oracle 11.2.0.3.0 client下载

时间: 2023-04-28 18:00:17 浏览: 92
您可以在Oracle官网上下载Oracle 11.2..3.客户端。具体步骤如下： 1. 访问Oracle官网（https://www.oracle.com/）。 2. 点击“Downloads”菜单，选择“Oracle Database”选项。 3. 在“Oracle Database Downloads”页面中，选择“See All”按钮。 4. 在“Oracle Database Downloads”页面中，选择“Oracle Database 11g Release 2”选项。 5. 在“Oracle Database 11g Release 2 Downloads”页面中，选择“Oracle Database 11g Release 2 Client（11.2..3.）”选项。 6. 在“Oracle Database 11g Release 2 Client（11.2..3.）”页面中，选择适合您操作系统的版本，然后点击“Download”按钮。 7. 在弹出的下载页面中，输入您的Oracle账号信息，然后点击“Sign In”按钮。 8. 在弹出的“Export Restrictions”页面中，选择“Accept License Agreement”选项，然后点击“Download”按钮。 9. 下载完成后，解压缩文件并按照安装向导进行安装即可。
相关问题

oracle database instant client 11g 11.2.0.3.0 x64

Oracle Database Instant Client 11g 11.2.0.3.0 x64是Oracle公司提供的数据库客户端，适用于Microsoft Windows x64（64位）平台。它是一个轻量级的客户端，不需要安装Oracle数据库服务器即可连接到Oracle数据库。 Oracle Database Instant Client 11g 11.2.0.3.0 x64具有以下优点： 1. 轻量级客户端: Oracle Database Instant Client 11g 11.2.0.3.0 x64是一个轻量级的客户端，只包含了Oracle Database驱动程序和一些必要的库文件。相比于完整的Oracle数据库，它的体积更小，安装更方便，不需要占用过多的系统资源。 2. 灵活性高: 使用Oracle Database Instant Client 11g 11.2.0.3.0 x64，可以将Oracle数据库连接整合到各种应用程序中，比如Web应用程序，Java开发环境等。同时，它也支持ODBC和OLE DB等标准接口，能够在不同平台下运行与其他数据库连接或工具集成。 3. 安全性高: Oracle Database Instant Client 11g 11.2.0.3.0 x64支持Oracle Advanced Security，可以提供强大的数据加密和认证功能，保护数据不受非法攻击和篡改，同时也满足行业规范的安全需求。 4. 易于管理: Oracle Database Instant Client 11g 11.2.0.3.0 x64具有良好的管理性能，可以与Oracle Enterprise Manager Grid Control无缝集成，实现对Oracle数据库和应用程序的全面管理。通过Enterprise Manager Grid Control，管理员可以监控和管理Oracle数据库的性能、安全和可用性，提高系统的稳定性和可靠性。 总之，Oracle Database Instant Client 11g 11.2.0.3.0 x64 是一个高性能、高可用性、高安全性的Oracle数据库客户端，适用于各种应用场景，方便易用，值得使用者掌握和应用。

imgaug == 0.3.0下载

Sorry, as an AI language model, I cannot download files. However, you can easily download the imgaug 0.3.0 package by running the following command in your terminal: ``` pip install imgaug==0.3.0 ``` This will install the imgaug package with version 0.3.0.

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rpi.gpio2-0.3.0a3-py3-none-any.whl

rpi.gpio2-0.3.0a3-py3-none-any.whl是一个Python软件包的名称，用于在树莓派上控制GPIO（通用输入/输出）引脚。它是使用Python编写的，允许开发者在Python中利用GPIO控制外部设备，如LED和电机。这个软件包通常用于树莓派和其他嵌入式系统中，使开发者可以方便地控制外设。它可以通过pip命令进行安装，只需在命令行中输入“pip install rpi.gpio2-0.3.0a3-py3-none-any.whl”即可安装该软件包。在安装之后，开发者可以在Python脚本中导入rpi.gpio模块，并使用其API来控制树莓派的GPIO引脚。这个软件包是在开源协议下发布的，可以在GitHub上找到它的源代码和更多信息。

oracle ojdbc14 配置pom文件

你可以在 Maven 项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖配置： xml <dependency> <groupId>com.oracle</groupId> <artifactId>ojdbc14</artifactId> <version>10.2.0.3.0</version> </dependency> 其中，groupId 指定了依赖的组织 ID，artifactId 指定了依赖的项目 ID，version 指定了依赖的版本号。 请注意，ojdbc14 是 Oracle JDBC 驱动的一个版本，适用于 JDK 1.4 和 1.5。如果你使用的是 JDK 1.6 或更高版本，可以考虑使用 ojdbc6 或 ojdbc8 驱动。 除了添加依赖之外，你还需要在项目中配置 JDBC 连接信息，例如： java String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL"; String username = "your_username"; String password = "your_password"; Connection conn = DriverManager.getConnection(url, username, password); 其中，url 指定了 JDBC 连接字符串，username 和 password 分别指定了数据库的用户名和密码。请根据实际情况修改这些参数。

ngx_devel_kit-0.3.0

ngx_devel_kit-0.3.0是一个基于Nginx开发的工具包。它提供了一些额外的功能和扩展，帮助开发人员更轻松地使用Nginx进行开发和定制化。 ngx_devel_kit-0.3.0中最重要的功能是提供了一套API，允许开发者通过编写C代码来添加自定义的Nginx模块。通过使用这些API，开发者可以添加特定的功能和行为，以满足特定的需求。 除了提供API外，ngx_devel_kit-0.3.0还是一个非常强大的工具包，它包含了许多有用的模块。这些模块可以帮助开发者在不改变Nginx源代码的情况下，添加一些额外的功能，如Http Echo模块、Http Headers More模块等。这些模块可以在配置文件中进行简单地引用，并且不需要重新编译Nginx。 ngx_devel_kit-0.3.0还提供了许多其他的功能，如变量操作、字符串操作以及信号处理等等。这些功能可以帮助开发者更加高效地开发和定制化Nginx。 总的来说，ngx_devel_kit-0.3.0是一个非常有用的工具包，它提供了丰富的API和模块，帮助开发者更好地开发和定制化Nginx。无论是添加自定义模块还是进行变量操作，ngx_devel_kit-0.3.0都能帮助开发者实现他们的目标。

face-recognition 1.3.0 requires face-recognition-models>=0.3.0, which is not installed.

这是一个错误提示，意思是你需要安装 face-recognition-models 的版本大于等于 0.3.0 才能使用 face-recognition 1.3.0。可以尝试运行以下命令来安装最新版本的 face-recognition-models： pip install face-recognition-models --upgrade 然后再尝试运行 face-recognition 1.3.0，如果还有其他问题，可以再与我交流。

出现下面的错误 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement python-pcl==0.3.0 (from versions: 0.3.0.dev1) ERROR: No matching distribution found for python-pcl==0.3.0

很抱歉，由于python-pcl 0.3.0版本可能不再可用，所以你无法找到该特定版本的python-pcl。这可能是因为python-pcl的开发和维护已经停止，或者该版本在PyPI（Python包索引）上不再可用。 如果你确实需要使用特定版本的python-pcl，你可以尝试查看其他版本的兼容性。你可以使用以下命令来列出所有可用的python-pcl版本： pip search python-pcl 这将列出所有可用于安装的python-pcl版本。你可以选择其他兼容Python 3.8的版本进行安装。如果没有找到适合的版本，你可能需要考虑使用其他方法来处理点云数据，或者寻找其他可用的点云处理库。

no module named torch.unils

根据引用所提供的信息，当出现"No module named 'torch.utils'"的错误时，可能有以下几个原因： 1. 没有安装torch环境。你可以使用conda命令安装正确版本的torch和torchvision，比如：conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch。 2. 没有选择正确的python解释器。你可以在编辑器中更改python解释器的设置，确保选择了正确的解释器。 3. 环境变量指向了其他虚拟环境。如果环境变量指向的python环境中没有安装torch，就会出现找不到module的情况。可以检查环境变量的配置，确保指向了正确的python环境。 此外，根据引用，你还可能遇到"UnsatisfiableError"错误，这是因为pytorch和torchaudio之间存在依赖冲突。你可以通过运行"conda update conda"命令来升级conda，并解决这个问题。 总结起来，当你遇到"No module named 'torch.utils'"的错误时，你可以尝试以下解决方法： 1. 确保已正确安装了torch环境，并使用正确的版本。 2. 检查你的python解释器设置，确保选择了正确的解释器。 3. 检查环境变量的配置，确保指向了正确的python环境。 4. 如果出现依赖冲突错误，可以尝试升级conda来解决。 希望以上信息对你有帮助！123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [No module named ‘torch.utils](https://blog.csdn.net/qq_42712018/article/details/126036287)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [No module named ‘Torch’解决办法](https://blog.csdn.net/myf_666/article/details/124825032)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

英文批改 conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

Corrected: "Please install PyTorch version 1.1.0 and torchvision version 0.3.0 with the CUDA toolkit version 10.0 using the following command: conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch."

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. spyder 5.4.1 requires pyqt5<5.16, which is not installed. spyder 5.4.1 requires pyqtwebengine<5.16, which is not installed. Successfully installed aiofiles-23.1.0 altair-4.2.2 blinker-1.6.2 cachetools-5.3.1 chardet-5.1.0 cmake-3.26.3 cpm_kernels-1.0.11 fastapi-0.95.2 ffmpy-0.3.0 gitdb-4.0.10 gitpython-3.1.31 gradio-3.32.0 gradio-client-0.2.5 h11-0.14.0 httpcore-0.17.2 httpx-0.24.1 latex2mathml-3.76.0 linkify-it-py-2.0.2 lit-16.0.5 markdown-it-py-2.2.0 mdit-py-plugins-0.3.3 mdtex2html-1.2.0 mdurl-0.1.2 nvidia-cublas-cu11-11.10.3.66 nvidia-cuda-cupti-cu11-11.7.101 nvidia-cuda-nvrtc-cu11-11.7.99 nvidia-cuda-runtime-cu11-11.7.99 nvidia-cudnn-cu11-8.5.0.96 nvidia-cufft-cu11-10.9.0.58 nvidia-curand-cu11-10.2.10.91 nvidia-cusolver-cu11-11.4.0.1 nvidia-cusparse-cu11-11.7.4.91 nvidia-nccl-cu11-2.14.3 nvidia-nvtx-cu11-11.7.91 orjson-3.8.14 protobuf-3.20.3 pydantic-1.10.8 pydeck-0.8.1b0 pydub-0.25.1 pygments-2.15.1 pympler-1.0.1 python-multipart-0.0.6 rich-13.4.1 semantic-version-2.10.0 sentencepiece-0.1.99 smmap-5.0.0 starlette-0.27.0 streamlit-1.22.0 streamlit-chat-0.0.2.2 torch-2.0.1 transformers-4.27.1 triton-2.0.0 tzlocal-5.0.1 uc-micro-py-1.0.2 uvicorn-0.22.0 validators-0.20.0 websockets-11.0.3 WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv 解释下

这个错误提示表明，pip的依赖解析器目前无法考虑所有已安装的软件包。这可能导致一些依赖冲突。具体来说，Spyder 5.4.1 需要安装 pyqt5<5.16 和 pyqtwebengine<5.16 ，但是这两个软件包没有安装。此外，警告提示建议不要使用root用户运行pip命令，因为这可能会导致权限问题和与系统包管理器冲突的行为。建议使用虚拟环境来安装软件包，以避免这些问题。

在android studio 添加ojdbc依赖

要在 Android Studio 中添加 ojdbc 依赖，可以按照以下步骤操作： 1. 在项目的 build.gradle 文件中添加 Maven 仓库地址： allprojects { repositories { google() jcenter() maven { url "https://jitpack.io" } maven { url "https://maven.oracle.com" } // 添加这一行 } } 2. 在 app 模块的 build.gradle 文件中添加 ojdbc 依赖： dependencies { implementation 'com.github.yizhanpeng:ojdbc14:10.2.0.3.0' // ojdbc14 版本号可以根据需要自行更改 } 3. 在 app 模块的 build.gradle 文件中添加 Java 版本限制： android { compileSdkVersion 30 buildToolsVersion "30.0.2" defaultConfig { applicationId "com.example.myapplication" minSdkVersion 21 targetSdkVersion 30 versionCode 1 versionName "1.0" testInstrumentationRunner "androidx.test.runner.AndroidJUnitRunner" javaCompileOptions { annotationProcessorOptions { arguments = ["room.schemaLocation": "$projectDir/schemas".toString()] } sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8 // 添加这一行 targetCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8 // 添加这一行 } } ... } 4. 最后，点击 Android Studio 右上角的 Sync Now 按钮同步 Gradle 依赖即可。 注意：由于 ojdbc 是 Oracle 公司的产品，需要先在 Oracle 官网注册账号并申请下载权限，才能在 Android Studio 中使用 ojdbc 依赖。

C:\Windows\system32\cmd.exe /D /S /C ""C:\Program Files\nodejs\npm.cmd" install" npm ERR! code ERESOLVE npm ERR! ERESOLVE could not resolve npm ERR! npm ERR! While resolving: @fortawesome/angular-fontawesome@0.3.0 npm ERR! Found: @angular/common@9.1.13 npm ERR! node_modules/@angular/common npm ERR! @angular/common@"~9.1.13" from the root project

这是一个 npm 的错误信息，大概意思是在安装 @fortawesome/angular-fontawesome@0.3.0 时出现了依赖解析问题，无法找到所需的依赖包。建议检查网络连接是否正常，或者尝试更新 npm 版本并清除缓存后重新安装。你可以尝试执行以下命令： npm cache clean --force npm install -g npm@latest npm install 如果问题仍然存在，请提供更多的错误信息或上下文，以便我能够更好地帮助你解决问题。

During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "F:\YOLOX-main-milu\tools\train.py", line 121, in <module> exp = get_exp(args.exp_file, args.name) File "E:\anaconda1\envs\pytorch-gpu\lib\site-packages\yolox-0.3.0-py3.7.egg\yolox\exp\build.py", line 40, in get_exp return get_exp_by_file(exp_file) File "E:\anaconda1\envs\pytorch-gpu\lib\site-packages\yolox-0.3.0-py3.7.egg\yolox\exp\build.py", line 16, in get_exp_by_file raise ImportError("{} doesn't contains class named 'Exp'".format(exp_file)) ImportError: exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py doesn't contains class named 'Exp'什么意思

这段代码发生了异常，并且在处理异常过程中发生了另一个异常。第二个异常的错误信息是：在文件 yolox_voc_s.py 中没有名为 'Exp' 的类。可能是因为代码中使用了一个不存在的类或者文件没有正确导入。

我apply的是这样的一份文件，apiVersion: "k8s.cni.cncf.io/v1" kind: NetworkAttachmentDefinition metadata: name: net1 spec: config: '{ "cniVersion": "0.3.0", "name": "net1", "type": "bridge", "bridge": "br0", "isGateway": true, "ipMasq": true, "ipam": { "type": "host-local", "subnet": "10.10.0.0/16", "routes": [{ "dst": "0.0.0.0/0" }], "gateway": "10.10.0.1" } }'

根据你提供的文件，我可以看出这是一个 NetworkAttachmentDefinition 对象，它定义了一个名为 "net1" 的网络附件，并将其附加到 Kubernetes 的 Pod 上。这个网络附件使用 "bridge" 类型的插件，这意味着它将使用 Linux 桥接网络来连接 Pod。另外，这个网络附件还指定了一个名为 "br0" 的 Linux 网桥作为物理网络接口，并将其配置为网关，并配置了一个 IPAM 插件，用于分配 Pod IP 地址。 如果你遇到网络问题，需要检查以下几个方面： 1. 确认网桥 "br0" 是否存在，并且是否已正确配置。你可以使用以下命令检查： ip link show br0 2. 确认网络附件 "net1" 是否已正确配置，并且已经正确绑定到 Pod。你可以使用以下命令检查： kubectl describe net-attach-def net1 kubectl describe pod <your-pod> 3. 检查 Pod 是否已分配正确的 IP 地址。你可以使用以下命令检查： kubectl describe pod <your-pod> 在 Pod 描述中，查找 "IP" 的部分，确认它是否与你在 IPAM 插件中配置的 IP 地址相匹配。 通过以上步骤，你应该能够诊断网络问题并解决它。

File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/yolox-0.3.0-py3.8-linux-x86_64.egg/yolox/models/attention.py", line 10, in __init__ self.mish = silu() # 可用自行选择激活函数 └ CAM( (conv_1x1): Conv2d(512, 16, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) ) NameError: name 'silu' is not defined

这个错误提示是因为在 attention.py 文件中，代码中使用了 silu() 函数，但是该函数没有被定义。通常情况下，silu() 函数是指神经网络中的一种激活函数，也就是 Sigmoid Linear Unit。 你需要先检查一下代码中是否有导入 silu 函数的代码。如果没有，你需要手动定义该函数，可以在代码文件中添加以下代码： python import torch.nn as nn class silu(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() def forward(self, x): return x * torch.sigmoid(x) 如果代码中已经导入了 silu 函数，那么可能是该函数的导入方式有误，你可以尝试修改导入方式，如下所示： python from torch.nn.functional import silu 这样就可以解决这个错误了。

Installing collected packages: absl-py, opt-einsum, typing-extensions, importlib-metadata, markdown, protobuf, pyasn1, rsa, pyasn1-modules, cachetools, google-auth, oauthlib, requests-oauthlib, google-auth-oauthlib, grpcio, tensorboard, keras-preprocessing, gast, astor, keras-applications, google-pasta, termcolor, tensorflow-estimator, tensorflow Attempting uninstall: importlib-metadata Found existing installation: importlib-metadata 1.5.0 Uninstalling importlib-metadata-1.5.0: Successfully uninstalled importlib-metadata-1.5.0 Successfully installed absl-py-1.4.0 astor-0.8.1 cachetools-4.2.4 gast-0.2.2 google-auth-1.35.0 google-auth-oauthlib-0.4.6 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.56.0 importlib-metadata-6.7.0 keras-applications-1.0.8 keras-preprocessing-1.1.2 markdown-3.4.3 oauthlib-3.2.2 opt-einsum-3.3.0 protobuf-4.23.4 pyasn1-0.5.0 pyasn1-modules-0.3.0 requests-oauthlib-1.3.1 rsa-4.9 tensorboard-2.0.2 tensorflow-2.0.0 tensorflow-estimator-2.0.1 termcolor-2.3.0 typing-extensions-4.7.1 翻译一下

安装的软件包列表：absl-py、opt-einsum、typing-extensions、importlib-metadata、markdown、protobuf、pyasn1、rsa、pyasn1-modules、cachetools、google-auth、oauthlib、requests-oauthlib、google-auth-oauthlib、grpcio、tensorboard、keras-preprocessing、gast、astor、keras-applications、google-pasta、termcolor、tensorflow-estimator、tensorflow。 尝试卸载：importlib-metadata。 已找到现有安装：importlib-metadata 1.5.0。 正在卸载 importlib-metadata-1.5.0： 成功卸载 importlib-metadata-1.5.0。 成功安装的软件包包括： absl-py-1.4.0 astor-0.8.1 cachetools-4.2.4 gast-0.2.2 google-auth-1.35.0 google-auth-oauthlib-0.4.6 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.56.0 importlib-metadata-6.7.0 keras-applications-1.0.8 keras-preprocessing-1.1.2 markdown-3.4.3 oauthlib-3.2.2 opt-einsum-3.3.0 protobuf-4.23.4 pyasn1-0.5.0 pyasn1-modules-0.3.0 requests-oauthlib-1.3.1 rsa-4.9 tensorboard-2.0.2 tensorflow-2.0.0 tensorflow-estimator-2.0.1 termcolor-2.3.0 typing-extensions-4.7.1 希望这个翻译对您有帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

(seg_keras) C:\Users\86157>pip install keras==2.5.0 Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ERROR: Ignored the following versions that require a different python version: 2.12.0 Requires-Python >=3.8; 2.12.0rc0 Requires-Python >=3.8; 2.12.0rc1 Requires-Python >=3.8; 2.13.1rc0 Requires-Python >=3.8 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement keras==2.5.0 (from versions: 0.2.0, 0.3.0, 0.3.1, 0.3.2, 0.3.3, 1.0.0, 1.0.1, 1.0.2, 1.0.3, 1.0.4, 1.0.5, 1.0.6, 1.0.7, 1.0.8, 1.1.0, 1.1.1, 1.1.2, 1.2.0, 1.2.1, 1.2.2, 2.0.0, 2.0.1, 2.0.2, 2.0.3, 2.0.4, 2.0.5, 2.0.6, 2.0.7, 2.0.8, 2.0.9, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2, 2.1.3, 2.1.4, 2.1.5, 2.1.6, 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.2.3, 2.2.4, 2.2.5, 2.3.0, 2.3.1, 2.4.0, 2.4.1, 2.4.2, 2.4.3, 2.5.0rc0, 2.6.0rc0, 2.6.0rc1, 2.6.0rc2, 2.6.0rc3, 2.6.0, 2.7.0rc0, 2.7.0rc2, 2.7.0, 2.8.0rc0, 2.8.0rc1, 2.8.0, 2.9.0rc0, 2.9.0rc1, 2.9.0rc2, 2.9.0, 2.10.0rc0, 2.10.0rc1, 2.10.0, 2.11.0rc0, 2.11.0rc1, 2.11.0rc2, 2.11.0rc3, 2.11.0) ERROR: No matching distribution found for keras==2.5.0

这个错误提示说明当前的 Python 版本不符合 Keras 2.5.0 的要求。你需要先安装符合要求的 Python 版本，或者选择安装其他版本的 Keras。你可以尝试安装 Keras 2.4.3 版本，它支持 Python 3.6-3.8： python pip install keras==2.4.3

============================ test session starts ============================= platform win32 -- Python 3.6.5, pytest-3.5.1, py-1.5.3, pluggy-0.6.0 rootdir: C:\Users\CVAchip\Mcu\Peripherals\ADC, inifile: plugins: remotedata-0.2.1, openfiles-0.3.0, doctestplus-0.1.3, arraydiff-0.2 collected 0 items / 1 errors =================================== ERRORS ==================================== ___________________________ ERROR collecting adc.py ___________________________ ImportError while importing test module 'C:\Users\CVAchip\Mcu\Peripherals\ADC\adc.py'. Hint: make sure your test modules/packages have valid Python names. Traceback: adc.py:13: in <module> from Logs.logs import logger E ModuleNotFoundError: No module named 'Logs' !!!!!!!!!!!!!!!!!!! Interrupted: 1 errors during collection !!!!!!!!!!!!!!!!!!! =========================== 1 error in 2.92 seconds ===========================

这些错误是由pytest测试框架在收集测试模块时检测到的问题。下面是对每个错误的解释： 1. ImportError while importing test module 'C:\Users\CVAchip\Mcu\Peripherals\ADC\adc.py'：这个错误表示在导入测试模块时发生了导入错误。 2. ModuleNotFoundError: No module named 'Logs'：这个错误表示在adc.py模块中找不到名为Logs的模块。 根据错误信息，似乎你的测试模块依赖于一个名为Logs的模块，但无法找到该模块。请确保在运行测试之前已经安装了所有需要的依赖项，并且这些依赖项能够正确导入。 如果你已经安装了Logs模块，但仍然出现此错误，请确保模块的名称和路径都是正确的。还要确保你的Python环境和项目的工作目录设置正确。 另外，确保你的测试文件和目录结构符合pytest的命名规范。测试文件应该以test_开头，并且应该位于与被测试文件相同的目录中或者位于一个名为tests的子目录中。 修复这些问题需要根据具体情况进行调查和修改。确保你的环境和依赖项设置正确，并遵循pytest的命名和结构规范。

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您可以使用以下代码作为`test.py`文件中的基本模板来测试 YOLOv5 模型： ```python import torch from PIL import Image # 加载模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 选择设备 (CPU 或 GPU) device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') # 将模型移动到所选设备上 model.to(device) # 读取测试图像 i

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

基于对比检测的高效视觉预训练

10086⇥⇥⇥⇥基于对比检测的高效视觉预训练Ol i vierJ. He´naf f SkandaKoppula Jean-BaptisteAlayracAaronvandenOord OriolVin yals JoaoCarreiraDeepMind，英国摘要自我监督预训练已被证明可以为迁移学习提供然而，这些性能增益是以大的计算成本来实现的，其中最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算。我们通过引入一种新的自监督目标，对比检测，任务表示与识别对象级功能跨增强来解决这个计算瓶颈。该目标可提取每幅图像的丰富学习信号，从而在各种下游任务上实现最先进的传输精度，同时需要高达10少训练特别是，我们最强的ImageNet预训练模型的性能与SEER相当，SEER是迄今为止最大的自监督系统之一，它使用了1000多个预训练数据。最后，我们的目标无缝地处理更复杂图像的预训练，例如COCO中的图像，缩小了从COCO到PASCAL的监督迁移学习的差距1. 介绍自从Al