我的同僚们修改代码，改项目什么的，雀氏有直接在云服务器运行openclaw让他自己去修，目前很多云部署是免费的（风口抢用户），然后服务器刚开始价格也比较低，但是，要知道，这东西最耗钱的是token，大量的token，各大公司或许网页让你免费用，但是接api可是要钱的啊（狗头）如图所示，这就是一个skill的具体的实现了，是的，就是一个SKILL.md，当然我并不是在说这个skill做的怎么怎么样，

这个需要前置设备。

文档我是分开下的，直接一键下载docker拉不完全。

它一旦启用，就会接管 CPU 的虚拟化支持（VT-x），其他虚拟化软件（如 VirtualBox、VMware）就无法再使用这些资源。就好了，然后重启电脑就ok，只能说windows的模拟还是有问题，docker肯定不能直接搞在windws了。今天下docker后发现 eNSP路由器，防火墙启动不了了。所以要禁用hyper-v。

防火墙FW1默认账号密码为：用户名为：admin，密码为：Admin@123。访问https://192.168.0.11:8443,即可出现图形化界面。这时用undo portswitch将该接口切换到3层。可以看到这是防火墙反过来ping不行。然后输入后根据要求修改密码。然后就可以主机ping通了。这里要加一个nat转化。

我的同僚们修改代码，改项目什么的，雀氏有直接在云服务器运行openclaw让他自己去修，目前很多云部署是免费的（风口抢用户），然后服务器刚开始价格也比较低，但是，要知道，这东西最耗钱的是token，大量的token，各大公司或许网页让你免费用，但是接api可是要钱的啊（狗头）如图所示，这就是一个skill的具体的实现了，是的，就是一个SKILL.md，当然我并不是在说这个skill做的怎么怎么样，

它本质上是一个精确的、静态的流程图，规定了在何种条件下、以何种顺序执行哪些操作。

计算图可以理解为提前把整个网络的结构写好，这样用的时候就不用一行行解析python代码了，所以也实现了跨语言，速度也更快，当然，快不过onnx。经过前面的学习，我们大概都知道有这些不同的模型了，也知道一些他们的运用场景，然后我想再学习一下他们都是由什么组成的。因为我这里onnx是纯推理，而且由于HIMLoco的框架设计，就导致实际的onnx中的初始化器个数比pt的键值少。他的推理是比正常的pyto

本文介绍了使用YOLO模型进行水果目标检测的完整流程。首先配置fruit_data.yaml文件，指定训练集和验证集路径，设置3个检测类别（苹果、香蕉、橙子）。训练代码使用YOLOv11n预训练模型，设置50个epoch和640x640图像尺寸。对于数据标注，采用labelImg工具手动标注图像生成YOLO格式的txt文件，解决了工具运行时的类型错误问题。训练完成后，使用best.pt模型进行推理

原视频就是坤坤的视频我们的任务就是把篮球圈出。