深度学习训练中时常会遇到显存被占用但nvidia-smi显示无进程的异常情况。本文提供了一套排查方案：通过fuser/lsof命令检查GPU设备文件，找出隐藏的占用进程PID（通常为异常退出的Python进程），确认后使用kill -9清理。最佳实践建议在代码中加入异常处理机制，并使用tmux/screen管理会话。文章还提醒单卡reset和重载驱动可作为备选方案，帮助开发者高效解决显存占用问题。

使用 Codex 时不一定必须开启代理软件的虚拟网卡模式，也可以通过在 ~/.codex/.env 中配置 HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY 和 NO_PROXY，让 Codex 直接走本地 HTTP 代理。

实际问题往往出在第二步：CLI 发出的 token 请求受网络环境影响（公司网络、运营商链路、透明代理、安全策略、DNS/证书拦截等），导致服务端直接返回 403。过程中浏览器端提示授权完成，但 opencode 终端侧在等待回调后报错，导致无法完成登录。2）CLI 工具在本地发起请求，将 code 交换为 access token / refresh token（token exchange）。

摘要 在无sudo权限的服务器环境下搭建SimFeatUp深度学习项目时，遇到C++/CUDA扩展编译错误。主要问题为系统gcc版本与PyTorch/CUDA不兼容。通过conda创建隔离环境，安装指定版本gcc工具链，设置环境变量解决编译问题。关键步骤包括：1) 使用conda安装gxx_linux-64=11.2.0；2) 配置LD_LIBRARY_PATH和PATH指向conda环境；3)

摘要：本文记录了深度学习环境中"GLIBCXX_3.4.32 not found"报错的解决方法。该问题出现在加载flash_attn_2依赖时，因conda自带的libstdc++.so版本过低导致。解决方案是通过conda-forge安装更新的libstdcxx-ng包。建议深度学习环境优先使用conda管理依赖，遇到类似.so库问题时可检查库位置和环境变量，flash-a

摘要：本文记录了深度学习环境中"GLIBCXX_3.4.32 not found"报错的解决方法。该问题出现在加载flash_attn_2依赖时，因conda自带的libstdc++.so版本过低导致。解决方案是通过conda-forge安装更新的libstdcxx-ng包。建议深度学习环境优先使用conda管理依赖，遇到类似.so库问题时可检查库位置和环境变量，flash-a

关键词：Python、multiprocessing、decord、FFmpeg、std::bad_alloc、内存泄漏、maxtasksperchild最近在做视频数据集的清洗，需要把损坏/不能正常解码的视频先删掉。，再配合才成功缓解问题。这里简单记录一下定位和解决的过程。

最近用 AI 生成科普类动漫/演示视频非常火，比如下面这种风格：那么，这样的效果到底是怎么做出来的呢？。下面以 Wav2Lip 这篇文章为例，带你走一遍完整流程。

如果等了超过两周还是没有，可以到 GitHub Support 提交工单：选择，并附上截图说明。先等几天到两周，看 Student Pack 页面状态。去free_signup 页面领取福利。检查账号、插件、缓存。实在不行就联系官方支持。这样基本上就能解决 “教育认证通过但没有 Copilot Pro” 的问题了 ✅。

摘要 在无sudo权限的服务器环境下搭建SimFeatUp深度学习项目时，遇到C++/CUDA扩展编译错误。主要问题为系统gcc版本与PyTorch/CUDA不兼容。通过conda创建隔离环境，安装指定版本gcc工具链，设置环境变量解决编译问题。关键步骤包括：1) 使用conda安装gxx_linux-64=11.2.0；2) 配置LD_LIBRARY_PATH和PATH指向conda环境；3)