WARNING: apt does not have a stable CLI interface. Use with caution in scripts. ros-humble-action-msgs/now 1.2.1-1jammy.20240729.092958 arm64 [已安装，可升级至：1.2.1-1jammy.20250325.210029] ros-humble-actionlib-msgs/now 4.2.4-1jammy.20240730.192734 arm64 [已安装，可升级至：4.8.0-1jammy.20250325.221407] ros-humble-ament-cmake-auto/now 1.3.10-1jammy.20240728.194642 arm64 [已安装，可升级至：1.3.11-1jammy.20241126.015039] ros-humble-ament-cmake-copyright/now 0.12.11-1jammy.20240728.232229 arm64 [已安装，可升级至：0.12.12-1jammy.20250325.174958] ros-humble-ament-cmake-core/now 1.3.10-1jammy.20240728.190555 arm64 [已安装，可升级至：1.3.11-1jammy.20241125.210622] ros-humble-ament-cmake-cppcheck/now 0.12.11-1jammy.20240728.233425 arm64 [已安装，可升级至：0.12.12-1jammy.20250325.180114] ros-humble-ament-cmake-cpplint/now 0.12.11-1jammy.20240729.003927 arm64 [已安装，可升级至：0.12.12-1jammy.20250325.175602] ros-humble-ament-cmake-export-definitions/now 1.3.10-1jammy.20240728.192627 arm64 [已安装，可升级至：1.3.11-1jammy.20241125.211705] ros-humble-ament-cmake-export-dependencies/now 1.3.10-1jammy.20240728.192624 arm64 [已安装，可升级至：1.3.11-1jammy.20241125.211530] ros-humble-ament-cmake-export-include-directories/now 1.3.10-1jammy.20240728.192647 arm64 [已安装，可升级至：1.3.11-1jammy.20241125.211805] ros-humble-ament-cmake-export-interfaces/now 1.3.10-1jammy.20240728.192338 arm64 [已安装，可升级至：1.3.11-1jammy.20241125.211855] ros-humble-ament-cmake-export-libraries/now 1.3.10-1jammy.20240728.192309 arm64 [已安装，可升级至：1.3.11-1jammy.20241125.211831] ros-humble-ament-cmake-export-link-flags/now 1.3.10-1jammy.20240728.192650 arm64 [已安装，可升级至：1.3.11-1jammy.20241125.211639] ros-humble-ament-cmake-export-targets/now 1.3.10-1jammy.20240728.192340 arm64 [已安装，可升级至：1.3.11-1jammy.20241125.211901] ros-humble-ament-cmake-flake8/now 0.12.11-1jammy.20240729.003755 arm64 [已安装，可升级至：0.12.12-1jammy.20250325.175611] ros-humble-ament-cmake-gen-version-h/now 1.3.10-1jammy.20240728.193721 arm64 [已安装，可升级至：1.3.11-1jammy.20241125.213723] ros-humble-ament-cmake-gmock/now 1.3.10-1jammy.20240728.

时间: 2025-04-03 21:01:19 浏览: 112
<think>好的，用户想知道如何更新或检查ROS Humble中已安装但可以升级的包，比如action-msgs、actionlib-msgs等。首先，我需要回想一下ROS的包管理机制。记得ROS主要使用apt进行包管理，所以常规的apt命令应该适用。 首先，用户需要检查可升级的包。通常，使用`sudo apt update`来更新软件源列表，这一步是必须的，否则可能无法获取最新的包信息。然后，使用`apt list --upgradable`来列出所有可升级的包。不过用户可能只关心ROS相关的包，所以可能需要过滤一下，例如用grep过滤出ros-humble相关的包。命令大概是`apt list --upgradable | grep ros-humble`，这样就能看到所有ROS Humble中可以升级的包了。 接下来，用户可能需要升级这些包。使用`sudo apt upgrade`可以升级所有可升级的包，但如果只想升级特定的ROS包，可以在命令后面加上包名，比如`sudo apt upgrade ros-humble-action-msgs ros-humble-actionlib-msgs`。需要注意的是，升级前最好确认这些包的版本差异，避免不兼容的问题。 关于如何查看特定包的版本差异，可能需要用到`apt changelog`命令。例如，`apt changelog ros-humble-action-msgs`可以显示该包的变更日志，这样用户就能了解不同版本之间的改动。不过这个命令可能默认没有安装，需要先安装`apt-listchanges`包，用户可能需要先执行`sudo apt install apt-listchanges`才能使用。 另外，用户可能需要知道如何查看当前已安装的ROS包的版本。使用`apt list --installed | grep ros-humble`可以列出所有已安装的ROS Humble包及其版本。对于具体某个包，可以用`dpkg -s ros-humble-action-msgs`来查看详细信息，包括版本号。 还要考虑用户是否了解如何正确使用这些命令，可能需要给出具体的例子，确保用户能够复制粘贴运行。比如在检查可升级包时，明确写出命令步骤，并解释每个步骤的作用，这样用户不会混淆。 同时，需要提醒用户在升级前备份当前环境，特别是如果他们在生产环境中使用ROS，避免升级导致的不兼容问题。此外，建议用户定期运行`sudo apt update`和`sudo apt upgrade`来保持系统的最新状态，但也要注意ROS的版本稳定性，因为有些升级可能会引入不兼容的更改。 最后，生成相关问题时要围绕包管理、版本回退、依赖关系等，这些都是用户可能进一步想了解的内容。比如如何回退到旧版本，或者如何检查包的依赖关系，这些都属于同一主题下的自然延伸问题。</think>### 如何更新或检查 ROS Humble 中可升级的包 #### 一、检查可升级的包 1. **更新软件包列表** 执行以下命令获取最新的软件源信息： ```bash sudo apt update ``` 该操作会同步APT仓库中的最新包版本[^1][^2]。 2. **列出可升级的ROS包** 使用以下命令筛选ROS Humble相关包： ```bash apt list --upgradable | grep ros-humble ``` 输出示例： ``` ros-humble-action-msgs/humble-updates 4.2.1-1focal.20231010.000000 amd64 [可升级至4.2.1-1focal.20231101.000000] ros-humble-actionlib-msgs/humble-updates 4.2.1-1focal.20231010.000000 amd64 [可升级至4.2.1-1focal.20231101.000000] ``` #### 二、执行升级操作 1. **升级所有可升级包** ```bash sudo apt upgrade ``` 2. **选择性升级指定包** ```bash sudo apt upgrade ros-humble-action-msgs ros-humble-actionlib-msgs ``` #### 三、查看版本差异 1. **查看包变更日志** 安装`apt-listchanges`工具后查看详细更新内容： ```bash sudo apt install apt-listchanges apt changelog ros-humble-action-msgs ``` 2. **通过APT缓存查询版本** ```bash apt-cache policy ros-humble-action-msgs ``` 输出示例： ``` ros-humble-action-msgs: 已安装：4.2.1-1focal.20231010.000000 候选版本：4.2.1-1focal.20231101.000000 ``` #### 四、注意事项 1. 升级前建议备份工作环境 2. ROS核心包升级可能影响依赖关系 3. 使用`rosdep check`验证依赖完整性
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As mentioned before, you have two issues in your code. The first error is related to a missing module in the icons-extra.css file. It seems like the file is trying to import a font file '../fonts/mui...

程序报错如下，怎么修改 C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Scripts\python.exe D:\funasr_test\main6-8b-5g.py Notice: ffmpeg is not installed. torchaudio is used to load audio If you want to use ffmpeg backend to load audio, please install it by: sudo apt install ffmpeg # ubuntu # brew install ffmpeg # mac funasr version: 1.2.4. Check update of funasr, and it would cost few times. You may disable it by set disable_update=True in AutoModel You are using the latest version of funasr-1.2.4 Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch 2025-03-06 17:41:06,099 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch 2025-03-06 17:41:08,717 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large 2025-03-06 17:41:09,440 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Building prefix dict from the default dictionary ... DEBUG:jieba:Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\QwQ\AppData\Local\Temp\jieba.cache DEBUG:jieba:Loading model from cache C:\Users\QwQ\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.350 seconds. DEBUG:jieba:Loading model cost 0.350 seconds. Prefix dict has been built successfully. DEBUG:jieba:Prefix dict has been built successfully. ERROR:root:模型初始化失败: 'device' 按Enter键退出...ERROR:root:处理过程中遇到错误

1. 检查代码中模型初始化时是否有设置device参数。例如，在使用AutoModel的时候，可能需要传递device='cpu'或device='cuda'。 2. 确保PyTorch正确安装，并且如果有GPU的话，安装了对应的CUDA版本。 3. 可能用户的...

这个报错是为什么C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Scripts\python.exe D:\funasr_test\main5.py Notice: ffmpeg is not installed. torchaudio is used to load audio If you want to use ffmpeg backend to load audio, please install it by: sudo apt install ffmpeg # ubuntu # brew install ffmpeg # mac funasr version: 1.2.4. Check update of funasr, and it would cost few times. You may disable it by set disable_update=True in AutoModel You are using the latest version of funasr-1.2.4 Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch 2025-03-06 11:43:40,181 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch 2025-03-06 11:43:42,850 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large 2025-03-06 11:43:43,568 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Building prefix dict from the default dictionary ... DEBUG:jieba:Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\QwQ\AppData\Local\Temp\jieba.cache DEBUG:jieba:Loading model from cache C:\Users\QwQ\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.378 seconds. DEBUG:jieba:Loading model cost 0.378 seconds. Prefix dict has been built successfully. DEBUG:jieba:Prefix dict has been built successfully. Sliding Window Attention is enabled but not implemented for sdpa; unexpected results may be encountered. ERROR:root:模型加载失败: Some modules are dispatched on the CPU or the disk. Make sure you have enough GPU RAM to fit the quantized model. If you want to dispatch the model on the CPU or the disk while keeping these modules in 32-bit, you need to set llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True and pass a custom device_map to from_pretrained. Check https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/quantization#offload-between-cpu-and-gpu for more details. Traceback (most recent call last): File "D:\funasr_test\main5.py", line 101, in _load_model self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\models\auto\auto_factory.py", line 564, in from_pretrained return model_class.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\modeling_utils.py", line 262, in _wrapper return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\modeling_utils.py", line 4262, in from_pretrained hf_quantizer.validate_environment(device_map=device_map) File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\quantizers\quantizer_bnb_4bit.py", line 103, in validate_environment raise ValueError( ValueError: Some modules are dispatched on the CPU or the disk. Make sure you have enough GPU RAM to fit the quantized model. If you want to dispatch the model on the CPU or the disk while keeping these modules in 32-bit, you need to set llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True and pass a custom device_map to from_pretrained. Check https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/quantization#offload-between-cpu-and-gpu for more details. 进程已结束，退出代码为 1

解决方案方面，可能需要调整模型加载的参数，如添加load_in_8bit或load_in_4bit，设置device_map为auto，并启用fp32 CPU卸载。另外，检查模型是否支持量化，或者尝试使用较小模型。如果GPU显存不足，可能需要升级...

error: failed to push some refs to 'https://gitlab.ouc-online.com.cn/DigitalTeacher/ProjectTwo'

1. Permission issues: You may not have permission to push to the remote repository. Make sure you have the required permission to push changes. 2. Conflicts: There may be conflicts between your local...

最新修改后报错，怎么修改 C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Scripts\python.exe D:\funasr_test\main6-8b-5g.py Notice: ffmpeg is not installed. torchaudio is used to load audio If you want to use ffmpeg backend to load audio, please install it by: sudo apt install ffmpeg # ubuntu # brew install ffmpeg # mac funasr version: 1.2.4. Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch 2025-03-06 19:14:51,188 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch 2025-03-06 19:14:53,802 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large 2025-03-06 19:14:54,453 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Building prefix dict from the default dictionary ... DEBUG:jieba:Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\QwQ\AppData\Local\Temp\jieba.cache DEBUG:jieba:Loading model from cache C:\Users\QwQ\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.339 seconds. DEBUG:jieba:Loading model cost 0.339 seconds. Prefix dict has been built successfully. DEBUG:jieba:Prefix dict has been built successfully. Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained. ERROR:root:模型加载失败: rope_scaling must be a dictionary with with two fields, type and factor, got {'factor': 8.0, 'low_freq_factor': 1.0, 'high_freq_factor': 4.0, 'original_max_position_embeddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} Traceback (most recent call last): File "D:\funasr_test\main6-8b-5g.py", line 103, in _load_model self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\models\auto\auto_factory.py", line 526, in from_pretrained config, kwargs = AutoConfig.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\models\auto\configuration_auto.py", line 1099, in from_pretrained return config_class.from_dict(config_dict, **unused_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 774, in from_dict config = cls(**config_dict) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\models\llama\configuration_llama.py", line 160, in __init__ self._rope_scaling_validation() File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\models\llama\configuration_llama.py", line 180, in _rope_scaling_validation raise ValueError( ValueError: rope_scaling must be a dictionary with with two fields, type and factor, got {'factor': 8.0, 'low_freq_factor': 1.0, 'high_freq_factor': 4.0, 'original_max_position_embeddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'}

ValueError: rope_scaling must be a dictionary with two fields, type and factor 当前代码中传递的配置参数为： $${'factor': 8.0, 'low_freq_factor': 1.0, 'high_freq_factor': 4.0, ...}$$ **解决...

> detrended <- detrend(rwl_obj, method = "ModNegExp") 警告信息: 1: In (function (y, y.name = "", make.plot = TRUE, method = c("Spline", : In raw series 252: Fits from method=='ModNegExp' are not all positive. See constrain.nls argument in detrend.series. ARSTAN would tell you to plot that dirty dog at this point. Proceed with caution. 2: In (function (y, y.name = "", make.plot = TRUE, method = c("Spline", : In raw series 252: Linear fit (backup of method=='ModNegExp') is not all positive. Proceed with caution. ARSTAN would tell you to plot that dirty dog at this point.这段代码报错是什么意思如何改进

第一个警告说“Fits from method=='ModNegExp' are not all positive”。这说明在使用修正负指数模型拟合时，得到的拟合值中有负数或零，这可能是因为模型参数不合适，导致在某些位置预测值为负。而树轮宽度应该是...

E325: ATTENTION Found a swap file by the name "~/.zshrc.swp" owned by: root dated: Tue May 09 10:05:01 2023 file name: ~root/.zshrc modified: YES user name: root host name: SimRD-96-Win10 process ID: 12818 While opening file "/root/.zshrc" dated: Tue May 09 09:57:09 2023 (1) Another program may be editing the same file. If this is the case, be careful not to end up with two different instances of the same file when making changes. Quit, or continue with caution. (2) An edit session for this file crashed. If this is the case, use ":recover" or "vim -r /root/.zshrc" to recover the changes (see ":help recovery"). If you did this already, delete the swap file "/root/.zshrc.swp" to avoid this message.

1. 输入命令ls -la ~/.zshrc.swp查看交换文件的详细信息。 2. 如果确认这个交换文件与当前的编辑会话无关，可以直接删除这个交换文件，输入命令rm ~/.zshrc.swp即可。 3. 如果确认这个交换文件与当前的编辑...

![libplctag CI](https://github.com/libplctag/libplctag/workflows/libplctag%20CI/badge.svg?branch=release) **libplctag** is an open source C library for Linux, Windows and macOS using **EtherNet/IP** or **Modbus TCP** to read and write tags in PLCs. The library has been in production since early 2012 and is used by multiple organizations for many tasks including controlling radio telescopes, large and precision manufacturing, controlling fitness equipment, food handling and many, many more. Current Stable Version: 2.5 Old Stable Version: 2.4 ## WARNING - DISCLAIMER Note: **PLCs control many kinds of equipment and loss of property, production or even life can happen if mistakes in programming or access are made. Always use caution when accessing or programming PLCs!** We make no claims or warrants about the suitability of this code for any purpose. Be careful! ## Get It Do you know what you want already? Download it from the [releases page](https://github.com/libplctag/libplctag/releases)! ## Features ### High Level Features - EtherNet/IP and Modbus TCP support. - Open source licensing under the MPL 2.0 or LGPL 2+. - Pure C library for portability across Linux, Windows and macOS as well as 32-bit and 64-bit. - Support for x86, ARM and MIPS, and probably others. - Very stable API with almost no changes other than feature additions since 2012. - Low memory use and very high performance and capacity. Uses protocol-specific features to increase performance. - Simple API with minimal use of language-specific data to enable easy wrapping in other languages. - Extensive example programs showing use of all library features. - Wrappers for higher level languages like C#/.Net, Julia etc. - Free! ### Detailed Features

libplctag是一个开源的C库，用于在Linux、Windows和macOS上使用EtherNet/IP或Modbus TCP读写PLC中的标签。该库自2012年初以来一直在生产中，并被多个组织用于控制射电望远镜、大型精密制造、健身设备控制、食品处理...

E325: ATTENTION Found a swap file by the name "~/.bashrc.swp" owned by: root dated: Fri Mar 07 14:59:40 2025 file name: ~root/.bashrc modified: YES user name: root host name: autodl-container-61b54eb4f4-070101c1 process ID: 5646 While opening file "/root/.bashrc" dated: Fri Mar 17 15:55:55 2023 (1) Another program may be editing the same file. If this is the case, be careful not to end up with two different instances of the same file when making changes. Quit, or continue with caution. (2) An edit session for this file crashed. If this is the case, use ":recover" or "vim -r /root/.bashrc" to recover the changes (see ":help recovery"). If you did this already, delete the swap file "/root/.bashrc.swp" to avoid this message. Swap file "~/.bashrc.swp" already exists! [O]pen Read-Only, (E)dit anyway, (R)ecover, (D)elete it, (Q)uit, (A)bort:

接下来，用户提供的选项有O、E、R、D、Q、A。需要解释每个选项的含义和潜在风险。比如，选择E（强制编辑）可能会导致数据覆盖，如果另一个实例正在运行的话。而R（恢复）则会尝试从交换文件中恢复未保存的更改，这...

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