跨域问题原因是前端代码放在A服务器上，其中的脚本需要访问B服务器的接口，此时在浏览器上因为安全问题限制访问因此需要在B服务器的配置白名单中加上A。服务器需要向发出的 http 响应中添加一些 Access-Control 标头，以指示哪些网页有权从 Web 浏览器读取该信息如果只是调试用，可以在A服务器上配置代理到B服务器，如nginx配置如下：proxy_passB服务器地址;然后将代码中访问B

LiveTalking开源项目提供数字人嘴型驱动技术，支持离线与实时音频处理。离线系统处理完整音频文件，而实时系统采用流式数据处理策略，通过前后缓存参数（stride_left_size/right_size）平衡延迟与准确性。系统初始化时会预填充音频队列，采用16帧批次处理，保留部分帧作为上下文缓存。音频特征通过滑动窗口与视频帧匹配，不同模型（mel/whisper/hubert）有特定参数配置

本文介绍了如何使用TURN转发服务解决GPU服务器UDP端口受限的问题。主要内容包括：1）在云服务器安装coturn服务并配置认证信息、UDP端口范围；2）服务端开放TCP 8010端口运行livetalking应用；3）修改客户端配置使用TURN服务地址。通过这种方式，可在不开放UDP端口的服务器上实现视频转发，每路视频需要2个UDP端口。提供了详细的配置步骤和测试方法。

摘要：文章探讨了实时数字人LiveTalking在多并发场景下的模型推理优化方案，比较了多进程与多线程的优劣。多线程可减少显存占用（共享模型），但可能影响实时帧率；多进程则存在显存线性增长问题。测试数据显示：wav2lip（1.3G显存/750fps）支持30路并发，musetalk（12G显存/60fps）支持2路，ernerf（2G显存/45fps）建议用多进程。针对不同模型特性提供了线程/进

Livetalking是一款实时数字人驱动系统，支持WebRTC协议视频流输出。主要功能包括：1）文字实时播报，内置多种TTS服务；2）智能问答，默认集成阿里云Qwen大模型，支持替换为其他模型；3）语音输入播报，可直接上传音频文件或通过WebSocket传输实时音频流。系统提供灵活接口，支持JSON和Form-data数据格式，适用于各类数字人交互场景，用户可根据需求选择内置服务或对接外部AI模

在深度学习中经常要用到nvidia显卡，本文介绍linux平台下nvidia显卡驱动和深度学习配套库的安装及常见问题解决

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在tensorflow的分布式训练中，默认将参数以变量名的维度分布式存储在不同ps上。如将item_embedding存储在ps0上，item_bias存储在ps1上。默认不会将同一个变量存储在不同的ps上。在实际情况中，有的变量行数很多，如item_embedding的行数一般有几百万量级，如果存储在同一个ps上，会导致该ps成为性能瓶颈。为了解决以上问题，在tensorflow中可以通过定义p

介绍bimserver的安装及安装中遇到的问题解决，讲解怎么导入工程文件到bimserver中并能在线浏览3d模型