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成品号下单后，请第一时间修改2fa密钥 （不包反重力）
登录上第一时间不能换绑，在手机上同时登录养号即可。
重要警告（必读）
禁止立刻修改密码！ 登录后请勿立即更改密码，否则极易触发风控导致封号。因登录后立刻改密导致的封号，不提供任何售后！
请勿频繁切换登录！ 不要频繁登入登出，建议在固定设备上保持登录。
养号期（7-30天）： 建议始终使用固定且纯净的IP（推荐美国IP）登录使用，稳定使用 7-30 天后再进行修改密码、绑定手机等敏感操作。
商品说明与售后
商品内容： 承诺 gemini.google.com 服务已开通 12 个月（有效期误差 1-15天）。
服务范围： 仅保证 Gemini 服务可用。不承诺 Google 全家桶（特别是 Antigravity、GCP、Gmail 等）功能的可用性。
售后政策： 质保12小时内首登
发货格式： 账号 ---- 密码 ---- 辅助邮箱---- 2FA密钥
登录教程
获取验证码： 复制发货信息中的 2FA密钥，打开网站 2fa.fun 。
输入密钥： 将链接或密钥输入到网站中，点击获取，即可得到当前的 6 位 2FA 验证码。
登录账号： 使用账号密码登录，输入获取到的验证码即可。
安全设置指南（建议养号期过后操作）
请确保账号在干净、稳定的美国 IP 环境下正常使用一段时间后，再执行以下操作：

登出陌生设备： 管理设备
添加辅助邮箱： 设置恢复邮箱
修改 2FA 其他设置： 管理两步验证
绑定手机号： 绑定手机（建议长期使用绑定）
修改密码： 更改密码（⚠️切记：最后一步再改密码）

docker run -d \
  --name=librespeed \
  -e PUID=$UID \
  -e PGID=$(id -g) \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  -p 8282:80 \
  -v ~/docker/librespeed/config:/config \
  --restart unless-stopped \
  linuxserver/librespeed:latest

docker run -d --privileged --net=host --name stars.client --restart=always registry.cn-beijing.aliyuncs.com/ld_beijing/stars.client:latest

docker logs stars.client

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.1-base nvidia-smi

docker load -i fire-api-v1.2.tar

mkdir -p ./taospace

tar -xzvf taospace_fire.tar.gz -C ./taospace

备份文件
cp ~/slam_ws/ORB_SLAM3/Examples/Monocular/mono_tum.cc \
   ~/slam_ws/ORB_SLAM3/Examples/Monocular/mono_tum_backup.cc
还原文件
cp mono_tum_backup.cc mono_tum.cc

备份文件
cp -r ~/slam_ws/ORB_SLAM3 ~/slam_ws/ORB_SLAM3_backup

cd ~/slam_ws/ORB_SLAM3
python3 -m venv evo_env
source evo_env/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install "numpy<1.25" "scipy>=1.8,<1.11" evo

安装QT6,防止报错
pip install PyQt6

就补系统库
apt update
apt install -y libxcb-cursor0 libxkbcommon-x11-0 libgl1

配置yolo环境
cd ~/slam_ws
python3 -m venv yolo_env
source yolo_env/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install ultralytics opencv-python

工作空间初始化
cd ~/colcon_ws
mkdir -p src
colcon build
source install/setup.bash

准备一个 SLAM 专用目录
mkdir -p ~/slam_ws
cd ~/slam_ws
安装依赖
sudo apt update
sudo apt install -y \
  git cmake build-essential pkg-config \
  libeigen3-dev \
  libopencv-dev \
  libglew-dev \
  libboost-dev libboost-serialization-dev libboost-system-dev libboost-filesystem-dev \
  libpython3-dev python3-numpy \
  ffmpeg libavcodec-dev libavutil-dev libavformat-dev libswscale-dev libavdevice-dev \
  libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libopenexr-dev

sudo apt install -y libepoxy-dev

✅ 稳定版 Pangolin
cd ~/slam_ws
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin

git checkout v0.6

✅ 第一步：用 nano 打开文件
nano ~/slam_ws/Pangolin/include/pangolin/gl/colour.h
✅ 第二步：找到 include 区域
你会看到文件开头类似：
#include <pangolin/gl/gl.h>
✅ 第三步：加这一行
在这些 #include 下面加一行：
#include <limits>
✅ 第四步：编译
mkdir build && cd build
cd ~/slam_ws/Pangolin/build
make clean
cmake ..
make -j"$(nproc)"
sudo make install
sudo ldconfig

cd ~/slam_ws
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git
cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh
./build.sh

mkdir -p ~/dataset
cd ~/dataset
wget https://cvg.cit.tum.de/rgbd/dataset/freiburg1/rgbd_dataset_freiburg1_xyz.tgz
tar -xvzf rgbd_dataset_freiburg1_xyz.tgz

set +e

# 只要这个终端窗口准备关闭（无论是因为报错还是输入了 exit），强制停下读一个回车
trap 'echo -e "\n\033[31m[检测到终端尝试退出]\033[0m"; read -p "进程已结束，按回车键才准关闭窗口..." ' EXIT

docker run -it -d \
  --name code-server-cuda \
  --runtime nvidia \
  --gpus all \
  --shm-size=16gb \
  --security-opt seccomp=unconfined \
  --cap-add=SYS_PTRACE \
  -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all \
  -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,graphics,display,utility,video \
  -e DISPLAY=:99 \
  -p 8080:8080 \
  -p 1000:6080 \
  -p 1001:5900 \
  -p 1002:8888 \
  -p 1003:80 \
  -p 1004:443 \
  -p 1005:3000 \
  -v "/home/nvidia/taospace/cuda-code-server/config:/home/coder/.config" \
  -v "/home/nvidia/taospace/cuda-code-server/project:/home/coder/project" \
  --restart no \
  dustynv/ros:humble-desktop-pytorch-l4t-r35.4.1 \
  /bin/bash