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- 显存：APG batch 128→48（实测 d=192 下 128 无论 plans 60/150 都 OOM，崩前已分配 17.85 GiB；48/plans150=13.08、48/60=7.67）；新增 ml/common/vram.py 每进程硬帽 VRAM_FRAC=0.78 并把 vram 峰值写进 train/APG 日志、监控页加「显存峰值」卡与按 20 GB 预算的显存条；smoke.json 补 apg 段并让自检带 --config。 - 自检修复：find_bash 兼容便携版 git 的 mingw64 布局（本机原返回 None → 网页「开始训练」起不动）；selftest_proc.alive 读中文 tasklist 的 GBK 崩溃；rec 值非法 JSON 时静默丢项；gen_resume 判据剔除 plan_ms/cert.ms 两个墙钟字段（旧判据恒 false）。整轮重跑 7/8 通过、3.5 分钟，仅 train_term 为 Windows 真实限制（TERM 送不到原生 python）。 - vendor: onnxruntime-web 1.20.1 本地副本入库（约 33 MB），查看器与 R4/R9 探针不再依赖 npm/CDN；.gitignore 同步移除该目录。 - docs: 第八节 R4 复跑（feat_dyn 新模型）：部署口径 P99 12.67 通过；WebGPU 首次实测 27.09（有界面窗口，adapter nvidia ampere）；viewer_ref 随机模型 planP99 131 / starve 32.7% / lookaheadP99 170 / certFailWhy time 948 / tickGapMax 736，三条判读留给实现方。
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# Python
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# flaky/ 是那 13 张的参考像素 + thresholds.json 阈值；PNG 本身不需要入库。
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# 临时调试脚本与截图
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# 关卡截图落点 = 纯生成物：每次 `python -m tests.verify --shots` 由 shot.py 重写
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# 关卡比对的权威物是 tests/baselines/（md5 名单 + flaky 参考像素），不在这里。
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# 其它编辑器的本地配置/会话残留（不是工程产物，也不该跟着版本走）
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# 单文件查看器优化前的完整备份（带版本标识，勿随手删）
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# 定位图/ 只是"给用户看的核验图落点"，一次性、会反复清空；
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# 旧 web/ 单文件产物目录（已删，源码在 webapp/）
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# 构建产物（可用 python -m arm.* 重新生成）
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# 构建产物：由 python -m arm.* 重新生成，体积大（mesh 14MB + 单文件查看器 16MB×3），
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# 比对的权威物在 tests/baselines/ —— shots_stable.md5 是 92 张的 md5 名单，
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# 编辑器 / 系统文件
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# 过去被跟踪导致仓库背着 47MB 生成物；取消跟踪后重建不再脏 git status。
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# 重构前的源码快照与脚本自动备份（git 历史里已有旧版本，不重复入库）
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# （其中有 13 张在同一份构建下也不逐字节复现，抗锯齿/量化噪声）。
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*.bak_*
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*.pyc
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.bak/
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.trae/
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.workbuddy/
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.zcode/
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.zcodeignore
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/机器人手臂3D查看器.html
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Desktop.ini
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Thumbs.db
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__pycache__/
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backups/
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data/cache/
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dist/
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docs/shots/
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ml/data/
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ml/node_modules/
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ml/runs/
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out/
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scratch/
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web/
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webapp/data/
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webapp/generated/
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定位图/
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# 策略模型产物（由 python -m ml.export_onnx 生成，20 MB 级，不入库）
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webapp/models/*.onnx
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webapp/models/*.meta.json
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# 从头重跑时旧产物挪到这里（不入库）
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ml/archive/
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# onnxruntime-web 本地副本（约 33 MB）：**入库**，离线/无 npm 时直接可用，不再依赖 CDN（2026-10-18 用户要求）
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# 来源 onnxruntime-web@1.20.1 dist，六个文件 + VERSION；ml/prep/vendor_ort.sh 在缺失时仍可补齐
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