real reason is:netlink attachskb rmem =11700,but rcv buf is 11600.

我碰到一个很奇怪的问题，内核调用netlink_unicast发送无线驱动收到的无线帧到用户态，一开始还好的，都正常发送。大约发了几十KB的数据之后，这个调用就出错了，返回-11，查代码是EAGAIN。内核中走到这个位置 ：netlink_unicast()调用了函数->netlink_attachskb()来将报文放到目的SOCKET 的接收缓冲区中。netlink_attach

OPENCLAW默认不支持选择AWS上的amazon-bedrock模型，因此，要想用AWS上的模型，只能自行修改它的配置了。

Docker 会先检查你的 Dockerfile 和代码文件，重新编译、打包生成一个新的镜像，然后再用这个最新的镜像启动容器。如果你修改了代码或 Dockerfile，直接运行这条命令，你的修改不会生效，因为容器还在用旧的“模具”。修改了 Dockerfiledocker compose up -d --build必须重新构建，让配置变更生效。修改了代码/依赖docker compose up -

经过多轮调优，我认为已经能够很好地胜任本地 Agent 编程。项目推荐配置模型推理框架llama.cpp（最新版）显卡上下文128K开启KV Cache开启（默认）Prompt 处理速度约3300 Tokens/sDecode 速度约52 Tokens/sGPU SM 利用率98%显存占用约23.5GB如果你的主要需求是本地代码补全、普通代码生成，Qwen3-Coder-30B-A3B 依然是速度

DSH + Qwen3.8 这个组合最大的意义：不是让 AI 聊天更聪明。让 AI 具备进入真实工程环境的能力。模型模型 + Agent + 工具 + 业务这是本地 AI 真正落地的方向。未来属于那些敢于把 AI 接入真实生产流程的人。

1、PANDAS进行数据清洗例如：print(df){“m”: “男”, “male”: “男”, “f”: “女”, “female”: “女”, “男”: “男”, “女”: “女”}).fillna(“未知”)df.loc[i,“city”] = “未知”else:print(df)

明明装了 NVIDIA 显卡，为什么 Ollama 还是跑 CPU？先确认驱动是否正常再确认ollama服务用户有没有权限访问 GPU然后通过日志判断是“没识别到 GPU backend”还是“显存不够”必要时重载nvidia_uvm最后重装最新版官方 Ollama 排除安装状态问题最终我的机器已经成功切到了 GPU。

模型被当成了补全模型使用，而不是聊天模型使用。对于一些从 Hugging Face 直接拉取的 GGUF 模型，尤其是非官方、混合训练、偏代码或 Agent 数据的模型，不能默认假设 Ollama 一定能正确识别它的聊天模板。helloTEMPLATESYSTEM如果模板缺失或不合适，就应该自己写一个 Modelfile，明确指定对话格式和停止词。这类问题并不罕见，尤其是在使用 GGUF、Olla

明明装了 NVIDIA 显卡，为什么 Ollama 还是跑 CPU？先确认驱动是否正常再确认ollama服务用户有没有权限访问 GPU然后通过日志判断是“没识别到 GPU backend”还是“显存不够”必要时重载nvidia_uvm最后重装最新版官方 Ollama 排除安装状态问题最终我的机器已经成功切到了 GPU。