后发现没有blocking的提示，重启vscdoe，加载rust-analyzer成功。一直卡在Fetching: metadata。删除cargo的缓存，而后再运行。

Arch死机内核崩溃"ACPI BIOS Error (bug): Failure creating named object [_SB.PCI0.XHC.RHUB.GPLD], AE_ALREADY_EXISTS (20200925/dswload2-326)"“INFO: task kworker/2:1H:107 blocked for more than 245 seconds.”最近发生

参数旨在测试cuda是否可用，不要添加任何你的代码文件进去，退出bash容器就会销毁。然后，使用AMD给的docker镜像，这样可以确保环境是可靠的，且不用安装rocm。另外，如果你是因为“AMD Yes”购买了搭载AMD显卡的学妹，可以加我微信。然后进入交互式python测试显卡是否正常工作。如代码块所示，我的可以。首先，确保AMD显卡被识别，使用命令。不过镜像比较大，预估10G左右。的dock

# 早期痛点识别图片中的物体，早期可以使用Yolo但是缺点也很明显：- 训练时间长- 成本高- 泛华性能差- 通用识别领域覆盖有限优点：- 特殊领域识别# 大模型出现大模型出现后，一些大模型对接了图片识别相关的模型，实现了图片识别，然后转换成文本再返回给大模型。这样，基本实现了识别图片中存在的物体，但是仍然无法代替一般的Yolo应用，因为它无法提供物体在图片中的坐标信息。因为图片模型“转换成文本再

【代码】跑起来字节跳动音频超分开源项目versatile_audio_super_resolution。

我编译了一下代码，Releases是2.0.0。srt转fcpxml

支持：MacOS 10.15及更高版本，Intel & M1可原生运行问题：obs仅能录制麦克风，不能录制系统声音；obs设置显示“桌面音频禁用”解决：利用Loopback——非常强大的音频传递工具(可以理解为声卡跳线)，控制声音I/O分配相比Loopback，soundflower已停止维护，我们不使用它。Loopback是具有图形界面的，支持 BigSur，原生 M1 运行Mac,ob

但是，想在Docker中音频播放还需要一些额外的操作。例如，docker-compose.yml。截至发文起，WSL已经支持音频播放。在启动容器时设置环境变量。

在使用YOLO进行目标检测任务时，我们经常会遇到这样的场景：使用make-sense等工具标注完数据后，需要将杂乱的数据整理成YOLO训练所需的格式，并合理划分训练集和验证集。这个过程如果手动操作，不仅繁琐还容易出错。按类别整理和预览标注的图片方便地选择验证集样本自动构建符合YOLO格式的数据集这个工具极大地简化了YOLO数据集的准备过程，使研究人员可以将更多精力放在模型训练和优化上。无论是个人项