[/home/hyh/miniconda3] >>> PREFIX=/home/hyh/miniconda3 WARNING: md5sum mismatch of tar archive expected: 09788f23ed06c09d3028cf5cffa835f5 got: 53bd5c283309ee260630d985ba0697f9 - Unpacking payload ... Miniconda3-py310_23.3.1-0-Linux-aarch64.sh: 第 358 行： 2709 非法指令 （核心已转储） "$CONDA_EXEC" constructor --prefix "$PREFIX" --extract-conda-pkgs

时间: 2024-04-21 20:29:31 浏览: 251
这段代码看起来像是在安装Miniconda3的过程中出现了错误。出现了md5sum不匹配的警告，这可能意味着下载的tar包已经被损坏或篡改，需要重新下载。另外，第358行出现了非法指令的错误，可能是由于系统架构不匹配或者其他问题导致的。建议重新下载安装包，并检查系统架构是否正确。你可以提供更多信息，以便我更好地帮助你解决问题。
相关问题

Traceback (most recent call last): File "/home/hyh/桌面/hyh/hand.py", line 3, in <module> import tensorflow as tf ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'

这个错误提示表明你的 Python 环境中没有安装 TensorFlow 库，因此 Python 找不到 `tensorflow` 模块。 要解决这个问题，你需要先安装 TensorFlow 库。可以使用以下命令在命令行中安装： ``` pip install tensorflow ``` 如果你使用的是 Anaconda 环境，也可以使用以下命令安装： ``` conda install tensorflow ``` 安装完成后，重新运行你的程序，应该就可以成功导入 `tensorflow` 模块了。

请学习并修改以下链接的代码，https://www.cnblogs.com/recode-hyh/p/13168226.html，使其能够实现excelJS前端下载整个luckySheet的多个Shhet数据。

对于这个技术问题，我会尽力给出答案。根据您提供的链接，这是一篇关于使用excelJS前端库下载luckySheet的文章。您的要求是实现下载整个luckySheet的多个Sheet数据。 根据文章中提供的代码，下载的是当前Sheet的数据。所以，需要做的是将当前Sheet的数据修改为多个Sheet的数据并进行下载操作。 在下载操作中，需要使用Blob对象将文件数据存储为二进制数据，并使用URL.createObjectURL()创建URL地址以供下载。 具体的代码修改，建议您学习excelJS库的API文档并结合您的实际需求进行修改。同时，也可以参考其他类似功能的实现方式进行参考。 希望我的回答能够帮助您解决问题！
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if ((fd = open("/home/hyh7655101/桌面/mydata.txt", O_WRONLY)) ) { printf(1, "open error\n"); exit(); } // 写入偶数 for (int i = 0; i ; i++) { sprintf(buf, "%d", i * 2); write(fd, buf, strlen...

在虚拟机VMware搭建好的xv6环境中进行编程，父进入程序使用文件系统调整使用向文件路径为/home/hyh7655101/桌面/mydata.txt的mydata.txt文件写入0、2、4、6、8...998偶数，子进入数据中程序向1、向3、5、7、9...999奇数。

if((fd = open("/home/hyh7655101/桌面/mydata.txt", O_WRONLY)) ){ printf(2, "open error\n"); exit(); } // 写入偶数 for(i = 0; i ; i += 2){ memset(buf, 0, sizeof(buf)); sprintf(buf, "%d\n", i); ...

def convert(size, box): if size[0] != 0: dw = 1. / size[0] else: dw = 0 # 或者你可以选择其他的处理方式 if size[0] != 0: dh = 1. / size[1] else: dw = 0 x = (box[0] + box[1]) / 2.0 y = (box[2] + box[3]) / 2.0 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x * dw w = w * dw y = y * dh h = h * dh return (x, y, w, h) 请你根据报错修改这段代码 Traceback (most recent call last): File "D:\hyh\pythonProject\main.py", line 148, in <module> convert_annotation(nameWithoutExtention) # convert label File "D:\hyh\pythonProject\main.py", line 66, in convert_annotation bb = convert((w, h), b) File "D:\hyh\pythonProject\main.py", line 43, in convert y = y * dh UnboundLocalError: local variable 'dh' referenced before assignment 这是报错

y = (box[2] + box[3]) / 2.0 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x * dw w = w * dw y = y * dh h = h * dh return (x, y, w, h) 这样修改后，再次运行代码应该就不会出现该报错了。

def convert(size, box): dw = 1. / size[0] dh = 1. / size[1] x = (box[0] + box[1]) / 2.0 y = (box[2] + box[3]) / 2.0 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x * dw w = w * dw y = y * dh h = h * dh return (x, y, w, h) 怎么修改呢？ Traceback (most recent call last): File "D:\hyh\pythonProject\main.py", line 134, in <module> convert_annotation(nameWithoutExtention) # convert label File "D:\hyh\pythonProject\main.py", line 58, in convert_annotation bb = convert((w, h), b) File "D:\hyh\pythonProject\main.py", line 27, in convert dw = 1. / size[0] ZeroDivisionError: float division by zero 这是完整报错

y = (box[2] + box[3]) / 2.0 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x * dw w = w * dw y = y * dh h = h * dh return (x, y, w, h) 通过这样的修改，当 size[0] 等于0时，可以避免出现除以...

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when sum(sjfk)>=0 and sum(sjfk)一般会员' else '非会员' end) into level from gk join xsd on gk.hyh=xsd.hyh where name=xm and DATE_FORMAT(xsrq,'%Y')=nf; return level; end $$ delimiter ; select ...

use sale; #代码开始 #函数定义 #定义过程 delimiter $$ create function gkjb(nf int,xm varchar(10)) Returns varchar(10) begin declare level varchar(30) charset utf8; select (case when sum(sjfk)>=10000 then '超级vip'; when sum(sjfk)>=5000 and sum(sjfk)<10000 then 'vip'; when sum(sjfk)>=0 and sum(sjfk)<5000 then '一般会员'; else '非会员'; end) into level from gk join xsd on gk.hyh=xsd.hyh where name=xm and DATE_FORMAT(xsrq,'%Y')=nf; Return level； end$$ delimiter ; #调用函数 select name as 姓名,gkjb(2015,name) as 级别 from gk;

函数内部使用了 case when 语句和 sum 聚合函数，根据用户的消费金额来判断其会员等级，并将最终结果存储在 level 变量中，并通过 return 语句返回该变量的值。在代码的最后，通过 select 语句调用这个...

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hyh@xing:~$ sudo apt-get install todesk 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树... 完成 正在读取状态信息... 完成 E: 无法定位软件包 todesk

如果您无法通过 sudo apt-get install todesk ...3. 如果有缺少的依赖项，使用以下命令解决依赖问题： sudo apt-get install -f 这样就可以尝试手动安装 ToDesk 了。如果您还有其他问题，请随时与我联系。

use sale; create view xsdxx as select xsdh,xsd.gyh,gyxm,gk.hyh,name,xsrq,sjfk from gzry,xsd,gk;请指出这个代码存在的错误并修改

这个SQL语句看起来像是... GK.hyh AS gk_hyh, name, xsrq, sjfk FROM gzry JOIN xsd ON gzry.xsdd = xsd.xsdd JOIN gk ON gk.hyk = xsd.gzhyh -- 使用正确的表别名，如果有其他关联条件，添加相应的JOIN子句；

Cannot read properties of null (reading 'disabled') at VueComponent.hide

- *2* [Uncaught TypeError: Cannot read property ‘disabled‘ of null at VueComponent.hide](https://blog.csdn.net/hyh17808770899/article/details/115683320)[target="_blank" data-report-click={"spm":...

Error: Flash Download failed - Could not load file 'C:\Users\pan\Desktop\zhinengjiaju\Objects\project.axf'

<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [KEIL软件的Error: Flash Download failed - Could not load file ‘...axf‘解决思路]...

function[lambda,x,k]=power_method_cal_HYH(A,x0,tol,maxit) %幂法 %其中lambda，x是得出的特征值及其对应的特征向量,k是实际迭代次数 %A是待求矩阵，maxit，x0，tol分别为最大迭代次数，初始向量，误差 clc; digits(9); k=1; u=0; %u用来记录上一次循环得到的alpha [m,n]=size(x0); y=zeros(m,n); y=x0; %y为初始向量 while k<=maxit x=A*y; z=abs(x); %z存储x各元素的绝对值 [m,p]=max(z); %找出z大值及位置 lambda=x(p); %求x中按模最大的元素 y=x./lambda; %y最终趋于x/max(x) fprintf('第%d次迭代\n',k); fprintf('lambda=%.8f\n',lambda); disp(vpa(x')); disp(vpa(y')); if abs(lambda-u)<tol break else k=k+1; u=lambda; end给出上面幂法函数代码的瑞利商加速法的代码

以下是幂法函数代码的瑞利商加速法的代码： function [lambda,x,k]=rayleigh_quotient_acceleration(A,x0,tol,maxit) %瑞利商加速法 clc; digits(9); k=1; ... %u用来记录上一次循环得到的alpha ...

function [lambda,x,k] = rayleigh(A,x0,tol,maxit) % A: n*n 维实对称矩阵 % x0: 初始向量 % tol: 计算精度 % maxit: 最大迭代次数 % lambda: 最大特征值 % x: 最大特征值对应的特征向量 % k: 实际迭代次数 n = length(A); x = x0/norm(x0); % 归一化初始向量 lambda = x'*A*x; k = 1; while k < maxit y = (A-lambda*eye(n))\x; % 解线性方程组 x = y/norm(y); % 归一化向量 lambda_new = x'*A*x; % 计算新的特征值 fprintf('第%d次迭代\n',k); fprintf('lambda=%.8f\n',lambda); disp(vpa(x')); disp(vpa(y')); if abs(lambda_new-lambda) < tol % 判断收敛条件 lambda = lambda_new; break; end lambda = lambda_new; k = k+1; end把上述代码与下面代码合并，得出瑞利商加速后的幂法代码function[lambda,x,k]=power_method_cal_HYH(A,x0,tol,maxit) %幂法 %其中lambda，x是得出的特征值及其对应的特征向量,k是实际迭代次数 %A是待求矩阵，maxit，x0，tol分别为最大迭代次数，初始向量，误差 clc; digits(9); k=1; u=0; %u用来记录上一次循环得到的alpha [m,n]=size(x0); y=zeros(m,n); y=x0; %y为初始向量 while k<=maxit x=A*y; z=abs(x); %z存储x各元素的绝对值 [m,p]=max(z); %找出z大值及位置 lambda=x(p); %求x中按模最大的元素 y=x./lambda; %y最终趋于x/max(x) fprintf('第%d次迭代\n',k); fprintf('lambda=%.8f\n',lambda); disp(vpa(x')); disp(vpa(y')); if abs(lambda-u)<tol break else k=k+1; u=lambda; end end

这是一个求解实对称矩阵的最大特征值和对应特征向量的幂法，其中加入了瑞利商加速的代码。在每次迭代过程中，通过计算矩阵与向量的乘积得到新的向量，然后将其归一化得到新的特征向量，同时计算新的特征值。...

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