12:12:58.564 > Retrieving session for window with id: 2 12:12:58.566 > Could not find session with window id '2'. Availalable sessions are: '[]' 12:12:58.570 > Creating method handler for session with window id: 2 12:12:58.570 > The following session window ID's have active sessions: '["2"]' 12:13:00.612 > Killing session for window with id: 2 12:13:00.614 > Deleted session for window with id: 2 12:13:00.614 > The following session window ID's have active sessions: '[]'

时间: 2024-03-29 09:36:20 浏览: 74
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IOXIDResolver:来自AirBus Security的IOXIDResolver.py

这些日志信息来自Appium服务器，其中包含了一些关于Appium会话（Session）的信息。根据日志信息，可以看出发生了以下事件： 1. Appium服务器尝试获取一个ID为2的窗口的会话（Retrieving session for window with id: 2）。 2. Appium服务器无法找到ID为2的窗口的会话（Could not find session with window id '2'）。 3. Appium服务器创建了一个ID为2的窗口的会话的方法处理器（Creating method handler for session with window id: 2）。 4. Appium服务器发现当前有一个ID为2的窗口的会话处于活动状态（The following session window ID's have active sessions: '["2"]'）。 5. Appium服务器杀死了ID为2的窗口的会话（Killing session for window with id: 2）。 6. Appium服务器删除了ID为2的窗口的会话（Deleted session for window with id: 2）。 7. Appium服务器发现当前没有任何窗口的会话处于活动状态（The following session window ID's have active sessions: '[]'）。 根据这些日志信息，可以推断出在某个时刻，Appium服务器创建了一个ID为2的窗口的会话，但是由于某些原因，该会话无法正常工作，最终被服务器杀死和删除。如果你想深入了解Appium会话的相关知识，可以参考Appium官方文档。
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retrieving accessibility bus address: org.freedesktop.DBus.Error.ServiceUnknown: The name org.a11y.Bus was not provided by any .service files 在 debian 系可以安装 at-spi2-core 包解决。 可能还会有的...

Preparing transaction: done Verifying transaction: done Executing transaction: done Retrieving notices: ...working... done

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Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: done ==> WARNING: A newer version of conda exists. <== current version: 22.9.0 latest version: 23.3.1 Please update conda by running $ conda update -n base -c defaults conda # All requested packages already installed. Retrieving notices: ...working... done什么意思，怎么解决

这是在使用conda包管理器时出现的一条警告信息，告诉你有一个更新版本的conda可用。如果你想升级，请按照警告中的指示运行以下命令： conda update -n base -c defaults conda 如果你不想升级，你可以...

请问为什么下列代码会报错，请修改并优化： @staticmethod def good_actors(): actors_info = {} @films_bp.route('/good_actors', methods=['GET']) def good_actors(): try: result = FilmInfo.good_actors() #直接调用Fileinfo类中构建的静态方法good_actors() logging.info('获得各年份电影数量序列') return jsonify(result) except Exception as e: logging.error('Error occurred while retrieving students from the database. Error message: {}'.format(str(e))) return jsonify({"error": str(e)}) # 查询满足条件的电影信息 films = FilmInfo.query.all() for film in films: actors_str = film.actor.strip("[]") # 去除方括号和单引号 actors = [actor.strip("'") for actor in actors_str.split(",")] # 统计演员参与的电影数量 for actor in actors: info = actors_info.get(actor, {'total_films': 0, 'best_films': 0, 'worst_films': 0, 'average_films': 0}) info['total_films'] += 1 actors_info[actor] = info # 判断电影评分并更新好片、烂片和一般片数量 if film.rate is not None: for actor in actors: info = actors_info.get(actor, {'total_films': 0, 'best_films': 0, 'worst_films': 0, 'average_films': 0}) if film.rate >= 8.5: info['best_films'] += 1 elif film.rate < 6: info['worst_films'] += 1 else: info['average_films'] += 1 actors_info[actor] = info # 计算好片占比并排序 good_actors = sorted(actors_info.items(), key=lambda x: x[1]['best_films'] / x[1]['total_films'], reverse=True)[:10] return good_actors

logging.error('Error occurred while retrieving students from the database. Error message: {}'.format(str(e))) return jsonify({"error": str(e)}) 注意，在查询演员信息时，使用了filter()方法指定只...

Type: System.Runtime.InteropServices.COMException Source: mscorlib Message: Source: Retrieving the COM class factory for component with CLSID {729F623A-1EC5-4900-B033-3CD75AD0CEA5} failed due to the following error: 80040154 Class not registered (Exception from HRESULT: 0x80040154 (REGDB_E_CLASSNOTREG)).

具体来说，错误消息 "Retrieving the COM class factory for component with CLSID {729F623A-1EC5-4900-B033-3CD75AD0CEA5} failed due to the following error: 80040154 Class not registered" 表示尝试检索具有...

(base) [yiqun.duan@tcloud-3090-002 ~]$ conda create -n envclone --clone /mnt/cfs/algorithm/yiqi.wang/anaconda3/envs/OpenGait/ Retrieving notices: ...working... done Source: /mnt/cfs/algorithm/yiqi.wang/anaconda3/envs/OpenGait Destination: /home/yiqun.duan/miniconda3/envs/envclone 我想Destination安装到/mnt/cfs/algorithm/yiqun.duan/install/anaconda3/envs/envclone 应该如何操作

您可以使用以下命令来更改克隆环境的目标位置： shell conda create --prefix /mnt/cfs/algorithm/yiqun.duan/install/anaconda3/envs/envclone -- /mnt/cfs/algorithm/yiqi.wang/anaconda3/envs/OpenGait/ ...

2023-06-17 23:47:22.786162: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-17 23:47:22.786281: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. 2023-06-17 23:47:24.419330: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found 2023-06-17 23:47:24.419809: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:263] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303) 2023-06-17 23:47:24.426229: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: ����� 2023-06-17 23:47:24.426345: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: ����� 2023-06-17 23:47:24.430552: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 20, in <module> write_reward_tb(summary_writer, rewards[i], i) File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 9, in write_reward_tb summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag='reward', simple_value=reward)]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Summary'分析错误原因

这个错误是由于TensorFlow 2.x版本中tf.Summary已被弃用所致。相反，你应该使用tf.summary.Summary。你需要将代码更新为： summary = tf.summary.Summary(value=[tf.summary.Summary.Value(tag='reward', ...

#!/usr/bin/python import sys, getopt from impacket.dcerpc.v5 import transport from impacket.dcerpc.v5.rpcrt import RPC_C_AUTHN_LEVEL_NONE from impacket.dcerpc.v5.dcomrt import IObjectExporter def main(argv): try: opts, args = getopt.getopt(argv,"ht:",["target="]) except getopt.GetoptError: print ('IOXIDResolver.py -t <target>') sys.exit(2) target_ip = "192.168.1.1" for opt, arg in opts: if opt == '-h': print ('IOXIDResolver.py -t <target>') sys.exit() elif opt in ("-t", "--target"): target_ip = arg authLevel = RPC_C_AUTHN_LEVEL_NONE stringBinding = r'ncacn_ip_tcp:%s' % target_ip rpctransport = transport.DCERPCTransportFactory(stringBinding) portmap = rpctransport.get_dce_rpc() portmap.set_auth_level(authLevel) portmap.connect() objExporter = IObjectExporter(portmap) bindings = objExporter.ServerAlive2() print ("[*] Retrieving network interface of " + target_ip) #NetworkAddr = bindings[0]['aNetworkAddr'] for binding in bindings: NetworkAddr = binding['aNetworkAddr'] print ("Address: " + NetworkAddr) if __name__ == "__main__": main(sys.argv[1:])

脚本使用了 Impacket 库中的 DCERPCTransportFactory 和 IObjectExporter 类来与远程主机建立连接，并通过 ServerAlive2 方法获取绑定信息。最后，将获取到的网络接口地址打印出来。 这段代码可以帮助你实现...

Downloading packages: warning: /var/cache/yum/x86_64/7/mysql57-community/packages/mysql-community-libs-5.7.42-1.el7.x86_64.rpm: Header V4 RSA/SHA256 Signature, key ID 3a79bd29: NOKEY Retrieving key from file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-mysql The GPG keys listed for the "MySQL 5.7 Community Server" repository are already installed but they are not correct for this package. Check that the correct key URLs are configured for this repository. Failing package is: mysql-community-libs-5.7.42-1.el7.x86_64 GPG Keys are configured as: file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-mysql

2. 如果你确认密钥URL配置正确，那么可能是因为你的密钥已过期或损坏。你可以尝试重新导入正确的密钥。可以使用以下命令重新导入密钥： sudo rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql 3....

Retrieving the COM class factory for component with CLSID {355DB197-0F83-443F-BD97-C05E250413EC} failed due to the following error: 80040154 Class not registered (Exception from HRESULT: 0x80040154 (REGDB_E_CLASSNOTREG)). 这是什么问题? 用中文回答

2. 平台不匹配：如果你的应用程序是 64 位的，但组件是 32 位的，或者反之，可能会导致该错误。确保应用程序和组件的平台一致。 3. 缺少依赖项：某些组件可能依赖于其他组件或库。确保你已正确安装和配置所有必需的...

Retrieving key from file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-mysql The GPG keys listed for the "MySQL 5.7 Community Server" repository are already installed but they are not correct for this package. Check that the correct key URLs are configured for this repository. Failing package is: mysql-community-libs-5.7.42-1.el7.x86_64 GPG Keys are configured as: file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-mysql

2. 如果更新密钥后仍然无法解决问题，你可以尝试删除旧的密钥并重新添加密钥。执行以下命令删除旧的密钥： sudo rpm -e gpg-pubkey-3a79bd29 然后再次使用上述命令导入密钥。 3. 如果上述步骤都无法...

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Windows平台下的Fastboot工具使用指南

资源摘要信息:"Windows Fastboot.zip是一个包含了Windows环境下使用的Fastboot工具的压缩文件。Fastboot是一种在Android设备上使用的诊断和工程工具，它允许用户通过USB连接在设备的bootloader模式下与设备通信，从而可以对设备进行刷机、解锁bootloader、安装恢复模式等多种操作。该工具是Android开发者和高级用户在进行Android设备维护或开发时不可或缺的工具之一。" 知识点详细说明: 1. Fastboot工具定义： Fastboot是一种与Android设备进行交互的命令行工具，通常在设备的bootloader模式下使用，这个模式允许用户直接通过USB向设备传输镜像文件以及其他重要的设备分区信息。它支持多种操作，如刷写分区、读取设备信息、擦除分区等。 2. 使用环境： Fastboot工具原本是Google为Android Open Source Project（AOSP）提供的一个组成部分，因此它通常在Linux或Mac环境下更为原生。但由于Windows系统的普及性，许多开发者和用户需要在Windows环境下操作，因此存在专门为Windows系统定制的Fastboot版本。 3. Fastboot工具的获取与安装： 用户可以通过下载Android SDK平台工具（Platform-Tools）的方式获取Fastboot工具，这是Google官方提供的一个包含了Fastboot、ADB（Android Debug Bridge）等多种工具的集合包。安装时只需要解压到任意目录下，然后将该目录添加到系统环境变量Path中，便可以在任何位置使用Fastboot命令。 4. Fastboot的使用： 要使用Fastboot工具，用户首先需要确保设备已经进入bootloader模式。进入该模式的方法因设备而异，通常是通过组合特定的按键或者使用特定的命令来实现。之后，用户通过运行命令提示符或PowerShell来输入Fastboot命令与设备进行交互。常见的命令包括： - fastboot devices：列出连接的设备。 - fastboot flash [partition] [filename]：将文件刷写到指定分区。 - fastboot getvar [variable]：获取指定变量的值。 - fastboot reboot：重启设备。 - fastboot unlock：解锁bootloader，使得设备能够刷写非官方ROM。 5. Fastboot工具的应用场景： - 设备的系统更新或刷机。 - 刷入自定义恢复（如TWRP）。 - 在开发阶段对设备进行调试。 - 解锁设备的bootloader，以获取更多的自定义权限。 - 修复设备，例如清除用户数据分区或刷写新的boot分区。 - 加入特定的内核或修改系统分区。 6. 注意事项： 在使用Fastboot工具时需要格外小心，错误的操作可能会导致设备变砖或丢失重要数据。务必保证操作前已备份重要数据，并确保下载和刷入的固件是针对相应设备的正确版本。此外，不同的设备可能需要特定的驱动程序支持，因此在使用Fastboot之前还需要安装相应的USB驱动。 7. 压缩包文件说明： 资源中提到的"windows-fastboot.zip"是一个压缩文件，解压后应当包含一个或多个可执行文件、库文件等，这些文件合起来组成了Fastboot工具的Windows版本。解压后，用户应当参考解压后的文档或说明文件来进行安装和配置，以便能够正确地使用该工具。 总结而言，Fastboot作为一个功能强大的工具，它为Android设备的开发者和高级用户提供了一个界面简洁但功能全面的操作平台，以实现对设备深层次的控制。然而，它的使用要求用户具备一定的技术知识和经验，否则不当操作可能导致设备损坏。因此，使用Fastboot时应当谨慎并确保自己了解每个命令的具体含义和后果。
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