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idea打开后project窗口未显示项目名称的解决方案

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

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    Mybatis学习笔记(五)Mybatis中已经显示数据已修改但数据库中记录未更新问题

    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 ?

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    车机设备接入EasyGBS国标视频平台显示未连接成功是什么原因?

    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。

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    Ubuntu16.04 Caffe 安装步骤记录(超详尽)

    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。

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    从零开始:基于 ModelScope 本地部署 Stable Diffusion XL AI 绘画完全指南

    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:

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    分子动力学模拟软件GROMACS的安装

    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。

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    解决Ubuntu下的includedarknet.h:14:14: fatal error: cuda_runtime.h: No such file or

    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。

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    AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled ⚠️ | Torch未编译为支持CUDA的完美解决方法

    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。

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    RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED ️ | cuDNN未初始化完美解决方法

    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?

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