VMware 连不上网络？



## 1. 关闭虚拟机


## 2. 进入虚拟网络编辑器

VMware 中的 ​虚拟网络编辑器​ 是一个用于配置虚拟机网络连接方式的工具，它允许你创建和管理虚拟网络（如 NAT、仅主机、桥接等模式）。

然后点击菜单栏的 编辑（Edit）> 虚拟网络编辑器（Virtual Network Editor）：

![image.png](/static/img/fc616110ef85661a37e31813bbc1f6f8.image.webp)

然后删除这里所有的网络，然后点添加网络，默认为VMnet0，然后选桥接模式，然后点确认，如图：

![image.png](/static/img/95577510131e1e4e255cabae829a8b85.image.webp)

点自动设置按钮进去，我台式机的网络适配器多，为了让虚拟机vmware桥接我的台式机网络，我需要这么设置，我选的就是我的有线网卡的：

![image.png](/static/img/38b449c54ab6e4f04d25b973c7a1a6e8.image.webp)


## 3. 设置vmware虚拟机

设置vmware虚拟机使用桥接模式：

![image.png](/static/img/24882cb8c0c0d53c3cc7e972abbb1a5a.image.webp)

## 4. 虚拟机开机

然后虚拟机开机。

我win电脑的IP是：192.168.3.2，所以在虚拟机里面如果可以 ping 192.168.3.2 ，那就没问题。

看下图，我vmware机器的ip是192.168.3.2，同一个网段，这样才是对的：

![image.png](/static/img/beed7ffdaa8751898b826c3ce1475ae1.image.webp)

修复VMware虚拟机的网络连接问题，设置桥接模式

一个极其快速的 Python 包和项目管理工具，用 Rust 编写。

- GitHub: [https://github.com/astral-sh/uv](https://github.com/astral-sh/uv)
- 官网文档: [https://docs.astral.sh/uv/](https://docs.astral.sh/uv)


## 为什么需要 uv？

我们在日常开发中，经常要用到这些工具：

- `pip`：安装依赖
- `pipx`：安装命令行工具
- `poetry` 或 `rye`：管理项目和虚拟环境
- `pyenv`：切换 Python 版本
- `virtualenv`：创建虚拟环境
- `pip-tools`：锁定依赖版本
- `twine`：发布包



这些工具虽然好用，但各自为政，使用起来比较分散。而 **uv** 的目标就是把它们整合成一个工具，统一操作方式，提升效率。

## uv 的特点

- ✅ **速度快**：比 pip 快 10 到 100 倍。
- 🐍 **支持 Python 版本管理**：可以安装多个 Python 版本，并快速切换。
- 🔒 **有锁文件机制**：提供统一的 lockfile 来保证依赖一致性。
- 🧰 **可运行脚本和工具**：像 pipx 那样安装和运行 Python 工具。
- 📁 **项目管理能力**：初始化项目、添加依赖、同步环境等。
- 💾 **高效缓存**：全局缓存减少重复下载。
- 🌐 **跨平台支持**：Mac、Linux、Windows 都支持。
- 📦 **兼容 pip 接口**：可以用 `uv pip install` 替代 pip，无缝迁移。

## 安装方法（以 Linux/macOS 为例）

官方推荐使用下面的命令安装：

```bash
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
```

也可以通过 pip 安装：

```bash
pip install uv
```

安装完成后，输入 `uv --version` 查看是否成功。

## 简单使用示例

### 初始化一个项目

构建可发布的 Python 包（上传至 PyPI）：

```bash
uv init myproject
cd myproject
```

这会创建一个基础项目结构，类似 `poetry init`。

### 添加依赖

```bash
uv add requests
```

这个命令会自动更新 `pyproject.toml` 文件，并安装依赖。

### 创建虚拟环境并激活

```bash
uv venv
source .venv/bin/activate
```

你也可以指定 Python 版本：

```bash
uv venv --python 3.11
```

### 运行脚本

uv 支持运行带依赖的脚本，比如：

```bash
uv run python script.py
```

如果脚本里有注释声明依赖，uv 会自动安装。

### 安装工具

比如安装 ruff：

```bash
uv tool install ruff
ruff --version
```

或者直接运行：

```bash
uvx pycowsay 'Hello World'
```

### 锁定依赖

```bash
uv lock
uv sync
```

这两个命令用于生成 lock 文件并同步安装依赖。

## 总结

**uv** 是一个很值得尝试的新工具，特别是对于那些已经习惯了多个 Python 工具配合使用的开发者来说，它能带来更高效的体验。

介绍一个更快更全能的 Python 工具：uv

临时有效：

```
export http_proxy="http://127.0.0.1:10828"
export https_proxy="http://127.0.0.1:10828"
sudo -E apt update  # -E 保留环境变量

sudo -E apt upgrade
```

apt update proxy setting

两头USB都插电，左上角的开关打到中间是给电，打到上面是USB，打到下面是关闭电源。

![image.png](/static/img/867bbb0cb373621dfa879ac05ea2109a.image.webp)




代码功能如下：

# MSP430F5529 数字时钟

这是一个基于MSP430F5529单片机的数字时钟项目，具有实时时钟显示、闹钟功能和电容触摸按键控制。

## 功能特性

### 1. 实时时钟显示
- 显示完整的年月日时分秒
- 使用MSP430F5529内置RTC模块
- 精确的时间计时

### 2. 闹钟功能
- 可设置完整的闹钟时间（年月日时分秒）
- 闹钟触发时显示"*** ALARM ***"
- 闹钟自动在10秒后停止显示
- 可通过按键手动停止闹钟

### 3. 电容触摸控制
使用5个电容触摸按钮进行操作：
- **电容按钮1**: 进入设置模式 / 切换设置项
- **电容按钮2**: 增加当前设置值
- **电容按钮3**: 减少当前设置值  
- **电容按钮4**: 保存设置并退出 / 停止闹钟
- **电容按钮5**: 停止闹钟

### 4. 设置功能
可以设置以下12个参数：
- 时钟：年、月、日、时、分、秒
- 闹钟：年、月、日、时、分、秒

## 显示界面

LCD屏幕分为6行显示：
```
第1行: Digital Clock      (标题)
第2行: 2025-06-05          (当前日期)
第3行: 23:05:23            (当前时间)
第4行: A:2025-06-05        (闹钟日期，A表示Alarm)
第5行:   23:05:30          (闹钟时间，前面有空格对齐)
第6行: 状态信息            (设置模式/闹钟提示)
```

## 硬件要求

- MSP430F5529 LaunchPad开发板
- LCD显示屏（Dogs102x6）
- 5个电容触摸按钮（element0-element4）
- 支持背光控制

## 项目文件结构

```
disp_time_lab/
├── digital_clock.c          # 主程序文件
├── digital_clock.h          # 头文件
├── README.md               # 项目说明
├── Makefile                # 编译脚本
├── MSP-EXP430F5529_HAL/     # 硬件抽象层
│   ├── HAL_Board.c/h        # 板级支持
│   ├── HAL_Buttons.c/h      # 按钮驱动
│   └── HAL_Dogs102x6.c/h    # LCD驱动
├── F5xx_F6xx_Core_Lib/      # MSP430核心库
│   ├── HAL_PMM.c/h          # 电源管理
│   └── HAL_UCS.c/h          # 时钟系统
└── CTS/                     # 电容触摸库
    ├── CTS_Layer.c/h        # 触摸检测
    └── structure.c/h        # 触摸元素定义
```

## 使用说明

### 正常模式
- 屏幕显示当前时间和闹钟设置时间
- 按电容按钮1进入设置模式

### 设置模式
1. 按电容按钮1进入设置，从"设置时钟年"开始
2. 继续按电容按钮1可依次切换设置项：
   - Set Clk Year → Set Clk Month → Set Clk Day → Set Clk Hour → Set Clk Min → Set Clk Sec
   - Set Alm Year → Set Alm Month → Set Alm Day → Set Alm Hour → Set Alm Min → Set Alm Sec
3. 按电容按钮2增加当前值，按电容按钮3减少当前值
4. 按电容按钮4保存所有设置并退出设置模式

### 闹钟操作
- 当闹钟时间到达时，屏幕第6行会显示"*** ALARM ***"
- 闹钟会自动在10秒后停止显示
- 也可以按电容按钮4或5手动停止闹钟

## 烧录到开发板

### 使用Code Composer Studio：
1. 连接MSP430F5529开发板到PC
2. 在CCS中点击"Debug"按钮
3. 程序会自动编译、下载并开始调试


## 初始设置

- 初始时间：2025-06-05 23:05:20
- 初始闹钟：2025-06-05 23:05:30（测试用，启动后30秒会响闹钟）

# 代码

https://docs.qq.com/sheet/DUEdqZ2lmbmR6UVdU?tab=BB08J2

MSP-EXP430F5529 数字时钟，万年历，代码

Code Composer Studio CCS 工程设置，如何设置h文件查找路径？

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## 5种Agent模式

---

### 一、反思模式（Reflection Pattern）：闭环优化的认知迭代  


- **工作流程**：  
  用户输入 → LLM生成初版响应 → 用户反馈 → LLM反思优化 → 迭代至满意 → 返回终版

---



### 二、工具使用模式（Tool Use Pattern）：打破能力边界的连接器

- **工作流程**：  
  用户输入 → LLM解析需求 → 调用API/数据库 → 工具执行 → 整合结果生成响应


---

### 三、ReAct模式：推理与行动的动态闭环  
*强调Reasoning与Acting的循环迭代*

- **工作流程**：  
  LLM-Reason制定策略 → 工具执行 → 环境反馈 → LLM-Generate生成响应

- **突破性设计**：  
  工具执行结果会重新进入推理引擎（Reasoning Engine），触发策略动态调整。

---

### 四、规划模式（Planning Pattern）：复杂任务的全景式拆解

- **工作流程**：  
  用户需求 → Planner拆解任务树 → React Agent分步执行 → 结果聚合 → 生成响应

- **核心优势**：  
  任务分解算法（如Tree-of-Thoughts）可处理超长逻辑链。

---

### 五、多智能体模式（Multi-agent）：AI组织的协同进化

- **工作流程**：  
  PM Agent任务分派 → DevOps/Tech Lead/SDE Agent协作执行 → 结果汇总 → 响应生成

- **颠覆性价值**：  
  类组织架构的Agent网络（微软Autogen架构）实现专业分工。
---

### 模式选择决策树
| 需求特征         | 推荐模式                |
|------------------|-------------------------|
| 需持续优化输出   | 反思模式                | 
| 需实时外部数据   | 工具使用模式            |
| 复杂决策链       | ReAct模式               |
| 百步以上任务流   | 规划模式                |
| 多领域专业协作   | 多智能体模式            |

【知识点】5种Agent模式

## Fooocus Outpaint 完整处理流程

### 1. **Canvas Expansion & Mask Creation** 画布扩展和遮罩创建
```12:15:modules/async_worker.py
def apply_outpaint(async_task, inpaint_image, inpaint_mask):
    if len(async_task.outpaint_selections) > 0:
        H, W, C = inpaint_image.shape
        if 'top' in async_task.outpaint_selections:
            inpaint_image = np.pad(inpaint_image, [[int(H * 0.3), 0], [0, 0], [0, 0]], mode='edge')
            inpaint_mask = np.pad(inpaint_mask, [[int(H * 0.3), 0], [0, 0]], mode='constant', constant_values=255)
```
- 根据用户选择的方向（top/bottom/left/right）扩展画布30%
- 使用edge模式复制边缘像素填充新区域
- 新区域的mask值设为255（完全需要重绘）



### 2. **Content-Aware Filling** 内容感知填充
```158:170:modules/inpaint_worker.py
# compute filling
if use_fill:
    self.interested_fill = fooocus_fill(self.interested_image, self.interested_mask)
```
在`fooocus_fill`函数中：
```136:147:modules/inpaint_worker.py
def fooocus_fill(image, mask):
    height, width, _ = image.shape
    mask = mask[:, :, 0]
    raw_image = image.copy()
    raw_mask = mask.copy()

    # 多尺度模糊填充算法
    for r in [11, 7, 5, 3]:
        kernel = np.ones((r, r), dtype=np.uint8)
        dilated_mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=1)
        blurred_image = box_blur(image, r)
        image = np.where(dilated_mask[..., None] > 128, blurred_image, image)
        mask = dilated_mask
```

### 3. **VAE Inpaint Encoding** VAE修复编码
```177:189:modules/core.py
def encode_vae_inpaint(vae, pixels, mask):
    # 预处理mask
    w = mask.round()[..., None]
    pixels = pixels * (1 - w) + 0.5 * w  # 用0.5替换masked区域
    
    # VAE编码
    latent = vae.encode(pixels)
    B, C, H, W = latent.shape
    
    # 处理latent mask
    latent_mask = mask[:, None, :, :]
    latent_mask = torch.nn.functional.interpolate(latent_mask, size=(H * 8, W * 8), mode="bilinear").round()
    latent_mask = torch.nn.functional.max_pool2d(latent_mask, (8, 8)).round().to(latent)
```

### 4. **Inpaint Head Injection** 修复头部注入
```194:218:modules/inpaint_worker.py
def patch(self, inpaint_head_model_path, inpaint_latent, inpaint_latent_mask, model):
    # 加载inpaint head模型
    if inpaint_head_model is None:
        inpaint_head_model = InpaintHead()
        sd = torch.load(inpaint_head_model_path, map_location='cpu', weights_only=True)
        inpaint_head_model.load_state_dict(sd)
    
    # 特征拼接和处理
    feed = torch.cat([
        inpaint_latent_mask,
        model.model.process_latent_in(inpaint_latent)
    ], dim=1)
    
    inpaint_head_feature = inpaint_head_model(feed)
```

### 5. **Diffusion Sampling (Add Noise + Denoise)** 扩散采样（加噪+去噪）
```280:342:modules/core.py
def ksampler(model, positive, negative, latent, seed=None, steps=30, cfg=7.0, 
             sampler_name='dpmpp_2m_sde_gpu', scheduler='karras', denoise=1.0, ...):
    
    latent_image = latent["samples"]
    
    # 准备噪声（加噪过程）
    if disable_noise:
        noise = torch.zeros(latent_image.size(), ...)
    else:
        noise = ldm_patched.modules.sample.prepare_noise(latent_image, seed, batch_inds)
    
    # 扩散采样过程（去噪过程）
    samples = ldm_patched.modules.sample.sample(model,
                                                noise, steps, cfg, sampler_name, scheduler,
                                                positive, negative, latent_image,
                                                denoise=denoise, ...)
```

### 6. **Post-processing** 后处理
```254:261:modules/inpaint_worker.py
def post_process(self, img):
    a, b, c, d = self.interested_area
    content = resample_image(img, d - c, b - a)
    result = self.image.copy()
    result[a:b, c:d] = content
    result = self.color_correction(result)
    return result
```

## 总结流程：


1. **扩展画布** → 创建新区域和mask
2. **填充mask** → 使用content-aware filling算法
3. **VAE编码** → 将图像和mask编码到潜在空间
4. **加噪** → 准备噪声张量
5. **去噪** → 通过扩散采样生成新内容
6. **后处理** → 调整尺寸和颜色校正

为什么需要 uv？

5种Agent模式

一、反思模式（Reflection Pattern）：闭环优化的认知迭代

Fooocus Outpaint 完整处理流程

1. Canvas Expansion & Mask Creation 画布扩展和遮罩创建