Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/superset/bin/superset", line 5, in <module> from superset.cli.main import superset File "/root/miniconda3/envs/superset/lib/python3.9/site-packages/superset/__init__.py", line 21, in <module> from superset.app import create_app File "/root/miniconda3/envs/superset/lib/python3.9/site-packages/superset/app.py", line 23, in <module> from superset.initialization import SupersetAppInitializer File "/root/miniconda3/envs/superset/lib/python3.9/site-packages/superset/initialization/__init__.py", line 33, in <module> from superset.extensions import ( File "/root/miniconda3/envs/superset/lib/python3.9/site-packages/superset/extensions/__init__.py", line 32, in <module> from superset.utils.async_query_manager import AsyncQueryManager File "/root/miniconda3/envs/superset/lib/python3.9/site-packages/superset/utils/async_query_manager.py", line 26, in <module> from superset.utils.core import get_user_id File "/root/miniconda3/envs/superset/lib/python3.9/site-packages/superset/utils/core.py", line 106, in <module> from superset.sql_parse import sanitize_clause File "/root/miniconda3/envs/superset/lib/python3.9/site-packages/superset/sql_parse.py", line 67, in <module> re.compile(r"'(''|\\\\|\\|[^'])*'", sqlparse.keywords.FLAGS).match, AttributeError: module 'sqlparse.keywords' has no attribute 'FLAGS'

时间: 2023-06-12 15:06:48 浏览: 486
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01背包，部分背包，完全背包问题.docx

这是一个 Python 错误，看起来是 `sqlparse` 模块版本不兼容导致的。建议尝试更新 `sqlparse` 模块，可以使用以下命令： ``` pip install --upgrade sqlparse ``` 如果问题仍然存在，可以尝试卸载并重新安装 `sqlparse` 模块： ``` pip uninstall sqlparse pip install sqlparse ``` 如果还有问题，可能需要检查其他依赖库是否版本不兼容。
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使用superset db upgrade 出错Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/superset/bin/superset", line 5

3. 尝试重启Superset服务并重新执行命令。 4. 确认是否有足够的权限执行该命令。 5. 在执行命令时，使用-v参数来查看更详细的错误信息，例如：superset db upgrade -v。 如果以上步骤都无法解决问题，可以提供更...

Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/test/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/init.py", line 370, in entrypoint model = YOLO(model, task=task) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 105, in init self._new(model, task) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 138, in _new self.model = TASK_MAP[self.task][0](cfg_dict, verbose=verbose and RANK == -1) # build model File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/nn/tasks.py", line 189, in init self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=ch, verbose=verbose) # model, savelist File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/nn/tasks.py", line 491, in parse_model m = getattr(torch.nn, m[3:]) if 'nn.' in m else globals()[m] # get module KeyError: 'space_to_depth' Sentry is attempting to send 2 pending events Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit

根据错误信息，看起来问题出在 ultralytics 库中的 tasks.py 文件中，具体是 getattr(torch.nn, m[3:]) if 'nn.' in m else globals()[m] 这一行代码中。这里尝试从 torch.nn 或者当前的全局命名空间中获取...

Exception ignored in: <generator object iter_slices at 0x7fe85c216ac0> Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/requests/utils.py", line 575, in iter_slices def iter_slices(string, slice_length): SystemEr

这个异常是由 requests 库中的一个函数引起的，它通常是由于请求的响应内容为空或长度为零而引起的。如果这个异常在你的代码中成为了问题，你可以尝试添加一个判断来确保响应内容非空并且长度大于零，例如： ...

dataset train metas: 27097 dataset test metas: 7546 loading model True Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 308, in _check_seekable f.seek(f.tell()) AttributeError: 'bool' object has no attribute 'seek' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "train.py", line 105, in <module> state_dict = torch.load(args.loadckpt) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 579, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 235, in _open_file_like return _open_buffer_reader(name_or_buffer) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 220, in __init__ _check_seekable(buffer) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 311, in _check_seekable raise_err_msg(["seek", "tell"], e) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 304, in raise_err_msg raise type(e)(msg) AttributeError: 'bool' object has no attribute 'seek'. You can only torch.load from a file that is seekable. Please pre-load the data into a buffer like io.BytesIO and try to load from it instead.

这个错误信息表明在尝试加载模型检查点时出现了问题。具体来说，torch.load 方法无法从指定的文件中加载数据，因为该文件不是一个可寻址的文件对象。 根据错误信息，“'bool' object has no attribute 'seek'”这...

TypeError: Caught TypeError in DataLoader worker process 0. Original Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/worker.py", line 287, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 49, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/ConvNeXt/my_dataset.py", line 40, in __getitem__ img = self.transform(a) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/transforms.py", line 95, in __call__ img = t(img) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1110, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/transforms.py", line 952, in forward i, j, h, w = self.get_params(img, self.scale, self.ratio) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/transforms.py", line 913, in get_params width, height = F.get_image_size(img) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/functional.py", line 76, in get_image_size return F_pil.get_image_size(img) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/functional_pil.py", line 27, in get_image_size raise TypeError(f"Unexpected type {type(img)}") TypeError: Unexpected type <class 'numpy.ndarray'>

这个错误是由于在 DataLoader 的 worker 进程中，数据集中的某个样本在进行 transform 时出现了错误。具体来说，是由于 get_image_size 函数期望的 PIL.Image 对象被传入了一个 numpy 数组。你可以检查一下数据集中...

Traceback (most recent call last): File "eval.py", line 302, in <module> save_depth() File "eval.py", line 111, in save_depth for batch_idx, sample in enumerate(TestImgLoader): File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 517, in next data = self._next_data() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1199, in _next_data return self._process_data(data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1225, in _process_data data.reraise() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_utils.py", line 429, in reraise raise self.exc_type(msg) AssertionError: Caught AssertionError in DataLoader worker process 0. Original Traceback (

这个错误也是出现在使用PyTorch的DataLoader时，在一个worker进程中抛出了AssertionError。它可能是由于数据集中有不符合预期的数据导致的。你可以检查一下数据集中的数据是否都符合预期，并且考虑使用try-except...

The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/worker.py", line 287, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 49, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/ConvNeXt/my_dataset.py", line 33, in __getitem__ a = Image.fromarray(a) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/PIL/Image.py", line 2955, in fromarray raise TypeError("Cannot handle this data type: %s, %s" % typekey) from e TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 47), |u1

这是一个错误信息，看起来是在使用 PyTorch 的 DataLoader 时出现了问题。具体来说，可能是在调用自定义的数据集类时，数据集中的一些图片数据类型不被支持。建议检查数据集类中的图片读取部分，确保图片数据类型...

Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/AIGC训练营_Lesson2_code/txt.py", line 3, in <module> from diffusers.diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler,DDIMScheduler File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/diffusers/__init__.py", line 29, in <module> from .pipelines import OnnxRuntimeModel File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/diffusers/pipelines/__init__.py", line 19, in <module> from .dance_diffusion import DanceDiffusionPipeline File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/diffusers/pipelines/dance_diffusion/__init__.py", line 1, in <module> from .pipeline_dance_diffusion import DanceDiffusionPipeline File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/diffusers/pipelines/dance_diffusion/pipeline_dance_diffusion.py", line 21, in <module> from ..pipeline_utils import AudioPipelineOutput, DiffusionPipeline File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py", line 66, in <module> from transformers.utils import SAFE_WEIGHTS_NAME as TRANSFORMERS_SAFE_WEIGHTS_NAME ImportError: cannot import name 'SAFE_WEIGHTS_NAME' from 'transformers.utils' (/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/transformers/utils/__init__.py)什么意思

这是一个 Python 的报错信息，其中包含了文件路径和错误信息。 ImportError: cannot import name 'SAFE_WEIGHTS_NAME' from 'transformers.utils' 表示在导入 transformers.utils 模块时，找不到名为 'SAFE_WEIGHTS_...

Traceback (most recent call last): File "aa.py", line 5, in <module> OSTrack_res.write('file1.txt') File "/root/miniconda3/lib/python3.8/zipfile.py", line 1741, in write zinfo = ZipInfo.from_file(filename, arcname, File "/root/miniconda3/lib/python3.8/zipfile.py", line 523, in from_file st = os.stat(filename) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'file1.txt'

这个错误是由于找不到名为'file1.txt'的文件导致的。请确保在当前工作目录下存在这个文件，并且文件名的拼写和大小写与代码中的一致。 如果文件不在当前工作目录下，您需要提供文件的完整路径，如'/path/to/file/...

lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000204.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000205.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000206.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000207.bin eval: 39%|█████████████████████████████▍ | 44/112 [00:06<00:07, 8.56it/s, mode=TEST, recall=0/0, rpn_iou=0]Traceback (most recent call last): File "eval_rcnn.py", line 908, in <module> eval_single_ckpt(root_result_dir) File "eval_rcnn.py", line 771, in eval_single_ckpt eval_one_epoch(model, test_loader, epoch_id, root_result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 694, in eval_one_epoch ret_dict = eval_one_epoch_rpn(model, dataloader, epoch_id, result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 143, in eval_one_epoch_rpn for data in dataloader: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 435, in __next__ lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000208.bin data = self._next_data() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1085, in _next_data return self._process_data(data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1111, in _process_data data.reraise() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_utils.py", line 428, in reraise raise self.exc_type(msg) AssertionError: Caught AssertionError in DataLoader worker process 0.

根据你的信息，这个错误发生在使用 PyTorch 的 DataLoader 加载数据时。可能是由于数据集中存在错误，或者是 DataLoader 的使用方式不正确。建议检查数据集是否存在问题，同时检查 DataLoader 的参数是否正确设置。...

ImportError: cannot import name 'COMMON_SAFE_ASCII_CHARACTERS' from 'charset_normalizer.constant' (C:\Users\BB\miniconda3\envs\py310_chat\lib\site-packages\charset_normalizer\constant.py) >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/featurize/chatglm2-6b", trust_remote_code=True) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'AutoTokenizer' is not defined >>> model = AutoModel.from_pretrained("/home/featurize/chatglm2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'AutoModel' is not defined >>> model = model.eval() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'model' is not defined >>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[]) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'model' is not defined

您遇到的问题是因为缺少必要的导入。您需要正确导入所需的模块和类，才能使用它们。在您的代码中，缺少了对AutoTokenizer和AutoModel的导入。 您可以尝试添加以下导入语句： python from transformers ...

Traceback (most recent call last): File "experiment_scripts/train_img.py", line 6, in <module> import dataio, meta_modules, utils, training, loss_functions, modules File "/root/siren-master/training.py", line 6, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter File "/root/miniconda3/envs/pyt38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/tensorboard/init.py", line 4, in <module> LooseVersion = distutils.version.LooseVersion AttributeError: module 'distutils' has no attribute 'version'

2. 如果您使用的是Anaconda或Miniconda，请尝试使用以下命令更新distutils模块： conda update distutils 3. 如果上述方法都没有解决问题，您可以尝试手动安装distutils模块。在终端中运行以下命令...

Here is the output from the autograder: --- Autodriver: Job exited with status 0 Exception checked Traceback (most recent call last): File "/home/autograde/autolab/judge/stu.py", line 1, in <module> a,b=input().split() EOFError: EOF when reading a line [[question]] 1101111001101 1000001001100 [[answer]] 10110000011001 Exception checked Traceback (most recent call last): File "/home/autograde/autolab/judge/stu.py", line 1, in <module> a,b=input().split() EOFError: EOF when reading a line [[question]] 1111000101000 1000101100110 [[answer]] 10111110001110 Exception checked Traceback (most recent call last): File "/home/autograde/autolab/judge/stu.py", line 1, in <module> a,b=input().split() EOFError: EOF when reading a line [[question]] 1110110100100 10100001001 [[answer]] 10001010101101 Exception checked Traceback (most recent call last): File "/home/autograde/autolab/judge/stu.py", line 1, in <module> a,b=input().split() EOFError: EOF when reading a line [[question]] 1000101010001 10011001111 [[answer]] 1011000100000 Exception checked Traceback (most recent call last): File "/home/autograde/autolab/judge/stu.py", line 1, in <module> a,b=input().split() EOFError: EOF when reading a line [[question]] 1111101001001 1000010000111 [[answer]] 10111111010000 {"scores": {"Correctness": 0}}

看起来你的程序在运行时遇到了一个输入错误，导致输出了一个异常。这个异常是 EOFError，它表示程序在尝试读取输入时已经到达了文件的末尾。你需要确保你的程序在接收输入时，能够正确处理输入结束的情况。...

Traceback (most recent call last): File "/root/spark_code/recommend/train.py", line 1, in <module> from pyspark.mllib.recommendation import ALS File "/opt/module/anaconda3/envs/pyspark/lib/python3.8/site-packages/pyspark/mllib/__init__.py", line 26, in <module> import numpy ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'

这个错误是因为你的Python环境缺少numpy模块。你需要安装numpy模块，可以通过使用pip命令...如果你使用的是conda环境，可以使用conda命令来安装： conda install numpy 安装完成后，你可以再次运行你的代码。

Traceback (most recent call last): File "C:/Python38/pythonProject/poi.py", line 60, in <module> jsonf = urllib.urlopen(url) Traceback (most recent call last): File "C:/Python38/pythonProject/poi.py", line 60, in <module> jsonf = urllib.urlopen(url) AttributeError: module 'urllib' has no attribute 'urlopen'

Python 3中urllib模块被分为了urllib.request、urllib.parse、urllib.error等子模块。 要解决这个问题，您可以将代码中的urllib替换为urllib.request。请尝试以下修改： python import urllib.request url = ...

AssertionError: Caught AssertionError in DataLoader worker process 0. Original Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/worker.py", line 202, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 44, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 44, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/tmp/pycharm_project_84/datasets/dtu_yao_eval.py", line 88, in __getitem__ imgs.append(self.read_img(img_filename)) File "/tmp/pycharm_project_84/datasets/dtu_yao_eval.py", line 63, in read_img assert np_img.shape[:2] == (1600, 1200) AssertionError

这个错误是由于在DataLoader的worker进程中读取数据时出现了断言错误，导致进程退出。具体来说，在读取数据时，代码断言了读取的图像的shape必须是(1600, 1200)，然而实际读取的图像shape不符合这个要求，导致了断言...
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资源摘要信息:"点云二值化测试数据" 知识点： 一、点云基础知识 1. 点云定义：点云是由点的集合构成的数据集，这些点表示物体表面的空间位置信息，通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。 2. 点云特性：点云数据通常具有稠密性和不规则性，每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。 3. 点云应用：广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。 二、二值化处理概述 1. 二值化定义：二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程，即黑白两色表示。在点云数据中，二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。 2. 二值化的目的：简化数据处理，便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。 3. 二值化方法：点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。 三、点云二值化技术 1. 密度阈值方法：通过设定一个密度阈值，将高于该阈值的点分类为前景，低于阈值的点归为背景。 2. 距离阈值方法：根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化，距离小于某个值的点为前景，大于的为背景。 3. 混合方法：结合密度、距离或其他特征，通过更复杂的算法来确定点的二值化。 四、二值化测试数据的处理流程 1. 数据收集：使用相应的设备和技术收集点云数据。 2. 数据预处理：包括去噪、归一化、数据对齐等步骤，为二值化处理做准备。 3. 二值化：应用上述方法，对预处理后的点云数据执行二值化操作。 4. 测试与验证：采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。 5. 结果分析：通过比较二值化前后点云数据的差异，分析二值化效果是否达到预期目标。 五、测试数据集的结构与组成 1. 测试数据集格式：文件可能以常见的点云格式存储，如PLY、PCD、TXT等。 2. 数据集内容：包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。 3. 数据集数量和多样性：根据实际应用场景，测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。 六、相关软件工具和技术 1. 点云处理软件：如CloudCompare、PCL（Point Cloud Library）、MATLAB等。 2. 二值化算法实现：可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。 3. 评估指标：用于衡量二值化效果的指标，例如分类的准确性、召回率、F1分数等。 七、应用场景分析 1. 自动驾驶：在自动驾驶领域，点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。 2. 三维重建：在三维建模中，二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。 3. 工业检测：在工业检测中，二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。 综上所述，点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程，对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。
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