今天上班后,打开了idea发现之前project窗口中的项目都不见了 解决1 方法1:若知道出错的具体位置与原因,用文本编辑器打开.iml文件,找到出错位置,修复。...1)关闭IDEA, 2)删除项目文件夹下的.idea文件夹和.iml文件 3)重新用IDEA工具打开项目 解决2 觉得方案一太麻烦了,还要重启idea,我像现在马上就看到我的项目,应该怎么做呢?...按以下步骤操作即可 2、Add Content Root 打开Project Structure窗口后,依次点击Modules -> Add Content Root 3、选择项目 点击 Add...Content Root 后会打开一个小窗口,这里选择你项目的目录即可,最后ok保存 选择项目后是这样的 别忘了点击右下角的 Apply(应用)按钮 4、完成 最后可以看到 IDEA 中 project...窗口的项目就显示了
解决Pycharm导入库失败的问题 在pycharm中每一个project都可以有一个属于自己的库,在创建新project的时候会给到一个新的库,这个时候的话就有可能会出现安装过的库报错,还需要重新安装的问题...如果不是创建一个大工程的话可以把这个工程的库的路径指向默认的文件夹,然后在默认的文件夹中安装常用的库,然后小脚本之类的就指向这个文件夹,这样子就不用下次重新安装库了。
之前两天搞得头皮发麻,有个需求是写个版本比较的方法,比如 ‘10.5.4’ 版本是否大于’9.52.1′ 版本 。正常的思路是使用split去截取几段,然后做...
作者也是今天才发现这个问题,比如这个,自己一开始都是查询,但是最后一次明显计时修改信息,控制台为报错,并且显示正确,但是数据库中什么都没改 public class TestOneLevelCache...我们之所以能看到控制台查询正确是因为是刚从缓存里面取出来的,所以是正确的,而且作者今天刚好在学的就是缓存这一块的 其次就是解决办法,有两种 第一种 我们之前使用的都是SqlSessionFactory.openSession()这个方法来打开...第二种 就是直接在最后的代码后面就上这句话即可 sqlSession.commit() 这里作者修改之后,在看数据库的信息时,就可以发现数据已经改变了 ?
近期我们也在研究EasyRTC的新项目,测试时发现通过EasyRTC进入会议页面时,摄像头是被打开的,但是未显示视屏画面,内容如下:?
近期,我们在项目中遇到了车机设备接入EasyGBS平台,用户反馈连接不成功的情况,技术人员立即针对该反馈进行了排查。 经过了解,用户现场的设备为车机设备,能支持国标GB/T28181协议。...用户根据EasyGBS配置中心页面的信息,配置了设备的国标页面,但是出现了设备提示未连接成功的情况,如下图: 技术人员通过排查得知,原来用户的设备与EasyGBS服务器不在同一个网段,无法Ping通,...将相关信息补充完整并保存后,此时在EasyGBS的平台,已经显示设备在线了。 EasyGBS灵活且丰富的视频能力,可涵盖所有监控领域的视频接入、处理、分发及数据共享需求。
默认Dock 栏不仅会显示用户设置为「在 Dock 中保留」的应用程序(不论打开与否)、系统项目(Finder 和废纸篓)以及堆栈,还会显示那些用户并未设置保留,却已经打开的应用程序的图标。...「参数」-「Dock」中,勾选「只显示已打开的应用程序」,并在弹出的警告窗口中点击「继续」重启 Dock
777326d0-e580-4bdd-9663-9181df5c74f4 遇到一种特殊情况,使用python sdk调用RunInstances接口时指定"EnableJumboFrame": True成功创建机器后...,控制台显示巨型帧未配置,明明指定"EnableJumboFrame": True了,但是反馈客服排查后说台记录里没有"enableJumboFrame":true或false 点击上图圈出的位置可以调整巨型帧配置...,注意:调整巨型帧配置的确定按钮一旦点下去,就会触发机器重启来生效相关配置 这个问题很奇怪,因为控制台勾选巨型帧后购买的机器,基本信息里巨型帧显示已开启。
ERROR ITMS-90189: "Redundant Binary Upload. You've already uploaded a build with...
显卡驱动,若无法保证已安装的 nvidia 显卡驱动一定正确,那就卸载掉之前安装的 nvidia 显卡驱动(卸载方法链接),然后开始安装 CUDA 8.0;若可以保证已安装正确的 nvidia 显卡驱动...剩下的选择则都输入“y”确认安装或确认默认路径安装,开始安装,此时若出现安装失败提示则可能为未关闭桌面服务或在已安装 nvidia 驱动的情况下重复再次安装 nvidia 驱动,安装完成后输入重启命令重启.../deviceQuery 若看到类似以下信息则说明 cuda 已安装成功: ./deviceQuery Starting......编译成功后可运行测试: sudo make runtest -j8 如果显示结果为上图所示,则表示 caffe 已经成功安装。...,都会显示Requirement already satisfied, 没有安装成功的,会继续安装。
ip归属地库一直未更新,显示的IP归属地都不正确还要收费?122.91.125.93明明是福建南平移动。你的库上显示是泉州铁通。什么高精度简直扯淡。
前置准备:安装 Python(如果未安装) 0.1 检查是否已安装 Python 打开命令提示符(CMD),输入: python --version 如果显示版本号(如 Python 3.11.9)→...已安装,跳到「一、测试环境」 如果提示「不是内部或外部命令」 → 未安装,继续下面步骤 0.2 下载 Python 访问 Python 官网:https://www.python.org/downloads...--version 显示版本号即安装成功: Python 3.11.9 0.5 验证 pip(Python 包管理器) pip --version 显示类似以下内容即正常: pip 24.0 from...__version__); print('CUDA可用:', torch.cuda.is_available())" 确认输出 CUDA可用: True 即修复成功。...本教程内容回顾 我们从零开始,依次完成了以下关键步骤: 环境准备:安装 Python、配置环境变量 依赖安装:ModelScope、PyTorch CUDA 版、Diffusers 等核心库 环境验证:
官网说明11.3可能安装有问题,未测试;已测试11.0及11.4安装GROMACS2022.1可成功。...按以下操作在Ubuntu或CentOS操作系统中安装可成功,其他系统未测试,ubuntu需要将/root/换成/home/ubuntu/。 首次配置需要等待数分钟直到cuda安装完成。 1....) (其中-DGMX_BUILD_OWN_FFTW=ON代表安装过程自动安装下载fftw库,如果下载太慢可自己先安装好,大多数时候下载速度应该可接受,-DGMX_GPU=CUDA代表安装GPU支持的版本...使用 如果使用按量计费服务器,可在后续验证安装成功后保存镜像。 设置环境变量: source /root/gmx/bin/GMXRC 输入gmx --version如果显示版本信息则安装成功。...在运行命令中加上-v可显示实时进度及预计结束时间,这里给出的时间估计看起来较为准确。
这个错误通常是由于缺少CUDA相关的头文件导致的。本文将介绍如何解决这个错误。1. 确认CUDA已正确安装首先,我们需要确保已正确安装了CUDA。...,则表示CUDA已成功安装。...在终端中执行以下命令查看安装情况:plaintextCopy codenvidia-smi如果能正确显示NVIDIA显卡的相关信息,则表示驱动程序已成功安装。...除了这些主要的头文件之外,还有许多其他的CUDA头文件用于特定的功能和库,比如:cufft.h:CUDA Fast Fourier Transform(CUDA FFT)库的头文件,用于实现高性能的快速傅里叶变换...curand.h:CUDA随机数生成库的头文件,用于在GPU上生成随机数,支持多种分布和随机数生成算法。cusparse.h:CUDA稀疏矩阵库的头文件,用于高效地处理稀疏矩阵运算。
文章目录 如何解决Edge浏览器显示“你的组织浏览器已托管”,导致无法正常打开网页问题?...“你的组织浏览器已托管”,导致无法正常打开网页问题?...摘要 在这篇技术博客中,我们将深入探讨Microsoft Edge浏览器在显示“你的组织浏览器已托管”消息时遇到的问题,并提供有效的解决方案。...当Edge浏览器显示“你的组织浏览器已托管”时,通常意味着某些策略正在阻止用户正常使用浏览器。...小结 通过以上步骤,我们可以解决Edge显示“你的组织浏览器已托管”的问题,恢复浏览器的正常功能。
# For installed by run-file: sudo /usr/local/cuda/bin/cuda-uninstaller # 若未装cuda,此步可略 sudo ....库的时候就引起问题。...--uninstall (deprecated):用于卸载CUDA Driver(已废弃)。 --toolkit:表示只安装CUDA Toolkit,不安装Driver和Samples。...例如: accept #同意安装 n #不安装Driver,因为已安装最新驱动 y #安装CUDA Toolkit #安装到默认目录 y #创建安装目录的软链接 n #不复制Samples.../mnistCUDNN 如果成功运行,会显示下列信息:Test passed! 8.
安装了不支持CUDA的PyTorch版本 最常见的原因是你安装了CPU-only版本的PyTorch。CPU版本的PyTorch是为那些不需要GPU加速的用户准备的,它完全不包含CUDA库。 2....如果显示CUDA is available!,说明PyTorch已经可以识别你的GPU。 3....可以使用以下命令来检查CUDA是否已正确安装: nvcc --version 该命令将显示当前安装的CUDA版本。如果未正确显示,可能需要重新安装CUDA或更新NVIDIA驱动程序。 4....()) # 返回 True 则说明成功 案例2:更新NVIDIA驱动和CUDA工具包 如果你的PyTorch支持CUDA,但系统的驱动和CUDA工具包版本不匹配,可以通过以下步骤更新: 前往 NVIDIA...未来PyTorch可能会提供更多的自动化工具,帮助开发者轻松配置和管理CUDA环境。然而,掌握基础的环境配置技能,仍然是成功开发高效深度学习模型的关键。
第一步,检测电脑是否正确识别显卡或已安装驱动。 打开设备管理器,点击 显示适配器 ,查看设备列表是否存在显卡。...pip install transformers==4.41.2 经历各种曲折,最后终于成功了: TORCH_USE_CUDA_DSA 错误 笔者碰到的问题应该是 GPU 性能不够导致的,该问题出现在...https://github.com/pytorch/examples/blob/main/mnist/main.py 可能是 CUDA 库和驱动库版本不一致导致的,首先执行 nvidia-smi 命令...,检查显卡驱动库兼容的 CUDA 版本。...下载安装对应版本的 CUDA,然后重新解压 cuDNN 以及设置环境变量。 最后,服务器也成功搭建起 AI 环境。
然而,很多开发者在运行训练代码时可能会遇到如下错误: RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 这个错误通常指示cuDNN库未正确初始化...CUDA环境变量配置错误 CUDA和cuDNN的环境变量未正确配置也可能导致问题。系统需要能够正确找到并加载这些库。 4. 内存不足 在极少数情况下,GPU内存不足也可能导致cuDNN初始化错误。...Windows系统设置环境变量: 打开系统属性。...解决方案: 确保驱动程序版本与你的CUDA和cuDNN版本兼容。 重新启动系统,以确保驱动程序更改生效。 QA环节 Q: 如何知道cuDNN是否成功初始化?...如果模型训练能够正常进行,说明cuDNN已正确初始化。 Q: 如何检查当前系统中CUDA和cuDNN的版本?
(摘自官方文档)前置准备:安装 Python(如果未安装)0.1 检查是否已安装 Python打开命令提示符(CMD),输入:...(如 Python 3.11.9)→ 已安装,跳到「一、环境信息」如果提示「不是内部或外部命令」 → 未安装,继续下面步骤0.2 下载 Python访问 Python 官网:https://www.python.org...python --version 显示版本号即安装成功...可用: True 即修复成功。...9.7 常见问题问题 1:提示「ModuleNotFoundError: No module named 'modelscope'」原因: 未安装 modelscope 库解决: