File "D:\anaconda3\envs\DDPGtorch\lib\multiprocessing\process.py", line 315, in _bootstrap self.run()

时间: 2023-09-15 08:20:15 浏览: 174
这个错误通常是由于多进程中的某些代码出现了异常或错误导致的。具体来说，"_bootstrap"是Python多进程库中的一个函数，用于启动并初始化新的进程。在这种情况下，该函数出现了异常并且导致了进程无法正常启动。您可能需要检查您的代码，特别是在多进程环境中运行的部分，以查找并修复错误。如果您能提供更多上下文或代码细节，我可以更好地帮助您解决这个问题。
相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:/pythonProject/test2.py", line 46, in <module> for i, data in enumerate(trainloader, 0): File "D:\pythonProject\venv\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 359, in __iter__ return self._get_iterator() File "D:\pythonProject\venv\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 305, in _get_iterator return _MultiProcessingDataLoaderIter(self) File "D:\pythonProject\venv\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 918, in __init__ w.start() File "D:\Anaconda\lib\multiprocessing\process.py", line 105, in start self._popen = self._Popen(self) File "D:\Anaconda\lib\multiprocessing\context.py", line 223, in _Popen return _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj) File "D:\Anaconda\lib\multiprocessing\context.py", line 322, in _Popen return Popen(process_obj) File "D:\Anaconda\lib\multiprocessing\popen_spawn_win32.py", line 65, in __init__ reduction.dump(process_obj, to_child) File "D:\Anaconda\lib\multiprocessing\reduction.py", line 60, in dump ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) _pickle.PicklingError: Can't pickle <function <lambda> at 0x00000190FCFD0D90>: attribute lookup <lambda> on __main__ failed Process finished with exit code 1

这个错误是因为在使用 PyTorch 的 DataLoader 的时候，出现了不能序列化的函数对象，可能是因为你的函数对象 lambda 没有被正确定义或者引用。你可以尝试改变你的代码，或者检查你的代码中是否存在没有被正确定义或者引用的函数对象。另外，你可以考虑使用 PyTorch 的 multiprocessing 库来解决这个问题。

ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 438, in _error_catcher yield File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 561, in read data = self._fp_read(amt) if not fp_closed else b"" File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 527, in _fp_read return self._fp.read(amt) if amt is not None else self._fp.read() File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_vendor\cachecontrol\filewrapper.py", line 90, in read data = self.__fp.read(amt) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\http\client.py", line 463, in read n = self.readinto(b) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\http\client.py", line 507, in readinto n = self.fp.readinto(b) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\socket.py", line 704, in readinto return self._sock.recv_into(b) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\ssl.py", line 1242, in recv_into return self.read(nbytes, buffer) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\ssl.py", line 1100, in read return self._sslobj.read(len, buffer) socket.timeout: The read operation timed out During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_internal\cli\base_command.py", line 160, in exc_logging_wrapper status = run_func(*args) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_internal\cli\req_command.py", line 247, in wrapper return func(self, options, args) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_internal\commands\install.py", line 419, in run requirement_set = resolver.resolve( File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_internal\resolution\resolvelib\resolver.py", line 92, in resolve result = self._result = resolver.resolve( File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_vendor\resolvelib\resolvers.py"

看起来你在使用pip下载PyTorch时遇到了一个网络连接超时的错误。这通常是由于网络问题引起的。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题： 1. 检查你的网络连接是否正常，确保你能够访问互联网。 2. 重试下载命令，有时候下载命令可能会因为网络问题而失败。你可以再次运行下载命令，看看问题是否得到解决。 3. 更换下载源，有时候下载源的问题也可能导致下载失败。你可以尝试切换到其他镜像源，比如清华大学的镜像源。 ``` pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 如果你需要下载支持CUDA的PyTorch版本，可以使用以下命令： ``` pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 4. 如果以上方法都不起作用，你可以尝试等待一段时间，然后再次尝试下载命令。可能只是暂时的网络问题。 希望这些方法能够帮助解决你的问题！
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Error processing line 1 of D:\Anaconda\envs\Train\lib\site-packages\matplotlib-3.7.1-py3.9-nspkg.pth: Fatal Python error: init_import_site: Failed to import the site module Python runtime state: initialized Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\site.py", line 169, in addpackage exec(line) File "<string>", line 1, in <module> File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\importlib\util.py", line 2, in <module> from . import abc File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\importlib\abc.py", line 17, in <module> from typing import Protocol, runtime_checkable File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\typing.py", line 26, in <module> import re as stdlib_re # Avoid confusion with the re we export. File "E:\fin\re.py", line 2, in <module> from repair import Ui_MainWindow File "E:\fin\repair.py", line 11, in <module> from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\site-packages\PyQt5\__init__.py", line 20, in <module> __path__ = __import__('pkgutil').extend_path(__path__, __name__) File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\pkgutil.py", line 643, in <module> _NAME_PATTERN = re.compile(f'^(?P{_DOTTED_WORDS})(?P<cln>:(?P<obj>{_DOTTED_WORDS})?)?$', re.U) AttributeError: partially initialized module 're' has no attribute 'compile' (most likely due to a circular import) During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\site.py", line 589, in <module> main() File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\site.py", line 576, in main known_paths = addsitepackages(known_paths) File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\site.py", line 359, in addsitepackages addsitedir(sitedir, known_paths) File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\site.py", line 208, in addsitedir addpackage(sitedir, name, known_paths) File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\site.py", line 179, in addpackage import traceback File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\traceback.py", line 5, in <module> import linecache File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\linecache.py", line 11, in <module> import tokenize File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\tokenize.py", line 32, in <module> import re File "E:\fin\re.py", line 2, in <module> from repair import Ui_MainWindow File "E:\fin\repair.py", line 11, in <module> from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\site-packages\PyQt5\__init__.py", line 20, in <module> __path__ = __import__('pkgutil').extend_path(__path__, __name__) File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\pkgutil.py", line 6, in <module> import importlib.util File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\importlib\util.py", line 2, in <module> from . import abc File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\importlib\abc.py", line 17, in <module> from typing import Protocol, runtime_checkable File "D:\Anaconda\envs\Train\lib\typing.py", line 2245, in <module> Pattern = _alias(stdlib_re.Pattern, 1) AttributeError: partially initialized module 're' has no attribute 'Pattern' (most likely due to a circular import)

这个错误看起来是由于 circular import（循环导入）引起的。可能的解决方法是： 1. 检查你的代码中是否存在循环...3. 尝试更新或重新安装受影响的包，例如 matplotlib 和 PyQt5。 希望这些方法可以帮助你解决问题。

在pip install scikit-learn完事后出现以下报错，ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py", line 438, in _error_catcher yield File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py", line 561, in read data = self._fp_read(amt) if not fp_closed else b"" File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py", line 527, in _fp_read return self._fp.read(amt) if amt is not None else self._fp.read() File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_vendor\cachecontrol\filewrapper.py", line 90, in read data = self.__fp.read(amt) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\http\client.py", line 463, in read n = self.readinto(b) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\http\client.py", line 507, in readinto n = self.fp.readinto(b) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\socket.py", line 704, in readinto return self._sock.recv_into(b) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\ssl.py", line 1242, in recv_into return self.read(nbytes, buffer) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\ssl.py", line 1100, in read return self._sslobj.read(len, buffer) socket.timeout: The read operation timed out During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_internal\cli\base_command.py", line 160, in exc_logging_wrapper status = run_func(*args) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_internal\cli\req_command.py", line 247, in wrapper return func(self, options, args) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_internal\commands\install.py", line 419, in run requirement_set = resolver.resolve( File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_internal\resolution\resolvelib\resolver.py", line 92, in resolve result = self._result = resolver.resolve( File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_vendor\resolvelib\resolvers.py"这是什么原因

这个错误报告表明在安装 scikit-learn 时发生了一个网络连接错误，可能是由于连接超时或网络不稳定等问题导致的。你可以尝试重新运行 pip install scikit-learn 命令，或者检查网络连接是否正常。...

D:\anaconda\envs\mytest\python.exe D:/PyCharm/learning/1/BPmain.py (100, 35) (50, 35) (100, 1) (50, 1) Int64Index([5], dtype='int64') Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3081, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 70, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 101, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 1625, in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 1632, in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item KeyError: 0 The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\BPmain.py", line 30, in <module> if test_output.loc[i, 0] == y_pred[i, 0]: File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 889, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1060, in _getitem_tuple return self._getitem_lowerdim(tup) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 831, in _getitem_lowerdim return getattr(section, self.name)[new_key] File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 895, in __getitem__ return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1124, in _getitem_axis return self._get_label(key, axis=axis) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1073, in _get_label return self.obj.xs(label, axis=axis) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 3739, in xs loc = index.get_loc(key) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3083, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 0 进程已结束,退出代码1

根据您提供的错误信息，问题出现在以下代码中： python if test_output.loc[i, 0] == y_pred[i, 0]: 出现了KeyError: 0的错误。这个错误通常表示您正在尝试访问一个不存在的索引或键。...

Traceback (most recent call last): File "e:\mmpretrain-main\mmpretrain\.mim\tools\train.py", line 159, in <module> main() File "e:\mmpretrain-main\mmpretrain\.mim\tools\train.py", line 146, in main cfg = Config.fromfile(args.config) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\mmengine\config\config.py", line 178, in fromfile cfg_dict, cfg_text, env_variables = Config._file2dict( File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\mmengine\config\config.py", line 522, in _file2dict eval(codeobj, global_locals_var, global_locals_var) File "", line 37, in <module> ValueError: dictionary update sequence element #0 has length 1; 2 is required Traceback (most recent call last): File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\runpy.py", line 194, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\Scripts\mim.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 1130, in __call__ return self.main(*args, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 1055, in main rv = self.invoke(ctx) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 1657, in invoke return _process_result(sub_ctx.command.invoke(sub_ctx)) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 1404, in invoke return ctx.invoke(self.callback, **ctx.params) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 760, in invoke return __callback(*args, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\mim\commands\train.py", line 100, in cli is_success, msg = train( File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\mim\commands\train.py", line 261, in train ret = subprocess.check_call( File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\subprocess.py", line 364, in check_call raise CalledProcessError(retcode, cmd) subprocess.CalledProcessError: Command '['E:\\Anaconda\\envs\\mmpose\\python.exe', 'e:\\mmpretrain-main\\mmpretrain\\.mim\\tools\\train.py', 'data/resnet18_finetune.py', '--launcher', 'none', '--work- dir=./exp']' returned non-zero exit status 1.

根据错误日志显示，出现了一个 ValueError，提示说字典更新序列的元素 #0 的长度为 1，需要为 2。这通常是由于配置文件格式错误导致的。可能是在配置文件中有一个字典的键值对出现了问题，例如只提供了键但没有...

Traceback (most recent call last): File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\threading.py", line 932, in _bootstrap_inner self.run() File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\threading.py", line 870, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "D:\23101\CCCCCCCCC\main.py", line 242, in show_pic ret, frame = myframe.frametest(frame) File "D:\23101\CCCCCCCCC\myframe.py", line 28, in frametest action = mydetect.predict(frame) File "D:\23101\CCCCCCCCC\mydetect.py", line 72, in predict img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) # init img

img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) # init img 这行代码中出现了 device 这个变量，但是它没有被定义或者赋值。你需要检查一下代码中是否有定义 device 变量的地方，或者在这行代码...

(GCC) PS G:\python\github\GCC-master> python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_cifar10.yml Traceback (most recent call last): File "end2end.py", line 181, in <module> main() File "end2end.py", line 37, in main p = create_config(args.config_env, args.config_exp) File "G:\python\github\GCC-master\utils\config.py", line 16, in create_config config = yaml.safe_load(stream) File "G:\anaconda\envs\GCC\lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 162, in safe_load return load(stream, SafeLoader) File "G:\anaconda\envs\GCC\lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 112, in load loader = Loader(stream) File "G:\anaconda\envs\GCC\lib\site-packages\yaml\loader.py", line 34, in __init__ Reader.__init__(self, stream) File "G:\anaconda\envs\GCC\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 85, in __init__ self.determine_encoding() File "G:\anaconda\envs\GCC\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 124, in determine_encoding self.update_raw() File "G:\anaconda\envs\GCC\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 178, in update_raw data = self.stream.read(size) UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xab in position 11: illegal multibyte sequence

3. 修改系统默认编码：如果以上方法无效，你可以尝试修改系统默认编码为UTF-8。这样，在读取文件时就会使用UTF-8编码，而不会再出现解码错误。请注意，修改系统默认编码可能会对其他应用程序产生影响，所以请谨慎...

Traceback (most recent call last): File "F:\anaconda\envs\cae_pp\lib\threading.py", line 1016, in _bootstrap_inner self.run() File "F:\anaconda\envs\cae_pp\lib\threading.py", line 953, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "F:\anaconda\envs\cae_pp\lib\site-packages\paddle\fluid\dataloader\dataloader_iter.py", line 217, in _thread_loop batch = self._dataset_fetcher.fetch(indices, File "F:\anaconda\envs\cae_pp\lib\site-packages\paddle\fluid\dataloader\fetcher.py", line 125, in fetch data.append(self.dataset[idx]) TypeError: 'DataLoader' object is not subscriptable >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>Train_0<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< Process finished with exit code -1

具体来说，在这段代码中，self.dataset 是一个 DataLoader 对象，而 DataLoader 对象本身是不支持下标操作的。 要解决这个问题，你需要检查代码中对 self.dataset 的使用，并确保你正在使用正确的对象进行...

Traceback (most recent call last): File "D:\progarm\anaconda\envs\pytorch\lib\threading.py", line 1016, in _bootstrap_inner self.run() File "D:\progarm\anaconda\envs\pytorch\lib\threading.py", line 953, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "D:\progarm\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\backend\event_processing\data_ingester.py", line 104, in _reload self._multiplexer.AddRunsFromDirectory(path, name) File "D:\progarm\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\backend\event_processing\plugin_event_multiplexer.py", line 205, in AddRunsFromDirectory for subdir in io_wrapper.GetLogdirSubdirectories(path): File "D:\progarm\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\backend\event_processing\io_wrapper.py", line 199, in GetLogdirSubdirectories if not tf.io.gfile.isdir(path): File "D:\progarm\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorflow\python\lib\io\file_io.py", line 703, in is_directory_v2 return _pywrap_file_io.IsDirectory(compat.path_to_bytes(path)) UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xcf in position 31: invalid continuation byte Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all

这个错误是在启动TensorBoard时出现的。它表明您的TensorBoard正在尝试读取一个路径，但是它无法识别该路径的编码。这可能是由于路径中包含非ASCII字符而导致的。您可以尝试使用Python的os模块打印路径并检查其中...

Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\BPmain.py", line 14, in <module> train_input=pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[1, 2, 3, 4, 5, ..., 35]) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 299, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 344, in read_excel data = io.parse( File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1179, in parse return self._reader.parse( File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 552, in parse parser = TextParser( File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 2204, in TextParser return TextFileReader(*args, **kwds) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 819, in __init__ self._engine = self._make_engine(self.engine) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1050, in _make_engine return mapping[engine](self.f, **self.options) # type: ignore[call-arg] File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 2242, in __init__ self.usecols, _ = _validate_usecols_arg(kwds["usecols"]) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1241, in _validate_usecols_arg raise ValueError(msg) ValueError: 'usecols' must either be list-like of all strings, all unicode, all integers or a callable.

train_input = pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[1, 2, 3, 4, 5, ..., 35]) 请注意，省略号（...）不是有效的列表元素。你需要手动将要读取的列的索引一一列出，而不是使用省略号。 如果要读取...

Traceback (most recent call last): File "D:\pycode\DATASET\metalstmtry.py", line 103, in <module> y_pred = clone(x1.double(), device=device) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\learn2learn\algorithms\maml.py", line 107, in forward return self.module(*args, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\pycode\DATASET\metalstmtry.py", line 49, in forward out, _ = self.lstm1(x, (h0, c0)) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\nn\modules\rnn.py", line 692, in forward self.dropout, self.training, self.bidirectional, self.batch_first) RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

3. 在模型前向传播过程中，将输入张量类型转换为 Double 类型，如将输入张量 x 转换为 x.double()。 需要注意的是，将张量类型从 Float 转换为 Double 会增加内存消耗，因为 Double 类型需要更多的内存空间。因此，...
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内容如下： 1、STM32_FOC _library_v2.0新功能 2、STM32F103_永磁同步电机_PMSM_FOC软件库_用户手册_中文版 3、STM32F103xx-PMSM-FOC-software-library-UM 4、基于STM32的PMSM FOC软件库(一) 5、基于STM32的PMSM FOC软件库(二) 6、基于STM32的PMSM FOC软件库(三) 7、基于STM32的PMSM FOC软件库(四)
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2000-2022年 上市公司-股价崩盘风险相关数据（数据共52234个样本，包含do文件、excel数据和参考文献）.zip

上市公司股价崩盘风险是指股价突然大幅下跌的可能性。这种风险可能由多种因素引起，包括公司的财务状况、市场环境、政策变化、投资者情绪等。 测算方式：参考《管理世界》许年行老师和《中国工业经济》吴晓晖老师的做法，使用负收益偏态系数(NCSKEW)和股票收益上下波动比率(DUVOL)度量股价崩盘风险。 数据共52234个样本，包含do文件、excel数据和参考文献。 相关数据指标 stkcd、证券代码、year、NCSKEW、DUVOL、Crash、Ret、Sigma、证券代码、交易周份、周个股交易金额、周个股流通市值、周个股总市值、周交易天数、考虑现金红利再投资的周个股回报率、市场类型、周市场交易总股数、周市场交易总金额、考虑现金红利再投资的周市场回报率（等权平均法）、不考虑现金红利再投资的周市场回报率（等权平均法）、考虑现金红利再投资的周市场回报率（流通市值加权平均法）、不考虑现金红利再投资的周市场回报率（流通市值加权平均法）、考虑现金红利再投资的周市场回报率（总市值加权平均法）、不考虑现金红利再投资的周市场回报率（总市值加权平均法）、计算周市场回报率的有效公司数量、周市场流通市值、周
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Mac OS X10.6.3 Snow Leopard系统 中文版完整安装盘 下载地址连接

Mac OS X10.6.3 Snow Leopard系统 中文版完整安装盘 下载链接，速度稳定。 Mac OS X10.6.3 Snow Leopard系统 中文版完整安装盘 下载链接，速度稳定。
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SigmaStudioHelp_3.0(中文)

关于DSP 的技术文档，留住入门DSP 控制用作备份；DSP核心技术都在里面了解；
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java毕业设计源码，可供参考
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FRP Manager-V1.19.2

Windows下的FRP图形化客户端，对应FRP版本0.61.1,需要64位操作系统
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基于优化EKF的PMSM无位置传感器矢量控制研究_崔鹏龙.pdf

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PHP集成Autoprefixer让CSS自动添加供应商前缀

标题和描述中提到的知识点主要包括：Autoprefixer、CSS预处理器、Node.js 应用程序、PHP 集成以及开源。 首先，让我们来详细解析 Autoprefixer。 Autoprefixer 是一个流行的 CSS 预处理器工具，它能够自动将 CSS3 属性添加浏览器特定的前缀。开发者在编写样式表时，不再需要手动添加如 -webkit-, -moz-, -ms- 等前缀，因为 Autoprefixer 能够根据各种浏览器的使用情况以及官方的浏览器版本兼容性数据来添加相应的前缀。这样可以大大减少开发和维护的工作量，并保证样式在不同浏览器中的一致性。 Autoprefixer 的核心功能是读取 CSS 并分析 CSS 规则，找到需要添加前缀的属性。它依赖于浏览器的兼容性数据，这一数据通常来源于 Can I Use 网站。开发者可以通过配置文件来指定哪些浏览器版本需要支持，Autoprefixer 就会自动添加这些浏览器的前缀。 接下来，我们看看 PHP 与 Node.js 应用程序的集成。 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时环境，它使得 JavaScript 可以在服务器端运行。Node.js 的主要特点是高性能、异步事件驱动的架构，这使得它非常适合处理高并发的网络应用，比如实时通讯应用和 Web 应用。 而 PHP 是一种广泛用于服务器端编程的脚本语言，它的优势在于简单易学，且与 HTML 集成度高，非常适合快速开发动态网站和网页应用。 在一些项目中，开发者可能会根据需求，希望把 Node.js 和 PHP 集成在一起使用。比如，可能使用 Node.js 处理某些实时或者异步任务，同时又依赖 PHP 来处理后端的业务逻辑。要实现这种集成，通常需要借助一些工具或者中间件来桥接两者之间的通信。 在这个标题中提到的 "autoprefixer-php"，可能是一个 PHP 库或工具，它的作用是把 Autoprefixer 功能集成到 PHP 环境中，从而使得在使用 PHP 开发的 Node.js 应用程序时，能够利用 Autoprefixer 自动处理 CSS 前缀的功能。 关于开源，它指的是一个项目或软件的源代码是开放的，允许任何个人或组织查看、修改和分发原始代码。开源项目的好处在于社区可以一起参与项目的改进和维护，这样可以加速创新和解决问题的速度，也有助于提高软件的可靠性和安全性。开源项目通常遵循特定的开源许可证，比如 MIT 许可证、GNU 通用公共许可证等。 最后，我们看到提到的文件名称 "autoprefixer-php-master"。这个文件名表明，该压缩包可能包含一个 PHP 项目或库的主分支的源代码。"master" 通常是源代码管理系统（如 Git）中默认的主要分支名称，它代表项目的稳定版本或开发的主线。 综上所述，我们可以得知，这个 "autoprefixer-php" 工具允许开发者在 PHP 环境中使用 Node.js 的 Autoprefixer 功能，自动为 CSS 规则添加浏览器特定的前缀，从而使得开发者可以更专注于内容的编写而不必担心浏览器兼容性问题。
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揭秘数字音频编码的奥秘：非均匀量化A律13折线的全面解析

# 摘要 数字音频编码技术是现代音频处理和传输的基础，本文首先介绍数字音频编码的基础知识，然后深入探讨非均匀量化技术，特别是A律压缩技术的原理与实现。通过A律13折线模型的理论分析和实际应用，本文阐述了其在保证音频信号质量的同时，如何有效地降低数据传输和存储需求。此外，本文还对A律13折线的优化策略和未来发展趋势进行了展望，包括误差控制、算法健壮性的提升，以及与新兴音频技术融合的可能性。 # 关键字 数字音频编码；非均匀量化；A律压缩；13折线模型；编码与解码；音频信号质量优化 参考资源链接：[模拟信号数字化：A律13折线非均匀量化解析](https://wenku.csdn.net/do
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arduino PAJ7620U2

### Arduino PAJ7620U2 手势传感器 教程 #### 示例代码与连接方法 对于Arduino开发PAJ7620U2手势识别传感器而言，在Arduino IDE中的项目—加载库—库管理里找到Paj7620并下载安装，完成后能在示例里找到“Gesture PAJ7620”，其中含有两个示例脚本分别用于9种和15种手势检测[^1]。 关于连线部分，仅需连接四根线至Arduino UNO开发板上的对应位置即可实现基本功能。具体来说，这四条线路分别为电源正极(VCC)，接地(GND)，串行时钟(SCL)以及串行数据(SDA)[^1]。 以下是基于上述描述的一个简单实例程序展示如
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网站啄木鸟：深入分析SQL注入工具的效率与限制

网站啄木鸟是一个指的是一类可以自动扫描网站漏洞的软件工具。在这个文件提供的描述中，提到了网站啄木鸟在发现注入漏洞方面的功能，特别是在SQL注入方面。SQL注入是一种常见的攻击技术，攻击者通过在Web表单输入或直接在URL中输入恶意的SQL语句，来欺骗服务器执行非法的SQL命令。其主要目的是绕过认证，获取未授权的数据库访问权限，或者操纵数据库中的数据。 在这个文件中，所描述的网站啄木鸟工具在进行SQL注入攻击时，构造的攻击载荷是十分基础的，例如 "and 1=1--" 和 "and 1>1--" 等。这说明它的攻击能力可能相对有限。"and 1=1--" 是一个典型的SQL注入载荷示例，通过在查询语句的末尾添加这个表达式，如果服务器没有对SQL注入攻击进行适当的防护，这个表达式将导致查询返回真值，从而使得原本条件为假的查询条件变为真，攻击者便可以绕过安全检查。类似地，"and 1>1--" 则会检查其后的语句是否为假，如果查询条件为假，则后面的SQL代码执行时会被忽略，从而达到注入的目的。 描述中还提到网站啄木鸟在发现漏洞后，利用查询MS-sql和Oracle的user table来获取用户表名的能力不强。这表明该工具可能无法有效地探测数据库的结构信息或敏感数据，从而对数据库进行进一步的攻击。 关于实际测试结果的描述中，列出了8个不同的URL，它们是针对几个不同的Web应用漏洞扫描工具（Sqlmap、网站啄木鸟、SqliX）进行测试的结果。这些结果表明，针对提供的URL，Sqlmap和SqliX能够发现注入漏洞，而网站啄木鸟在多数情况下无法识别漏洞，这可能意味着它在漏洞检测的准确性和深度上不如其他工具。例如，Sqlmap在针对 "http://www.2cto.com/news.php?id=92" 和 "http://www.2cto.com/article.asp?ID=102&title=Fast food marketing for children is on the rise" 的URL上均能发现SQL注入漏洞，而网站啄木鸟则没有成功。这可能意味着网站啄木鸟的检测逻辑较为简单，对复杂或隐蔽的注入漏洞识别能力不足。 从这个描述中，我们也可以了解到，在Web安全测试中，工具的多样性选择是十分重要的。不同的安全工具可能对不同的漏洞和环境有不同的探测能力，因此在实际的漏洞扫描过程中，安全测试人员需要选择合适的工具组合，以尽可能地全面地检测出应用中存在的漏洞。 在标签中指明了这是关于“sql注入”的知识，这表明了文件主题的核心所在。SQL注入是一种常见的网络攻击方式，安全测试人员、开发人员和网络管理员都需要对此有所了解，以便进行有效的防御和检测。 最后，提到了压缩包子文件的文件名称列表，其中包含了三个文件：setup.exe、MD5.exe、说明_Readme.html。这里提供的信息有限，但可以推断setup.exe可能是一个安装程序，MD5.exe可能是一个计算文件MD5散列值的工具，而说明_Readme.html通常包含的是软件的使用说明或者版本信息等。这些文件名暗示了在进行网站安全测试时，可能涉及到安装相关的软件工具，以及进行文件的校验和阅读相应的使用说明。然而，这些内容与文件主要描述的web安全漏洞检测主题不是直接相关的。
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【GPStoolbox使用技巧大全】：20个实用技巧助你精通GPS数据处理

# 摘要 GPStoolbox是一个广泛应用于GPS数据处理的软件工具箱，它提供了从数据导入、预处理、基本分析到高级应用和自动化脚本编写的全套功能。本文介绍了GPStoolbox的基本概况、安装流程以及核心功能，探讨了如何
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spring boot怎么配置maven

### 如何在 Spring Boot 项目中正确配置 Maven #### pom.xml 文件设置 `pom.xml` 是 Maven 项目的核心配置文件，在 Spring Boot 中尤为重要，因为其不仅管理着所有的依赖关系还控制着项目的构建流程。对于 `pom.xml` 的基本结构而言，通常包含如下几个部分： - **Project Information**: 定义了关于项目的元数据，比如模型版本、组ID、工件ID和版本号等基本信息[^1]。 ```xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
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我的个人简历HTML模板解析与应用

根据提供的文件信息，我们可以推断出这些内容与一个名为“My Resume”的个人简历有关，并且这份简历使用了HTML技术来构建。以下是从标题、描述、标签以及文件名称列表中提取出的相关知识点。 ### 标题：“my_resume:我的简历” #### 知识点： 1. **个人简历的重要性：** 简历是个人求职、晋升、转行等职业发展活动中不可或缺的文件，它概述了个人的教育背景、工作经验、技能及成就等关键信息，供雇主或相关人士了解求职者资质。 2. **简历制作的要点：** 制作简历时，应注重排版清晰、逻辑性强、突出重点。使用恰当的标题和小标题，合理分配版面空间，并确保内容的真实性和准确性。 ### 描述：“我的简历” #### 知识点： 1. **简历个性化：** 描述中的“我的简历”强调了个性化的重要性。每份简历都应当根据求职者的具体情况和目标岗位要求定制，确保简历内容与申请职位紧密相关。 2. **内容的针对性：** 描述表明简历应具有针对性，即在不同的求职场合下可能需要不同的简历版本，以突出与职位最相关的信息。 ### 标签：“HTML” #### 知识点： 1. **HTML基础：** HTML（HyperText Markup Language）是构建网页的标准标记语言。它定义了网页内容的结构，通过标签（tag）对信息进行组织，如段落（<p>）、标题（<h1>至<h6>）、图片（<img>）、链接（<a>）等。 2. **简历的在线呈现：** 使用HTML创建在线简历，可以让求职者以网页的形式展示自己。这种方式除了文字信息外，还可以嵌入多媒体元素，如视频、图表，增强简历的表现力。 3. **简历的响应式设计：** 随着移动设备的普及，确保简历在不同设备上（如PC、平板、手机）均能良好展示变得尤为重要。利用HTML结合CSS和JavaScript，可以创建适应不同屏幕尺寸的响应式简历。 4. **SEO（搜索引擎优化）：** 使用HTML时，合理使用元标签（meta tags）如<meta name="description">可以帮助简历在搜索引擎中获得更好的可见性，从而增加被潜在雇主发现的机会。 ### 压缩包子文件的文件名称列表：“my_resume-main” #### 知识点： 1. **项目组织结构：** 文件名称列表中的“my_resume-main”暗示了一个可能的项目结构。在这个结构中，“main”可能指的是这个文件是主文件，例如HTML文件可能是整个简历网站的入口。 2. **压缩和部署：** “压缩包子文件”可能是指将多个文件打包成一个压缩包。在前端开发中，通常会将HTML、CSS、JavaScript等源文件压缩后上传到服务器上。压缩通常可以减少文件大小，加快加载速度。 3. **文件命名规则：** 从文件命名可以推断出命名习惯，这通常是开发人员约定俗成的，有助于维护代码的整洁和可读性。例如，“my_resume”很直观地表示了这个文件是关于“我的简历”的内容。 综上所述，这些信息点不仅提供了关于个人简历的重要性和制作要点，而且还涵盖了使用HTML制作简历的各个方面，包括页面结构设计、元素应用、响应式设计以及文件组织和管理等。针对想要制作个人简历的用户，这些知识点提供了相当丰富的信息，以帮助他们更好地创建和优化自己的在线简历。