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ubuntu 强制关闭卡死的pycharm
本来想在闲鱼买个二手显示器的，但是租的房子桌子太小放不下，就想试试用笔记本电脑远程到tx2上来控制，过程中踩了大部分坑，花了半天时间，现在晚上来复盘一下，加深一下记忆。**1.使用ssh工具远程tx2**这里将tx2网口连到路由器上，在路由器管理界面能看到当前分配的IP地址，使用工具Putty进行连接上试了一下，1个epoch需要6个小时，跑完100 epoch大约100*6/24=25天。瞬间放弃单机多卡，将目光放在了多机多卡训练，特撰文记录这段时间的工作，方便以后查询。一、准备工作因为之前配置单机的深度
使用Livox Viewer标定三个雷达外参，使用Opencalib标定雷达和相机的外参
显示类似 WiFi名称.nmconnection 的文件。这样就可以保存配置好的wifi，下次开机就会自动连接。好我们设置的WIFI后。
本文是一篇操作系统入门指南，用通俗易懂的方式讲解了操作系统的核心概念。文章首先解释了操作系统的本质是管理计算机硬件资源（CPU、内存、硬盘等），为程序提供安全稳定的运行环境。然后系统性地介绍了进程与线程、CPU调度、内存管理、文件系统等关键知识点，包括：进程状态转换、并发与并行的区别、上下文切换、虚拟内存原理、文件存储机制等。最后强调了操作系统各模块的协同工作关系，并总结了操作系统的四大核心任务：
本文记录了在Linux系统上从零安装仓颉（Cangjie）编程语言SDK的完整过程。首先通过Git仓库获取SDK文件，解决了Git LFS下载超时问题，采用curl断点续传方式完成大文件下载。解压后配置环境变量，确保编译器路径和运行时库生效。最后编写并运行了第一个"hello.cj"程序验证安装成功。文章详细记录了安装过程中遇到的网络问题和权限问题，并提供了相应的解决方案，为开发者尝试仓颉语言提供
/isaaclab.sh -p scripts/demos/h1_locomotion.py第一次启动需要等待较长时间，后续再启动速度很快。cd /path/to/IsaacLab# 应已 git clone --branch v2.1.0。
本文在学习期间所著，如有侵权，小编会直接删除。
本文记录了将Qwen2.5-VL视觉语言模型接入ROS2机器人系统的实践过程。作者在WSL2 Ubuntu 24.04环境下，基于Unitree Go2四足机器人平台，整合ROS2 Jazzy、Gazebo Harmonic仿真环境和Qwen2.5-VL-3B模型，构建了完整的视觉感知系统。文章详细介绍了Unitree ROS2环境的配置步骤（包括解决WSL2时钟同步问题和网卡设置），以及创建VL
本文介绍了ROS1与ROS2的核心区别、Ubuntu系统安装步骤及ROS2环境配置方法。首先对比了ROS1（基于Master节点）和ROS2（采用DDS通信机制）在架构、API和编译系统上的差异。接着详细图解了Ubuntu 22.04在VMware中的离线安装流程，重点解决了网络安装报错问题。最后通过fishros一键脚本完成ROS2（Humble版本）的安装，并展示了小海龟示例程序的运行验证。整
可能写的有点粗糙，但是我搞通了，有不懂的可以问我，懒得再更新了
YOLOv5 一键安装器，多系统下快速部署 CPU/GPU 训练环境
首次运行时，模型会自动从HuggingFace下载，需要稳定的网络连接。确保服务器能够访问外网，特别是HuggingFace模型仓库。命令向容器的 8000 端口发送一个聊天补全请求。字段包含了模型生成的文本内容。：你将收到一个 JSON 格式的响应，其中。安装完成后需要重启系统以加载新的驱动。编辑Docker配置文件。安装完成后，可以使用。
使用b站up主 @人工大黑 给的链接。2.购买deepseek-v4（主要是因为便宜。1.安装claude code。买完后复制好给的api。
重启电脑，在启动过程中不断点回车(不同电脑不一样)，进入BIOS，在BIOS中启用“Boot Menu”或在Security栏中关闭Secure Boot，而后在Boot栏中的启动顺序设置中，把USB启动的优先级设为最高。进入ubuntu安装程序。
1️⃣ 克隆仓库2️⃣ 创建 Conda 环境3️⃣安装 PyTorch3D已经安装过Pytorch的跳过此步骤（此行代码是安装Pytorch）go to 直接从这下面开始看：方式 A：在线安装（可能超时）（我因为网络问题连接失败，采用了方式B）方式B：使用离线 ZIP 安装（推荐国内网络）1.从 GitHub 下载4️⃣ 安装其他依赖5️⃣ 编译 FoundationPose C++ 扩展6️⃣
**摘要：本文详细介绍了在Ubuntu 22.04系统上安装PyTorch GPU版本的两种方法（pip全局安装和Conda环境安装），包括准备工作、安装步骤、国内镜像源配置以及验证方法。重点对比了两种方案的优缺点，推荐视觉开发者优先选择pip全局安装方案，同时为需要多环境管理的用户提供Conda备选方案。文中还包含完整的安装命令和验证代码，帮助用户快速完成PyTorch GPU环境的搭建与测试。
Ubuntu 22.04 cuDNN安装指南摘要 本文详细介绍了在Ubuntu 22.04系统上安装NVIDIA cuDNN库的完整流程。cuDNN是深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的底层GPU加速引擎，专门优化神经网络运算。文章首先解释了cuDNN与CUDA的关系，强调版本匹配的重要性。然后提供了三种安装方法：推荐使用Debian包网络安装（APT方式），也可选择本地.de
本文提供了在Ubuntu Linux系统上搭建私有大模型服务的完整指南，使用vLLM推理框架和Dify应用平台部署Qwen3.5-0.8B模型。主要内容包括： 环境准备：配置CUDA 12.9路径和Python虚拟环境 安装依赖：通过国内镜像源安装vLLM、ModelScope等工具包 模型下载：使用ModelScope下载Qwen3.5-0.8B模型权重 推理服务：配置和启动vLLM推理API服
在类中重复定义同名的属性。Hvigor 编译错误是开发过程中不可避免的一部分。最常见的和错误源于 ArkTS 对类型系统的严格要求——这是一把双刃剑：它增加了类型安全性，但也增加了开发者的学习成本。掌握从构建日志定位错误的方法，理解常见错误的含义和修复策略，能够帮助开发者快速走出编译失败的困境。在 11 模块的复杂架构中，类型定义的统一管理和模块间依赖关系的清晰梳理，是减少编译错误的长效之道。
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