fb.filez: [18] Transferred a partial file

时间: 2024-04-10 16:28:46 浏览: 116
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局部文件传输

C知道: 哈喽！对于你提到的文件传输问题，根据你提供的信息，看起来只传输了文件的一部分。这可能是由于网络连接不稳定或传输过程中遇到了问题导致的。你可以尝试重新传输文件以确保完整性，或者检查网络连接和传输设置是否正常。如果问题持续存在，可能需要进一步调查以确定具体原因。请提供更多细节，我将尽力帮助你解决问题。
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文件同步器是一个用于服务器间文件同步的实用工具，多台服务器之间的文件同步更新，业务数据发布，文件上传，公司电脑和家里电脑之间的同步更新，等等。 1、软件小巧实用，操作简单，为业界同类软件的精华浓缩； 2、绿色环保，不用安装，只有一个执行文件，绝无广告插件； 3、支持任意多个主目录之间的同步，包括每个主目录下面的所有子目录； 4、支持任意多个服务器之间的同步； 5、支持海量文件的同步，作者多次测试一次同步25万多个以上的文件，运行稳定； 6、支持两台服务器之间的双向同步； 7、软件设计时特意考虑减少服务器负荷，不影响其它任务和程序的执行，特别适合业务生产环境使用； 8、支持向动态目录进行同步，动态目录当前可能是不存在的，以后会根据设定的规则自动生成，如按日期自动分目录。 9、本软件为免费软件
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rsync实时同步报错error: some files/attrs were not transferred (see previous errors)解决

[root@client abc]# rsync -azH --delete --password-file=/etc/server.pass /opt/abc/ backuper@192.168.5.129::wwwroot rsync: failed to set times on /. (in wwwroot): Operation not permitted (1) rsync error...
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Boost.Beast库：C++中的高性能 HTTP和 WebSocket

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23/05/24 00:09:42 WARN mapreduce.Counters: Group FileSystemCounters is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter instead 23/05/24 00:09:42 INFO mapreduce.ExportJobBase: Transferred 0 bytes in 18.613 secon ds (0 bytes/sec) 23/05/24 00:09:42 INFO mapreduce.ExportJobBase: Exported 0 records. 23/05/24 00:09:42 ERROR mapreduce.ExportJobBase: Export job failed! 23/05/24 00:09:42 ERROR tool.ExportTool: Error during export: Export job failed!

这是一个MapReduce作业中的错误日志，其中包含警告和错误。警告是关于群组FileSystemCounters已被弃用，应该使用org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter代替。错误是关于导出作业失败，导致零字节被传输和零...

安装sqoop时INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 0 bytes in 2.117 seconds (0 bytes/sec) 2023-06-07 14:42:05,271 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 3 records. 2023-06-07 14:42:05,271 ERROR tool.ImportTool: Error during import: Import job failed!

这个错误信息非常简洁，无法直接判断具体错误原因。但是根据错误信息可以判断是导入数据时出错了，可能是以下原因之一： 1. 数据库连接失败，导致无法获取数据。 2. 数据库中没有数据符合导入条件。...

2023-06-10 06:10:14,356 INFO mapreduce.Job: Job job_1686300831839_0056 failed with state FAILED due to: Task failed task_1686300831839_0056_m_000001 Job failed as tasks failed. failedMaps:1 failedReduces:0 killedMaps:0 killedReduces: 0 2023-06-10 06:10:14,536 INFO mapreduce.Job: Counters: 9 Job Counters Failed map tasks=1 Killed map tasks=3 Launched map tasks=4 Data-local map tasks=4 Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=20374 Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=0 Total time spent by all map tasks (ms)=20374 Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=20374 Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=20862976 2023-06-10 06:10:14,561 WARN mapreduce.Counters: Group FileSystemCounters is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter instead 2023-06-10 06:10:14,566 INFO mapreduce.ExportJobBase: Transferred 0 bytes in 19.7479 seconds (0 bytes/sec) 2023-06-10 06:10:14,582 WARN mapreduce.Counters: Group org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter instead 2023-06-10 06:10:14,582 INFO mapreduce.ExportJobBase: Exported 0 records. 2023-06-10 06:10:14,582 ERROR mapreduce.ExportJobBase: Export job failed! 2023-06-10 06:10:14,585 ERROR tool.ExportTool: Error during export: Export job failed! at org.apache.sqoop.mapreduce.ExportJobBase.runExport(ExportJobBase.java:445) at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.exportTable(SqlManager.java:931) at org.apache.sqoop.tool.ExportTool.exportTable(ExportTool.java:80) at org.apache.sqoop.tool.ExportTool.run(ExportTool.java:99) at org.apache.sqoop.Sqoop.run(Sqoop.java:147) at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:76) at org.apache.sqoop.Sqoop.runSqoop(Sqoop.java:183) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:234) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:243) at org.apache.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:252)

这段日志是一个Sqoop工具导出数据时发生的错误信息。其中，导出作业“job_1686300831839_0056”失败，原因是其中一个任务“task_1686300831839_0056_m_000001”执行失败。在计数器方面，总共有9个计数器被记录，其中...

2023-06-11 17:01:33,405 INFO mapreduce.Job: Job job_local1793376280_0001 running in uber mode : false 2023-06-11 17:01:33,408 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 2023-06-11 17:01:33,409 INFO mapreduce.Job: Job job_local1793376280_0001 failed with state FAILED due to: NA 2023-06-11 17:01:33,414 INFO mapreduce.Job: Counters: 0 2023-06-11 17:01:33,422 WARN mapreduce.Counters: Group FileSystemCounters is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter instead 2023-06-11 17:01:33,423 INFO mapreduce.ExportJobBase: Transferred 0 bytes in 1.8984 seconds (0 bytes/sec) 2023-06-11 17:01:33,425 WARN mapreduce.Counters: Group org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter instead 2023-06-11 17:01:33,425 INFO mapreduce.ExportJobBase: Exported 0 records. 2023-06-11 17:01:33,426 ERROR tool.ExportTool: Error during export: Export job failed!

这段日志显示了一个 MapReduce 任务的执行情况，该任务执行的是 Sqoop 的数据导出操作。具体的执行过程如下： 1. 首先，日志记录了该任务的运行模式为非 Uber 模式（即不是在 YARN 上运行），并且 Map 和 Reduce 的...

023-06-11 16:34:45,697 WARN mapreduce.Counters: Group FileSystemCounters is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter instead 2023-06-11 16:34:45,697 INFO mapreduce.ExportJobBase: Transferred 0 bytes in 1.8697 seconds (0 bytes/sec) 2023-06-11 16:34:45,698 WARN mapreduce.Counters: Group org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter is deprecated. Use org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter instead 2023-06-11 16:34:45,698 INFO mapreduce.ExportJobBase: Exported 0 records. 2023-06-11 16:34:45,699 ERROR tool.ExportTool: Error during export: Export job failed!

这段日志的信息表明在执行一个MapReduce任务时，任务失败了。具体而言，这个任务是一个导出作业（Export Job），它把数据从一个Hadoop集群导出到另一个集群。这个任务在执行时遇到了一些问题，导致它失败了。...

http://10.0.33.66:58081/repository/epel/7/x86_64/repodata/84d4a7453744486389333e6dc8871222dd6dc38e397588093178570499dec880-comps-Everything.x86_64.xml.gz: [Errno 12] Timeout on http://10.0.33.66:58081/repository/epel/7/x86_64/repodata/84d4a7453744486389333e6dc8871222dd6dc38e397588093178570499dec880-comps-Everything.x86_64.xml.gz: (28, 'Operation too slow. Less than 1000 bytes/sec transferred the last 30 seconds')

这个错误提示说明在请求地址为http://10.0.33.66:58081/repository/epel/7/x86_64/repodata/84d4a7453744486389333e6dc8871222dd6dc38e397588093178570499dec880-comps-Everything.x86_64.xml.gz时，连接超时了，...
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如果一个组件向多个组件传递tuple，transferred的总和等于所有接收组件的tuple数。 6. **Completelatency(ms)**：拓扑处理一个tuple的完整链条所需的时间。在无acking机制的情况下，期望值可能是0或NaN。 7. **...
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# 1. Understanding VNC Remote Desktop Software - 1.1 What is VNC Remote Desktop Software - 1.2 How VNC Works - 1.3 Analysis of VNC Advantages and Disadvantages ...- 2.3 Installing a

分析错误信息D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 283 layers, 7063542 parameters, 7063542 gradients, 16.5 GFLOPS Transferred 354/362 items from F:\Desktop\yolov5-5.0\weights\yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str Process finished with exit code 1

根据错误信息可以看出，这个错误是由于在使用pickle模块进行反序列化时出现了问题。具体来说，出现了_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str错误。 该错误通常发生在Python版本升级或代码迁移过程中...

Transferred 738/745 items from yolov5x.pt AMP: checks passed optimizer: SGD(lr=0.01) with parameter groups 123 weight(decay=0.0), 126 weight(decay=0.0005), 126 bias Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 481, in __init__ assert self.im_files, f'{prefix}No images found' AssertionError: train: No images found The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\train.py", line 648, in <module> main(opt) File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\train.py", line 537, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\train.py", line 196, in train train_loader, dataset = create_dataloader(train_path, File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 124, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels( File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 483, in __init__ raise Exception(f'{prefix}Error loading data from {path}: {e}\n{HELP_URL}') from e Exception: train: Error loading data from C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\wzry\datasets\labels\train: train: No images found See https://docs.ultralytics.com/yolov5/tutorials/train_custom_data

根据错误信息显示，训练过程中出现了找不到图像的问题。请确保在指定的路径下存在训练图像。您可以检查以下几点： 1. 检查训练图像的路径是否正确：C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\wzry\...

Transferred 354/362 items from weights/yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str

根据你提供的错误信息，看起来是在加载数据集时出现了一个 _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str 的错误。这个错误通常是由于 Python 版本不兼容或者数据集文件损坏导致的。 ...

Transferred 349/355 items from pretrained weights AMP: running Automatic Mixed Precision (AMP) checks with YOLOv8n... Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 372, in train self.trainer.train() File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 192, in train self._do_train(world_size) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 276, in _do_train self._setup_train(world_size) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 219, in _setup_train self.amp = torch.tensor(check_amp(self.model), device=self.device) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 416, in check_amp assert amp_allclose(YOLO('yolov8n.pt'), im) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 106, in __init__ self._load(model, task) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 155, in _load self.model, self.ckpt = attempt_load_one_weight(weights) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 622, in attempt_load_one_weight ckpt, weight = torch_safe_load(weight) # load ckpt File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 561, in torch_safe_load return torch.load(file, map_location='cpu'), file # load File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 801, in load File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 287, in __init__ RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory 出现了什么问题 怎么解决

根据您提供的错误信息，看起来是由于无法读取 zip 文件中的中央目录而引起的运行时错误。这可能是由于以下原因之一导致的： 1. 文件路径错误：请确保您提供的预训练权重文件的路径是正确的，并且文件存在于指定的...

void NetClient::DoRead() { //开启异步循环读取 //m_Client_Socket.async_read_some(boost::asio::buffer(Buf, TCP_BUF_LEN), // boost::bind(&NetClient::OnRead, // this, // boost::asio::placeholders::error, // boost::asio::placeholders::bytes_transferred)); size_t len = m_NetBuffer.writableBytes(); if (len < 512) { len = 512; m_NetBuffer.ensureWritableBytes(len); } m_Client_Socket.async_read_some(boost::asio::buffer(m_NetBuffer.beginWrite(), len), boost::bind(&NetClient::OnRead, this, boost::asio::placeholders::error, boost::asio::placeholders::bytes_transferred)); }

这段代码是关于网络编程中异步读取的实现，使用了boost::asio库。该函数实现了异步循环读取数据，使用了m_Client_Socket.async_read_some()函数来异步读取数据，并且传递了一个回调函数OnRead()作为读取完成后的回调...

This means that the transferred value in the Offset field must be multiplied by 16 to get the Offset of the segment (in bytes) in the original SOME/IP message. Example: If the Offset field contains the value 87 (decimal), this segment starts at Byte 1392 in the original message. A detailed example is given in chapter "Transporting large SOME/IP messages of UDP (SOME/IP-TP)" in [SOMEIP].翻译

这意味着在Offset字段中传输的值必须乘以16才能得到分段在原始SOME/IP消息中的偏移量（以字节为单位）。例如：如果Offset字段包含值87（十进制），则该分段在原始消息中从第1392个字节开始。在[SOMEIP]的“传输大型...

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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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【损失函数与批量梯度下降】：分析批量大小对损失函数影响，优化模型学习路径

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在选择运算放大器以及考虑供电对模拟电路性能的影响时，您需要掌握一系列的关键参数和设计准则。这包括运算放大器的增益带宽积（GBWP）、输入偏置电流、输入偏置电压、输入失调电压、供电范围、共模抑制比（CMRR）、电源抑制比（PSRR）等。合理的选择运算放大器需考虑电路的输入和输出范围、负载大小、信号频率、温度系数、噪声水平等因素。而供电对性能的影响则体现在供电电压的稳定性、供电噪声、电源电流消耗、电源抑制比等方面。为了深入理解这些概念及其在设计中的应用，请参考《模拟电路设计：艺术、科学与个性》一书，该书由模拟电路设计领域的大师Jim Williams所著。您将通过书中的丰富案例学习如何针对不同应用