import os import matplotlib. pyplot as plt #%matplotlib inline import numpy as np import torch from torch import nn import torch. optim as optim import torchvision #pip install torchvision from torchvision import transforms, models, datasets #https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/index.html import imageio import time import warnings warnings. filterwarnings("ignore") import random import sys import copy import json from PIL import Image data_dir = '.\preconditioning/left' #数据预处理 data_tranform ={ 'train': transforms.Compose([ transforms.Resize([224,224]), transforms.RandomRotation(45), transforms.CenterCrop(200), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225]) ]), 'valid': transforms.Compose([ transforms.Resize([224,224]), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225]) ]) } batch_size = 512 image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir),data_tranform[x])for x in ['train','valid']} dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x],batch_size=batch_size,shutil=True)for x in ['train','valid']} dataset_size = {x: len(image_datasets[x])for x in ['train','valid']} class_names = image_datasets['traim'].classes上述代码爆出了以错误，请给出解决方案Traceback (most recent call last): File "D:\我的文档\Python\PythonProject2\TXSB\Lean.py", line 43, in <module> dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x],batch_size=batch_size,shutil=True)for x in ['train','valid']} File "D:\我的文档\Python\PythonProject2\TXSB\Lean.py", line 43, in <dictcomp> dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x],batch_size=batch_size,shutil=True)for x in ['train','valid']} TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'shutil'

时间: 2025-03-11 12:19:35 浏览: 44
### 错误分析与修正方案 在提供的代码片段中存在两个主要问题： 1. `DataLoader` 的初始化参数错误。具体来说，在创建 `DataLoader` 对象时传递了一个名为 `shutil` 的关键字参数，而该类并没有定义此参数。这导致了 `TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'shutil'` 错误。 2. 访问字典键名拼写错误。在获取训练集类别名称时使用了 `'traim'` 而不是正确的 `'train'`，这可能会引发后续运行中的其他异常。 #### 修改后的代码如下所示： ```python import os import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch from torch import nn import torch.optim as optim import torchvision from torchvision import transforms, models, datasets import imageio import time import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import random import sys import copy import json from PIL import Image data_dir = './preconditioning/left' # 数据预处理配置 data_transforms = { 'train': transforms.Compose([ transforms.Resize([224, 224]), transforms.RandomRotation(45), transforms.CenterCrop(200), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]), 'valid': transforms.Compose([ transforms.Resize([224, 224]), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) } batch_size = 512 image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x]) for x in ['train', 'valid']} dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=batch_size, shuffle=True) for x in ['train', 'valid']} # 将 shutil 改为 shuffle dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'valid']} class_names = image_datasets['train'].classes # 更正 traom -> train ``` 通过以上修改可以解决当前遇到的问题并使程序正常工作[^1]。
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解释这段代码 import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='TRUE' import time import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.nn as nn #该包包含模块，可扩展和构建神经网络所需的全部组件 import torch.nn.functional as F # optim中定义了各种各样的优化方法，包括SGD import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms

- matplotlib.pyplot：用于绘制图表和可视化数据的库。 - numpy：Python的数值计算扩展库，提供了高效的数组和矩阵运算。 - torch：PyTorch的核心库，提供了张量（Tensor）和自动求导（Autograd）等功能。 - ...

import os import matplotlib.pyplot as plt plt.show() import numpy as np import torch from torch import nn import torch.optim as optim import torchvision from torchvision import transforms,models,datasets import imageio import time import warnings import random import sys import copy import json from PIL import Image

- import matplotlib.pyplot as plt：用于绘制数据可视化图形。 - plt.show()：显示matplotlib绘制的图形。 - import numpy as np：导入用于数值计算的库。 - import torch：导入PyTorch深度学习框架。 - ...

解释一下代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.utils.data.dataloader as Loader import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.op

1. matplotlib.pyplot：用于绘制数据可视化图表的库。 2. numpy：用于数值计算的库。 3. torch：PyTorch深度学习框架的主要库。 4. torch.utils.data.dataloader：用于数据加载和预处理的库。 5. torchvision：...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.optim as optim import warnings warnings.filterwarnings("ignore") %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt # 绘图 %matplotlib inline # 在Jupyter中内嵌显示图表 warnings.filterwarnings("ignore")# 忽略警告信息 --- ### 关键分析点（基于代码片段） 1. **框架适配** - 您...

在这代码里面加入获取准确率和损失值并且绘制函数的代码import os import sys import json import torch import torch.nn as nn from torchvision import transforms, datasets, utils import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.optim as optim from tqdm import tqdm from m

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.optim as optim from tqdm import tqdm def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch): model.train() train_loss = 0 correct...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.optim as optim import warnings warnings.filterwarnings("ignore") %matplo

用户导入了numpy、pandas、matplotlib.pyplot、torch、optim以及处理警告的模块。这些都是常见的库，看起来合理。不过，用户可能在使用Jupyter Notebook，因为用了%matplotlib inline魔法命令，但这里拼写错误，需要...

import torchimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderfrom torch import nn, optimfrom sklearn.decomposition import PCA运算过程

- torch：是一个开源的机器学习库，用于构建神经网络和其他机器学习模型。 - pandas：是一个用于数据处理和分析的Python库，支持导入和导出各种数据格式。 - numpy：是一个用于科学计算的Python库，支持大量的数值...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from utils import * from Network import * %matplotlib notebook import matplotlib.pyplot as plt #hyperparams enc_seq_len = 6 dec_seq_len = 2 output_sequence_length = 1 dim_val = 10 dim_attn = 5 lr = 0.002 epochs = 20 n_heads = 3 n_decoder_layers = 3 n_encoder_layers = 3 batch_size = 15 #init network and optimizer t = Transformer(dim_val, dim_attn, 1,dec_seq_len, output_sequence_length, n_decoder_layers, n_encoder_layers, n_heads) optimizer = torch.optim.Adam(t.parameters(), lr=lr) #keep track of loss for graph losses = []

首先，导入了所需的包和模块，如torch、torch.nn、numpy等。此外，还导入了一些自定义的工具函数和网络模型。 接下来，设置了一些超参数，如编码序列长度（enc_seq_len）、解码序列长度（dec_seq_len）、...

请解释一下import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.utils.data.dataloader as Loader import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter BATCH SIZE = 4 transform - transforms.Compose( [transforms. ToTensor0, transforms.Normalize((0.5,), (0.5.)) trainset = torchvision.datasets.FashionMNIST(' /data', download True, train= True, transform=transform) testset = torchvision.datasets.FashionMNIST(' /data', download= True, train=False, transform= transform) trainloader = Loader.DataLoader(trainset, batch size= BATCH SIZE, shuffle True)testloader = Loader.Datal oader(testset, batch size=BATCH SIZE, shuffle- False)classes s ('T- shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle Boot') class Net(nn.Module);: def_ init (self): super(Net, self). init 0这段代码

具体来说，代码首先导入了一些需要用到的Python库，如matplotlib、numpy、torch等。然后定义了一些超参数，如BATCH SIZE，以及数据集的变换transform。 接着，代码使用torchvision库中的FashionMNIST数据集，并将其...

基于以下代码，加入图像高斯模糊处理代码：import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets,transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab %matplotlib inline # 定义超参数 input_size = 28 #图像的总尺寸28*28 num_classes = 10 #标签的种类数 num_epochs = 10 #训练的总循环周期 batch_size = 64 #一个撮（批次）的大小，64张图片 # 训练集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) # 测试集 test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) # 构建batch数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

blur_kernel_tensor = torch.from_numpy(blur_kernel).unsqueeze(0).repeat(c, 1, 1, 1).float().to(x.device) x_blur = F.conv2d(x, blur_kernel_tensor, padding=(1, 1)) return x_blur # 对训练集图像进行...

import torch import torch.nn as nn from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt # 划分特征值和预测值并转换为numpy数据 X = df.iloc[:,:-1].values y = df.iloc[:,-1].values # 划分训练集和测试集 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=0) ## 开始进行数据回归分析 # 将数据转换为张量 X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() torch.manual_seed(0) # 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net,self).__init__() self.fc1=nn.Linear(3,10) self.fc2=nn.Linear(10,1) def forward(self, x): x=self.fc1(x) x=torch.relu(x) x=self.fc2(x) return x net = Net() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(),lr=0.07)这里面用的是什么神经网络模型

隐藏层的神经元数量为 10，可以通过修改代码中 self.fc1=nn.Linear(3,10) 中的参数来调整；输出层的神经元数量为 1，因为预测值只有一个。使用的激活函数是 ReLU 函数，在隐藏层中使用。损失函数使用的是均方误差...

import matplotlib.pyplot as plt import torch from torch import nn from torch import optim import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import os from PIL import Image import numpy as np import random import torchvision.transforms as transforms import torchvision import random import time from torchvision import models device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # ----------------------------------------------- torch.manual_seed(123) random.seed(123) np.random.seed(10) # =============================================================== dir_path = './data/faces/training' # 训练数据集获取 # 获取path2目录下所有的文件名（含路径）和类别目录编号，然后返回以二元组(文件名,类别目录编号)为元素的list def getFn_Dir(tpath): dirs = os.listdir(tpath) # 获得所有类别目录名 file_labels = [] # 用于保存(文件名,类别目录编号)的list for i, dir in enumerate(dirs): label = i # 按目录对类别编号 path2 = os.path.join(tpath, dir) files = os.listdir(path2) # 获取当前类别目录下的所有文件名 for file in

from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader 2. **定义数据预处理转换** 参考引用[2]中的转换实现，添加标准化等操作： python transform = transforms....

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv", header=None) data_...

帮我分析一下这段代码：import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import OneCycleLR from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms from torch.amp import GradScaler from torch.amp import autocast import matplotlib.pyplot as plt # ---------------------- # 进阶数据增强 # ---------------------- class AdvancedMNISTTransform: def __init__(self): self.transform = transforms.Compose([ transforms.RandomAffine(degrees=15, translate=(0.1, 0.1), scale=(0.9, 1.1)), transforms.RandomApply([transforms.Lambda(self._add_noise)], p=0.3), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) def _add_noise(self, x): return x + torch.randn_like(x) * 0.1 def __call__(self, x): return self.transform(x) # ---------------------- # 残差注意力网络 # ---------------------- class ResidualSEBlock(nn.Module): """进阶残差块+通道注意力""" def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_channels) self.se = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 16, 1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels // 16, in_channels, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): residual = x x = torch.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = x * self.se(x) # 通道注意力加权 return x + residual class MNISTAdvNet(nn.Module): """参数量：约0.95M""" def __init__(self): super().__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(), ResidualSEBlock(32), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(

import torch.nn as nn class ResidualSEBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 32, 3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) ...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 print(type(x)) net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=net(x),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py <class 'torch.Tensor'> Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 28, in <module> loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

这段代码出现了一个错误，具体错误信息是 'tuple' object has no attribute 'size'。这个错误通常发生在调用 PyTorch 的函数时，输入的数据类型不正确，需要将数据类型转换为正确的类型。在这段代码中，loss_func ...

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 #input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() #x = model.features(input_tensor) x = model.features:layer_idx # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使其不产生报错IndexError: tuple index out of range

import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from collections import deque import random import matplotlib.pyplot as plt from typing import List, Tuple # -------------------------- 环境配置 -------------------------- import gym env = gym.make('CartPole-v1') state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.n # -------------------------- 超参数 -------------------------- BATCH_SIZE = 64 GAMMA = 0.99 LR = 0.001 TARGET_UPDATE = 10 MEMORY_CAPACITY = 10000 N_STEP = 3 # Multi-step Learning步长 NUM_ATOMS = 51 # Distributional DQN的原子数 V_MIN = 0 V_MAX = 200 # -------------------------- Noisy Network层 -------------------------- class NoisyLinear(nn.Module): """Noisy Network层，替代传统全连接层""" def __init__(self, in_features, out_features): super().__init__() self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.sigma_init = 0.5 # 可训练参数 s

import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class NoisyLinear(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, sigma_init=0.5): super(NoisyLinear, self).__init__() # 初始化权重和...

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标题中提到的“java端口扫描器”，从字面上理解，这是一个使用Java编程语言编写的网络端口扫描工具。端口扫描是一种网络探测技术，它用于确定哪些网络服务（应用层协议）在运行，并且哪些端口号上是开放的。端口扫描通常用于网络管理、故障排除、安全评估等场景。 描述中提到的“简单易懂”，意味着这款Java端口扫描器可能采用了简单直观的编程逻辑和用户界面设计，让即使是编程初学者也能够快速理解和使用它。 标签“java 端口 扫描器”强调了这项技术的三个关键词：Java编程语言、端口和扫描器。这意味着这项工作不仅涉及网络编程，还涉及到Java语言的特定知识。 至于“压缩包子文件的文件名称列表”，此处提及的“CH07”和“java端口扫描器”可能是相关代码或者文档的名称。在软件开发中，文件名称通常会反映文件内容或功能，比如“CH07”可能指的是某种教程或指南的第七章，而“java端口扫描器”很可能就是我们讨论的端口扫描器项目或代码文件的名称。 现在让我们详细探讨相关的知识点： 1. Java编程语言 Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，设计上具有跨平台兼容性。它运行在Java虚拟机（JVM）上，可以一次编写，到处运行。端口扫描器选择使用Java开发，可能是因为Java的跨平台特性，使得它可以在不同的操作系统上运行而无需修改代码。 2. 网络编程基础 网络编程主要涉及到使用套接字（sockets）进行网络通信。端口扫描器会使用套接字连接到目标服务器的不同端口，以尝试发现哪些端口是开放的。在Java中，这通常涉及到java.net包中的Socket和ServerSocket类的使用。 3. TCP/IP协议和端口 端口扫描器主要关注的是TCP/IP协议栈中的传输控制协议（TCP）和用户数据报协议（UDP）。端口是网络服务监听和接收请求的网络地址的一部分。常见的端口有21（FTP），22（SSH），25（SMTP），80（HTTP），443（HTTPS）等。端口扫描器通过尝试建立连接到这些端口来检查它们是否开放。 4. 端口扫描技术 端口扫描技术有多种，包括但不限于全连接扫描（TCP connect()扫描）、半开放扫描（SYN扫描）、UDP扫描、TCP ACK扫描等。全连接扫描是最基本也是最简单的一种扫描方法，它会尝试与目标端口建立完整的TCP连接。如果连接成功，说明端口是开放的。 5. 安全性考虑 尽管端口扫描在合法的情况下用于网络安全和维护，但未经授权的扫描可能违反法律法规。因此，端口扫描器的开发和使用应当遵守相关的法律法规和道德准则。 6. Java端口扫描器的实现 一个简单的Java端口扫描器可能会按照以下步骤实现： - 使用循环结构遍历要扫描的端口号。 - 对于每一个端口，尝试创建到目标IP地址的TCP连接。 - 如果连接成功，打印出开放的端口号；如果连接失败或超时，则说明端口未开放或关闭。 - 可能还需要添加异常处理机制，以便于扫描过程中应对各种可能出现的网络异常。 最后，考虑到文件名称列表中提到的“CH07”，如果指的是某个教程或者书籍的第七章，那么可能涉及的内容包括对Java网络编程的深入解释，或者是端口扫描器的设计思路、源代码分析以及可能的进阶用法等。对于“java端口扫描器”这个文件名，则可能是一个现成的项目文件，包含了所有实现端口扫描器的Java代码文件、文档说明以及运行程序所需的全部资源。
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vllm部署大模型为什么只用一张卡怎么设置成多卡

<think>嗯，用户的问题是关于如何将vLLM的大模型部署从单GPU改为多GPU设置。用户提供了两条参考引用，其中引用[1]提到通过设置tensorparallelsize在每个节点上使用多个GPU，引用[2]则给出了启动API服务时的CUDA设备指定示例。用户的实际需求是在使用vLLM部署时充分利用多GPU资源，可能遇到性能瓶颈或希望提升推理速度。用户身份推测是AI部署工程师或研究人员，对技术细节有明确要求。在回复设计上，需要强调三个关键点：1）设备指定：通过CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量控制可用GPU2）张量并行：直接修改tensor_parallel_size参数3）
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ASP+access实现的新闻管理系统开发教程

ASP新闻发布系统是一种利用ASP(Active Server Pages)技术结合Microsoft Access数据库来实现内容发布和管理的系统。ASP是一种服务器端脚本环境，使用它可以创建动态交互式网页。Access数据库则用于存储新闻文章、用户信息、评论等数据。以下从几个方面详细说明标题和描述中提到的知识点： ### 1. ASP技术基础 ASP技术允许开发者使用VBScript或JavaScript等脚本语言编写程序，这些程序在服务器上运行，动态生成HTML页面。ASP页面的文件通常以.asp为扩展名。在新闻发布系统中，ASP可用于实现以下功能： - 用户身份验证：检查用户输入的用户名和密码是否合法，从而允许或拒绝访问。 - 数据库交互：通过ADO(ActiveX Data Objects)连接和操作Access数据库，实现数据的增删改查。 - 动态内容生成：根据数据库中的新闻数据动态生成网页内容。 - 文件上传和下载：允许管理员上传新闻图片或文件，用户可以下载这些内容。 ### 2. Microsoft Access数据库 Access是一个桌面数据库系统，适合存储小型到中型的数据集。它使用结构化查询语言(SQL)作为其查询语言，允许开发者对数据进行管理。在ASP新闻发布系统中，Access数据库通常包含以下表： - 新闻内容表：存储新闻标题、内容、发布日期、作者等信息。 - 用户表：存储注册用户的用户名、密码、联系方式等信息。 - 评论表：存储用户对新闻的评论内容以及评论者的相关信息。 ### 3. 系统功能模块 ASP新闻发布系统一般包含以下几个核心功能模块： - 用户管理模块：包括用户注册、登录、个人信息管理、密码修改等。 - 新闻发布模块：允许授权用户发布、编辑和删除新闻。 - 新闻浏览模块：展示新闻列表和新闻内容，可能支持按类别或时间排序。 - 搜索功能模块：通过关键词搜索新闻文章。 - 系统设置模块：进行网站基础信息设置，如新闻分类设置、网站标题设置等。 ### 4. 开发环境与工具 - 开发语言：主要使用VBScript或JavaScript作为ASP的脚本语言。 - 开发环境：可以使用微软的Visual InterDev或者任何支持ASP开发的IDE。 - 数据库管理：使用Microsoft Access作为数据库管理工具。 - 测试工具：利用浏览器作为测试工具，查看ASP页面在服务器上的表现。 ### 5. 关键技术点 - SQL语句的使用：在ASP中通过ADO技术执行SQL查询和更新数据库。 - Session和Cookies的应用：用于在用户会话期间存储和管理用户信息。 - HTML和CSS的布局：为了创建用户友好的界面。 - 安全措施：包括输入验证、防止SQL注入、XSS攻击等。 ### 6. 教材与学习资源 - 教材选择：通常选用ASP编程、网络编程基础或网页设计相关的书籍。 - 在线资源：可以通过网上教程、视频课程和开发社区来学习ASP和Access的进一步应用。 - 实践操作：通过实际开发新闻发布系统来深入理解和掌握知识点。 ### 7. 系统部署 - 服务器配置：需要配置支持ASP和IIS(Internet Information Services)的服务器。 - 文件上传：将ASP文件和Access数据库文件上传至服务器。 - 网站域名绑定：将新闻发布系统与一个域名绑定，以便用户访问。 ### 总结 ASP+Access制作的新闻发布系统是一个实践性强的项目，适合学习动态网页和数据库交互的基础。它涉及编程、数据库设计和网站维护等多个方面的知识。通过具体实施这个项目，开发者不仅可以提高自己的编程能力，而且能对网站开发的整个流程有更深入的了解。在教材的指导下，学生能够结合理论和实践，为日后的IT职业生涯打下坚实的基础。
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【固态硬盘寿命延长】：RK3588平台NVMe维护技巧大公开

# 1. 固态硬盘寿命延长的基础知识 ## 1.1 固态硬盘的基本概念 固态硬盘（SSD）是现代计算设备中不可或缺的存储设备之一。与传统的机械硬盘（HDD）相比，SSD拥有更快的读写速度、更小的体积和更低的功耗。但是，SSD也有其生命周期限制，主要受限于NAND闪存的写入次数。 ## 1.2 SSD的写入次数和寿命 每块SSD中的NAND闪存单元都有有限的写入次数。这意味着，随着时间的推移，SSD的
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ruoyi 定时任务纯后端

<think>嗯，用户这次明确询问RuoYi框架纯后端定时任务的实现方案，看来是个具体的技术实践问题。结合之前提供的引用内容，尤其是引用[1]提到RuoYiJobApplication是定时任务模块，引用[3]也强调了定时任务调度功能，基本确定核心实现就在job模块。用户应该是个Java开发者，正在使用RuoYi框架搭建后台系统。ta可能遇到的情况是：前端资源还没就绪，或者任务本身不需要界面操作，需要直接通过后端控制定时任务。深层需求可能包含两点：一是快速掌握基础配置流程，二是了解如何避开常见坑点（比如任务阻塞问题）。需要区分用户说的“纯后端实现”具体指哪种场景：是不要前端页面触发？还是不要依
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基于PowerDesigner的三层架构C#学生信息系统设计

标题中的知识点涵盖了使用PowerDesigner软件设计基于C#语言的三层架构应用系统，特别是针对学校系统中的班级和学生信息管理。描述中提到了具体的实现细节，包括实体关系图(ER图)、数据访问层(DAL)、业务逻辑层(BLL)等。下面详细介绍这些知识点。 1. PowerDesigner软件概述 PowerDesigner是一款由Sybase公司开发的软件工具，广泛应用于数据建模和企业架构管理。PowerDesigner支持多种建模类型，包括概念数据模型(CDM)、物理数据模型(PDM)、业务流程模型(BPM)以及架构框架模型等。在软件开发的早期阶段，使用PowerDesigner能够帮助开发者通过图形化的方式设计和理解复杂的系统结构，尤其是数据库设计和数据流设计。 2. 三层架构概念 三层架构（也称为n层架构）是一种软件设计模式，它将应用程序分成三个逻辑层：表示层（用户界面）、业务逻辑层(BLL)和数据访问层(DAL)。这种架构模式有助于提高应用程序的可维护性、可扩展性和可测试性。 - 表示层：通常指的是用户界面，即用户与系统交互的部分，负责展示数据和接收用户输入。在C#中，这一层通常由WinForms、WPF、ASP.NET等技术实现。 - 业务逻辑层：是应用程序的核心，它包含处理业务需求、业务规则和业务流程的代码。业务逻辑层与数据访问层分离，确保了系统的灵活性和可维护性。 - 数据访问层：负责与数据存储进行交互，它封装了数据的访问细节，提供数据操作接口，使得业务逻辑层可以不必关心数据存储的具体细节。 3. 实体关系图(ER图) ER图是数据建模中常用的一种图形化工具，用于表示实体类型、实体属性以及实体之间的关系。在ER图中，实体通常表示为矩形，属性表示为椭圆，而实体之间的关系用菱形表示。ER图有助于设计者理解业务需求，并将这些需求转化为数据库设计的基础。 4. Model 在三层架构中，Model通常指的是数据模型层，它定义了系统中数据的结构。在PowerDesigner中，模型可能包含实体、属性、关系等元素，它们共同组成了数据的蓝图。在C#应用中，Model层通常对应于系统中的实体类（Entity Class）。 5. DALFactory、IDAL和DAL - DALFactory：数据访问层工厂模式的实现，用于根据不同的条件创建具体的数据访问对象。 - IDAL：是数据访问层的接口（Interface），定义了数据访问层应实现的方法，以供上层调用。 - DAL：实现了IDAL接口的具体类，负责与数据库交互的实现细节。 6. DBUtility DBUtility类或组件通常封装了数据库操作的常用方法，如连接字符串管理、数据库连接建立、查询执行、异常处理等。它为开发人员提供了一种方便的方式来执行常见数据库操作，同时保证了数据库操作代码的重用性和一致性。 在实际开发中，开发者会使用PowerDesigner导出的数据模型来生成C#代码框架，这包括定义数据实体类、创建接口和实现类，以及设置数据访问工厂。通过这样的方式，开发者能够减少代码编写的工作量，同时确保应用程序的结构清晰、易于维护。 最后，压缩包子文件的文件名称“3.27SchoolSystem”可能表示该三层架构C#项目是在3月27日创建或更新的学校系统。它代表了项目名称，也是文件存储时的标识符。 综合以上内容，可以看出PowerDesigner在设计C#三层架构应用程序中发挥的重要作用。通过使用PowerDesigner设计数据模型和架构，开发者能够更加高效地构建出结构清晰、功能完善、易于维护的软件系统。
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【故障恢复策略】：RK3588与NVMe固态硬盘的容灾方案指南

# 1. RK3588处理器与NVMe固态硬盘的概述 ## 1.1 RK3588处理器简介 RK3588是Rockchip推出的一款高端处理器，具备强大的性能和多样的功能，集成了八核CPU和六核GPU，以及专用的AI处理单元，主要用于高端移动设备、边缘计算和