小美app去新建对话：

财神小美准时报到
今天的限量惊喜我帮你盯着
不过这会儿人多，你随便说点什么，我给你下福利

今天基本10.8-12.8力度不大了

先说环境和问题表现
本地部署 OpenClaw，使用openai模型，接入通道选的飞书。即中西混合，不混合应该不会有这个问题…
很顺利的部署好本地网关后，正常接入LLM (这里其实已经设置了代理)

去飞书配置这个倒霉机器人，事件回调一直显示 「应用未连接」。
日志里飞书 SDK 持续报错：400（认证失败看起来像 token 问题）

我一度以为是：
• app_id / app_secret 填错 检查了100多遍
• 回调地址错
• SDK 有 bug
真正原因。。。
飞书有两套域名体系：
• 国内：feishu.cn
• 其他：larksuite.com（Lark）
因为LLM要科学技巧，导致飞书的请求可能被代理到 Lark 线路，
但我用的是飞书（feishu）账号体系，导致认证不匹配，最后就一直 400。
解决核心思路：让飞书相关域名直连。我是在终端直接配置环境变量NO_PROXY

新人报道，贡献一篇模型训练小案例 
一个简单模型训练学习案例：手写数字机器识别 0~9
数据准备：加载 MNIST 数据集，应用数据增强（旋转、平移）
模型构建：创建包含 2 层卷积和 2 层全连接的 CNN 网络
训练过程：使用 Adam 优化器训练 50 轮，每 5 轮评估测试准确率
模型保存：保存最佳模型和最终模型
预测功能：提供自定义图片预处理和预测函数（已注释）
核心流程：数据加载 → CNN 特征提取 → 全连接分类 → 训练优化 → 模型保存
具体代码如下：
import cv2
import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms, datasets

transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomRotation(10),  # 随机旋转±10度
    transforms.RandomAffine(0, translate=(0.1, 0.1)),  # 随机平移10%
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
# 测试集不增强（保持原样）
test_transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

# 这里需要提前下载MNIST的训练数据集到本地
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./d