pywifi 2023-07-15 20:36:34,140 ERROR Open handle failed! pywifi 2023-07-15 20:36:34,172 ERROR Enum interface failed! pywifi 2023-07-15 20:36:34,177 ERROR Can't get wifi interface

时间: 2024-04-17 08:23:08 浏览: 39
很抱歉,您遇到了一些错误。根据错误信息来看,似乎在使用pywifi时无法成功打开无线接口或者获取到无线接口。这可能是由于以下几个原因造成的: 1. 驱动问题:请确保您的无线网卡驱动已正确安装,并且与您的操作系统兼容。 2. 权限问题:在某些操作系统上,需要使用管理员权限才能访问无线接口。请尝试以管理员身份运行您的代码。 3. 硬件问题:如果您的无线网卡硬件存在问题,可能会导致无法打开或获取无线接口。请检查您的硬件设备是否正常工作。 如果您继续遇到问题,请提供更多详细信息,以便我能够更好地帮助您解决。
相关问题

error open handle failed

错误:打开句柄失败。 这个错误通常是由于操作系统或应用程序无法打开所需的文件或资源而引起的。可能的原因包括权限不足、文件被占用、文件损坏或缺失等。解决方法可能因具体情况而异,可以尝试重新启动应用程序或操作系统,检查文件权限和完整性,或者联系技术支持寻求帮助。

npm ERR! code EACCES npm ERR! syscall open npm ERR! path /Users/wangning/.npm/_cacache/index-v5/4f/db/12a8c21ce52221ad40630119090719365f5a66330a3a7382025283fe4d22 npm ERR! errno EACCES npm ERR! npm ERR! Your cache folder contains root-owned files, due to a bug in npm ERR! previous versions of npm which has since been addressed. npm ERR! npm ERR! To permanently fix this problem, please run: npm ERR! sudo chown -R 501:20 "/Users/wangning/.npm" npm ERR! A complete log of this run can be found in: npm ERR! /Users/wangning/.npm/_logs/2023-06-03T02_34_59_741Z-debug-0.log ERROR Error: command failed: npm install --loglevel error --legacy-peer-deps Error: command failed: npm install --loglevel error --legacy-peer-deps at ChildProcess.<anonymous> (/usr/local/lib/node_modules/@vue/cli/lib/util/executeCommand.js:138:16) at ChildProcess.emit (node:events:513:28) at maybeClose (node:internal/child_process:1091:16) at ChildProcess._handle.onexit (node:internal/child_process:302:5)

这个错误提示看起来是你在使用npm安装依赖时出现了权限问题,因为你的缓存文件夹中包含了根用户所有的文件。解决这个问题的方法是运行sudo chown -R 501:20 "/Users/wangning/.npm" 命令,将文件夹的所有者更改为你自己的用户。另外,你还可以通过使用npx或者yarn来代替npm来安装依赖,这两个工具也可以完成npm的功能。

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Epoch 1/10 2023-07-22 21:56:00.836220: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1807] OP_REQUIRES failed at cast_op.cc:121 : UNIMPLEMENTED: Cast string to int64 is not supported Traceback (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\AI\env\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 52, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Graph execution error: Detected at node 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' defined at (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function return step_function(self, iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1051, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1109, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 142, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 268, in call return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 2078, in sparse_categorical_crossentropy return backend.sparse_categorical_crossentropy( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5610, in sparse_categorical_crossentropy target = cast(target, "int64") File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 2304, in cast return tf.cast(x, dtype) Node: 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' Cast string to int64 is not supported [[{{node sparse_categorical_crossentropy/Cast}}]] [Op:__inference_train_function_1010]

/* * SPDX-FileCopyrightText: 2015-2022 Espressif Systems (Shanghai) CO LTD * * SPDX-License-Identifier: Unlicense OR CC0-1.0 */ #include <string.h> #include "freertos/FreeRTOS.h" #include "freertos/task.h" #include "esp_log.h" #include "esp_check.h" #include "bsp_board.h" #include "nvs_flash.h" #include "nvs.h" #include "settings.h" static const char *TAG = "settings"; #define NAME_SPACE "sys_param" #define KEY "param" static sys_param_t g_sys_param = {0}; static const sys_param_t g_default_sys_param = { .need_hint = 1, .sr_lang = SR_LANG_EN, .volume = 70, // default volume is 70% }; static esp_err_t settings_check(sys_param_t *param) { esp_err_t ret; ESP_GOTO_ON_FALSE(param->sr_lang < SR_LANG_MAX, ESP_ERR_INVALID_ARG, reset, TAG, "language incorrect"); ESP_GOTO_ON_FALSE(param->volume <= 100, ESP_ERR_INVALID_ARG, reset, TAG, "volume incorrect"); return ret; reset: ESP_LOGW(TAG, "Set to default"); memcpy(&g_sys_param, &g_default_sys_param, sizeof(sys_param_t)); return ret; } esp_err_t settings_read_parameter_from_nvs(void) { nvs_handle_t my_handle = 0; esp_err_t ret = nvs_open(NAME_SPACE, NVS_READONLY, &my_handle); if (ESP_ERR_NVS_NOT_FOUND == ret) { ESP_LOGW(TAG, "Not found, Set to default"); memcpy(&g_sys_param, &g_default_sys_param, sizeof(sys_param_t)); settings_write_parameter_to_nvs(); return ESP_OK; } ESP_GOTO_ON_FALSE(ESP_OK == ret, ret, err, TAG, "nvs open failed (0x%x)", ret); size_t len = sizeof(sys_param_t); ret = nvs_get_blob(my_handle, KEY, &g_sys_param, &len); ESP_GOTO_ON_FALSE(ESP_OK == ret, ret, err, TAG, "can't read param"); nvs_close(my_handle); settings_check(&g_sys_param); return ret; err: if (my_handle) { nvs_close(my_handle); } return ret; } esp_err_t settings_write_parameter_to_nvs(void) { ESP_LOGI(TAG, "Saving settings"); settings_check(&g_sys_param); nvs_handle_t my_handle = {0}; esp_err_t err = nvs_open(NAME_SPACE, NVS_READWRITE, &my_handle); if (err != ESP_OK) { ESP_LOGI(TAG, "Error (%s) opening NVS handle!\n", esp_err_to_name(err)); } else { err = nvs_set_blob(my_handle, KEY, &g_sys_param, sizeof(sys_param_t)); err |= nvs_commit(my_handle); nvs_close(my_handle); } return ESP_OK == err ? ESP_OK : ESP_FAIL; } sys_param_t *settings_get_parameter(void) { return &g_sys_param; }

帮我修改代码,实现用wss发送serialized_data到wss://autopilot-test.t3go.cn:443/api/v1/vehicle/push/message/LFB1FV696M2L43840。 main.cpp: #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" #include <boost/thread/locks.hpp> #include <boost/thread/shared_mutex.hpp> #include "third_party/apollo/proto/perception/perception_obstacle.pb.h" #include "t3_perception.pb.h" apollo::perception::PerceptionObstacles perception_obstacles_; void perceptionCallback(const std_msgs::String& msg) { ROS_WARN("t3 perceptionCallback parse"); if (perception_obstacles_.ParseFromString(msg.data)) { double timestamp = perception_obstacles_.header().timestamp_sec(); ROS_INFO("t3 perceptionCallback timestamp %f count:%d", timestamp, perception_obstacles_.perception_obstacle().size()); std::string data; perception_obstacles_.SerializeToString(&data); VehData veh_data; veh_data.set_messagetype(5); veh_data.set_messagedes("PerceptionObstacles"); veh_data.set_contents(data); std::string serialized_data; veh_data.SerializeToString(&serialized_data); } else { ROS_ERROR("t3 perceptionCallback parse fail!"); } } int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "listener"); ros::NodeHandle n; ros::Subscriber sub = n.subscribe("/perception_node/perception_objects", 1000, perceptionCallback); ros::spin(); return 0; } t3_perception.proto: syntax = "proto3"; option java_package = "com.t3.ts.dt.ad.web.protobuf"; option java_outer_classname = "VehDTO"; option java_multiple_files = false; message VehData { /** messageType: 1:客户端心跳 2:云端心跳响应 3:连接成功 4:连接失败 5:客户端发送消息 6:云端发送消息 7:消息处理成功 8:消息处理失败 9:此客户端未注册 10:未知消息类型 */ int32 messageType = 1; string messageDes = 2; bytes contents = 3; // 发送内容 }

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