目前llama cpp官方提供的llama.cpp提供的docker 镜像下载命令：docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda-b6222
服务器下载速度非常的慢。
比较好的方法是把ghcr.io替换为国内镜像源地址ghcr.nju.edu.cn进行下载：
// 官方命令： docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda //国内源地址命令 docker pull ghcr.nju.edu.cn/ggml-org/llama.cpp:server-cuda 速度快了几十倍，非常节约时间 推荐给大家！
win10升级后总会弹出365 Copilot窗口如何禁用和关闭 在Windows 10中，可以通过以下几种方法禁用或关闭Microsoft 365 Copilot： 方法一：任务栏上直接禁用 1. 右键点击任务栏。 2. 在弹出的菜单中，找到并取消勾选“显示 Copilot（预览版）按钮”选项。 这种方法只是让Copilot不再显示在任务栏上，但并未彻底禁用该功能。用户仍然可以通过“Windows 键 + C”键盘快捷键来打开和关闭Copilot界面。 方法二：利用组策略彻底禁用 1. 打开开始菜单，搜索“组策略”并打开组策略编辑器。 2. 按照“用户配置 > 管理模板 > Windows 组件 > Windows Copilot”的路径依次展开。 3. 双击“关闭 Windows Copilot”
一切从python调用本地DocsGPT完成python开发开始。 遗留问题：如何验证AI开发提交的结果？ * 提问 1： 使用python+Tkinter进行GUI程序编码 1. 界面分为左右两部分 - 左侧为python代码编辑区： 左上部为代码多行输入框，嵌入python idle，浅灰色底色； 左下部为 Run 按钮 - 右侧为GPT调用区： 右上部为tab，名称 Question，嵌入多行文本，输入提问问题； 中部为Show Answer按钮，海蓝色； 下部为2个tab：tab1，名称 Answer，嵌入多行文本，显示GPT处理结果； tab2，名称History，显示提问历史，answer + question，数据来自名为pyai的sqlite的数据库 2. 优化界面 3. 优化代码 * DeepSeek 回复 1： - 1 次调用界面
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 不管是mipi camera，还是dvp camera，都可以通过fpga芯片，或者是soc芯片对它们进行数据处理。实际处理过程当中，两者有很多的相似点，也有很多的不同点。今天，正好有机会可以讨论下。 1、支持camera数量不同 对于fpga而言，支持的camera数量取决于内部资源的数量。最典型的fpga开发板，就是几个camera sensor接口，一个ddr，一个hdmi输出接口。如果本身fpga内部资源比较多，那么支持的camera数量就会多一点，反之则少一点。而soc支持的camera数量是固定的，少则一个都没有，多则3、4个，7、8个都是有可能的。 2、isp支持不同 fpga内部没有isp。一般fpga通过i2c ip和csi2 & mipi dphy ip接入camera获取数据之后，就可以开始处理camera数据了。但是fpga内部是没有固化isp ip的，一般需要自己写，
D触发器中的异步复位：不只是“清零”那么简单 你有没有遇到过这样的情况？系统上电后，状态机莫名其妙地卡在某个非法状态，数据通路输出一串乱码，调试半天才发现——原来是某些寄存器没初始化！ 这时候，一个可靠的 复位机制 就显得至关重要。而在数字电路设计中， 带异步复位的D触发器 正是解决这类问题的核心元件之一。 今天我们就来深入聊一聊： 为什么需要异步复位？它是如何工作的？又有哪些“坑”必须避开？ 我们不堆术语、不列大纲，而是像一位老工程师带你走一遍真实项目的设计思路那样，从问题出发，层层拆解。 从“不确定状态”说起：复位的本质是建立确定性 先问一个问题： FPGA或ASIC上电瞬间，所有触发器的初始值是多少？ 答案是： 未知 。 CMOS电路中，锁存器节点的电压在断电后会泄放，但上电过程中的噪声、工艺偏差、电源斜率差异都可能导致其随机进入高或低电平。这意味着，如果你不做任何处理，系统启动时可能已经处于一个“逻辑上不可能出现”的状态。 比如一个三段式状态机： typedef enum