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帮我分析报错 sudo dpkg -i '/home/jetson/Downloads/code_1.98.2-1741787947_arm64(1).deb' [sudo] password for jetson: Selecting previously unselected package code. (Reading database ... 250795 files and directories currently installed.) Preparing to unpack .../code_1.98.2-1741787947_arm64(1).deb ... Unpacking code (1.98.2-1741787947) ... dpkg: dependency problems prevent configuration of code: code depends on libc6 (>= 2.28); however: Version of libc6:arm64 on system is 2.27-3ubuntu1.4. code depends on libxkbfile1 (>= 1:1.1.0); however: Version of libxkbfile1:arm64 on system is 1:1.0.9-2. dpkg: error processing package code (--install): dependency problems - leaving unconfigured Processing triggers for gnome-menus (3.13.3-11ubuntu1.1) ... Processing triggers for desktop-file-utils (0.23-1ubuntu3.18.04.2) ... Processing triggers for bamfdaemon (0.5.3+18.04.20180207.2-0ubuntu1) ... Rebuilding /usr/share/applications/bamf-2.index... Processing triggers for mime-support (3.60ubuntu1) ... Processing triggers for shared-mime-info (1.9-2) ... Errors were encountered while processing: code

时间: 2025-03-21 11:13:46 浏览: 66
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在ARM64架构的Ubuntu系统上安装VS Code时遇到的依赖问题。具体来说,用户遇到了libc6和libxkbfile1的版本过低的问题。让我仔细分析一下这个问题,并思考解决方案。 首先,用户提到他们使用的是ARM64架构,这可能意味着他们使用的是基于ARM的处理器,比如树莓派或者某些服务器。Ubuntu在这个架构上的软件包可能和x86架构有所不同,需要特别注意兼容性。 用户遇到的依赖问题有两个:libc6需要>=2.28,但当前是2.27;libxkbfile1需要>=1:1.1.0,但当前是1:1.0.9。这两个依赖不满足导致安装失败。我需要考虑如何升级这些软件包到所需的版本。 首先,对于libc6,这是GNU C库,是系统的基础库,升级它可能会影响系统的稳定性。通常情况下,libc6的版本与Ubuntu的发行版紧密相关。比如,Ubuntu 18.04(Bionic)默认的libc6版本是2.27,而Ubuntu 20.04(Focal)则提供了libc6 2.31。因此,用户的系统可能运行的是Ubuntu 18.04,因为libc6的版本是2.27-3ubuntu1.6,这正是Bionic的包版本。 如果用户使用的是Ubuntu 18.04,官方仓库中的libc6可能无法直接升级到2.28以上,因为该版本属于后续的Ubuntu发行版。因此,可能的解决方案是升级整个系统到更高版本,比如Ubuntu 20.04或22.04,这些版本默认包含更高版本的libc6。但系统升级是一个较大的操作,用户可能不希望这样做,尤其是生产环境中。 另一个选择是寻找是否有向后移植(backport)的软件包。某些情况下,Ubuntu的backports仓库可能提供较新版本的软件包,但需要确认是否存在适用于ARM64架构的libc6 2.28或更高版本的backport。用户需要添加backports源并尝试安装。不过,libc6作为核心库,可能不会有backport,因为这可能引起系统不稳定。 对于libxkbfile1,这个软件包通常与X Window系统相关,处理键盘布局等。同样,它的版本也受限于Ubuntu发行版。在Ubuntu 20.04中,libxkbfile1的版本是1:1.1.0,而Ubuntu 18.04中是1:1.0.9。因此,升级到更高版本的Ubuntu也会解决这个问题。 如果用户无法升级整个系统,可能需要手动下载并安装更高版本的.deb包。但这样做有风险,因为手动安装依赖可能会破坏系统依赖关系,尤其是像libc6这样的核心库。此外,ARM架构的.deb包可能不如x86架构的丰富,需要确认是否存在适用的版本。 另一种可能性是用户下载的VS Code的.deb包是否与系统架构兼容。用户需要确认下载的是适用于ARM64的VS Code包,而不是x86_64的。如果错误地下载了x86的包,在ARM64上安装会导致依赖问题,因为x86的依赖包可能版本不同,或者不存在于ARM的仓库中。用户应前往VS Code官网确认是否有ARM64的.deb包,并重新下载正确的版本。 此外,用户是否添加了正确的软件源?有时候,第三方仓库可能提供更新的软件包。例如,VS Code的官方仓库可能包含依赖项的更新版本。用户可以通过添加VS Code的APT源并更新软件包列表,然后再次尝试安装,可能解决依赖问题。步骤通常是: 1. 导入Microsoft GPG密钥: ``` sudo apt-get install wget gpg wget -qO- https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > packages.microsoft.gpg sudo install -D -o root -g root -m 644 packages.microsoft.gpg /etc/apt/keyrings/packages.microsoft.gpg ``` 2. 添加VS Code仓库: ``` echo "deb [arch=arm64 signed-by=/etc/apt/keyrings/packages.microsoft.gpg] https://packages.microsoft.com/repos/code stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/vscode.list ``` 3. 更新并安装: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install code ``` 这种方法可能自动解决依赖问题,因为正确的仓库可能包含适用于ARM64架构的所需依赖版本。 如果上述方法无效,用户可能需要寻找替代安装方法,例如使用Snap包。Snap是Ubuntu支持的另一种打包格式,通常包含所有依赖项,可能避免依赖问题。安装命令为: ``` sudo snap install --classic code ``` 但Snap在某些环境中可能存在性能或其他问题,用户需自行评估。 总结可能的步骤: 1. 确认系统版本(如Ubuntu 18.04),考虑升级到更高版本。 2. 检查是否下载了正确的ARM64架构的VS Code.deb包。 3. 添加VS Code官方APT仓库并尝试安装。 4. 使用Snap安装作为替代方案。 5. 如果必须手动安装依赖,需谨慎处理,但风险较高。 需要注意的是,在ARM架构上,某些软件包可能不可用或版本较旧,因此升级系统可能是最可靠的解决方案。</think>### 分步解决方案 在ARM64架构的Ubuntu系统中解决libc6和libxkbfile1依赖问题,可按照以下步骤操作: 1. **确认系统版本和架构** 执行命令查看当前Ubuntu版本: ```bash lsb_release -a ``` 若系统为Ubuntu 18.04(Bionic),其默认libc6版本为2.27,需升级到更高版本系统(如20.04或22.04)才能满足依赖。 2. **添加VS Code官方APT仓库** 通过官方源获取适配ARM64架构的最新版本: ```bash # 导入Microsoft GPG密钥 sudo apt-get install wget gpg wget -qO- https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > packages.microsoft.gpg sudo install -D -o root -g root -m 644 packages.microsoft.gpg /etc/apt/keyrings/packages.microsoft.gpg # 添加ARM64架构仓库 echo "deb [arch=arm64 signed-by=/etc/apt/keyrings/packages.microsoft.gpg] https://packages.microsoft.com/repos/code stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/vscode.list sudo apt-get update ``` 3. **尝试安装VS Code** 通过APT命令自动解决依赖: ```bash sudo apt-get install code ``` 若提示依赖问题仍未解决,继续下一步。 4. **使用Snap安装(推荐替代方案)** Snap包包含完整依赖链,规避dpkg依赖问题: ```bash sudo snap install --classic code ``` 5. **系统升级(终极方案)** 若上述方法无效且条件允许,升级系统至Ubuntu 20.04 LTS或更高版本: ```bash sudo do-release-upgrade ``` 升级完成后重新尝试安装VS Code。 --- ### 关键问题分析 - **libc6版本限制**:Ubuntu 18.04官方仓库不提供libc6 >=2.28,需通过系统升级解决[^1]。 - **ARM64架构适配**:需确保下载的.deb包或仓库源明确支持ARM64架构。 - **Snap方案优势**:Snap容器化特性避免了依赖冲突问题,但可能牺牲部分性能[^2]。
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安装pytorch 出现(yolo5) root@jetlcc-desktop:~# wget http://ftp.de.debian.org/debian/pool/main/h/hwloc/libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb --2025-07-15 08:22:18-- http://ftp.de.debian.org/debian/pool/main/h/hwloc/libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb Resolving ftp.de.debian.org (ftp.de.debian.org)... 141.76.2.4, 2a13:dd80:deb::deb Connecting to ftp.de.debian.org (ftp.de.debian.org)|141.76.2.4|:80... connected. HTTP request sent, awaiting response... 200 OK Length: 97856 (96K) [application/vnd.debian.binary-package] Saving to: ‘libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb’ libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb 100%[===================================================>] 95.56K 197KB/s in 0.5s 2025-07-15 08:22:19 (197 KB/s) - ‘libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb’ saved [97856/97856] (yolo5) root@jetlcc-desktop:~# sudo dpkg -i .bash_history .condarc .ros/ .bashrc .config/ .rviz2/ .cache/ .local/ libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb .colcon/ .profile libopenmpi2_2.1.1-8_arm64.deb .conda/ .python_history miniconda3/ (yolo5) root@jetlcc-desktop:~# sudo dpkg -i libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb Selecting previously unselected package libhwloc5:arm64. (Reading database ... 106787 files and directories currently installed.) Preparing to unpack libhwloc5_1.11.12-3_arm64.deb ... Unpacking libhwloc5:arm64 (1.11.12-3) ... Setting up libhwloc5:arm64 (1.11.12-3) ... Processing triggers for libc-bin (2.35-0ubuntu3.10) ... (yolo5) root@jetlcc-desktop:~# sudo dpkg -i libopenmpi2_2.1.1-8_arm64.deb (Reading database ... 106797 files and directories currently installed.) Preparing to unpack libopenmpi2_2.1.1-8_arm64.deb ... Unpacking libopenmpi2:arm64 (2.1.1-8) over (2.1.1-8) ... Setting up libopenmpi2:arm64 (2.1.1-8) ... Processing triggers for libc-bin (2.35-0ubuntu3.10) ... (yolo5) root@jetlcc-desktop:~# python Python 3.8.20 (default, Oct 3 2024, 15:18:56) [GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/root/miniconda3/envs/yolo5/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py", line 198, in <module> _load_global_deps() File "/root/miniconda3/envs/yolo5/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py", line 151, in _load_global_deps ctypes.CDLL(lib_path, mode=ctypes.RTLD_GLOBAL) File "/root/miniconda3/envs/yolo5/lib/python3.8/ctypes/__init__.py", line 373, in __init__ self._handle = _dlopen(self._name, mode) OSError: libcublasLt.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory

----------------------- MY_IP: 192.168.1.21 ----------------------- jetson@jetson-desktop:~$ vncserver Cleaning stale pidfile '/home/jetson/.vnc/jetson-desktop:1.pid'! New 'jetson-desktop:1 (jetson)' desktop at :1 on machine jetson-desktop Starting applications specified in /etc/X11/Xvnc-session Log file is /home/jetson/.vnc/jetson-desktop:1.log Use xtigervncviewer -SecurityTypes VncAuth -passwd /home/jetson/.vnc/passwd :1 to connect to the VNC server. vncserver: Failed command '/etc/X11/Xvnc-session': 256! =================== tail -15 /home/jetson/.vnc/jetson-desktop:1.log =================== Copyright (C) 1999-2019 TigerVNC Team and many others (see README.rst) See https://www.tigervnc.org for information on TigerVNC. Underlying X server release 12008000, The X.Org Foundation Mon Mar 17 23:02:16 2025 vncext: VNC extension running! vncext: Listening for VNC connections on local interface(s), port 5901 vncext: created VNC server for screen 0 X connection to :1 broken (explicit kill or server shutdown). Mon Mar 17 23:02:17 2025 ComparingUpdateTracker: 0 pixels in / 0 pixels out ComparingUpdateTracker: (1:nan ratio) Killing Xtigervnc process ID 4262... which seems to be deadlocked. Using SIGKILL! ======================================================================================= Starting applications specified in /etc/X11/Xvnc-session has failed. Maybe try something simple first, e.g., tigervncserver -xstartup /usr/bin/xterm jetson@jetson-desktop:~$ sudo spt install xterm sudo: spt:找不到命令 jetson@jetson-desktop:~$ sudo apt install xterm 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 xterm 已经是最新版 (353-1ubuntu1.20.04.2)。 下列软件包是自动安装的并且现在不需要了: apt-clone archdetect-deb bogl-bterm busybox-static cryptsetup-bin dpkg-repack gir1.2-timezonemap-1.0 gir1.2-xkl-1.0 grub-common libdebian-installer4 libtimezonemap-data libtimezonemap1 os-prober python3-icu python3-pam rdate tasksel tasksel-data 使用'sudo apt autoremove'来卸载它(它们)。 升

jetson@jetson-desktop:~$ sudo apt install tigervnc-standalone-server tigervnc-xorg-extension 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 下列软件包是自动安装的并且现在不需要了: apt-clone archdetect-deb bogl-bterm busybox-static cryptsetup-bin dpkg-repack gir1.2-timezonemap-1.0 gir1.2-xkl-1.0 grub-common libdebian-installer4 libpaps0 libtimezonemap-data libtimezonemap1 os-prober paps python3-icu python3-pam rdate tasksel tasksel-data 使用'sudo apt autoremove'来卸载它(它们)。 建议安装: xfonts-100dpi | xfonts-75dpi 下列【新】软件包将被安装: tigervnc-xorg-extension 下列软件包将被升级: tigervnc-standalone-server 升级了 1 个软件包,新安装了 1 个软件包, 要卸载 0 个软件包,有 441 个软件包未被升级。 需要下载 1,149 kB 的归档。 解压缩后会消耗 650 kB 的额外空间。 获取:1 http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports focal-updates/universe arm64 tigervnc-standalone-server arm64 1.10.1+dfsg-3ubuntu0.20.04.1 [949 kB] 获取:2 http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports focal-updates/universe arm64 tigervnc-xorg-extension arm64 1.10.1+dfsg-3ubuntu0.20.04.1 [200 kB] 已下载 1,149 kB,耗时 3秒 (369 kB/s) debconf: 因为并未安装 apt-utils,所以软件包的设定过程将被推迟 (正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 246242 个文件和目录。) 准备解压 .../tigervnc-standalone-server_1.10.1+dfsg-3ubuntu0.20.04.1_arm64.deb ... 正在解压 tigervnc-standalone-server (1.10.1+dfsg-3ubuntu0.20.04.1) 并覆盖 (1.10.1+dfsg-3) ... 正在选中未选择的软件包 tigervnc-xorg-extension。 准备解压 .../tigervnc-xorg-extension_1.10.1+dfsg-3ubuntu0.20.04.1_arm64.deb ... 正在解压 tigervnc-xorg-extension (1.10.1+dfsg-3ubuntu0.20.04.1) ... 正在设置 tigervnc-standalone-server (1.10.1+dfsg-3ubuntu0.20.04.1) ... 正在设置 tigervnc-xorg-extension (1.10.1+dfsg-3ubuntu0.20.04.1) ... 正在处理用于 man-db (2.9.1-1) 的触发器 ... jetson@jetson-desktop:~$ vncserver :1 New 'jetson-desktop:1 (jetson)' desktop at :1 on machine jetson-desktop Starting applications specified in /etc/X11/Xvnc-session Log file is /home/jetson/.vnc/jetson-desktop:1.log Use xtigervncviewer -SecurityTypes VncAuth -passwd /home/jetson/.vnc/passwd :1 to connect to the VNC server. vncserver: Failed command '/etc/X11/Xvnc-session': 256! ==================

X86_64N: 鉴于仓库 'http://packages.linuxmint.com xia InRelease' 不支持 'arm64' 体系结构,跳过配置文件 'main/binary-arm64/Packages' 的获取。 N: 鉴于仓库 'http://packages.linuxmint.com xia InRelease' 不支持 'arm64' 体系结构,跳过配置文件 'upstream/binary-arm64/Packages' 的获取。 N: 鉴于仓库 'http://packages.linuxmint.com xia InRelease' 不支持 'arm64' 体系结构,跳过配置文件 'import/binary-arm64/Packages' 的获取。 N: 鉴于仓库 'http://packages.linuxmint.com xia InRelease' 不支持 'arm64' 体系结构,跳过配置文件 'backport/binary-arm64/Packages' 的获取。 E: 无法下载 http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/noble/main/binary-arm64/Packages 404 Not Found [IP: 2620:2d:4000:1::101 80] E: 无法下载 http://security.ubuntu.com/ubuntu/dists/noble-security/main/binary-arm64/Packages 404 Not Found [IP: 2620:2d:4000:1::103 80] E: 无法下载 http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/noble-updates/main/binary-arm64/Packages 404 Not Found [IP: 2620:2d:4000:1::101 80] E: 无法下载 http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/noble-backports/main/binary-arm64/Packages 404 Not Found [IP: 2620:2d:4000:1::101 80] E: 无法下载 http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/jammy/universe/binary-arm64/Packages 404 Not Found [IP: 2620:2d:4000:1::101 80] E: 部分索引文件下载失败。如果忽略它们,那将转而使用旧的索引文件。

(yolo8) root@jetlcc-desktop:/home/jetlcc/len/tools/yolov8# yolo predict model=yolov8n.onnx source="ultralytics/assets/bus.jpg" WARNING ⚠️ Unable to automatically guess model task, assuming 'task=detect'. Explicitly define task for your model, i.e. 'task=detect', 'segment', 'classify','pose' or 'obb'. Ultralytics 8.3.167 🚀 Python-3.8.20 torch-1.11.0a0+gitbc2c6ed CUDA:0 (NVIDIA Tegra X1, 1972MiB) Loading yolov8n.onnx for ONNX Runtime inference... Using ONNX Runtime CUDAExecutionProvider 2025-07-17 10:46:27.513092611 [E:onnxruntime:, inference_session.cc:1588 operator()] Exception during initialization: /home/onnxruntime/onnxruntime/onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_call.cc:122 bool onnxruntime::CudaCall(ERRTYPE, const char*, const char*, ERRTYPE, const char*) [with ERRTYPE = cudnnStatus_t; bool THRW = true] /home/onnxruntime/onnxruntime/onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_call.cc:116 bool onnxruntime::CudaCall(ERRTYPE, const char*, const char*, ERRTYPE, const char*) [with ERRTYPE = cudnnStatus_t; bool THRW = true] CUDNN failure 1: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED ; GPU=0 ; hostname=jetlcc-desktop ; expr=cudnnCreate(&cudnn_handle_); Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/yolo8/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/cfg/__init__.py", line 983, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/engine/model.py", line 548, in predict self.predictor.setup_model(model=self.model, verbose=is_cli) File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/engine/predictor.py", line 391, in setup_model self.model = AutoBackend( File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/nn/autobackend.py", line 259, in __init__ session = onnxruntime.InferenceSession(w, providers=providers) File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/onnxruntime/capi/onnxruntime_inference_collection.py", line 335, in __init__ self._create_inference_session(providers, provider_options, disabled_optimizers) File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/onnxruntime/capi/onnxruntime_inference_collection.py", line 381, in _create_inference_session sess.initialize_session(providers, provider_options, disabled_optimizers) onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.RuntimeException: [ONNXRuntimeError] : 6 : RUNTIME_EXCEPTION : Exception during initialization: /home/onnxruntime/onnxruntime/onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_call.cc:122 bool onnxruntime::CudaCall(ERRTYPE, const char*, const char*, ERRTYPE, const char*) [with ERRTYPE = cudnnStatus_t; bool THRW = true] /home/onnxruntime/onnxruntime/onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_call.cc:116 bool onnxruntime::CudaCall(ERRTYPE, const char*, const char*, ERRTYPE, const char*) [with ERRTYPE = cudnnStatus_t; bool THRW = true] CUDNN failure 1: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED ; GPU=0 ; hostname=jetlcc-desktop ; expr=cudnnCreate(&cudnn_handle_); (yolo8) root@jetlcc-desktop:/home/jetlcc/len/tools/yolov8#

(deepface_jrl2) nvidia@nvidia-desktop:~/jrl/deepface-master/deepface-master/tests$ sudo apt-get install gstreamer1.0-libav [sudo] password for nvidia: Reading package lists... Done Building dependency tree Reading state information... Done gstreamer1.0-libav is already the newest version (1.16.2-2). The following packages were automatically installed and are no longer required: apt-clone archdetect-deb bogl-bterm busybox-static cryptsetup-bin dpkg-repack gdal-data gir1.2-timezonemap-1.0 gir1.2-xkl-1.0 grub-common libarmadillo9 libarpack2 libavcodec-dev libavformat-dev libavresample-dev libavutil-dev libcfitsio8 libcharls2 libdap25 libdapclient6v5 libdc1394-22-dev libdebian-installer4 libepsilon1 libevent-core-2.1-7 libevent-pthreads-2.1-7 libexif-dev libfreexl1 libfyba0 libgdal26 libgdcm-dev libgdcm3.0 libgeos-3.8.0 libgeos-c1v5 libgeotiff5 libgl2ps1.4 libgphoto2-dev libhdf4-0-alt libhdf5-openmpi-103 libhwloc-plugins libhwloc15 libilmbase-dev libkmlbase1 libkmldom1 libkmlengine1 liblept5 libnetcdf-c++4 libnetcdf15 libodbc1 libogdi4.1 libopencv-calib3d4.2 libopencv-contrib4.2 libopencv-dnn4.2 libopencv-features2d4.2 libopencv-flann4.2 libopencv-highgui4.2 libopencv-imgcodecs4.2 libopencv-imgproc4.2 libopencv-ml4.2 libopencv-objdetect4.2 libopencv-photo4.2 libopencv-shape4.2 libopencv-stitching4.2 libopencv-superres4.2 libopencv-video4.2 libopencv-videoio4.2 libopencv-videostab4.2 libopencv-viz4.2 libopencv4.2-java libopencv4.2-jni libopenexr-dev libopenmpi3 libpmix2 libpq5 libproj15 libqhull7 libraw1394-dev libsocket++1 libspatialite7 libsuperlu5 libswresample-dev libswscale-dev libtbb-dev libtesseract4 libtimezonemap-data libtimezonemap1 liburiparser1 libvtk6.3 libxerces-c3.2 libxnvctrl0 odbcinst odbcinst1debian2 os-prober proj-data python3-icu python3-pam rdate tasksel tasksel-data Use 'sudo apt autoremove' to remove them. 0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 370 not upgraded.

TASK [autoware.dev_env.ros2 : Install dependencies for setting up apt sources] *** fatal: [localhost]: FAILED! => {"changed": false, "msg": "Failed to update apt cache: W:校验数字签名时出错。此仓库未被更新,所以仍然使用此前的索引文件。GPG 错误:http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ros2/ubuntu jammy InRelease: 由于没有公钥,无法验证下列签名: NO_PUBKEY F42ED6FBAB17C654, W:目标 Packages (Packages) 在 /etc/apt/sources.list.d/archive_uri-https_developer_download_nvidia_com_compute_cuda_repos_ubuntu2204_x86_64_-jammy.list:1 和 /etc/apt/sources.list.d/cuda-ubuntu2204-x86_64.list:1 中被配置了多次, W:目标 Translations (zh_CN) 在 /etc/apt/sources.list.d/archive_uri-https_developer_download_nvidia_com_compute_cuda_repos_ubuntu2204_x86_64_-jammy.list:1 和 /etc/apt/sources.list.d/cuda-ubuntu2204-x86_64.list:1 中被配置了多次, W:目标 Translations (zh) 在 /etc/apt/sources.list.d/archive_uri-https_developer_download_nvidia_com_compute_cuda_repos_ubuntu2204_x86_64_-jammy.list:1 和 /etc/apt/sources.list.d/cuda-ubuntu2204-x86_64.list:1 中被配置了多次, W:目标 Translations (en) 在 /etc/apt/sources.list.d/archive_uri-https_developer_download_nvidia_com_compute_cuda_repos_ubuntu2204_x86_64_-jammy.list:1 和 /etc/apt/sources.list.d/cuda-ubuntu2204-x86_64.list:1 中被配置了多次, E:无法下载 https://mirror.ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/autowarefoundation/autoware/ros2/dists/repos/InRelease 明文签署文件不可用,结果为‘NOSPLIT’(您的网络需要认证吗?), E:仓库 “https://mirror.ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/autowarefoundation/autoware/ros2 repos InRelease” 没有数字签名。"} PLAY RECAP ********************************************************************* localhost : ok=2 changed=0 unreachable=0 failed=1 skipped=2 rescued=0 ignored=0 Failed.

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【作品名称】:基于python单通道脑电信号的自动睡眠分期研究 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】:网络结构(具体可查看network.py文件): 网络整体结构类似于TinySleepNet,对RNN部分进行了修改,增加了双向RNN、GRU、Attention等网络结构,可根据参数进行调整选择。 定义了seq_len参数,可以更灵活地调整batch_size与seq_len。 数据集加载(具体可查看dataset.py文件) 直接继承自torch的Dataset,并定义了seq_len和shuffle_seed,方便调整输入,并复现实验。 训练(具体可查看train.py文件): 定义并使用了focal loss损失函数 在实验中有使用wandb,感觉用起来还挺方便的,非常便于实验记录追溯 测试(具体可查看test.py文件): 可以输出accuracy、mf1、recall_confusion_matrics、precision_confusion_matrics、f1
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bid格式文件电子标书阅读器.zip

软件介绍: bid格式招投标文件阅读器,可以打开浏览、管理电子招标文件,如果打不开标书文件,请按下面步骤检查:1、请查看招标文件(.bid文件)是否下载完全,请用IE下载工具下载;2、查看IE浏览器版本,如果版本低于IE8,低于IE8版本的请升级为IE8浏览器。
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机器翻译WMT14数据集

机器翻译WMT14数据集,ACL2014公布的share task,很多模型都在这上benchmark
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高通QXDM使用手册.pdf

高通QXDM使用手册,介绍高通QXDM工具软件的使用,中文版的哦。

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C#类库封装:简化SDK调用实现多功能集成,构建地磅无人值守系统

内容概要:本文介绍了利用C#类库封装多个硬件设备的SDK接口,实现一系列复杂功能的一键式调用。具体功能包括身份证信息读取、人证识别、车牌识别(支持臻识和海康摄像头)、LED显示屏文字输出、称重数据读取、二维码扫描以及语音播报。所有功能均被封装为简单的API,极大降低了开发者的工作量和技术门槛。文中详细展示了各个功能的具体实现方式及其应用场景,如身份证读取、人证核验、车牌识别等,并最终将这些功能整合到一起,形成了一套完整的地磅称重无人值守系统解决方案。 适合人群:具有一定C#编程经验的技术人员,尤其是需要快速集成多种硬件设备SDK的应用开发者。 使用场景及目标:适用于需要高效集成多种硬件设备SDK的项目,特别是那些涉及身份验证、车辆管理、物流仓储等领域的企业级应用。通过使用这些封装好的API,可以大大缩短开发周期,降低维护成本,提高系统的稳定性和易用性。 其他说明:虽然封装后的API极大地简化了开发流程,但对于一些特殊的业务需求,仍然可能需要深入研究底层SDK。此外,在实际部署过程中,还需考虑网络环境、硬件兼容性等因素的影响。
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Teleport Pro教程:轻松复制网站内容

标题中提到的“复制别人网站的软件”指向的是一种能够下载整个网站或者网站的特定部分,然后在本地或者另一个服务器上重建该网站的技术或工具。这类软件通常被称作网站克隆工具或者网站镜像工具。 描述中提到了一个具体的教程网址,并提到了“天天给力信誉店”,这可能意味着有相关的教程或资源可以在这个网店中获取。但是这里并没有提供实际的教程内容,仅给出了网店的链接。需要注意的是,根据互联网法律法规,复制他人网站内容并用于自己的商业目的可能构成侵权,因此在此类工具的使用中需要谨慎,并确保遵守相关法律法规。 标签“复制 别人 网站 软件”明确指出了这个工具的主要功能,即复制他人网站的软件。 文件名称列表中列出了“Teleport Pro”,这是一款具体的网站下载工具。Teleport Pro是由Tennyson Maxwell公司开发的网站镜像工具,允许用户下载一个网站的本地副本,包括HTML页面、图片和其他资源文件。用户可以通过指定开始的URL,并设置各种选项来决定下载网站的哪些部分。该工具能够帮助开发者、设计师或内容分析人员在没有互联网连接的情况下对网站进行离线浏览和分析。 从知识点的角度来看,Teleport Pro作为一个网站克隆工具,具备以下功能和知识点: 1. 网站下载:Teleport Pro可以下载整个网站或特定网页。用户可以设定下载的深度,例如仅下载首页及其链接的页面,或者下载所有可访问的页面。 2. 断点续传:如果在下载过程中发生中断,Teleport Pro可以从中断的地方继续下载,无需重新开始。 3. 过滤器设置:用户可以根据特定的规则过滤下载内容,如排除某些文件类型或域名。 4. 网站结构分析:Teleport Pro可以分析网站的链接结构,并允许用户查看网站的结构图。 5. 自定义下载:用户可以自定义下载任务,例如仅下载图片、视频或其他特定类型的文件。 6. 多任务处理:Teleport Pro支持多线程下载,用户可以同时启动多个下载任务来提高效率。 7. 编辑和管理下载内容:Teleport Pro具备编辑网站镜像的能力,并可以查看、修改下载的文件。 8. 离线浏览:下载的网站可以在离线状态下浏览,这对于需要测试网站在不同环境下的表现的情况十分有用。 9. 备份功能:Teleport Pro可以用来备份网站,确保重要数据的安全。 在实际使用此类工具时,需要注意以下几点: - 著作权法:复制网站内容可能侵犯原作者的版权,因此在使用此类工具时,必须确保有合法权利去下载和使用目标网站的内容。 - 服务条款:许多网站的服务条款明确禁止未经授权的网站克隆。因此,在使用此类软件之前,应当仔细阅读并遵守目标网站的服务条款。 - 数据隐私:下载含有个人数据的网站可能触及隐私保护法律,特别是在欧洲通用数据保护条例(GDPR)等法规的环境下。 - 网络安全:随意下载网站可能导致恶意软件和病毒的传播,用户应当使用最新的反病毒软件,并在安全的环境中进行操作。 综上所述,虽然“复制别人网站的软件”在技术上是可行的,且可以用于多种正当目的,但在使用此类工具时,必须遵守法律法规和道德规范,不可侵犯他人的合法权益。
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【跨平台开发者的必读】:解决Qt5Widgetsd.lib目标计算机类型冲突终极指南

# 1. 跨平台开发与Qt框架简介 跨平台开发已经成为现代软件开发中不可或缺的一部分,它使得开发者能够构建出能够在多种操作系统上运行的应用程序,从而触及更广泛的用户群体。在这其中,Qt框架作为一套成熟的跨平台应用程序和用户界面框架,扮演着关键角色。Qt不仅仅是一个跨平台的工具集,它的设计哲学还包含了模块化和可扩展性,使其能够适应各种规模和复杂度的项目。本章节我们将简要介绍
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普通RNN结构和特点

<think>首先,用户的问题是:“我想了解普通RNN的结构及其特点请问RNN循环神经网络结构特点工作原理”。这涉及到RNN的结构、特点和工作原理。根据系统级指令:-所有行内数学表达式必须使用$...$格式。-独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。用户可见层指令:-回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。-保证回答真实可靠。参考站内引用:-引用[1]:关于RNN的基本介绍,为什么需要RNN。-引用[2]:关于RNN的工作原理、结构图,以及与其他网络的比较。用户上一次的问题和我的回答:用户是第一次
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探讨通用数据连接池的核心机制与应用

根据给定的信息,我们能够推断出讨论的主题是“通用数据连接池”,这是一个在软件开发和数据库管理中经常用到的重要概念。在这个主题下,我们可以详细阐述以下几个知识点: 1. **连接池的定义**: 连接池是一种用于管理数据库连接的技术,通过维护一定数量的数据库连接,使得连接的创建和销毁操作更加高效。开发者可以在应用程序启动时预先创建一定数量的连接,并将它们保存在一个池中,当需要数据库连接时,可以直接从池中获取,从而降低数据库连接的开销。 2. **通用数据连接池的概念**: 当提到“通用数据连接池”时,它意味着这种连接池不仅支持单一类型的数据库(如MySQL、Oracle等),而且能够适应多种不同数据库系统。设计一个通用的数据连接池通常需要抽象出一套通用的接口和协议,使得连接池可以兼容不同的数据库驱动和连接方式。 3. **连接池的优点**: - **提升性能**:由于数据库连接创建是一个耗时的操作,连接池能够减少应用程序建立新连接的时间,从而提高性能。 - **资源复用**:数据库连接是昂贵的资源,通过连接池,可以最大化现有连接的使用,避免了连接频繁创建和销毁导致的资源浪费。 - **控制并发连接数**:连接池可以限制对数据库的并发访问,防止过载,确保数据库系统的稳定运行。 4. **连接池的关键参数**: - **最大连接数**:池中能够创建的最大连接数。 - **最小空闲连接数**:池中保持的最小空闲连接数,以应对突发的连接请求。 - **连接超时时间**:连接在池中保持空闲的最大时间。 - **事务处理**:连接池需要能够管理不同事务的上下文,保证事务的正确执行。 5. **实现通用数据连接池的挑战**: 实现一个通用的连接池需要考虑到不同数据库的连接协议和操作差异。例如,不同的数据库可能有不同的SQL方言、认证机制、连接属性设置等。因此,通用连接池需要能够提供足够的灵活性,允许用户配置特定数据库的参数。 6. **数据连接池的应用场景**: - **Web应用**:在Web应用中,为了处理大量的用户请求,数据库连接池可以保证数据库连接的快速复用。 - **批处理应用**:在需要大量读写数据库的批处理作业中,连接池有助于提高整体作业的效率。 - **微服务架构**:在微服务架构中,每个服务可能都需要与数据库进行交互,通用连接池能够帮助简化服务的数据库连接管理。 7. **常见的通用数据连接池技术**: - **Apache DBCP**:Apache的一个Java数据库连接池库。 - **C3P0**:一个提供数据库连接池和控制工具的开源Java框架。 - **HikariCP**:目前性能最好的开源Java数据库连接池之一。 - **BoneCP**:一个高性能的开源Java数据库连接池。 - **Druid**:阿里巴巴开源的一个数据库连接池,提供了对性能监控的高级特性。 8. **连接池的管理与监控**: 为了保证连接池的稳定运行,开发者需要对连接池的状态进行监控,并对其进行适当的管理。监控指标可能包括当前活动的连接数、空闲的连接数、等待获取连接的请求队列长度等。一些连接池提供了监控工具或与监控系统集成的能力。 9. **连接池的配置和优化**: 连接池的性能与连接池的配置密切相关。需要根据实际的应用负载和数据库性能来调整连接池的参数。例如,在高并发的场景下,可能需要增加连接池中连接的数量。另外,适当的线程池策略也可以帮助连接池更好地服务于多线程环境。 10. **连接池的应用案例**: 一个典型的案例是电商平台在大型促销活动期间,用户访问量激增,此时通用数据连接池能够保证数据库操作的快速响应,减少因数据库连接问题导致的系统瓶颈。 总结来说,通用数据连接池是现代软件架构中的重要组件,它通过提供高效的数据库连接管理,增强了软件系统的性能和稳定性。了解和掌握连接池的原理及实践,对于任何涉及数据库交互的应用开发都至关重要。在实现和应用连接池时,需要关注其设计的通用性、配置的合理性以及管理的有效性,确保在不同的应用场景下都能发挥出最大的效能。
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【LabVIEW网络通讯终极指南】:7个技巧提升UDP性能和安全性

# 摘要 本文系统介绍了LabVIEW在网络通讯中的应用,尤其是针对UDP协议的研究与优化。首先,阐述了UDP的原理、特点及其在LabVIEW中的基础应用。随后,本文深入探讨了通过调整数据包大小、实现并发通信及优化缓冲区管理等技巧来优化UDP性能的LabVIEW方法。接着,文章聚焦于提升UDP通信安全性,介绍了加密技术和认证授权机制在LabVIEW中的实现,以及防御网络攻击的策略。最后,通过具体案例展示了LabVIEW在实时数据采集和远程控制系统中的高级应用,并展望了LabVIEW与UDP通讯技术的未来发展趋势及新兴技术的影响。 # 关键字 LabVIEW;UDP网络通讯;性能优化;安全性;
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简要介绍cnn卷积神经网络

<think>首先,用户的问题是:“我想了解卷积神经网络的基本概念和原理 请问CNN卷积神经网络简介及其工作原理”。所以,我需要基于提供的引用材料,构建一个清晰的回答。 引用材料总结: - [^1]: CNN的核心思想是局部感受野、权值共享和时间或空间亚采样,提供位移、尺度、形变不变性。三大特色:局部感知、权重共享和多卷积核。 - [^2]: CNN是一种前馈神经网络,由卷积层和池化层组成,特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比,CNN加入了卷积层和池化层,使特征学习更有效。 - [^3]: CNN与全连接神经网络的区别:至少有一个卷积层提取特征;神经元局部连接和权值共享,减少参数数
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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解

从给定文件中我们可以提取以下IT知识点: ### 标题知识点 #### "ASP系统篇" - **ASP技术介绍**:ASP(Active Server Pages)是一种服务器端的脚本环境,用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合,使用VBScript或JavaScript等语言编写代码,以实现网页内容的动态生成。 - **ASP技术特点**:ASP适用于小型到中型的项目开发,它可以与数据库紧密集成,如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM(Component Object Model)对象,使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。 #### "深度学习网址导航系统" - **深度学习概念**:深度学习是机器学习的一个分支,通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式,以实现对数据的高级抽象和学习。 - **系统功能与深度学习的关系**:该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术,以提供更智能、自动化的服务。然而,根据描述内容,实际上系统并没有直接使用深度学习技术,而是提供了一个传统的网址导航服务,可能是命名上的噱头。 ### 描述知识点 #### "全后台化管理,操作简单" - **后台管理系统的功能**:后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务,如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好,操作简便,以适应不同技术水平的用户。 #### "栏目无限分类,自由添加,排序,设定是否前台显示" - **动态网站结构设计**:这意味着网站结构具有高度的灵活性,支持创建无限层级的分类,允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。 #### "各大搜索和站内搜索随意切换" - **搜索引擎集成**:网站可能集成了外部搜索引擎(如Google、Bing)和内部搜索引擎功能,让用户能够方便地从不同来源获取信息。 #### "网站在线提交、审阅、编辑、删除" - **内容管理系统的功能**:该系统提供了一个内容管理平台,允许用户在线提交内容,由管理员进行审阅、编辑和删除操作。 #### "站点相关信息后台动态配置" - **动态配置机制**:网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息,如网站设置、参数调整等,从而实现快速的网站维护和更新。 #### "自助网站收录,后台审阅" - **网站收录和审核机制**:该系统提供了一套自助收录流程,允许其他网站提交申请,由管理员进行后台审核,决定是否收录。 #### "网站广告在线发布" - **广告管理功能**:网站允许管理员在线发布和管理网站广告位,以实现商业变现。 #### "自动生成静态页 ver2.4.5" - **动态与静态内容**:系统支持动态内容的生成,同时也提供了静态页面的生成机制,这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。 #### "重写后台网址分类管理" - **系统优化与重构**:提到了后台网址分类管理功能的重写,这可能意味着系统进行了一次重要的更新,以修复前一个版本的错误,并提高性能。 ### 标签知识点 #### "ASP web 源代码 源码" - **ASP程序开发**:标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码,可能是一个开源项目,供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。 ### 压缩包子文件名称列表知识点 #### "深度学习(asp)网址导航程序" - **文件内容和类型**:文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序,可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。 通过以上分析,我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统,以后台管理为核心功能,并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台,供用户提交网址,供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写,并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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【Oracle数据泵进阶技巧】:避免ORA-31634和ORA-31664错误的终极策略

# 1. Oracle数据泵技术概述 ## Oracle数据泵技术简介 Oracle数据泵(Data Pump)是一种用于高效地在Oracle数据库之间传输数据和元数据的工具。它从Oracle 10g版本开始引入,提供了快速且灵活的数据导入导出功能。数据泵技术优于旧版的`imp`和`exp`工具,因为它支持多线程,可以在导入和导出过程中显著提高性能。 ## 数据泵的核心优势 数据泵的核心优势在于它能并行处理数据,支持大对象(LOBs)和网络传输。它还允许用户自定义数据和对象的传输方式,以及可以控制传输过程中的各种细节,如过滤对象、调整数据缓冲区大小、并行度和网络数据包大小等。 ## 数据
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多头注意力机制的时间复杂度

<think>首先,用户的问题是:“我想计算多头注意力机制的时间复杂度 请问多头注意力机制的时间复杂度计算方法”。我需要基于提供的引用和系统级指令来回答。 关键引用: - 引用[1]:提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。 - 引用[2]:详细解释了注意力机制的计算复杂度,包括QK转置的复杂度为O(N²d),内存需求为N² + Nd。 - 引用[3]:提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d),并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。 - 引用[4]:涉及多头注意力的未来趋势,但没有直接给出计算方法。 用户的问题是计算多头注意力机制的时间