Re-attempting https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5x.pt to yolov5x.pt...

时间: 2024-08-06 20:00:56 浏览: 108
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SecureCRT SecureFX 7.0.0.326 - 中文版-免安装-解压即用

您似乎在提到一个关于Yolov5的下载操作。Yolov5是一个流行的开源目标检测算法库，由Ultralytics团队维护。"Re-attempting"表明你在尝试从GitHub上yolov5项目的release页面下载一个名为'yolov5x.pt'的模型权重文件（通常是PyTorch的预训练模型）。如果这个过程失败了（"to yolov5x.pt..."），可能是网络连接问题、文件已更新或下载过程中出现了错误。 通常的操作流程是，开发者需要这个模型来进行物体识别任务，他们可能会在本地运行代码前先下载预训练模型。如果遇到问题，可以检查网络连接，确认下载地址是否有效，或者尝试稍后再试。如果问题持续，开发者可能会查看GitHub issue或其他论坛寻求帮助。
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d:\vbcentos7>vagrant up Bringing machine 'default' up with 'virtualbox' provider... ==> default: Box 'centos/7' could not be found. Attempting to find and install... default: Box Provider: virtualbox default: Box Version: >= 0 ==> default: Loading metadata for box 'centos/7' default: URL: https://vagrantcloud.com/centos/7 ==> default: Adding box 'centos/7' (v2004.01) for provider: virtualbox default: Downloading: https://vagrantcloud.com/centos/boxes/7/versions/2004.01/providers/virtualbox.box Download redirected to host: cloud.centos.org 这是什么问题

这是使用 Vagrant 启动一个 CentOS 7 虚拟机时，Vagrant 未找到本地已经存在的 CentOS 7 镜像，于是它会尝试从 Vagrant 官方镜像库（Vagrant Cloud）上下载 CentOS 7 镜像。下载完成后，Vagrant 会使用 VirtualBox ...

Parsing recipes...ERROR: /home/wu/3568/yocto/meta-niic/niic/recipes-support/glog/glog_0.5.0.bb: Variable PACKAGECONFIG_remove_riscv64 file: /home/wu/3568/yocto/meta-niic/niic/recipes-support/glog/glog_0.5.0.bb line: 21 contains an operation using the old override syntax. Please convert this layer/metadata before attempting to use with a newer bitbake.如何解决

这个错误是由于使用了旧的override语法导致的。要解决这个问题，您需要更新您的layer/metadata以使用新的override语法。这可以通过使用bitbake-layers update命令来完成。在您的yocto工程的根目录下运行以下命令： ...

Usage: grep [OPTION]... PATTERN [FILE]... Try 'grep --help' for more information. Usage: grep [OPTION]... PATTERN [FILE]... Try 'grep --help' for more information. Invalid number of arguments. sed: -e expression #2, char 0: no previous regular expression spawn ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa /usr/bin/ssh-copy-id: INFO: Source of key(s) to be installed: "/root/.ssh/id_rsa.pub" /usr/bin/ssh-copy-id: INFO: attempting to log in with the new key(s), to filter out any that are already installed /usr/bin/ssh-copy-id: ERROR: ssh: Could not resolve hostname /root/.ssh/id_rsa: Name or service not known Loaded plugins: fastestmirror Loading mirror speeds from cached hostfile Package chrony-3.2-2.el7.x86_64 already installed and latest version Nothing to do

这是一些命令行的输出，其中包括了 grep、sed 和 ssh-copy-id 等命令。grep 是用来搜索文本的命令，sed 是用来编辑文本的命令，ssh-copy-id 是用来将 SSH 公钥复制到远程主机上的命令。...

conda update中报错：Executing transaction: failed ERROR conda.core.link:_execute(502): An error occurred while uninstalling package 'https://repo.anaconda.com/pkgs/main::conda-4.5.4-py36_0'. PermissionError(13, '拒绝访问。') Attempting to roll back. Rolling back transaction: done PermissionError(13, '拒绝访问。')

conda remove --force https://repo.anaconda.com/pkgs/main::conda-4.5.4-py36_0 然后尝试重新运行conda update命令进行更新。 如果问题仍然存在，请提供更多的详细信息，例如操作系统和conda版本号，以便...

C:\Users\Administrator>pip install C:\Users\Administrator\Downloads\torchvision-0.8.2+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Processing c:\users\administrator\downloads\torchvision-0.8.2+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl Requirement already satisfied: numpy in e:\anaconda\lib\site-packages (from torchvision==0.8.2+cpu) (1.23.5) Requirement already satisfied: pillow>=4.1.1 in e:\anaconda\lib\site-packages (from torchvision==0.8.2+cpu) (8.2.0) Collecting torch==1.7.1 Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/b3/d1/a5eaef4fadbee9e31133b364a143aab54133fee5e6087e84c6a8f883b0f1/torch-1.7.1-cp38-cp38-win_amd64.whl (184.0 MB) |████████████████████████████████| 184.0 MB 122 kB/s Requirement already satisfied: typing-extensions in e:\anaconda\lib\site-packages (from torch==1.7.1->torchvision==0.8.2+cpu) (4.7.1) Installing collected packages: torch, torchvision Attempting uninstall: torch Found existing installation: torch 2.0.1 Uninstalling torch-2.0.1: Successfully uninstalled torch-2.0.1 ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问。: 'E:\\anaconda\\Lib\\site-packages\\~~rch\\lib\\asmjit.dll' Consider using the --user option or check the permissions.

根据您提供的错误信息，看起来是由于权限问题导致安装失败。您可以尝试以下方法来解决这个问题： 1. 使用管理员权限运行命令提示符：请确保您以管理员身份运行命令提示符或终端窗口。右键单击命令提示符或终端图标...

Not allowed to load local resource: file:///E:/A-project/ldmall-front-vue/src/static/staticimg/common/ico/favicon.ico

The "file://" protocol at the beginning of the URL indicates that the browser is attempting to access a file on the user's computer, which is not allowed for security reasons. To fix this error, the...

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...

Build from Source To build the tool chain yourself, follow the instructions at http://ecos.sourceware.org/build-toolchain.html. Install a GCC 3.x compiler because the tool chain can not be compiled with GCC 4.x due to its strict syntax checking. To build the tool chain from source use the script, build/tools/toolchain/gcc-4.9.1/build.sh. Use the binary instead of attempting the challenging task of building the tool chain from source. Get eCos source code files from ftp://ecos.sourceware.org/pub/ecos/releases/ecos- 3.0/ecos-3.0.i386linux.tar.bz2. Getting the other tools is optional, but the eCos source code is necessary. Assuming that the retrieved files are in Downloads, enter the following. $ cd Downloads $ sudo tar xf <file> -C /opt where <file> is the name of the file you want to untar. Add the following lines to your .bashrc export ECOS_TOOLS=/opt/ecos-3.0/tools/bin export PATH=/opt/gnutools/mipsisa32-elf/bin:/opt/gnutools/mipsisa32- elf/lib:$PATH Source your bashrc file or close the shell and start a new one so that your environment variable changes take effect. The ECOS_TOOLS and PATH paths may be changed, but the SDK tools must be located in /opt. Use the following commands to check your environment variables. • For a 32-bit install, run mipsisa32-elf-gcc –version • For the ECOS_TOOLS path, enter $ECOS_TOOLS/ecosconfig –version 解释这个文档在做是什么

它建议使用 GCC 3.x 编译器来构建工具链，因为该工具链无法使用严格语法检查的 GCC 4.x 进行编译。 首先，您可以按照 http://ecos.sourceware.org/build-toolchain.html 上的说明，从源代码构建工具链。如果您觉得...

[root@node01 .ssh]# ssh-copy-id node01 /usr/bin/ssh-copy-id: INFO: Source of key(s) to be installed: "/root/.ssh/id_rsa.pub" /usr/bin/ssh-copy-id: INFO: attempting to log in with the new key(s), to filter out any that are already installed /usr/bin/ssh-copy-id: ERROR: ssh: connect to host node01 port 22: Connection refused

这是一个 SSH 连接失败的错误信息，可能是因为 node01 主机的 SSH 服务没有开启或者端口号不是 22。你需要先检查 node01 主机的 SSH 服务是否开启，以及 SSH 端口号是否正确。如果 SSH 服务没有开启，你需要先启动 ...

ssh-copy-id master /usr/bin/ssh-copy-id: INFO: Source of key(s) to be installed: "/root/.ssh/id_rsa.pub" /usr/bin/ssh-copy-id: INFO: attempting to log in with the new key(s), to filter out any that are already installed /usr/bin/ssh-copy-id: ERROR: ssh: connect to host master port 22: Connection refused

这个错误提示表明无法连接到主机master的22端口，可能是以下一些原因导致： ... 2. 确保远程主机上的ssh服务已经启动并且正在监听22端口。可以使用命令 systemctl status sshd.service 来检查ssh服务状态。...

YOLOV8基于Opset-12导出的ONNX模型，使用TensorRT-8.2.1.8转换模型时，提示以下错误，请问如何修复这个错误？： [06/01/2023-17:17:23] [I] TensorRT version: 8.2.1 [06/01/2023-17:17:23] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init CUDA: CPU +323, GPU +0, now: CPU 335, GPU 1027 (MiB) [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] Begin constructing builder kernel library: CPU 335 MiB, GPU 1027 MiB [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] End constructing builder kernel library: CPU 470 MiB, GPU 1058 MiB [06/01/2023-17:17:24] [I] Start parsing network model [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Input filename: /opt/projects/ultralytics/runs/detect/train/weights/best.onnx [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] ONNX IR version: 0.0.8 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Opset version: 17 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Producer name: pytorch [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Producer version: 2.0.0 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Domain: [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Model version: 0 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Doc string: [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-17:17:24] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:366: Your ONNX model has been generated with INT64 weights, while TensorRT does not natively support INT64. Attempting to cast down to INT32. [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:773: While parsing node number 267 [Range -> "/model.28/Range_output_0"]: [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:774: --- Begin node --- [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:775: input: "/model.28/Constant_9_output_0" input: "/model.28/Cast_output_0" input: "/model.28/Constant_10_output_0" output: "/model.28/Range_output_0" name: "/model.28/Range" op_type: "Range" [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:776: --- End node --- [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:779: ERROR: builtin_op_importers.cpp:3352 In function importRange: [8] Assertion failed: inputs.at(0).isInt32() && "For range operator with dynamic inputs, this version of TensorRT only supports INT32!" [06/01/2023-17:17:24] [E] Failed to parse onnx file [06/01/2023-17:17:24] [I] Finish parsing network model [06/01/2023-17:17:24] [E] Parsing model failed [06/01/2023-17:17:24] [E] Failed to create engine from model. [06/01/2023-17:17:24] [E] Engine set up failed

其中，/path/to/onnx/model是您的ONNX模型文件路径，max_batch_size是您想要设置的最大批处理大小。这个命令会将ONNX模型转换为TensorRT引擎，并返回一个TensorRT引擎对象。 注意，在使用onnx-tensorrt工具时...

File "/home/zhxk/.local/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 249, in entrypoint getattr(model, mode)(verbose=True, **overrides) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 207, in train self.trainer.train() File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 183, in train self._do_train(int(os.getenv("RANK", -1)), world_size) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 302, in _do_train self.loss, self.loss_items = self.criterion(preds, batch) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/train.py", line 76, in criterion return self.compute_loss(preds, batch) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/train.py", line 174, in __call__ _, target_bboxes, target_scores, fg_mask, _ = self.assigner( File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 28, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/utils/tal.py", line 97, in forward target_gt_idx, fg_mask, mask_pos = select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, self.n_max_boxes) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/utils/tal.py", line 44, in select_highest_overlaps if fg_mask.max() > 1: # one anchor is assigned to multiple gt_bboxes RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Sentry is attempting to send 2 pending error messages Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCCachingHostAllocator.cpp line=278 error=710 : device-side assert triggered

根据您提供的错误信息，这是一个与CUDA相关的错误。出现此错误通常是由于CUDA内核遇到了问题，触发了设备端断言。这可能是由于使用了不正确的参数或数据类型，或者是由于内存不足等问题引起的。...

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 394, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 252, in predict return self.predictor.predict_cli(source=source) if is_cli else self.predictor(source=source, stream=stream) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 189, in predict_cli for _ in gen: # running CLI inference without accumulating any outputs (do not modify) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 43, in generator_context response = gen.send(None) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 215, in stream_inference self.setup_source(source if source is not None else self.args.source) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 197, in setup_source self.dataset = load_inference_source(source=source, imgsz=self.imgsz, vid_stride=self.args.vid_stride) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/data/build.py", line 158, in load_inference_source dataset = LoadStreams(source, imgsz=imgsz, vid_stride=vid_stride) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/data/dataloaders/stream_loaders.py", line 57, in __init__ raise ConnectionError(f'{st}Failed to open {s}') ConnectionError: 1/1: 0... Failed to open 0 Sentry is attempting to send 2 pending events Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit

这个错误是由于无法打开数据源导致的。具体来说，看起来代码是在尝试使用 YOLO 进行物体检测，但是无法打开数据源（source）。 你可以检查数据源路径是否正确，并确保你有足够的权限来打开该路径中的文件。...
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该项目是一款基于freeRTOS操作系统和STM32F103x微控制器的手机远程控制浴室温度系统设计源码，共包含1087个文件，包括580个C语言源文件、269个头文件、45个汇编源文件、36个数据文件、36个目标文件、35个编译规则文件、28个包含文件、27个文本文件、6个源文件、3个归档文件。此系统通过手机远程实现对浴室温度的有效控制，适用于智能浴室环境管理。

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资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律，并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型，该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据，其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中，模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据，其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习，而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库： 1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。 2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中，Python可以贯穿始终，从数据采集到模型部署，Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化，机器学习的应用领域也在不断扩大，从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

![【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案](https://static.coggle.it/diagram/Wf_r5VcFBgABR93J/thumbnail?mtime=1510053270529) # 摘要 本文首先介绍wc命令的基本使用和功能，旨在为读者提供一个理解文本行、单词、字节统计的基础。随后，深入探讨了wc命令的高级用法，包括对多个文件的统计与比较，与其他工具如grep和awk的结合使用，以及通过管道实现的高效数据处理。文章第三部分关注wc命令的性能优化和实用技巧，包括提升效率的执行方法和解决常见使用问题的策略。最后，文章探索了wc命令的替代工具与功
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python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角

在Python中，我们可以使用Haversine公式来计算两个经纬度之间的方位角。首先，你需要安装`geopy`库，它提供了一个方便的方式来处理地理位置相关的操作。如果你还没有安装，可以使用`pip install geopy`命令。 下面是一个简单的示例程序，用于计算两个点之间的方位角： ```python from math import radians, cos, sin, asin, sqrt from geopy.distance import distance def calculate_bearing(start_point, end_point): # 将坐标转换
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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩