Python 的异步 I/O 基于协程实现。使用async关键字来创建一个异步函数，对异步函数的调用不会执行该函数，而是生成一个协程对象。
对每一个协程对象，都必须等待其结束(即使是没有启动的协程)，否则会产生一个RuntimeWarning。

示例 :

1# 创建一个异步函数
2async def say_hello():

X11 剪切板

参考:

首先在 X11 上剪切板被称作 Selections，系统上可以有任意多个 Selections，并且有三个预定义的标准 Selections:

primary - 当前选中的文本，例如终端上点击鼠标中键可以立即粘贴选中的文本
secondary - 没有被使用
clipboard - 通常意义上的剪切板，不同进程间交换数据时使用它

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xcb 截图

通过 xcb_get_image 可以进行截图:

1xcb_get_image_cookie_t
2xcb_get_image (xcb_connection_t *c,               // X连接
3               uint8_t           format,          // 格式 
4               xcb_drawable_t    drawable,        // 要截图的目标，例如窗口，截全屏则为 root 窗口
5               int16_t           x,               // 截图的起点 x 坐标

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xcb 获取事件

获取窗口事件

1// 获取窗口事件
2#include <stdio.h>
3#include <xcb/xcb.h>
4
5int main()

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xcb 获取鼠标指针的坐标

1typedef struct xcb_query_pointer_reply_t {
2    uint8_t      response_type;
3    uint8_t      same_screen;
4    uint16_t     sequence;
5    uint32_t     length;
6    xcb_window_t root;
7    xcb_window_t child;

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显示 X11 的空闲时间

1// gcc main.c -lX11 -lXss
2#include <stdio.h>
3#include <X11/extensions/scrnsaver.h>
4
5int main(void) 
6{
7    Display* dpy = XOpenDisplay(NULL);

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Linux CUDA 驱动失效问题的解决办法

在使用 Linux 的时候，如果经常进行升级，时不时会遇到驱动失效的问题:

1$ nvidia-smi 
2NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. 
3Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.

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NVIDIA驱动安装成功但无法使用

现象

1$ nvidia-smi
2NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
3
4$ dkms status
5nvidia, 470.86, 5.13.0-22-generic, x86_64: installed

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Ubuntu CUDA 驱动升级失败的问题

升级时失败

1sudo apt update
2sudo apt upgrade

错误信息：

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Windows 上 CMake 找不到 CUDA 工具集的问题

问题1

1CMake Error at C:/Program Files/CMake/share/cmake-3.22/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:470 (message):
2  No CUDA toolset found.

需要将 CUDA 目录里的 MSBuildExtensions 复制到 Visual Studio 的目录中:

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