场景处理方式桌面卡死但鼠标还能动在终端里执行 xfce4-session-logout --logout桌面完全卡死在 FinalShell 里用 pkill -f "xfce4-session"重启后仍不正常删除 ~/.cache/sessions/ 下的文件后重连只想刷新面板（不重启整个桌面）xfce4-panel -r如果你只是想刷新一下面板或任务栏，可以用 xfce4-panel -r，不需要重启整个 Xfce。
解决 nvitop 显示 `No Such Process` 的问题，僵尸显存占用
在服务器上发现 nvitop 显示某张 GPU 显存被占用，但进程一栏是：No Such Process直接执行：kill -9 <PID>又提示：No such process这种情况一般是进程异常退出、子进程或僵尸进程没有正确释放 GPU 资源导致的。1. 用 sudo 查看真实占用进程普通用户可能看不全其他用户的 GPU 进程，所以要用 sudo：sudo fuser -v /dev/nvidia*如果只看某张卡，比如 GPU 1：sudo fuser -v /dev/nvidia1输出中可以看到占用该 GPU 的用户和 PID，例如：USER PID COMMAND xxx 12345 python2. 切换到对应用户找到占用显存的用户后，切换到该用户：sudo su - <username>例如：sudo su - xxx3. 清理该 GPU 上的进程在对应用户下执行：fuser -v /dev/nvidia1确认是这个用户的进程后，可以清理：fuser -v /dev/nvidia1 | xargs -t -n 1 kill -9注意：这条命令会杀掉 /dev/nvidia1 上查到的进程，慎用。多人服务器上一定要先确认不要误杀别人的任务。4. 再检查 GPU 是否释放退出用户：exit然后查看：nvidia-smi或者：nvitop如果显存释放了，说明处理成功。总结我的处理流程是：sudo fuser -v /dev/nvidia* sudo su - <占用显存的用户> fuser -v /dev/nvidia1 fuser -v /dev/nvidia1 | xargs -t -n 1 kill -9 nvidia-smi核心点：fuser 查 GPU 占用时最好用 sudo；普通用户可能看不到完整 GPU 进程；找到对应用户后，切换到该用户再 kill；No Such Process 不能直接 kill 原来的 PID，要通过 /dev/nvidiaX 找真实占用进程；清理整张卡进程前要确认不会影响其他人的任务。
pytorch 的set_detect_anomaly 导致训练速度异常慢的问题
永远不要在正式使用 AMP (GradScaler) 训练时开启 set_detect_anomaly(True)。 Anomaly Detection 会拦截正常的梯度溢出，导致网络无限崩溃。非 AMP 下，有助于定位梯度 bug，减半训练速度。小心 Python 的导入传染。 全局状态配置代码（如异常检测、随机种子、CUDA 配置）切忌写在模块文件的顶层全局作用域中，以免因为 __init__.py 导入链导致意想不到的全局感染。
卸载sudo apt purge 'nvidia-*' 'libnvidia-*' sudo apt autoremove --purge sudo apt autoclean sudo update-initramfs -u sudo reboot安装sudo apt update sudo apt upgrade ubuntu-drivers devices sudo ubuntu-drivers install sudo reboot
sudo journalctl --vacuum-time=7d sudo journalctl --vacuum-size=200M sudo dpkg -P $(dpkg -l | awk '/^rc linux-(image|headers|modules)-/ {print $2}') sudo apt autoremove --purge sudo apt clean剩下的用宝塔免费的日志清空。
国家重点项目参考文献撰写注意事项
1、参考文献采用 IEEE 格式，期刊为斜体2、文献编号与正文对齐，如图所示，悬挂缩进 2 字符，可能需要删掉中括号编号右边的空格3、引用中科院顶刊，一般不要引用综述。4、论文的名字的首字母大写，其余小写5、如需引用中文 AI 方向期刊，结合某些系统的，在「自动化学报」、「计算机学报」、「软件学报」、「电子学报」和「计算机科学前沿」中寻找。
1、Windows 不出现灰边，导出 PDF 同理2、解决方案：审阅存在没有完成的修订，得批准并取消修订
1、问题描述更新固件版本后，mwan3 status 命令的 balance 策略只有 vwan1(100%)，三线无法负载均衡，修改配置文件不生效balanced: vwan1 (100%)2、解决方案安装kmod-ipt-ipopt 模块，重启 /etc/init.d/mwan3 restart
1、字号从 32、28、24、20 号逐级递减2、PPT 图表要与左右边缘保持固定间距3、同一页 PPT 内部，字体类型不得超过两种，字体颜色不得超过两种4、路演类 PPT 不建议出现大量文字5、第一页封面标题居中6、若 PPT 存在模板，则对应遮罩也应是同一色系
任务描述：任务 A，识别天井，识别天井内部的目标类别建议拍摄方案：两阶段拍摄第一阶段：权重 a 只识别天井，边框框住天井整体，拍摄视角内只能有一个目标，或者视角内的每个目标均有一一对应的标注，不能漏标,否则可能将未标注的样本当成负样本，进而漏检。天井距离20m，空中30m，对应天井模型和空中高度1.5m，1920X1080尺寸，30FPS拍摄，命名格式为 类别号_A.MP4，天井上下左右四个摆放位置，镜头仅平移，不旋转。第二阶段：天井仅摆正，在裁切出天井的区域后再标注目标类别所处的白色图标区域。只平移，不旋转。任务 B，识别数字第一阶段同任务 A 第一阶段第二阶段识别数字，天井仅摆正，在裁切出天井的区域后再标注数字。只平移，不旋转。多位数字，训练期间只放一个数字，分别在十位和个位上进行训练。附注：1、对于天井和天井内部的目标识别，建议两阶段训练。第一阶段识别天井，第二阶段识别天井内容物2、两阶段训练，第一阶段建议天井上下左右四个摆放位置，镜头仅平移，不旋转。这样的训练数据可以直接用于第二阶段。也要注意输出的时候是1920 X 1080而非1080X1920。3、一个视频仅有1个类别4、目标不要总在相机成像中心。5、单一类别拍摄总时长一般为40秒。6、对于一阶段识别天井，目标不能在训练集仅有一个朝向，否则会导致在测试阶段漏检其他朝向