前提：
1、有授权的Copilot的github账号（学生认证或购买），vscode已登录账号
2、远程主机已安装Github Copilot和Github Copilot Chat插件
现象：
左侧工具栏没有copilot chat的图标
解决:
打开vscode设置(setting)，在设置中搜索"extension kind"，点击settings.json
在"remote.extensionKind"中添加：
"remote.extensionKind":{"GitHub.copilot":["ui"],"GitHub.copilot-chat":["ui"]}重启vscode可看见chat图标
参考：
快速解决vscode远程连接时copilot提示脱机状态无法使用的问题
VsCode远程连接服务器后安装Github Copilot无法使用
Docker中配置Stable Diffusion WebUI与TensorRT 在AIGC应用从实验走向生产的今天，如何高效部署一个既能稳定运行又能快速响应图像生成请求的服务，成为系统工程师面临的核心挑战。尤其是在电商设计、内容平台自动化出图等高并发场景下，单纯的PyTorch推理往往难以满足性能要求。而将 Stable Diffusion WebUI 与 NVIDIA TensorRT 深度集成，并通过Docker实现环境隔离和可移植性，正是一种兼顾灵活性与高性能的解决方案。 本文将围绕这一目标，基于 nvidia/cuda:11.8-devel-ubuntu20.04 基础镜像，结合 Miniconda 构建 Python 3.9 环境，逐步搭建一个支持 TensorRT 加速的 Stable Diffusion 容器化运行时。整个过程不仅适用于科研复现，更可用于生产级图像生成服务的标准化部署。 容器基础环境搭建 我们选择 NVIDIA 提供的官方 CUDA 开发镜像作为起点，确保底层驱动、编译工具链与
文章目录 * 前言 * 一、我的使用场景与测试环境 * 二、GitHub Copilot：全球生态标杆 * 核心优势实测 * 性能数据记录 * 鸿蒙开发适配度 * 三、Cursor：专家级重构利器 * 重构能力深度测试 * 多文件分析能力 * 四、Codeium：极致免费的性价比之选 * 免费策略的深度体验 * 响应速度实测 * 中文支持的优势 * 五、鸿蒙开发场景专项测试 * 测试1：ArkTS组件生成 * 测试2：分布式能力集成 * 测试3：性能优化建议 * 六、2026年价格策略对比 * 七、我的实际使用组合 * 工作日使用方案 * 具体工作流 * 效率提升数据 * 八、选择建议：根据你的场景决策 * 场景1：学生/初学者/零预算 * 场景2：前端/鸿蒙开发者 * 场景3：全栈/团队协作
实战测评：Midjourney 在人工智能技术日新月异的今天，AI绘图工具已经不再是科幻电影里的概念，而是实实在在改变着创意工作流程的利器。其中，Midjourney以其强大的图像生成能力和独特的社区文化，迅速成为设计师、艺术家和创意工作者的焦点。本文将从实战角度出发，深度测评Midjourney的实际表现、应用场景、优缺点及未来潜力。 一、 工具定位与核心功能 Midjourney是一款基于扩散模型（Diffusion Model）技术的AI图像生成工具。它通过理解用户输入的文本提示词（Prompt），生成与之匹配的高质量、高创意性的图像。其核心功能包括： 1. 文本到图像生成：用户输入描述性文字，AI据此创作图像。 2. 图像风格化：可基于参考图进行风格迁移或内容再创作。 3. 图像放大与细节优化：对生成的初稿进行分辨率提升和细节增强。 4. 多版本生成与迭代：一次性提供多个可选方案，支持用户进行微调和再生成。 二、 实战体验：操作流程与效果展示 操作流程 Midjourney主要通过Discord平台提供服务（近期也推出了网页版测试）。用户加入其官方Di
我们正在冲刺一款二次元风格的横版动作抽卡手游。下周二，发行商要来看最新SSR女角色的“大招动画”实机演示。结果，原定外包团队交上来的拆件PSD文件出了大纰漏——外包不仅把层级合并错了，而且所有被遮挡的身体部位（比如被大剑挡住的胸口、被头发遮住的肩膀）完全没有做“补图”处理！主美咆哮着说：“这怎么绑骨骼？角色一转身或者头发一飘，底下的透明窟窿就全露出来了！周末必须把这套极其复杂的哥特洛丽塔裙装加双马尾角色重新拆件、完美补图，周一早上我要看到她在Spine里生龙活虎地动起来！” 做过2D骨骼动画的兄弟们都懂，立绘拆件和补图，简直就是2D美术管线里的“顶级酷刑”。 如果在传统的2D工作流里，你要处理这么一张高精度的二次元角色，过程能把人逼疯。首先，你得在绘画软件里，拿套索工具把头发分为前发、中发、后发、鬓角，把手臂分为大臂、小臂、手掌，把裙子分为前摆、侧摆、后摆……足足拆出上百个图层；这还不算完，最绝望的是“补图”。当你把前面的手臂单独抠出来后，身后的衣服上就会留下一个巨大的空白窟窿。为了让动画运转时没有死角，你必须纯手工、用画笔去脑补并画完那些原本看不见的衣服褶皱、身体结构和光影。