运行api.py这表示端口8000已被系统中的其他进程占用，导致Uvicorn无法正常启动。

本文介绍了在PodmanDesktop环境中配置NVIDIA GPU支持的全过程。首先说明需要WSL2环境和已安装的主机NVIDIA驱动，详细步骤包括：添加NVIDIA容器工具包仓库、安装必要工具、启用实验版仓库、安装NVIDIA容器工具包并验证。安装完成后需生成CDI规范文件使容器能识别GPU，最后通过运行Stable Diffusion等容器验证GPU加速效果。整个过程解决了在Fedora 4

出现该问题首先排查代理的设置问题。

本文介绍了一种Windows下定制Python虚拟环境激活脚本的工程化方案，通过在激活脚本中自动注入PyTorch调试日志和国内网络加速通道，实现从"能跑"到"好调"的转变。文章详细讲解了修改原理：在官方脚本末尾追加自定义变量，利用原有deactivate机制自动清理。具体步骤包括备份原脚本、追加PyTorch调试日志配置、设置网络代理和镜像源，并提供了Po

工作记录。

《Magic-TryOn在Windows+Python3.12环境下的完整部署指南》 本文详细记录了在Windows 11系统（22H2版本）上部署Magic-TryOn项目的完整过程。环境配置包括Python 3.12.0、CUDA 12.1和PyTorch 2.2.0。部署步骤涵盖：1）创建虚拟环境；2）安装PyTorch与CUDA运行时；3）处理requirements.txt的Window

Intel oneDNN是面向深度学习的跨平台性能优化库，提供卷积、矩阵乘法等核心操作的硬件加速。该指南介绍了oneDNN 2025.3版本的新特性，包括CPU/GPU优化、自动调优功能和丰富的原语集合。文章详细讲解了安装配置、快速入门示例以及性能优化策略，如数据类型选择、内存格式优化和操作融合等。此外还展示了在计算机视觉、NLP等场景的应用案例，以及如何与TensorFlow、PyTorch等框

工作记录。

每个项目都应自带初始化脚本，并清晰命名（bootstrap.ps1 / make init）支持多平台调用方式（.bat / .sh / Makefile）构建工具版本锁定在中开发文档中应写明脚本使用方式通过统一的自动化脚本，每个项目都能实现：快速上手，无需阅读复杂文档一键复现，不受平台影响环境自洽，无依赖全局变量项规范建议✅ 解释器路径推荐绑定本地.venv，跨平台一致✅ Docker 配置项目

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