如何解决 post-989922？有哪些实用的方法？

之前我也在研究 post-989922，踩了很多坑。这里分享一个实用的技巧： 而且，智能手表测得的血压往往受佩戴松紧、手臂动作、测量环境等影响，数据波动比较多 再比如，准备一次特别的约会或DIY一份纪念相册，记录你们的甜蜜时光，也能让她感受到你的用心和温暖

总的来说，解决 post-989922 问题的关键在于细节。

这是一个非常棒的问题！post-989922 确实是目前大家关注的焦点。 用摩卡加点薄荷糖浆，喝起来巧克力味浓郁又带清凉感，冬天暖心夏天冰爽都合适 WiFi 6E 在此基础上新增了一个新的频段——6GHz **Memrise**

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顺便提一下，如果是关于 Docker 容器频繁出现 code 137，怎么排查和处理？ 的话，我的经验是：Code 137通常表示容器被操作系统发了 SIGKILL 信号，最常见原因是容器内存超限被杀掉了。排查步骤： 1. **看内存限制**：确认容器有没有设置内存限制（比如 `--memory`），以及当前使用情况。`docker stats` 可以实时监控容器资源。 2. **查日志**：查看容器日志有没有oom杀死的提示，或者宿主机的系统日志（`dmesg`）里有没有 oom-killer 的相关记录。 3. **调大内存限制**：如果内存不够用，尝试给容器分配更多内存，或者优化应用内存使用。 4. **检查应用**：看看是不是程序内存泄漏或某些操作太占内存，尝试优化代码或调节配置。 5. **监控和报警**：部署监控工具，及时捕捉内存峰值，避免再次触发OOM。 简单说，就是先确认是不是内存超限导致，被系统直接杀死了，然后从资源配置和应用优化两方面下手。

顺便提一下，如果是关于 如何在Windows系统上进行Stable Diffusion本地部署？ 的话，我的经验是：要在Windows上本地跑Stable Diffusion，步骤其实不复杂，简单说就是： 1. **准备环境** 先安装好Python（推荐3.8+）和Git。Python官网和Git官网都能下。 2. **安装显卡驱动和CUDA** 如果你有NVIDIA显卡，确保装好最新的显卡驱动和匹配的CUDA Toolkit，这样才能用GPU加速。 3. **克隆Stable Diffusion仓库** 打开命令行，输入 `git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git`（或者找个开源的Windows友好版本，比如AUTOMATIC1111的web UI）。 4. **安装依赖** 进入仓库目录，运行 `pip install -r requirements.txt` 安装所有需要的Python包。 5. **下载模型权重** 网上找到官方或者开源的Stable Diffusion权重文件（比如`sd-v1-4.ckpt`），放到指定文件夹，一般是`models/ldm/stable-diffusion-v1/`。 6. **运行程序** 根据你用的版本不同，要么直接运行Python脚本，比如`python scripts/txt2img.py`，要么启动网页UI服务（AUTOMATIC1111版用`webui.bat`），然后浏览器打开本地地址开始生成。 总结就是：装好Python和驱动，克隆代码，装依赖，放模型，然后跑程序。过程中遇到问题多查教程，社区支持挺多的！这样你就能本地玩转Stable Diffusion啦。