分类目录归档：未分类

小米10安卓存储访问限制怎解除

小米手机自带的文件夹功能方便了用户的文件管理，但有时候也会出现访问限制的问题。以下是几种解除小米文件夹访问限制的方法。
方法一：通过文件夹设置解除限制
打开小米手机中的文件夹应用，找到需要解除限制的文件夹。
长按该文件夹，选择“文件夹设置”。
在文件夹设置中，找到“访问限制”选项，将其关闭即可。
重新打开该文件夹，即可解除访问限制。
方法二：通过应用管理器解除限制
打开小米手机的“设置”应用，找到“应用管理器”选项。
在应用管理器中，找到“文件夹”应用。
点击“文件夹”应用，找到“权限管理”选项。
在权限管理中，找到“存储”选项，将其打开。
重新打开需要解除限制的文件夹，即可正常访问。
方法三：通过文件管理器解除限制
打开小米手机中的文件管理器应用。
找到需要解除限制的文件夹，长按该文件夹。
在弹出的选项中，选择“属性”。
在属性中，找到“权限”选项，将其打开。
将“读取”和“写入”权限都打开，即可解除访问限制。
小米文件夹访问限制可以通过以上几种方法解除。如果以上方法无效，可以尝试更新小米系统或联系小米客服寻求帮助。

测试网卡并禁用virbr0网卡

利用vmware动态修改网卡，实现系统内IP地址的修改。

sudo systemctl start libvirtd.service 如果系统没有启动，

sudo systemctl stop libvirtd.service 仍然后获取该网卡的状态。

sudo systemctl disable libvirtd.service 禁用随系统启动，操作此项后，重启系统生效。

systemctl mask libvirtd.service 慎用，真的会删除，且无法恢复。

FBX被Qt调用库

https://www.autodesk.com/developer-network/platform-technologies/fbx-sdk-archives

———————–

https://www.autodesk.com/developer-network/platform-technologies/fbx-sdk-2020-3-4

https://www.autodesk.com/content/dam/autodesk/www/adn/fbx/2020-3-4/fbx202034_fbxsdk_vs2017_win.exe

https://www.autodesk.com/content/dam/autodesk/www/adn/fbx/2020-3-4/fbx202034_fbxsdk_linux.tar.gz

————————————————–

https://www.autodesk.com/developer-network/platform-technologies/fbx-sdk-2019-5

https://www.autodesk.com/content/dam/autodesk/www/adn/fbx/20195/fbx20195_fbxsdk_vs2017_win.exe

https://www.autodesk.com/content/dam/autodesk/www/adn/fbx/20195/fbx20195_fbxsdk_linux.tar.gz

VIM操作时自动缩进的解决方案

https://blog.51cto.com/u_16097040/6244160

VIM在粘贴时，会根据当前文件类型而采用不同地缩进方案，如编辑yaml文件，从而导致以下混乱，如下图示：

解决此问题方法如下：

:set paste    #这方式是表示进行粘贴模式，则可以实现正常的粘贴效果了。
              #启用模式时，在下方明确显示(paste)字样。
:set nopaste   #取消粘贴模式，恢复之前的缩进效果。

AI显卡

支持ITX主板的3050显卡，1700元
GeForce RTX 3050显卡的单精度浮点性能为9T FLOPS，大概18个Tops

https://item.jd.com/10077097937039.html#crumb-wrap

—-====================

大模型（Large Model）是指具有数百万或数十亿个参数的深度神经网络模型，这种模型经过专门的训练过程，能够对大规模数据进行复杂的处理和任务处理。

大模型需要占用大量的计算资源、存储空间、时间和电力等资源来保证它的训练和部署。相比之下，小模型（Small Model）是指具有较少参数的深度神经网络模型。小模型常常运行速度更快，也更加轻便，适用于一些计算资源和存储空间较少的设备或场景，例如移动设备或嵌入式设备。

===========================

AI应学习应用阶段，一般需要八代酷睿I5或三代锐龙R5以上处理器、16G以上内存、GTX1060以上独立显卡。

GTX 1060的理论浮点运算性能为4.4 TFLOPS

=============================

RTX 3080 Ti的算力确实比GTX 1060更高。根据Nvidia官方数据，RTX 3080 Ti的理论浮点运算性能（FP32）为34.1 TFLOPS

===============================

2016年的信息

https://baike.baidu.com/item/GTX1060/19888890?fr=ge_ala