本地 Codex 接口登录报错本文记录本地 Codex 使用接口/API Key 登录时报 account/read failed 的排查过程。问题根因是登录方式混用，Codex 误走 ChatGPT 账号认证，导致缺少 email 和 plan type。最终通过退出登录、设置 OPENAI_API_KEY、执行 codex login --with-api-key 成功恢复。 account/

在使用 OpenAI Codex 本地开发时，遇到了 `stream disconnected before completion: error sending request for url (http://127.0.0.1:57321/v1/responses)` 报错。经过排查发现，问题并非模型或账号异常，而是 Codex 配置中残留了本地代理配置，导致请求发送到未启动的 `127.0.0

当自己的电脑有64个处理器，但是虚拟机安装的linux最大处理器数量为16，而虚拟机安装的其他linux最大处理器数量可达32核，可能就是。2、选择更高版本的workstation-创建此虚拟机的新克隆。1、点击：虚拟机-管理-更改硬件兼容性。3.设置最大的处理器数量。

第一次尝试运行 real.exe（chem_opt=0），但它无法生成 wrfbdy_d01 和 wrfinput_d01 文件。在namelist.input中，修改sfcp_to_sfcp = .false.,为.true.，但输入数据中缺少所需变量（如海平面气压。）时缺少必要的气压场或高度场数据。）时失败，通常是由于输入数据（→ 程序尝试使用土壤高度（然后运行real程序。

（4）导入带有建筑高度数据的地形数据：Geoprocessing-File-Grid-Import-Import,Clip and Resample Grids（不需要裁剪和重分类）（5）计算sky：Geoprocessing-Terrain Analysis-Lighting-Sky View Factor。（2）将建筑矢量数据投影栅格，利用栅格计算器和镶嵌至新栅格得到带有建筑高度数据的地形数据

前言：此篇文章是LCZ分类后结果的精确度评估，亦可以用于其他视觉识别结果的真实度评估，通过混淆矩阵分析结果的准确性，操作方法如下：将会在目标区域内创建随机点，每个点将包含训练集和真实集2列字段，将自动采集训练集字段注意：如果是LCZA-G，需要重分类为11-17