桌面存在!!!LoR0SirHEB文件删除不了

时间: 2024-02-20 09:55:01 浏览: 26
桌面存在是指计算机操作系统中的一个特定文件夹,通常用于存放用户的常用文件和快捷方式。在桌面上可以放置各种类型的文件和文件夹,方便用户快速访问和管理。 至于您提到的LoR0SirHEB文件删除不了的问题,可能是由于以下原因导致: 1. 文件正在被其他程序占用:如果该文件正在被其他程序使用或打开,您将无法删除它。请确保关闭所有使用该文件的程序,然后再尝试删除。 2. 权限问题:您可能没有足够的权限来删除该文件。请确保您具有足够的权限,并尝试以管理员身份运行删除操作。 3. 文件损坏或受损:如果文件损坏或受损,可能会导致无法删除。您可以尝试使用磁盘工具修复文件系统错误,然后再尝试删除。 如果以上方法都无法解决问题,您可以尝试使用命令行或第三方文件管理工具来删除该文件。请注意,在使用命令行或第三方工具时要小心操作,以免误删其他重要文件。
相关问题

lor温湿度光照采集代码

以下是一个简单的LORAWAN温湿度光照采集代码示例,使用DHT11传感器和BH1750光照传感器: ```c #include <lmic.h> #include <hal/hal.h> #include <DHT.h> #include <BH1750.h> // Pin definitions #define DHTPIN 2 #define DHTTYPE DHT11 #define BH1750_ADDRESS 0x23 // Sensor objects DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE); BH1750 lightMeter(BH1750_ADDRESS); // LoRaWAN keys static const u1_t PROGMEM DEVEUI[8]={ /* Device EUI */ }; static const u1_t PROGMEM APPEUI[8]={ /* Application EUI */ }; static const u1_t PROGMEM APPKEY[16]={ /* App Key */ }; // LoRaWAN configuration static uint8_t devAddr[4] = { /* Device Address */ }; static uint8_t nwkSKey[16] = { /* Network Session Key */ }; static uint8_t appSKey[16] = { /* Application Session Key */ }; // LoRaWAN send interval #define INTERVAL 300 // seconds void os_getArtEui (u1_t* buf) { memcpy_P(buf, APPEUI, 8); } void os_getDevEui (u1_t* buf) { memcpy_P(buf, DEVEUI, 8); } void os_getDevKey (u1_t* buf) { memcpy_P(buf, APPKEY, 16); } static osjob_t sendjob; // LoRaWAN send function void send() { float temperature = dht.readTemperature(); float humidity = dht.readHumidity(); float lux = lightMeter.readLightLevel(); uint8_t buffer[12]; buffer[0] = (uint8_t)(temperature * 10); buffer[1] = (uint8_t)(humidity * 2); buffer[2] = (uint8_t)(lux / 256); buffer[3] = (uint8_t)(lux % 256); LMIC_setTxData2(1, buffer, sizeof(buffer), 0); } // LoRaWAN event function void onEvent (ev_t ev) { switch(ev) { case EV_JOINING: Serial.println(F("Joining...")); break; case EV_JOINED: Serial.println(F("Joined!")); break; case EV_TXCOMPLETE: Serial.println(F("Transmission complete.")); os_setTimedCallback(&sendjob, os_getTime() + sec2osticks(INTERVAL), send); break; default: break; } } void setup() { Serial.begin(9600); // Initialize LoRaWAN os_init(); LMIC_reset(); LMIC_setSession(0x1, devAddr, nwkSKey, appSKey); LMIC_setLinkCheckMode(0); LMIC_setDrTxpow(DR_SF7,14); LMIC_selectSubBand(1); // Start sensor objects dht.begin(); lightMeter.begin(BH1750::CONTINUOUS_HIGH_RES_MODE); // Start LoRaWAN job os_setCallback(&sendjob, send); } void loop() { os_runloop_once(); } ``` 注意,此代码仅供参考,并且需要根据您的实际硬件和LoRaWAN网络进行相应的修改。

不使用LEM规则证明p -> q |- -p v q

我们可以使用矛盾证明法来证明$p \to q \vdash \neg p \lor q$: 1. 假设$p \to q$为真且$\neg(\neg p \lor q)$为真。 2. 根据De Morgan定律,$\neg(\neg p \lor q)$等价于$p \land \neg q$。 3. 由1可知,$p \to q$为真,因此当$p$为真时,$q$也为真。 4. 由2可知,$\neg q$为真,因此$q$为假。 5. 由3和4可知,当$p$为真时,$q$为假,与$p \to q$为真矛盾。 6. 因此,假设$p \to q$为真且$\neg(\neg p \lor q)$为真的假设不成立,即$p \to q \vdash \neg p \lor q$成立。 因此,我们证明了$p \to q \vdash \neg p \lor q$。

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C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\python.exe D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py Pipeline Start Current Time = 07.24.23_12:19:44 Using GPU 1/r2 [dB]: tensor(30.) 1/q2 [dB]: tensor(30.) Start Data Gen Data Load data_lor_v0_rq3030_T20.pt no chopping trainset size: torch.Size([1000, 3, 20]) cvset size: torch.Size([100, 3, 20]) testset size: torch.Size([200, 3, 20]) Evaluate EKF full Extended Kalman Filter - MSE LOSS: tensor(-26.4659) [dB] Extended Kalman Filter - STD: tensor(1.6740) [dB] Inference Time: 37.115127086639404 KalmanNet start Number of trainable parameters for KNet: 19938 Composition Loss: True Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py", line 146, in <module> [MSE_cv_linear_epoch, MSE_cv_dB_epoch, MSE_train_linear_epoch, MSE_train_dB_epoch] = KalmanNet_Pipeline.NNTrain(sys_model, cv_input, cv_target, train_input, train_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 150, in NNTrain MSE_trainbatch_linear_LOSS = self.alpha * self.loss_fn(x_out_training_batch, train_target_batch)+(1-self.alpha)*self.loss_fn(y_hat, y_training_batch) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 520, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3112, in mse_loss return torch._C._nn.mse_loss(expanded_input, expanded_target, _Reduction.get_enum(reduction)) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py", line 148, in <module> [MSE_test_linear_arr, MSE_test_linear_avg, MSE_test_dB_avg,knet_out,RunTime] = KalmanNet_Pipeline.NNTest(sys_model, test_input, test_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 308, in NNTest x_out_test[:,:, t] = torch.squeeze(self.model(torch.unsqueeze(test_input[:,:, t],2))) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 322, in forward return self.KNet_step(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 229, in KNet_step self.step_KGain_est(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 215, in step_KGain_est KG = self.KGain_step(obs_diff, obs_innov_diff, fw_evol_diff, fw_update_diff) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 289, in KGain_step out_FC7 = self.FC7(in_FC7) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 141, in forward input = module(input) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 103, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1848, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (200x6 and 2x10)

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