在 calico-node DaemonSet 的 spec.template.spec.containers.env 中添加或修改：# 请将 eth0 替换为你节点实际的内网网卡名称 (如 ens192, bond0 等)Calico各个版本的下载地址https://github.com/projectcalico/calico/releases。将这个下载到安装k8s的Linux机器上，解压缩

微软仓库（http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts/）这个仓库推荐，基本上官网有的chart这里都有，国内可能无法访问。官方仓库（https://hub.kubeapps.com/charts/incubator）官方chart仓库，国内可能无法访问。阿里云仓库（https://kubernetes.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/

飞书机器人的APP id和APP secrect。下载安装飞书的插件（extensions）#注意：这一步是把文件解压到c盘指定位置。把飞书机器人的权限给openclaw。在openclaw目录下执行。#手动解压（使用tar命令）在openclaw目录下。

删除 C:\Users\NINGMEI\AppData\Roaming\npm\node_modules下的openclaw。Win+R 输入shell:startup，回车看到出现的目录下有没有openclaw相关的内容如果有则shanchu。# 确认路径后，手动删除或运行以下命令删除（请谨慎操作，确保路径正确）删除文件：C:\Users\NINGMEI\.openclaw。如果使用conda安

飞书机器人的APP id和APP secrect。下载安装飞书的插件（extensions）#注意：这一步是把文件解压到c盘指定位置。把飞书机器人的权限给openclaw。在openclaw目录下执行。#手动解压（使用tar命令）在openclaw目录下。

MLFlow(模型生命周期管理 注册、评估、镜像生成)LLaMa-Factory（模型微调工具）Anaconda（虚拟化环境创建）、llama.cpp (模型格式转换)Python（编程语言支持）关键组件：CUDA（发挥GPU算力优势，可大幅缩短微调时间）Git（下载代码)、测试：Streamlit（快速搭建web测试界面）基本环境：Jenkins（自动化工作流）、部署：Docker 容器化部署。

如果没有，说明 CUDA Toolkit 未安装或安装不完整，请前往 NVIDIA 官网下载并重新安装，安装时务必勾选 ‌"CUDA Compiler (nvcc)"‌ 组件。下载完成后，还需要安装与之相关的其他依赖及套件，访问 https://pytorch.org/get-started/locally/根据你所载的操作系统，安装指令包语言以及CUDA的版本生成命令。直接把生成的命令，放在An

如果没有，说明 CUDA Toolkit 未安装或安装不完整，请前往 NVIDIA 官网下载并重新安装，安装时务必勾选 ‌"CUDA Compiler (nvcc)"‌ 组件。下载完成后，还需要安装与之相关的其他依赖及套件，访问 https://pytorch.org/get-started/locally/根据你所载的操作系统，安装指令包语言以及CUDA的版本生成命令。直接把生成的命令，放在An

一款在用户空间下，用于测试内存正确性的实用工具，适用于大多数平台。可以在32位或64位的类Unix 操作系统编译和运行（当然也包括MacOs）。这款工具主要面向硬件开发人员，从4.1.0版本开始，memtester可以指定起始物理内存地址进行测试。通过介绍可以得知这是一款测试内存正确性的工具，虽说的是适用于硬件工程师，但是我们也可以拿过来构造内存占用的场景。memtester 1g 1000 #分

后选择zabbix的版本，安装的操作系统，操作系统版本，zabbix组件，数据库，以及webserver。使用 hostnamectl set-hostname 主机名（zabbix-agent-XX）加入 * * * * * /usr/bin/systemctl restart chronyd。zabbix-agent-XX这台机器的ipzabbix-agent-XX。配置发现后的操作，比如为主