[DS1822] RAM COMMAND UNSUPPORTED. [U2_U1]什么原因

时间: 2024-06-24 17:00:26 浏览: 137
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TypeError: unsupported format string passed to NoneType.__format__

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DS1822是一款数字温度传感器，它可能遇到"RAM COMMAND UNSUPPORTED. [U2_U1]"错误，通常表示硬件或软件配置中存在以下问题： 1. **不兼容的命令**：如果尝试使用该传感器不支持的内存操作（如读取或写入非标准地址），就会出现此错误。检查您的编程代码，确保使用的命令与DS1822规格相符。 2. **硬件故障**：传感器可能存在物理损坏，特别是RAM区域。检查连接和电源，确保它们正常工作。 3. **驱动程序问题**：如果使用的是驱动程序不匹配的控制器或微控制器，也可能导致不支持的RAM命令。请确认您正在使用的驱动程序适用于您的设备。 4. **编程错误**：可能是编程时的错误配置，比如寄存器地址误解或初始化过程不正确。 5. **软件版本过旧**：如果使用的库或软件工具没有更新到支持DS1822新功能的版本，可能会引发此错误。
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解释下面代码的作用“class Dataset(object): def __init__(self, mixture_reader, targets_reader_list): self.mixture_reader = mixture_reader self.keys_list = mixture_reader.wave_keys self.targets_reader_list = targets_reader_list def __len__(self): return len(self.keys_list) def _has_target(self, key): for targets_reader in self.targets_reader_list: if key not in targets_reader: return False return True def _index_by_key(self, key): """ Return a tuple like (matrix, [matrix, ...]) """ if key not in self.mixture_reader or not self._has_target(key): raise KeyError("Missing targets or mixture") target_list = [reader[key] for reader in self.targets_reader_list] return (self.mixture_reader[key], target_list) def _index_by_num(self, num): """ Return a tuple like (matrix, [matrix, ...]) """ if num >= len(self.keys_list): raise IndexError("Index out of dataset, {} vs {}".format( num, len(self.keys_list))) key = self.keys_list[num] return self._index_by_key(key) def _index_by_list(self, list_idx): """ Returns a list of tuple like [ (matrix, [matrix, ...]), (matrix, [matrix, ...]), ... ] """ if max(list_idx) >= len(self.keys_list): raise IndexError("Index list contains index out of dataset") return [self._index_by_num(index) for index in list_idx] def __getitem__(self, index): """ Implement to support multi-type index: by key, number or list """ if type(index) == int: return self._index_by_num(index) elif type(index) == str: return self._index_by_key(index) elif type(index) == list: return self._index_by_list(index) else: raise KeyError("Unsupported index type(int/str/list)")”

这段代码定义了一个名为“Dataset”的类，它用于处理数据集。具体而言，这个类包含了以下几个方法： 1. __init__(self, mixture_reader, targets_reader_list)：这个方法是类的构造函数，它接收两个参数，分别是...

unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__

print("{}".format(a)) # 这会导致unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__错误 # 使用正确的格式化字符串 print("{:d}".format(a)) # 输出：[1 2 3 4] 希望这能帮到你！

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] if gradients2 is None: return None gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,fakeB, realB): self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach()) self.D_fake = self.D_fake.mean() self.D_fake = (self.D_fake + x).mean() # Real self.D_real, x = net.forward(realB) self.D_real = (self.D_real+x).mean() # Combined loss self.loss_D = self.D_fake - self.D_real gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data) return self.loss_D + gradient_penalty，return self.loss_D + gradient_penalty出现错误：TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Tensor' and 'NoneType'

这个错误是因为在 calc_gradient_penalty 函数中，如果 gradients2 是 None，则会返回 None。在 get_loss 函数中，如果 gradient_penalty 是 None，则返回的就是 self.loss_D + None，这导致了 TypeError 错误。...

TypeError: unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__

通常，这个错误出现的原因是在使用 numpy.ndarray 对象的字符串格式化时，使用了 % 运算符，但格式字符串不正确。例如，以下代码会导致这个错误： python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) ...

typeerror: unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__

这个错误通常发生在使用numpy.ndarray的格式化方法时传入了不支持的格式字符串。具体来说，可能是格式字符串中使用了不支持的转换说明符或格式规范。 例如，下面的代码会引发该错误： import numpy as np ...

python TypeError: unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__

这个错误是由于尝试将不支持的格式字符串传递给一个 numpy.ndarray 对象的 __format__ 方法引起的。在 Python 中，__format__ 方法用于自定义对象的格式化输出。 要解决这个问题，你需要检查你对 numpy 数组的...

class AudioReader(object): ''' Class that reads Wav format files Input as a different scp file address Output a matrix of wav files in all scp files. ''' def __init__(self, scp_path, sample_rate=8000): super(AudioReader, self).__init__() self.sample_rate = sample_rate self.index_dict = handle_scp(scp_path) self.keys = list(self.index_dict.keys()) def _load(self, key): src, sr = read_wav(self.index_dict[key], return_rate=True) if self.sample_rate is not None and sr != self.sample_rate: raise RuntimeError('SampleRate mismatch: {:d} vs {:d}'.format( sr, self.sample_rate)) return src def __len__(self): return len(self.keys) def __iter__(self): for key in self.keys: yield key, self._load(key) def __getitem__(self, index): if type(index) not in [int, str]: raise IndexError('Unsupported index type: {}'.format(type(index))) if type(index) == int: num_uttrs = len(self.keys) if num_uttrs < index and index < 0: raise KeyError('Interger index out of range, {:d} vs {:d}'.format( index, num_uttrs)) index = self.keys[index] if index not in self.index_dict: raise KeyError("Missing utterance {}!".format(index)) return self._load(index)

这段代码定义了一个 AudioReader 类，用于读取多个 wav 格式的音频文件。构造函数的参数为一个 scp 文件的路径和采样率，默认为 8000。类中定义了 _load 函数来读取每个 wav 文件，并进行采样率匹配。...

spyder代码出现TypeError: unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__错误

TypeError: unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__ 这个错误通常是当你尝试使用 Python 的字符串格式化操作符 % 或者 f-string {} 对于 NumPy 数组（ndarray）进行格式化输出时遇到的...

#使用前面定义的函数进行画图 X0,X1=X_train[:,0],X_train[:,1] xx,yy=make_meshgrid(X0,X1) for clf,title,ax in zip(models,titles,sub.flatten()): plot_contours(ax,clf,xx,yy,cmap=plt.cm.plasma,alpha=0.8) ax.scatter(X0,X1,c=y,cmap=plt.cm.plasma,s=20,edgecolors='k') ax.set_xlim(xx.min(),xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(),yy.max()) ax.set_xlabel('Feature 0') ax.set_ylabel('Feature 1') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show() 代码报错TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'int' 应该如何修改，请给我代码

这个错误通常是由于在set_xticks()或set_yticks()函数中传入了一个非整型的参数导致的。 你可以将这两个函数中的参数改为整型，或者去掉这两个函数，让Matplotlib自动计算刻度值。 修改后的代码如下： ...

unsupported format string passed to Series.__format__

当你在Python的pandas库中尝试对Series对象（一种一维数组型数据结构）使用__format__方法时，可能会遇到"unsupported format string passed to Series.__format__"这样的错误。这是因为你试图将一个格式字符串...

unsupported operand type(s) for -: 'numpy.str_' and 'numpy.str_'

这个错误通常出现在使用 numpy 库时，对两个字符串进行减法操作。在 Python 中，字符串不能直接相减，因此会抛出这个错误。可能的解决方法是，检查代码中是否使用了字符串减法，如需对字符串进行操作，可以使用字符...

File "pandas\_libs\ops.pyx", line 252, in pandas._libs.ops.vec_binop File "pandas\_libs\ops.pyx", line 245, in pandas._libs.ops.vec_binop TypeError: unsupported operand type(s) for &: 'str' and 'str'

这个错误是因为在进行位运算符 & 操作时，其中一个操作数是字符串类型，而 Python 中的字符串类型不支持位运算符 & 进行操作。 这种错误通常是因为在进行条件筛选时，使用了错误的语法或者操作数类型出现问题。...

TypeError: unsupported format string passed to Text.__format__

This error occurs when you try to use an unsupported format string with the format() method on a text object. For example, consider the following code: text = "Hello, world!" print(text....

typeerror: unsupported format string passed to tensor.__format__

这个错误是因为在使用格式化字符串时，尝试将一个Tensor对象传递给了格式化字符串，但是Tensor对象不支持格式化操作。需要将Tensor对象转换为其他类型，例如numpy数组或Python标量，然后再进行格式化操作。

typeerror: unsupported format string passed to list.__format__

这个错误是因为在使用字符串格式化时，格式化字符串的格式不支持列表类型。可能是在使用字符串的format()方法时，将列表作为参数传递进去了，但是格式化字符串中没有使用正确的格式化符号来表示列表类型。...

TypeError: unsupported format string passed to tuple.__format__

这个错误通常是因为你使用了错误的格式化字符串。...如果你使用了错误的格式化字符串，就会出现 "TypeError: unsupported format string passed to tuple.__format__" 错误。所以请检查你的格式化字符串是否正确。
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