我刚安装了全新的RTX 4080GPU，以便在运行机器学习脚本时加快训练过程。我看不到GPU使用率超过10%，这可能意味着代码没有跑起来。对于不熟悉任务管理器视图的情况下来说，原因并不那么明显。我所做的假设是Windows任务管理器将仅显示整体GPU使用情况。经过一番思考，我意识到 GPU 内存使用率是比较之高的，所以GPU其实一定做了很多工作，然后我意识到我追求的指标是“CUDA”性能，默认情况

添加红色框里边的三条DNS服务器解析地址，复制放到/etc/resolv.conf添加覆盖之前的就行。执行修改了 /etc/host 文件，wq！我的是WSL2子系统，当前网络的DNS服务器发生变化了。此时若不打开科学上网络，返回。此时若打开科学上网络，返回。至此，问题已得到解决！

Docker拉取镜像失败解决方案 摘要：在执行docker pull命令下载vllm/vllm-openai:v0.10.1.1镜像时出现错误，多个文件层下载失败，最终报错"failed to copy"和"EOF"。建议尝试以下解决方法： 更换网络环境或使用加速节点 重新执行拉取命令 检查网络连接稳定性 确认Docker服务运行正常 该错误通常由网络连接问

完美解决：Failed to connect to huggingface.co port 443 after 75018 ms Operation timed out-CSDN博客。

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使用其中的断网急救箱，修复DNS、DHCP服务等报错以后，重启就可以成功连上网络啦。希望遇见同样问题的小伙伴能尽快顺利解决。最后可能还是会报错，无法联网，这时候可以下载一个360安全卫士，使用其断网急救箱工具进行诊断和修复网络。直接安装即可，可以选择安装在其他盘，反正用完可以卸载。遇见报错：免驱网卡型号：TL-WN726N免驱版。修改如下内容，只保留这些勾选的内容即可。右键无线网络连接，然后进行我

learning_rate: float = 1e-5 ——>修改为——> learning_rate: float =0.0001。发现dice值无论和validation Dice始终为负值和趋近于（无限接近于0）0，具体情况如下图所示。tips:一旦成功得到各项指标以后，再把学习率改回去，可能就无法复现之前的“趋近于0”的现象了。再次尝试运行就可以正常输出得到正常的各项Dice值了。将tra

单独对dataease-2.2\core\core-frontend和dataease-2.2\core\core-backtend进行生命周期的mvn clean install。基于这些模板就可以构建自己的大数据可视化的看板了。多留意——dataease-2.2\core\core-frontend路径下的pom.xml文件内的注释和上面的参考教程具体细节，需要手动修改。最后的目的是基于产出的

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