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！
YOLO26：实时目标检测的关键架构改进与性能基准测试 摘要 本研究对Ultralytics YOLO26进行了全面分析，重点阐述了其在实时边缘目标检测领域的关键架构改进与性能基准测试结果。YOLO26于2025年9月发布，是YOLO系列中最新、最先进的模型，专为在边缘设备和低功耗设备上实现高效能、高精度和部署就绪性而设计。论文依次详细介绍了YOLO26的架构创新，包括移除分布焦点损失（DFL）、采用端到端无非极大值抑制（NMS）推理、集成渐进式损失（ProgLoss）和小目标感知标签分配（STAL），以及引入MuSGD优化器以实现稳定收敛。除架构外，该研究将YOLO26定位为多任务框架，支持目标检测、实例分割、姿态/关键点估计、旋转检测和分类任务。我们在NVIDIA Jetson Nano和Orin等边缘设备上对YOLO26进行了性能基准测试，并将其结果与YOLOv8、YOLOv11、YOLOv12、YOLOv13以及基于Transformer的检测器进行了对比。论文进一步探讨了实时部署路径、灵活的导出选项（ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite）以及INT8/
在Go2机器人的RL开发中，环境配置、模型训练、效果验证与策略部署的实操步骤是核心环节。本文基于宇树科技官方文档及开源资源，以Isaac Gym和Isaac Lab两大主流仿真平台为核心，提供从环境搭建到实物部署的全流程操作步骤，覆盖关键命令与参数配置，帮助开发者快速落地RL开发。 一、基础准备：硬件与系统要求 在开始操作前，需确保硬件与系统满足RL开发的基础需求，避免后续因配置不足导致训练中断或性能瓶颈。 类别具体要求说明显卡NVIDIA RTX系列（显存≥8GB）需支持CUDA加速，Isaac Gym/Isaac Lab均依赖GPU进行仿真与训练操作系统Ubuntu 18.04/20.04/22.04推荐20.04版本，兼容性最佳，避免使用Windows系统（部分依赖不支持）显卡驱动525版本及以上需与CUDA版本匹配（如CUDA 11.3对应驱动≥465.19.01，CUDA 11.8对应驱动≥520.61.05）软件依赖Conda（
Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居设备联动与场景化节能中的应用拓展（413） * 引言： * 正文： * 一、技术基石：Java 大数据赋能智能家居的 “三位一体” 架构 * 1.1 架构全景图 * 1.2 核心技术栈选型与生产配置（附数据出处） * 1.3 核心数据模型（POJO 类，附表结构与业务含义） * 1.3.1 设备状态实体类（对应 ClickHouse 实时表） * 1.3.2 联动规则实体类（对应 MySQL 配置表） * 1.3.3 缺失工具类补充：SpringContextUtil（生产必用） * 二、核心场景 1：
1 按照第一集的部署完成后，我们就开始考虑给小龙虾增加telegram机器人和搜索网站能力，实现效果如下： 2 telegram机器人能力部署 C:\Users\Administrator.openclaw的配置文件openclaw.json 增加一段内容 "channels":{"telegram":{"enabled": true, "dmPolicy":"pairing", "botToken":"你的telegram机器人的token", "groupPolicy":"allowlist", "streamMode":"partial", "network":{"