VSCode Copilot无法连接网络的解决过程

`VSCode Copilot无法连接网络的解决过程`

描述

安装WSL后莫名其妙出现:GitHub Copilot Chat Plugin Not Connecting to Network

参考了GitHub:无法连接Issue描述

解决

ctrl+shift+p, 运行F1 > Developer: GitHub Copilot Chat Diagnostics,确信是代理(proxy)的问题

把settings里的这个Use Local Proxy Configuration关掉就好了

在这里插入图片描述

也顺便关闭了其他proxy设置:

在这里插入图片描述

原因猜测:本地windows开了代理,被WSL复用本地设置,可是原代理端口和WSL代理端口不一致或者已被占用,或者因为WSL上没有实际运行代理程序,导致WSL系统ping不通代理的IP

Read more

abm-llms《Smart Agent-Based Modeling》 2026.3.7

abm-llms《Smart Agent-Based Modeling》 2026.3.7

《Smart Agent-Based Modeling: On the Use of Large Language Models in Computer Simulations》 📖 摘要 本文提出“智能体智能体建模”(Smart Agent-Based Modeling, SABM)框架,把大语言模型(Large Language Models, LLMs)作为智能体建模与交互的核心引擎,用自然语言替代大量手工规则与参数设定,并通过紧急疏散、认罪协商、企业定价竞争三个案例说明:这种方法有望提升复杂社会模拟的真实性、可解释性与适应性。 一、论文基本信息 * 论文标题:Smart Agent-Based Modeling: On the Use of Large Language Models in Computer Simulations * 作者:

无人机目标检测数据集介绍-14,751张图片 无人机检测 航拍图像

无人机目标检测数据集介绍-14,751张图片 无人机检测 航拍图像

🚁 无人机目标检测数据集介绍-14,751张图片 * 📦 已发布目标检测数据集合集(持续更新) * 🚁 无人机实例目标检测数据集介绍 * 📌 数据集概览 * 包含类别 * 🎯 应用场景 * 🖼 数据特性 * 🌟 项目功能 * 🔗 技术标签 * YOLOv8 训练实战 * 📦 1. 环境配置 * 安装 YOLOv8 官方库 ultralytics * 📁 2. 数据准备 * 2.1 数据标注格式(YOLO) * 2.2 文件结构示例 * 2.3 创建 data.yaml 配置文件 * 🚀 3. 模型训练 * 关键参数补充说明: * 📈 4. 模型验证与测试 * 4.1 验证模型性能 * 关键参数详解 * 常用可选参数 * 典型输出指标 * 4.2 推理测试图像 * 🧠 5. 自定义推理脚本(

Mujoco足式机器人强化学习训练02(URDF转XML)

Mujoco足式机器人强化学习训练02(URDF转XML)

URDF文件转XML文件 在安装完成mujoco playground以后,设计到三维模型的导入,在sw转出的文件大多为URDF格式,但是mujoco仿真的时候大多支持xml文件 xml文件官方地提供了转换脚本,需要下载mujoco工程文件,注意和上节下载的mujoco playground不是一个工程文件 1. mujoco工程文件下载 https://mujoco.org/download/mujoco210-linux-x86_64.tar.gz exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/.mujoco/mujoco210/bin 2. 在URDF文件中添加代码 <mujoco><compilermeshdir="../meshes/"balanceinertia="true"discardvisual="false"/><

一文讲清楚RAG 四大模式:Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG 与 Agentic RAG

一文讲清楚RAG 四大模式:Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG 与 Agentic RAG

随着技术迭代,RAG 已从最初的简单架构发展出多种进阶形态。本文将系统解析 RAG 的四大主流模式 ——Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG 与 Agentic RAG,从工作原理、技术特点到适用场景进行全方位对比,为技术选型提供参考。 一、RAG 基础:检索增强生成的核心逻辑 在深入模式解析前,需先明确 RAG 的核心逻辑。简单来说,RAG 由检索(Retrieval) 与生成(Generation) 两大模块构成: 检索模块:从预设知识库中精准定位与用户问题相关的信息片段(如文档、段落、句子); 生成模块:基于检索到的信息,结合大语言模型生成符合上下文、逻辑连贯的答案。 这种 “先检索再生成” 的模式,既保留了 LLM 的语言理解与生成能力,又通过外部知识的引入弥补了模型训练数据过时、事实准确性不足的缺陷。