top: unknown argument 'o'

抱歉，我的回答有误。在某些版本的 top 命令中，-o 参数是无效的，会显示 "top: unknown argument 'o'" 的错误信息。

如果想要按照指定的指标对进程进行排序，可以在 top 命令中使用交互式命令。启动 top 命令后，按下 o 键，然后输入要排序的指标，例如 cpu、mem、pid 等等。按下回车键后，进程列表将按照指定的指标进行排序。

如果要按照多个指标进行排序，可以按下 Shift + o 键，然后输入多个指标，以逗号分隔。例如，输入 cpu,memory 可以让 top 命令先按照 CPU 占用率排序，如果有多个进程的 CPU 占用率相同，则按照内存占用率来进一步排序。

相关问题

ng generate service hero --module=app Error: Unknown argument: module

在较新版本的 Angular CLI 中，`--module`参数已被删除，因此在生成服务时不需要指定模块。

如果您想要在模块中注册服务，请手动打开该模块并将服务添加到providers数组中，例如：

import { NgModule } from '@angular/core';
import { BrowserModule } from '@angular/platform-browser';

import { AppComponent } from './app.component';
import { HeroService } from './hero.service';

@NgModule({
  declarations: [
    AppComponent
  ],
  imports: [
    BrowserModule
  ],
  providers: [
    HeroService
  ],
  bootstrap: [AppComponent]
})
export class AppModule { }

在上面的代码中，我们手动将HeroService服务添加到providers数组中以在AppModule中注册它。

然后，您可以使用以下命令生成服务：

ng generate service hero

这将在src/app目录下生成一个名为hero.service.ts的服务文件，并将其自动添加到providers数组中。

Warning: Unknown argument(s): {'unit_divisor': 1024}报错是什么原因

这个错误通常是因为使用了旧版的TensorFlow，在TensorFlow 2.4及以上版本中，`unit_divisor`参数已经被弃用了。解决这个问题的方法是使用新版的TensorFlow或者将`unit_divisor`参数移除或替换为其他合适的参数。如果您使用的是旧版的TensorFlow，可以尝试升级到最新版。如果问题仍然存在，请检查您的代码并确保您的参数列表与TensorFlow版本相对应。