組模式。
1. 交換器獨立模式[預設]：在這種模式下，網路卡分別接至不同的交換器，不需要做任何設定。但是，這種模式不會增加頻寬。
2. 靜態小組：這種模式需要在交換器和電腦上進行設定，以識別哪些連結形成小組。這是一種靜態設定的解決方案，沒有其他通訊協定可以協助交換器和電腦識別錯誤插入的纜線，或可能導致小組失敗的其他錯誤。伺服器級別的交換器通常會支援這種模式。
3. LACP（連結彙總控制通訊協定）：IEEE 802.1ax 使用 LACP 以動態方式識別電腦與特定交換器之間的連接。這樣可以自動建立小組，並且理論上，只要從對等網路介面卡傳輸或接收 LACP，就可以擴充或縮減小組。一般的伺服器級別交換器支援 IEEE 802.1ax，但大部分的交換器需要手動管理，才能在連接埠上啟用 LACP。
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定期將遠端SQL SERVER資料庫備份還原到本地端SQL SERVER
以下為透過Windows網路芳鄰實現自動化異機備份及還原的方案。(網際網路的情境可搭配VPN實現)
1. 在遠端設定排程以自動化備份資料庫到固定位置，這裡可透過維護計畫或是批次檔搭配工作排程器來實現。
2. 參考以下批次檔指令，將遠端的備份檔案複製到本地端，再還原到SQL SERVER。net use \\{SOURCE_SERVER_IP} /user:{SOURCE_SERVER_ACCOUNT} {SOURCE_SERVER_PASSWORD}
copy /y "\\{DBBACKUP_FILE_FULL_NETWORK_SOURCE_PATH}" "{DBBACKUP_FILE_FULL_LOCAL_TARGET_PATH}"
SqlCmd -U {SQL_SERVER_ACCOUNT} -P {SQL_SERVER_PASSWORD} -Q "ALTER DATABASE {DB_NAME} SET single_user WITH rollback immediate"
SqlCmd -U {SQL_SERVER_ACCOUNT} -P {SQL_SERVER_PASSWORD} -Q "RESTORE DATABASE {DB_NAME} FROM DISK='{DBBACKUP_FILE_FULL_LOCAL_TARGET_PATH}' WITH REPLACE"
SqlCmd -U {SQL_SERVER_ACCOUNT} -P {SQL_SERVER_PASSWORD} -Q "ALTER DATABASE {DB_NAME} SET multi_user"
::[option command for restore source db account] SqlCmd -U {SQL_SERVER_ACCOUNT} -P {SQL_SERVER_PASSWORD} -Q "USE {DB_NAME};EXEC sp_change_users_login 'Update_One','{ACCOUNT_MAP_ON_THE_SOURCE_DB}','{ACCOUNT_MAP_ON_THE_TARGET_DB}'"
del "{DBBACKUP_FILE_FULL_LOCAL_TARGET_PATH}" -
Flutter 環境架設概要
直接參考 Flutter 官方網站 (https://docs.flutter.dev/get-started/install/windows/mobile )的說明即可完成環境架設。 Windows 作業系統建議參考官方網站的”Download and install”說明來安裝，避免細節的設定有所遺漏。
其他需要留意的部分如下：
- 需安裝 Visual Studio：社群版即可、必須要安裝 C++ 開發的相關套件(Dart 底層適用 C++ 來實作)
- 需安裝 Android Studio：Android SDK 的 SDK Tools 需要安裝 Command Line Tools、建議一併安裝模擬器
- 如果是直接透過 VSCode 的擴充功能安裝 Flutter，需確認環境變數的 Path 有沒有加入
<安裝路徑>\flutter\bin
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使用微軟的 DirectML Extension for Automatic1111 SD WebUI 加速 SD v1.5 的圖像生成速度
目前測試預設的 SD v1.5 和 SD v1.4 可以正常的運行，而且算圖速度明顯快上不少；SD v2 可以跑最佳化，但是算圖時會發生錯誤。
以下為環境建置方式：
1. 於擴充功能頁籤從網址安裝：https://github.com/microsoft/Stable-Diffusion-WebUI-DirectML
2. 重啟UI完成安裝後，在[Settings 設定] –> [User Interface] 的 [Quicksettings list 快速設定列表]，加入 “sd_unet”，套用設定並重新載入UI以啟用 SD Unet 選擇介面。
3. 目前 SD Unet 選單內還沒有模型可以選擇，請切換到 [DirectML] 頁籤，這裡是官方對於該擴充功能的說明，以及運行所需要的套件資訊。
4. 參考說明的 Getting Started 第 1. 點，照著說明便可對直接對官方選用的 SD v1.5 和 SD v1.4 模型進行最佳化。
5. 經過最佳化的模型放： \olive\examples\directml\stable_diffusion\models\optimized\runwayml\stable-diffusion-v1-5\unet\
6. 將其複製到 Stable Diffusion Web UI 的 \stable-diffusion-webui-directml\models\Unet-dml\ 目錄下，並將檔案重新命名成有代表性的名稱。
7. 點選 SD Unet 選單旁的重新整理按鈕，便能選取以運用之。
注意事項
- 如果在使用Olive的DirectML for Stable Diffusion範例最佳化模型時出現：
ERROR:onnxruntime.transformers.optimizer:There is no gpu for onnxruntime to do optimization
截至目前算是正常現象，因為Olive還沒支援在 DmlExecutionProvider 使用GPU跑最佳化。 - 如果是使用 Stable Diffusion Web UI DirectML，啟動參數的 –use-directml 必須拿掉，否則沒辦法正常執行。
- 如果在使用Olive的DirectML for Stable Diffusion範例最佳化模型時出現：
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Stable Diffusion – 修改 Default 預設值
Stable Diffusion Web UI 的 UI 和 算圖相關的設定，分別放在根目錄的 ui-config.json 和 config.json，編輯前者便能要修改 UI 上的預設值如常見的圖像寬高、取樣方法、步驟… 等等。(與 Stable Diffusion Web UI DirectML 通用)
以修改txt2img文生圖的Width寬度預設值為例，用記事本等文字編輯器打開ui-config.json後搜尋”txt2img/Width”便能查到該預設值(相同關鍵字的參數大部分都放在一起，要人工查找也是可以)，編輯存檔後即可。如果想要驗證確認，除了Stable Diffusion關閉重開外，也可以點選[設定 Settings]的[重新載入UI Reload UI]來快速生效。
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