github copilot vscode插件 没有模型
之前连服务器因为vscode升级对老机子ssh的不支持,所以vscode给锁到一个版本了。
操作:
- 去github这个链接把要用的模型的都enable
- 卸载重装copilot插件
点齿轮设置,更新vscode

网上找了一圈,最后看插件版本跟别人差着一代,才想到应该是我vscode版本太低了
之前连服务器因为vscode升级对老机子ssh的不支持,所以vscode给锁到一个版本了。
操作:
点齿轮设置,更新vscode

网上找了一圈,最后看插件版本跟别人差着一代,才想到应该是我vscode版本太低了
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第一章:Seedance 2.0 飞书机器人集成安全合规总览 Seedance 2.0 与飞书机器人的深度集成严格遵循《个人信息保护法》《数据安全法》及飞书开放平台《机器人接入安全规范 V3.2》,构建覆盖身份认证、数据传输、权限控制与审计追溯的全链路安全合规体系。所有机器人交互均默认启用双向 TLS 加密,敏感操作强制触发二次身份确认,并通过飞书「应用沙箱」机制实现运行环境隔离。 核心安全控制机制 * OAuth 2.0 授权范围最小化:仅申请 chat:read、user:read 和 bot:chat 必需权限 * Webhook 请求签名验证:飞书平台使用 SHA256_HMAC 签名,服务端须校验 X-Lark-Signature 头 * 敏感数据自动脱敏:用户手机号、
国内可用的Stable Diffusion和LLaMA模型镜像站清单:高效解决下载慢问题 在AI生成内容(AIGC)迅速普及的今天,越来越多开发者、设计师和研究人员开始尝试本地部署Stable Diffusion或微调LLaMA这类大模型。但一个现实问题始终困扰着国内用户——模型下载太慢了。 你有没有经历过这样的场景?打开Hugging Face准备下载一个7GB的SDXL基础模型,进度条爬得比蜗牛还慢,半小时才下完一半,结果网络一断,前功尽弃。更别提训练LoRA时需要频繁拉取不同版本的基础权重,这种体验简直让人崩溃。 这背后的原因并不复杂:主流模型大多托管在境外平台(如Hugging Face、Replicate),而原始文件动辄数GB甚至数十GB,加上跨境链路不稳定、DNS污染、限速等问题,直接导致国内直连下载效率极低,严重拖慢了从环境搭建到实际训练的整体节奏。 好在社区早已意识到这个问题,并催生出一批高质量的国内模型镜像站点。它们通过在国内服务器缓存常用模型文件,提供HTTPS加速链接,极大提升了获取效率。配合LoRA这类轻量化微调技术,如今我们完全可以在消费级显卡上完成
一、项目前期准备 V4 版本在 V3 “双向对抗” 基础上,新增定点任务处理、鼠标交互、多线程协作、状态机管理四大核心功能,新手需在 V3 基础(集合、线程通信、扫描攻击)上,额外掌握以下知识点: 1. 鼠标事件监听(MouseListener) * 作用:捕捉鼠标操作(点击、按压、释放等),实现 “鼠标点击生成任务” 的交互; * 核心接口:MouseListener,需重写 5 个方法(重点用mousePressed:鼠标按压时触发); * 关键步骤:给窗口注册鼠标监听器→重写mousePressed方法→获取鼠标点击坐标。 2. 距离计算(勾股定理) * 作用:找到 “离任务点最近的无人机”,实现任务分配逻辑; 代码实现: (int)