: Read out protection is activated.

时间: 2024-08-16 22:05:53 浏览: 81
读取保护功能已启用。这通常在电子设备,如手机、电脑或存储卡上,是为了防止未经授权的访问或数据篡改。当此功能激活时,用户可能无法随意修改系统文件或关键信息,只有通过特定权限或解锁操作才能解除限制。这种保护机制有助于保证数据安全和设备稳定运行。如果你遇到这个提示,通常需要确认是否需要输入密码、图形验证码或其他认证方式来继续读取或修改受保护的内容。
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21:52:17 : read out protection is activated

"Read out protection is activated" 是一个警告提示,意味着某种保护机制已被激活,可能是指对某个设备或文件的读取进行了限制。这种保护机制通常用于保护敏感信息或重要文件的私密性和完整性。当“read out protection”被激活时,用户将无法直接读取或查看受保护的内容。 这种保护机制通常在计算机领域中被广泛使用,例如在保护公司的机密数据、源代码或蓝图等方面。另外,读取保护也可用于防止未经授权的访问或篡改。 要解除“read out protection”,通常需要特定的授权或密码,这样才能访问被保护的内容。只有具备适当权限的用户才能解锁保护,并进行读取或修改相关数据。 需要注意的是,保护某个设备或文件的“read out protection”是为了确保数据的安全性和保密性。因此,在遇到这个提示时,除非你有适当的授权和密码,否则不应尝试绕过保护机制来获取受保护的信息。 总之,当收到"Read out protection is activated"的提示时,表示访问或读取某个受保护的设备或文件受到限制,需要特定的权限或密码方可解锁。这一保护机制旨在保护敏感信息和数据的安全。

我在cmd终端输入python显示是Python 3.9.7 (default, Sep 16 2021, 16:59:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32 Warning: This Python interpreter is in a conda environment, but the environment has not been activated. Libraries may fail to load. To activate this environment please see https://conda.io/activation。但是我在Pycharm上的python解释器却是1.10.11.两个版本不一样

原因可能是您在 PyCharm 中选择的 Python 解释器版本与您在命令行中使用的 Python 解释器版本不同。您可以在 PyCharm 的设置中查看和更改 Python 解释器版本。 在 PyCharm 中,您可以通过以下步骤更改 Python 解释器版本: 1. 打开 PyCharm 并打开您的项目。 2. 单击顶部菜单栏的 "File",选择 "Settings"。 3. 在左侧面板中,选择 "Project: your_project_name",然后选择 "Python Interpreter"。 4. 在右侧面板中,您将看到当前选择的 Python 解释器版本。单击齿轮图标并选择您想要使用的 Python 版本。 注意,如果您要更改 PyCharm 中的 Python 解释器版本,则需要确保您的系统中已经安装了相应版本的 Python 解释器。
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下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化,初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

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