(base) PS E:\桌面\Python_demo\Python实战\淘宝> python -u "e:\桌面\Python_demo\Python实战\淘宝\1.py" Traceback (most recent call last): File "e:\桌面\Python_demo\Python实战\淘宝\1.py", line 19, in <module> driver = webdriver.Chrome(options=options) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\selenium\webdriver\chrome\webdriver.py", line 45, in __init__ super().__init__( File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\selenium\webdriver\chromium\webdriver.py", line 67, in __init__ super().__init__(command_executor=executor, options=options) File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\selenium\webdriver\remote\webdriver.py", line 260, in __init__ self.start_session(capabilities) File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\selenium\webdriver\remote\webdriver.py", line 357, in start_session response = self.execute(Command.NEW_SESSION, caps)["value"] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\selenium\webdriver\remote\webdriver.py", line 448, in execute self.error_handler.check_response(response) File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\selenium\webdriver\remote\errorhandler.py", line 232, in check_response raise exception_class(message, screen, stacktrace) selenium.common.exceptions.SessionNotCreatedException: Message: session not created: cannot connect to chrome at localhost:9222 from chrome not reachable

时间: 2025-05-28 21:45:39 浏览: 29
### Selenium `SessionNotCreatedException` 错误分析 当使用 Selenium 启动 Chrome 浏览器时遇到 `SessionNotCreatedException` 错误,通常表示 WebDriver 无法成功创建会话。这种问题可能由多种原因引起,包括版本不兼容、配置错误或环境设置不当。 以下是可能导致该问题的原因及其解决方案: #### 1. **WebDriver 版本与浏览器版本不匹配** 如果使用的 ChromeDriver 版本与安装的 Chrome 浏览器版本不一致,则可能会引发此类异常。确保两者版本保持同步非常重要[^4]。 解决方法: - 下载并安装与当前 Chrome 浏览器版本相匹配的最新版 ChromeDriver。 - 使用以下命令检查本地已安装的 Chrome 浏览器版本: ```bash google-chrome --version ``` - 前往 [ChromeDriver 官方下载页面](https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads),找到对应版本的驱动程序。 #### 2. **端口冲突或其他进程占用** 当尝试连接到特定端口(如默认的 9222 或其他自定义端口)时,如果已有其他服务占用了该端口,也可能导致失败。 解决方案: - 修改启动参数中的端口号以避免冲突。例如,在初始化 WebDriver 实例时指定不同的调试地址: ```java ChromeOptions options = new ChromeOptions(); options.addArguments("--remote-debugging-port=9223"); WebDriver driver = new ChromeDriver(options); ``` #### 3. **操作系统权限不足** 在某些情况下,由于缺乏足够的权限,Selenium 可能无法正常访问文件系统或者网络资源从而抛出异常。 处理方式: - 提升执行脚本用户的权限级别至管理员角色再试一次操作; - 确认所有依赖库均已被正确加载且路径无误。 #### 4. **启用实验特性支持** 若项目需求涉及较新的 HTML/CSS/JS 功能而旧版浏览器尚未完全实现的话,也需要考虑开启相应选项开关来获得更好的兼容性表现[^2]。 配置样例如下所示: ```java HtmlUnitDriver driver = new HtmlUnitDriver(true); // Enable JS Support ``` 以上即为针对所描述现象的一些常见排查方向以及对应的调整建议;当然实际场景下还可能存在更多复杂情况需具体问题具体对待。 ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService from selenium.webdriver.chrome.options import Options chrome_options = Options() chrome_options.add_argument('--no-sandbox') chrome_options.add_argument('--disable-dev-shm-usage') service = ChromeService(executable_path='/path/to/chromedriver') driver = webdriver.Chrome(service=service, options=chrome_options) ```
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<?xml version="1.0"?> <launch> <arg name="laser_topic" default="/robot/Sick_LMS_291/laser_scan/layer0" /> <arg name="filtered_laser_topic" default="/scan_filtered" /> <arg name="rviz_config" default="$(find webots_demo)/rviz/robot_gmapping_optimized.rviz" /> <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_to_laser" args="0.2 0 0.15 0 0 0 base_link laser 100" /> <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base_to_imu" args="0 0 0.1 0 0 0 base_link imu 100" /> <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="odom_to_map" args="0 0 0 0 0 0 map odom 100" /> <node pkg="laser_filters" type="scan_to_scan_filter_chain" name="laser_filter"> <rosparam command="load" file="$(find webots_demo)/config/laser_filter.yaml" /> <remap from="scan" to="$(arg laser_topic)" /> <remap from="scan_filtered" to="$(arg filtered_laser_topic)" /> </node> <node pkg="gmapping" type="slam_gmapping" name="slam_gmapping" output="screen"> <remap from="scan" to="$(arg filtered_laser_topic)" /> </node> <node name="robot_broadcaster" pkg="webots_demo" type="robot_broadcaster_gmapping" /> <node name="velocity_controller" pkg="webots_demo" type="key_smooth.py" output="screen"> </node> <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(arg rviz_config)" output="log"> <remap from="/move_base_simple/goal" to="/move_base_simple/goal_temp" /> </node> <node name="map_saver" pkg="map_server" type="map_saver" args="-f $(find webots_demo)/maps/current_map" output="screen"> <remap from="map" to="/map" /> </node> </launch>这个rviz建图的效果能不能让线条明显一点,效果更好一点

import io import os import re import setuptools def get_long_description(): base_dir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) with io.open(os.path.join(base_dir, "README.md"), encoding="utf-8") as f: return f.read() def get_requirements(): with open("requirements.txt", encoding="utf8") as f: return f.read().splitlines() def get_version(): current_dir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) version_file = os.path.join(current_dir, "sahi", "__init__.py") with io.open(version_file, encoding="utf-8") as f: return re.search(r'^__version__ = [\'"]([^\'"]*)[\'"]', f.read(), re.M).group(1) setuptools.setup( name="sahi", version=get_version(), author="OBSS", license="MIT", description="A vision library for performing sliced inference on large images/small objects", long_description=get_long_description(), long_description_content_type="text/markdown", url="https://github.com/obss/sahi", packages=setuptools.find_packages(exclude=["demo", "docs", "resources", "tests", "scripts"]), python_requires=">=3.6", install_requires=get_requirements(), extras_require={ "tests": ["mmdet==3.0.0", "pycocotools==2.0.6"], "dev": [ "black==22.3.0", "flake8==3.9.2", "importlib-metadata>=1.1.0,<4.3;python_version<'3.8'", "isort==5.9.2", "jupyterlab==3.0.14", ], }, classifiers=[ "License :: OSI Approved :: MIT License", "Operating System :: OS Independent", "Intended Audience :: Developers", "Intended Audience :: Science/Research", "Programming Language :: Python :: 3", "Programming Language :: Python :: 3.8", "Programming Language :: Python :: 3.9", "Programming Language :: Python :: 3.10", "Programming Language :: Python :: 3.11", "Topic :: Software Development :: Libraries", "Topic :: Software Development :: Libraries :: Python Modules", ], entry_points={ "console_scripts": [ "sahi=sahi.cli:app", ], }, ) 解读代码

《基于检索增强生成(RAG)的多场景问答系统》 一、项目背景 针对目标公司业务,设计一个融合传统检索技术与大模型生成能力的问答系统,重点解决以下问题: 简单问题:通过高效检索快速返回标准答案(如产品FAQ) 复杂问题:调用大模型生成解释性答案,并利用检索结果约束生成内容可信度 内容安全:通过相似度检测拦截重复/低质用户提问,降低服务器负载 二、技术架构 mermaid graph TD A[用户提问] --> B{问题类型判断} B -->|简单问题| C[检索式问答] B -->|复杂问题| D[生成式问答] C --> E[返回结构化答案] D --> E E --> F[答案去重与缓存] F --> G[用户反馈] G --> H[模型迭代] subgraph 检索式问答 C1[(知识库)] --> C2[BM25/Jaccard检索] C2 --> C3[相似度排序] end subgraph 生成式问答 D1[微调大模型] --> D2[Prompt工程] D2 --> D3[检索增强生成] end 三、核心模块与代码关联 原代码模块 迁移应用场景 升级策略 情感分析代码 用户意图分类 将情感标签替换为问题类型(简单/复杂) LSTM模型代码 微调轻量化大模型(如T5-small) 将LSTM替换为Transformer架构 相似度检测代码 答案去重与缓存 Jaccard→余弦相似度+Sentence-BERT 四、关键技术实现 1. 混合问答路由(复用情感分析逻辑) def route_question(question): # 使用预训练模型判断问题复杂度 inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt") outputs = classifier_model(**inputs) prob_complex = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)[0][1] return "生成式" if prob_complex > 0.7 else "检索式" 2. 检索增强生成(融合代码2/3)from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration # 初始化RAG模型 tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq") retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", index_name="exact") model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq") def answer_with_rag(question): inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt") outputs = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"]) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) 3. 动态知识更新(复用相似度检测) python 复制 class KnowledgeManager: def __init__(self): self.knowledge_base = [] def add_document(self, doc): # 去重检查(复用代码3的Jaccard逻辑) segments = segment(doc) for existing in self.knowledge_base: if jaccard_similarity(segments, existing['segments']) > 0.8: return False self.knowledge_base.append({'text': doc, 'segments': segments}) return True 五、面试展示策略 1. 技术深度表达 检索优化: “我将电影评论分析中的词频统计升级为BM25算法,解决TF-IDF对长文档不敏感的问题,在开放域问答任务中检索准确率提升18%” 生成控制: “复用LSTM训练经验,使用LoRA技术对Llama-2进行高效微调,在保持90%性能的同时减少70%训练成本” 2. 业务思维体现 成本控制: “通过问题分类路由,对80%的简单问题使用检索式回答,相比全量调用大模型,API成本降低65%” 效果验证: “在500条测试数据上,混合系统的回答准确率达到92%,纯生成方案为85%,响应时间从3.2s降至1.4s” 3. 难点突破 冷启动问题: “初期缺乏标注数据时,使用SimCSE无监督训练相似度模型,实现检索模块的零样本启动” 生成幻觉抑制: “通过检索结果约束生成空间,加入惩罚项使模型更关注知识库内容,虚构回答比例从23%降至7%” 六、延伸建议 部署演示:用Gradio搭建Web Demo,展示实时问答流程 性能对比:提供不同方案(纯检索/纯生成/混合)的准确率-耗时曲线图 优化路线:提出引入强化学习实现自动路由策略的下一步计划 帮我完善以上文档提供的代码

2025-03-06 11:48:58.334841: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0. 2025-03-06 11:48:59.603235: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0. YF.download() has changed argument auto_adjust default to True [*********************100%***********************] 1 of 1 completed [*********************100%***********************] 1 of 1 completed Traceback (most recent call last): File "d:\py\demo\finrl_demo.py", line 6, in <module> df = YahooDownloader(start_date='2009-01-01', end_date='2021-01-01', ticker_list=['AAPL', 'MSFT']).fetch_data() File "d:\python39\lib\site-packages\finrl\meta\preprocessor\yahoodownloader.py", line 66, in fetch_data data_df.columns = [ File "d:\python39\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 6313, in __setattr__ return object.__setattr__(self, name, value) File "properties.pyx", line 69, in pandas._libs.properties.AxisProperty.__set__ File "d:\python39\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 814, in _set_axis self._mgr.set_axis(axis, labels) File "d:\python39\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 238, in set_axis self._validate_set_axis(axis, new_labels) File "d:\python39\lib\site-packages\pandas\core\internals\base.py", line 98, in _validate_set_axis raise ValueError( ValueError: Length mismatch: Expected axis has 12 elements, new values have 8 elements

服务端部署与启动 现在可以安装服务端了,使用的是 bert-base, 来自于项目BERT-BiLSTM-CRF-NER, 服务端只是该项目中的一个部分。 项目地址:https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER ,感谢Macanv同学提供这么好的项目。 这里要说明一下,我们经常会看到bert-as-service 这个项目的介绍,它只能加载BERT的预训练模型,输出文本向量化的结果。 而如果要加载fine-turing后的模型,就要用到 bert-base 了,详请请见: 基于BERT预训练的中文命名实体识别TensorFlow实现 下载代码并安装 : pip install bert-base==0.0.7 -i https://pypi.python.org/simple 1 或者 git clone https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER cd BERT-BiLSTM-CRF-NER/ python3 setup.py install 1 2 3 使用 bert-base 有三种运行模式,分别支持三种模型,使用参数-mode 来指定: NER 序列标注类型,比如命名实体识别; CLASS 分类模型,就是本文中使用的模型 BERT 这个就是跟bert-as-service 一样的模式了 之所以要分成不同的运行模式,是因为不同模型对输入内容的预处理是不同的,命名实体识别NER是要进行序列标注; 而分类模型只要返回label就可以了。 安装完后运行服务,同时指定监听 HTTP 8091端口,并使用GPU 1来跑; cd /mnt/sda1/transdat/bert-demo/bert/bert_svr export BERT_BASE_DIR=/mnt/sda1/transdat/bert-demo/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 export TRAINED_CLASSIFIER=/mnt/sda1/transdat/bert-demo/bert/output export EXP_NAME=mobile_0 bert-base-serving-start \ -model_dir $TRAINED_CLASSIFIER/$EXP_NAME \ -bert_model_dir $BERT_BASE_DIR \ -model_pb_dir $TRAINED_CLASSIFIER/$EXP_NAME \ -mode CLASS \ -max_seq_len 128 \ -http_port 8091 \ -port 5575 \ -port_out 5576 \ -device_map 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 注意:port 和 port_out 这两个参数是API调用的端口号, 默认是5555和5556,如果你准备部署多个模型服务实例,那一定要指定自己的端口号,避免冲突。 我这里是改为: 5575 和 5576 如果报错没运行起来,可能是有些模块没装上,都是 bert_base/server/http.py里引用的,装上就好了: sudo pip install flask sudo pip install flask_compress sudo pip install flask_cors sudo pip install flask_json 1 2 3 4 我这里的配置是2个GTX 1080 Ti,这个时候双卡的优势终于发挥出来了,GPU 1用于预测,GPU 0还可以继续训练模型。 运行服务后会自动生成很多临时的目录和文件,为了方便管理与启动,可建立一个工作目录,并把启动命令写成一个shell脚本。 这里创建的是mobile_svr\bertsvr.sh ,这样可以比较方便地设置服务器启动时自动启动服务,另外增加了每次启动时自动清除临时文件 代码如下: #!/bin/bash #chkconfig: 2345 80 90 #description: 启动BERT分类模型 echo '正在启动 BERT mobile svr...' cd /mnt/sda1/transdat/bert-demo/bert/mobile_svr sudo rm -rf tmp* export BERT_BASE_DIR=/mnt/sda1/transdat/bert-demo/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 export TR

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\A\Desktop\数模校赛(B题)\demo3.py", line 145, in <module> stationary_after_diff = check_stationarity(df, f'{indicator}_diff') File "C:\Users\A\Desktop\数模校赛(B题)\demo3.py", line 49, in check_stationarity result = adfuller(data_series[column_name]) File "D:\Python\Python313\Lib\site-packages\statsmodels\tsa\stattools.py", line 326, in adfuller icbest, bestlag = _autolag( ~~~~~~~~^ OLS, xdshort, fullRHS, startlag, maxlag, autolag ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ) ^ File "D:\Python\Python313\Lib\site-packages\statsmodels\tsa\stattools.py", line 132, in _autolag mod_instance = mod(endog, exog[:, :lag], *modargs) File "D:\Python\Python313\Lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 921, in __init__ super().__init__(endog, exog, missing=missing, ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ hasconst=hasconst, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python\Python313\Lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 746, in __init__ super().__init__(endog, exog, missing=missing, ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ weights=weights, hasconst=hasconst, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python\Python313\Lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 200, in __init__ super().__init__(endog, exog, **kwargs) ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python\Python313\Lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 270, in __init__ super().__init__(endog, exog, **kwargs) ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python\Python313\Lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 95, in __init__ self.data = self._handle_data(endog, exog, missing, hasconst, ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ **kwargs) ^^^^^^^^^ File "D:\Python\Python313\Lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 135, in _handle_data data = handle_data(endog, exog, missing, hasconst, **kwargs) File "D:\Python\Python313\Lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 675, in handle_data return klass(endog, exog=exog, missing=missing, hasconst=hasconst, **kwargs) File "D:\Python\Python313\Lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 88, in __init__ self._handle_constant(hasconst) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^ File "D:\Python\Python313\Lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 134, in _handle_constant raise MissingDataError('exog contains inf or nans') statsmodels.tools.sm_exceptions.MissingDataError: exog contains inf or nans

File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio/routes.py", line 615, in api_info api_info = utils.safe_deepcopy(app.get_blocks().get_api_info()) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio/blocks.py", line 3019, in get_api_info python_type = client_utils.json_schema_to_python_type(info) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 931, in json_schema_to_python_type type_ = _json_schema_to_python_type(schema, schema.get("$defs")) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 976, in _json_schema_to_python_type elements = _json_schema_to_python_type(items, defs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 946, in _json_schema_to_python_type return _json_schema_to_python_type(defs[schema["$ref"].split("/")[-1]], defs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 985, in _json_schema_to_python_type des = [ ^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 986, in f"{n}: {_json_schema_to_python_type(v, defs)}{get_desc(v)}" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 998, in _json_schema_to_python_type desc = " | ".join([_json_schema_to_python_type(i, defs) for i in schema[type_]]) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 998, in desc = " | ".join([_json_schema

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<think>我们使用scikit-learn库来训练一个分类模型预测鸢尾花种类。鸢尾花数据集是scikit-learn内置的经典数据集,包含三种鸢尾花的四个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度)和对应的类别标签。步骤:1.导入必要的库和数据集2.数据探索(可选,但建议了解数据)3.数据预处理(如划分训练集和测试集、标准化等)4.选择模型(例如KNN、随机森林等)5.训练模型6.模型评估7.使用模型进行预测下面以KNN(K近邻)算法为例,展示完整流程。</think>### 使用 scikit-learn 训练鸢尾花分类模型 以下是基于 scikit-learn 训练鸢尾花分类模型的
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WWF工作流设计器C#源码解析及演示

### WWF工作流设计器控件C#源码知识点 #### 1. WWF(Windows Workflow Foundation)概述 WWF是微软公司推出的一个工作流框架,作为.NET Framework的一部分。它提供了一套丰富的API,用于设计、执行和管理工作流。工作流可以用于各种应用程序,包括Web应用、服务和桌面应用,使得开发者能够将复杂的业务逻辑以工作流的形式表现出来,简化业务流程自动化和管理。 #### 2. 工作流设计器控件(Workflow Designer Control) 工作流设计器控件是WWF中的一个组件,主要用于提供可视化设计工作流的能力。它允许用户通过拖放的方式在界面上添加、配置和连接工作流活动,从而构建出复杂的工作流应用。控件的使用大大降低了工作流设计的难度,并使得设计工作流变得直观和用户友好。 #### 3. C#源码分析 在提供的文件描述中提到了两个工程项目,它们均使用C#编写。下面分别对这两个工程进行介绍: - **WorkflowDesignerControl** - 该工程是工作流设计器控件的核心实现。它封装了设计工作流所需的用户界面和逻辑代码。开发者可以在自己的应用程序中嵌入这个控件,为最终用户提供一个设计工作流的界面。 - 重点分析:控件如何加载和显示不同的工作流活动、控件如何响应用户的交互、控件状态的保存和加载机制等。 - **WorkflowDesignerExample** - 这个工程是演示如何使用WorkflowDesignerControl的示例项目。它不仅展示了如何在用户界面中嵌入工作流设计器控件,还展示了如何处理用户的交互事件,比如如何在设计完工作流后进行保存、加载或执行等。 - 重点分析:实例程序如何响应工作流设计师的用户操作、示例程序中可能包含的事件处理逻辑、以及工作流的实例化和运行等。 #### 4. 使用Visual Studio 2008编译 文件描述中提到使用Visual Studio 2008进行编译通过。Visual Studio 2008是微软在2008年发布的集成开发环境,它支持.NET Framework 3.5,而WWF正是作为.NET 3.5的一部分。开发者需要使用Visual Studio 2008(或更新版本)来加载和编译这些代码,确保所有必要的项目引用、依赖和.NET 3.5的特性均得到支持。 #### 5. 关键技术点 - **工作流活动(Workflow Activities)**:WWF中的工作流由一系列的活动组成,每个活动代表了一个可以执行的工作单元。在工作流设计器控件中,需要能够显示和操作这些活动。 - **活动编辑(Activity Editing)**:能够编辑活动的属性是工作流设计器控件的重要功能,这对于构建复杂的工作流逻辑至关重要。 - **状态管理(State Management)**:工作流设计过程中可能涉及保存和加载状态,例如保存当前的工作流设计、加载已保存的工作流设计等。 - **事件处理(Event Handling)**:处理用户交互事件,例如拖放活动到设计面板、双击活动编辑属性等。 #### 6. 文件名称列表解释 - **WorkflowDesignerControl.sln**:解决方案文件,包含了WorkflowDesignerControl和WorkflowDesignerExample两个项目。 - **WorkflowDesignerControl.suo**:Visual Studio解决方案用户选项文件,该文件包含了开发者特有的个性化设置,比如窗口布局、断点位置等。 - **Thumbs.db**:缩略图缓存文件,由Windows自动生成,用于存储文件夹中的图片缩略图,与WWF工作流设计器控件功能无关。 - **WorkflowDesignerExample**:可能是一个文件夹,包含了示例工程相关的所有文件,或者是示例工程的可执行文件。 - **EULA.txt**:最终用户许可协议文本文件,通常说明了软件的版权和使用许可条件。 综上所述,该文件集包含了WWF工作流设计器控件的完整C#源码以及相应的Visual Studio项目文件,开发者可以利用这些资源深入理解WWF工作流设计器控件的工作机制,并将其应用于实际的项目开发中,实现工作流的设计和管理功能。
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CAD数据在ANSA中:完美修复几何数据的策略与方法

# 摘要 CAD数据的准确性和几何完整性对于产品设计和工程分析至关重要。本文首先强调了CAD数据和几何修复的重要性,随后介绍了ANSA软件在处理CAD数据中的角色。通过详细的分析,本文探讨了几何数据的常见问题,以及有效的手动和自动修复技术。文中还提供了几何修复在实际应用中的案例分析,并讨论了行业未来对几何修复技术的需求和新兴技术趋势。文章旨在为CAD数据几何修复提供全面的理论知识、诊断方法和修复策略,并
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编写verilog代码实现以上的规格化功能

<think>我们有一个16位的二进制数,其格式如下:-a15:尾数符号位(1位)-a14-a5:尾数数值位(10位)-a4:指数符号位(1位)-a3-a0:指数数值位(4位)规格化的目标:确保尾数数值位的最高位a14为1(即尾数的绝对值在[0.5,1)范围内)。步骤:1.提取输入信号的各个部分:尾数符号位、尾数数值位、指数符号位、指数数值位。2.将尾数数值位(10位)视为无符号整数M(范围0到1023),我们需要通过左移操作使得M的最高位为1(即M>=512)。同时记录左移的位数(shift_count)。3.调整指数:新的指数=原指数-shift_count(因为尾数左移相当于乘以2^sh
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探索ARM9 2410开发板与wince5.0系统的高级实验

标题中的“周立功ARM (magicarm2410) 高级实验”指明了文档内容涉及周立功品牌下的ARM9 2410开发板的高级使用实验。ARM9 2410是基于ARM920T内核的处理器,广泛应用于嵌入式系统开发。周立功是一家在电子与嵌入式系统领域内具有影响力的公司,提供嵌入式教学和开发解决方案。MagicARM2410是该公司的某型号开发板,可能专为教学和实验设计,携带了特定的实验内容,例如本例中的“eva例程”。 描述提供了额外的背景信息,说明周立功ARM9 2410开发板上预装有Windows CE 5.0操作系统,以及该开发板附带的EVA例程。EVA可能是用于实验教学的示例程序或演示程序。文档中还提到,虽然书店出售的《周立功 ARM9开发实践》书籍中没有包含EVA的源码,但该源码实际上是随开发板提供的。这意味着,EVA例程的源码并不在书籍中公开,而是需要直接从开发板上获取。这对于那些希望深入研究和修改EVA例程的学生和开发者来说十分重要。 标签中的“magicarm2410”和“周立功ARM”是对文档和开发板的分类标识。这些标签有助于在文档管理系统或资料库中对相关文件进行整理和检索。 至于“压缩包子文件的文件名称列表:新建文件夹”,这表明相关文件已经被打包压缩,但具体的文件内容和名称没有在描述中列出。我们仅知道压缩包内至少存在一个“新建文件夹”,这可能意味着用户需要进一步操作来查看或解压出文件夹中的内容。 综合以上信息,知识点主要包括: 1. ARM9 2410开发板:一款基于ARM920T内核的处理器的嵌入式开发板,适用于教学和项目实验。 2. Windows CE 5.0系统:这是微软推出的专为嵌入式应用设计的操作系统,提供了一个可定制、可伸缩的、实时的操作环境。 3. EVA例程:一个嵌入式系统开发的教学或实验示例程序。它可能被设计用于演示特定功能或技术,如显示、控制或通信。 4. 开发实践书籍与源码提供:《周立功 ARM9开发实践》一书可能详细介绍了ARM9 2410开发板的使用方法,但书中的内容不包含EVA例程的源码,源码需要通过其他途径获得。 5. 文件打包压缩:文档可能以压缩包的形式存在,包含了需要的内容,但具体内容未知,需要解压缩之后才能查看。 了解这些知识点后,对于从事嵌入式系统开发的工程师或者学生来说,可以更好地利用周立功 ARM9 2410开发板进行学习和实验,尤其是可以进行更深入的研究和实验设计,通过EVA例程的源码来理解嵌入式系统的运行机制和程序结构。同时,也能够使用Windows CE 5.0系统环境来开发相应的应用程序。
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【ANSA网格生成手册】:创建高效高质量网格的6个技巧

# 摘要 ANSA软件作为一款强大的前处理工具,在工程仿真领域扮演着重要角色。本文首先概述了ANSA软件的基本功能以及网格生成技术的基础知识。接着深入探讨了不同网格类型的选择及其优缺点,同时强调了网格密度与质量控制的重要性。文中详细介绍了高级网格生成技巧,包括自适应网格技术和多重网格以及混合网格技术的应用。此外,本文还提供了网格生成在实际应用中的前处理