OAD日冻结是什么意思

时间: 2024-08-05 18:00:55 浏览: 88
OAD日冻结,通常是指Object-oriented Analysis (面向对象分析) 过程中的一个术语。在软件开发中,特别是在需求分析阶段,"日冻结"通常表示一个特定日期,标志着系统的需求规格说明书(RSR)或设计文档被认为已经足够稳定,不能再接受关于功能或架构的重大修改。从这个日期开始,除非有重大错误发现或者项目变更管理过程中的特别批准,后续的工作将基于现有的设计。这是一种控制变更、保证进度和提高效率的做法。
相关问题

oad server

Road server,也称为路径服务器,是指在一个计算机网络中负责管理路径和转发数据包的服务器。它与其他网络设备共同组成了计算机网络的基础架构。 道路服务器的主要功能是为数据包提供路径规划和转发服务。它通过收集和维护网络拓扑信息来帮助数据包找到最短的路径,并将其转发给目标设备。它还可以根据网络拥塞情况和设备负载来动态调整路径,以提供更快、更稳定的网络连接。 道路服务器通常具有较高的计算和存储能力,以处理大量的路径计算请求。它会在网络中建立路由表,其中包含了所有设备之间的连接关系和路径信息。当一个数据包到达道路服务器时,它会通过查询路由表来确定下一跳,并将数据包转发到合适的路径上,直到达到目标设备。 道路服务器还可以提供一些额外的服务,如网络安全和流量监控。它可以通过策略和防火墙来控制数据包的访问权限,保护网络免受恶意攻击和未经授权的访问。同时,它也可以监测网络流量,及时检测并应对异常情况,以确保网络性能和稳定性。 总之,道路服务器是计算机网络中的重要组成部分,它通过路径规划和转发数据包的功能,为网络提供了可靠的连接和高效的数据传输服务。通过其路由表和额外的服务,它也能够保障网络安全和监控网络流量。

oad client from /data/test.del of d

看起来像是您想要从"data/test.del"文件加载数据到某个程序的客户端。这通常是在处理文本文件或者其他二进制文件时的操作,特别是在使用某种编程语言的库或框架来读取数据。例如,在Python中,您可以使用内置的`open()`函数配合`read()`方法: ```python with open("/data/test.del", "r") as f: data = f.read() ``` 在Java中,则可以使用`BufferedReader`: ```java FileInputStream fis = new FileInputStream("/data/test.del"); BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis)); String line; StringBuilder sb = new StringBuilder(); while ((line = br.readLine()) != null) { sb.append(line).append('\n'); } br.close(); // 别忘了关闭流 String content = sb.toString(); ``` 这里假设`.del`是特定的数据格式描述符,如果是二进制文件可能需要其他方式读取,比如`DataInputStream`。

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代码一:@Mapper public interface StudentDao extends BaseMapper<Student> { //echars查询特殊情况人数 //-- select count(special_fo=1 OR NULL) from student @Select("SELECT sum( special_oad ) AS oadCount,sum( special_sp ) AS spCount,sum( special_com ) AS comCount,sum( special_fo ) AS foCount,sum( special_sa ) AS saCount FROM student") EcharsDataVO2 selectSpecialCount(); }代码二:@Mapper public interface ResourceDao extends BaseMapper<Resources> { @Select("select * from resource") IPage<ResourceApplyVO> pageResourceApplyVO(Page page); @Select("select * from resource where resource_name like CONCAT('%',#{resourceName},'%')") IPage<ResourceApplyVO> pageResourceApplyVOBySearch(Page page,String resourceName); @Select("select count(*) as value,resource_level as name from resource group by resource_level") List<EcharsDataVO> selectCountByResourceLevel(); }代码3: //echars @Override @Transactional(readOnly = true) public List<Integer> findSpecialList() { List<Integer> specialList = new ArrayList<>(); EcharsDataVO2 echarsDataVO2 = studentDao.selectSpecialCount(); //孤残,单亲,烈士子女,优抚对象,低保家庭 specialList.add(echarsDataVO2.getOadCount()); specialList.add(echarsDataVO2.getSpCount()); specialList.add(echarsDataVO2.getComCount()); specialList.add(echarsDataVO2.getFoCount()); specialList.add(echarsDataVO2.getSaCount()); return specialList; } //echars @Override @Transactional(readOnly = true) public List<EcharsDataVO> findEcharsDataList() { return resourceDao.selectCountByResourceLevel(); }分析这三段代码以及代码的关系

oad configuration information from configs/recognition/st_gcn_aaai18/kinetics-skeleton/test.yaml [ ] 0/86, elapsed: 0s, ETA:Traceback (most recent call last): File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/bin/mmskl", line 7, in <module> exec(compile(f.read(), __file__, 'exec')) File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 123, in <module> main() File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 117, in main call_obj(**cfg.processor_cfg) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/utils/importer.py", line 24, in call_obj return import_obj(type)(**kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/processor/recognition.py", line 47, in test output = model(data) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/parallel/data_parallel.py", line 150, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/models/backbones/st_gcn_aaai18.py", line 94, in forward x = self.data_bn(x) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/batchnorm.py", line 81, in forward exponential_average_factor, self.eps) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1656, in batch_norm training, momentum, eps, torch.backends.cudnn.enabled RuntimeError: running_mean should contain 60 elements not 54

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