docker命令出现以下错误：使用journalctl -u docker.service --no-pager查看日志如果你的 Linux 是 WSL2 子系统，Windows 系统的进程可能占用 2375 端口（Linux 工具查不到 Windows 进程），需要在中排查：是，负责 IPv6 过渡、端口代理、网络连接共享等关键功能，（停止会导致网络异常，比如 IPv6 失效、VPN 连不上等）

每个服务Annotation Processors也勾选上Enable annotation processing和Obtain processors from project classpath。先只加了下面内容，编译通过，发现编译后的内容没有set和get，是lombok注解没有生效。最后在pom.xml添加,成功。

用手机开流量一直卡在拍照后，用了电脑连接手机热点，刚开始显示为什么不在学校（应该是魔法没有关完），重新申请。修改了profile Name请一定填San Zhang，billing页没有修改（我这显示不能修改）3.认证材料选ID Card，直接电脑拍了学生证。等待中（没等几分钟就approved了·）直接选择默认跳出的学校。

找到安装包重新安装一下，在选择产品那里勾上即可。

参考【【WSL2】在电脑上安装Ubuntu、图形化界面+远程连接图形化界面-哔哩哔哩】 https://b23.tv/f4utqa6（1）输入wsl --install -d错误无法从“https://raw.githubusercontent.com/microsoft/WSL/master/distributions/DistributionInfo.json”中提取列表分发。操作超时错误代码

python train.py ,运行了3小时，输出在 /home/qsl/3dgs-code/yolov12/train/yolov12n5。如果电脑不太好的话，会出现GPU容量不足的情况，尽量调整数据输入量和线程，减少电脑负担，在train文件里调小workers、batch。从您提供的版本信息来看，PyTorch期望使用CUDA 12.1，但系统却错误地加载了来自CUDA 11.8路径下的旧

python train.py ,运行了3小时，输出在 /home/qsl/3dgs-code/yolov12/train/yolov12n5。如果电脑不太好的话，会出现GPU容量不足的情况，尽量调整数据输入量和线程，减少电脑负担，在train文件里调小workers、batch。从您提供的版本信息来看，PyTorch期望使用CUDA 12.1，但系统却错误地加载了来自CUDA 11.8路径下的旧

由于权重是在Hugging Face，国内仍然下载非常慢挂上梯子后，从(https://huggingface.co/facebook/VGGT-1B/resolve/main/model.pt)下载，然后保存到自己的本地路径。修改原仓库的demo_gradio.py，将加载模型的代码改为本地加载。对应32-34行，改为如下代码，checkpoint_path对应自己的路径即可。点击上面的URL,