文章摘要：该问题主要由于WebviewServiceWorker缓存或后台进程异常导致，常见于Cursor/VSCode等编辑器插件。解决方案包括：1）彻底关闭Cursor及相关进程（Windows使用taskkill命令，macOS/Linux使用killall）；2）关闭可能冲突的VSCode进程；3）重新启动软件并稍等片刻再操作插件。类似问题在VSCode、Cursor和Cline等平台均有

强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 讨论的是智能体 (agent) 如何在复杂、不确定的环境 (environment) 中通过学习来最大化它能获得的累积奖励。在我们深入技术细节之前，先从你熟悉的监督学习出发，建立一个对强化学习的宏观认识。这对于理解其核心思想至关重要

小结卷积神经网络（CNN）是一类使用卷积层的网络。在卷积神经网络中，我们组合使用卷积层、非线性激活函数和汇聚层。为了构造高性能的卷积神经网络，我们通常对卷积层进行排列，逐渐降低其表示的空间分辨率，同时增加通道数。在传统的卷积神经网络中，卷积块编码得到的表征在输出之前需由一个或多个全连接层进行处理。LeNet是最早发布的卷积神经网络之一。

《动手学深度学习》本地先搭建conda 虚拟环境过程我遇到的问题和解决方案

（李沐老师提供的范例中，描述的是一个二维空间中的二次曲面，其在三维空间中的形状是一个椭圆锥面（eccentric cone）。李沐老师：关于分子还是分母布局，总得选一个，这样形状才能对上，所以这里一般是用“分子布局符号”

二维卷积层的核心计算是二维互相关运算。最简单的形式是，对二维输入数据和卷积核执行互相关操作，然后添加一个偏置。我们可以设计一个卷积核来检测图像的边缘。我们可以从数据中学习卷积核的参数。学习卷积核时，无论用严格卷积运算或互相关运算，卷积层的输出不会受太大影响。当需要检测输入特征中更广区域时，我们可以构建一个更深的卷积网络。

后期很多操作可以看帮助文档，比如将咱刚刚创建的实例连接pycharm (专业版)，同步代码，将数据传入，使用常用的jupyter lab终端可视化控制咱的Linux服务器，等等，都有详细教学文档

目录1. 在github上搜项目 (以OpenOcc为例）2. 转移到码云Gitee上3. 下载整个项目到本地4. 在pycharm中打开项目

补安装 langgraph-checkpoint-sqlite，貌似这个包并不在langgraph里，需要额外下载

在不折腾 WSL、想使用 Codex GUI界面，解决 Win 上 Codex (vscode插件启动) Reconnecting 网络问题，本人亲测最短的成功路径是： VS Code 显式走 C 的网络端口 → 重启 VS Code → 成功登录 Codex