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大家好，我是逐日。之前刚开始弄codex的时候，不知道怎么的，遇到个沙盒相关问题，有点折磨，分享出来，也许对大家有帮助。 当时我是cc gui插件（idea）、codex cli、codex桌面版，在同一个项目下面用，不知道咋回事，执行shell那些的时候，提示报错了： 主要就是提示：helper_unknown_error: setup refresh had errors codex我都是用的workspace_write权限，按理说，读写项目文件夹下的文件都不会报错，结果总是提示失败；失败后，agent会继续尝试用提权方式执行（需要我审批），然后我就同意，这样agent才能接着执行。 但这样搞得很麻烦，也很慢。 当时也不懂去看.codex目录下沙盒日志，"C:\Users\xxxx\.codex.sandbox\sandbox.2026-08-27.log"。以为是几个程序同时在一个项目下面用，搞得冲突了。 我这边尝试复现一下： 我现在的电脑是新买的，文件什么的都是从之前的电脑上直接拷贝的，在电脑上有一个之前就已经存在的文件夹（U:\work），文件夹的权限信息如下：...

@ 在学习了MySQL许多的基础知识后，我们本期来介绍如何用c语言来连接mysql，并简要介绍如何使用mysql官网提供的库。本期我们主要介绍Linux下的Ubuntu系统的操作，windows只做简要介绍。 在使用mysql官网提供的c语言库前，我们要做的就是安装其客户端，因为c语言库就在MySQL的客户端里，而我们之前使用MySQL其实是一直在使用其服务端。 （一）Ubuntu下的安装 sudo apt update # c 版本 sudo apt install libmysqlclient-dev # c++版本 sudo apt install libmysqlcppconn-dev 通过上诉指令，便能成功安装MySQL的C语言开发库了。 （二）Windows下的安装 在此处我们给出MySQL官网下载链接： MySQL官网链接 在 MySQL Installer for Windows处可以给你的windows下载MySQL的服务端，在 C API (libmysqlclient) 处便是我们所要用到的内容，如有其他语言使用需求也可进按需下载。 （一）常见接口介绍...

我写这篇手册，不是为了追求一条毫无波动的 loss 曲线，而是为了回答一个更实际的问题：怎样让模型在训练预算内持续、有效、可控地学习，并在出现异常时尽快找到真正原因？ 导读：先把目标说清楚——什么才算训练稳定 大模型训练通常使用小批量数据。不同 batch 的内容和难度不同，单步训练损失（training loss）自然会波动。因此，我不会因为某一步 loss 上升，就立刻判断训练不稳定；也不会因为 loss 曲线平滑，就断定训练一定正确。 我把稳定训练定义为： 在给定的数据、模型、计算精度和训练预算下，所有关键计算保持可执行，梯度信号能够正常传播，参数获得受控且有效的更新，训练目标呈总体改善趋势，并最终产生符合预期的验证结果。 这个定义包含五层要求： 数值可计算：loss、激活值、梯度、参数和优化器状态不能出现 NaN 或 inf。 梯度信号健康：误差信号能够传到应该学习的参数，既没有系统性消失，也没有持续爆炸。 参数更新受控：单步更新不能大到破坏已有模型状态。 参数更新有效：应该学习的参数确实发生了足够的变化，而不是看似运行、实际没有学习。...

通过网盘分享的文件：iNeuOS_Vision 链接: https://pan.baidu.com/s/19GrUoWXnG2fnNhesNDJ5Qg?pwd=unmy 提取码: unmy 新版本还没有发布，如果有需要，请联系文章后面的联系方式。 iNeuOS_Vision 是以YOLO 目标检测和多模态VLM模型语义理解为双引擎的工业视觉智能分析平台。 正向数据流，样本源分别进入 YOLO（实时检测）和 VLM（画面语义理解），输出支撑实时识别、SOP 操作分析和智能巡检；摄像头视频源统一接入，各业务结果汇总至告警管理，形成“视频接入→双模型推理→业务分析→统一告警”的完整链路。 反向数据流，告警记录回流为样本数据，反哺 YOLO 标注与 VLM 训练，实现“应用产出数据、数据反哺模型”的自我进化闭环。框架如下图： 根据框架图，有一个核心问题：不管是YOLO目标识别和VLM语义理解的结果已经形成告警记录，并且保存到告警管理中，那么为什么还要把告警数据（图像+文本）从告警管理中导出到样本标注（YOLO）和 VLM 数据集?

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