Traceback (most recent call last): File "C:\Users\唐添美.DESKTOP-95B881R\Desktop\MNIST实现\test.py", line 38, in <module> mynet = torch.load('MNIST_4_acc_0.9692999720573425.pth', map_location=torch.device('cpu')) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\唐添美.DESKTOP-95B881R\.conda\envs\python高级应用\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1524, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded, to do so you have two options, do those steps only if you trust the source of the checkpoint. (1) In PyTorch 2.6, we changed the default value of the `weights_only` argument in `torch.load` from `False` to `True`. Re-running `torch.load` with `weights_only` set to `False` will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. (2) Alternatively, to load with `weights_only=True` please check the recommended steps in the following error message. WeightsUnpickler error: Unsupported global: GLOBAL __main__.MyNet was not an allowed global by default. Please use `torch.serialization.add_safe_globals([__main__.MyNet])` or the `torch.serialization.safe_globals([__main__.MyNet])` context manager to allowlist this global if you trust this class/function. Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html.

时间: 2025-05-28 10:46:47 浏览: 15
### PyTorch 加载模型时出现 `UnpicklingError` 的原因分析 当使用 `torch.load()` 函数加载模型权重文件时，如果遇到 `UnpicklingError` 错误，通常是因为序列化和反序列化的环境不一致。具体来说，这可能是由于以下原因之一： 1. **模块路径问题**：保存模型的脚本中的类定义无法被当前运行环境中找到。 2. **Python 版本差异**：用于保存模型的 Python 版本与加载模型的版本不同。 3. **PyTorch 版本冲突**：保存模型使用的 PyTorch 版本与加载模型所用的版本存在兼容性问题。 以下是针对该问题的具体解决方案及其说明。 --- #### 方法一：设置 `weights_only=True` 通过将参数 `weights_only=True` 传递给 `torch.load()`，可以仅加载模型的状态字典而不尝试恢复完整的对象结构[^1]。这种方法适用于只需要加载权重而不需要重新构建原始模型的情况。 ```python state_dict = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'), weights_only=True) model.load_state_dict(state_dict) ``` 此方法的优点在于它绕过了可能引发错误的对象重建过程，从而有效解决了因模块路径或类定义缺失而导致的问题。 --- #### 方法二：调整类定义的位置 如果需要完全还原模型实例而非仅仅加载其状态字典，则应确保保存模型时所依赖的类定义能够在加载端正确导入。例如，在训练阶段定义了一个名为 `MyNet` 的网络类并将其保存到磁盘中；那么在推理阶段也需提供相同的类定义以便成功完成 unpickling 过程[^2]。 假设原项目中有如下代码片段： ```python class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() ... def forward(self, x): ... net = MyNet() torch.save(net.state_dict(), 'model.pth') ``` 则应在测试程序里同样实现这个 `MyNet` 类型，并调用相应的方法来初始化以及填充已存储好的参数值： ```python from my_module import MyNet # 假设 MyNet 定义在此处 model = MyNet() model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) model.eval() ``` 注意这里的关键点是要保证两个地方对于同一个神经网络架构描述的一致性和可访问性。 --- #### 方法三：利用自定义全局变量映射 (`add_safe_globals`) 某些情况下，即使提供了必要的类定义仍会遭遇失败情形——这是因为 pickle 协议内部维护了一份安全性的白名单机制，默认不允许执行未知来源的数据操作命令。此时可以通过扩展允许列表的方式解决问题[^3]。 虽然官方文档并未直接提及如何修改这些默认行为，但在实际应用过程中发现可通过向 `pickle.Unpickler.add_safeglobals()` 添加额外条目达到目的（尽管这种方式并不推荐作为常规手段）。下面展示一段伪代码示意这一思路的应用场景： ```python import types import sys import dill as pkl # 使用更强大的dill库替代标准库pickle def custom_loader(file_path): class CustomUnpickler(pkl.Unpickler): def find_class(self, module_name, name): try: result = super().find_class(module_name, name) except Exception as e: if (module_name == "__main__") and hasattr(sys.modules["__main__"], name): return getattr(sys.modules["__main__"], name) raise e from None return result with open(file_path, 'rb') as f: model = CustomUnpickler(f).load() return model loaded_model = custom_loader('model.pkl') ``` 上述例子展示了如何创建一个继承自 Pickle 的子类，并重写其中部分逻辑使得能够动态适应更多复杂情况下的需求。 --- #### 总结 综上所述，处理 `UnpicklingError` 可采用三种主要策略：一是简化任务范围至单纯读取数值数据层面；二是严格匹配前后两端涉及的所有组件要素关系链路；三是探索更为灵活开放的技术路线以突破传统框架局限。每种方式各有优劣权衡之处，最终选择取决于特定应用场景的实际约束条件和个人偏好倾向等因素综合考量决定。 ---
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PS D:\tools\py> python .\x-tools.py --host 127.0.0.1 --port 3306 --username root --password root Traceback (most recent call last): File ".\x-tools.py", line 3, in <module> import pymysql ImportError: No module named pymysql

这个错误是因为你的 Python 环境没有安装 pymysql 库导致的。 解决方法： 你需要先安装 pymysql 库，可以使用以下命令在命令行中进行安装： bash pip install pymysql ...如果你已经安装了 pymysql 库但是...

(py27) dwh@PC:~$ pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Traceback (most recent call last): File "/home/dwh/ProgramFiles/anaconda3/envs/py27/bin/pip", line 6, in <module> from pip._internal.cli.main import main ImportError: No module named pip._internal.cli.main (py27) dwh@PC:~$ pip install opencv-python==4.2.0.32 Traceback (most recent call last): File "/home/dwh/ProgramFiles/anaconda3/envs/py27/bin/pip", line 6, in <module> from pip._internal.cli.main import main ImportError: No module named pip._internal.cli.main (py27) dwh@PC:~$ pip install networkx Traceback (most recent call last): File "/home/dwh/ProgramFiles/anaconda3/envs/py27/bin/pip", line 6, in <module> from pip._internal.cli.main import main ImportError: No module named pip._internal.cli.main (py27) dwh@PC:~$ pip install rospkg Traceback (most recent call last): File "/home/dwh/ProgramFiles/anaconda3/envs/py27/bin/pip", line 6, in <module> from pip._internal.cli.main import main ImportError: No module named pip._internal.cli.main (py27) dwh@PC:~$ pip install rospy Traceback (most recent call last): File "/home/dwh/ProgramFiles/anaconda3/envs/py27/bin/pip", line 6, in <module> from pip._internal.cli.main import main ImportError: No module named pip._internal.cli.main (py27) dwh@PC:~$ pip install simple_pid Traceback (most recent call last): File "/home/dwh/ProgramFiles/anaconda3/envs/py27/bin/pip", line 6, in <module> from pip._internal.cli.main import main ImportError: No module named pip._internal.cli.main (py27) dwh@PC:~$ pip install transforms3d Traceback (most recent call last): File "/home/dwh/ProgramFiles/anaconda3/envs/py27/bin/pip", line 6, in <module> from pip._internal.cli.main import main ImportError: No module named pip._internal.cli.main (py27) dwh@PC:~$ pip install networkx Traceback (most recent call last): File "/home/dwh/ProgramFiles/anaconda3/envs/py27/bin/pip", line 6, in <module> from pip._internal.cli.main import main ImportError: No module named pip._internal.cli.main (py27) dwh@PC:~$ pip install enum Traceback (most recent call last): File "/home/dwh/ProgramFiles/anaconda3/envs/py27/bin/pip", line 6, in <module> from pip._internal.cli.main import main ImportError: No module named pip._internal.cli.main (py27) dwh@PC:~$ pip install pygame Traceback (most recent call last): File "/home/dwh/ProgramFiles/anaconda3/envs/py27/bin/pip", line 6, in <module> from pip._internal.cli.main import main ImportError: No module named pip._internal.cli.main

好的，我现在要解决用户遇到的这个问题。用户在使用Python 2.7的环境（py27）时，无论执行pip的什么命令，都会出现ImportError，提示找不到pip._internal.cli.main模块。首先，我需要分析这个错误的原因。...

Traceback (most recent call last): File "undetermined_split.py", line 21, in <module> p1 = subprocess.Popen(f"mkdir -p {sys.argv[7]}", shell=True) IndexError: list index out of range Traceback (most recent call last): File "undetermined_split.py", line 21, in <module> p1 = subprocess.Popen(f"mkdir -p {sys.argv[7]}", shell=True) IndexError: list index out of range Traceback (most recent call last): File "undetermined_split.py", line 21, in <module> p1 = subprocess.Popen(f"mkdir -p {sys.argv[7]}", shell=True) IndexError: list index out of range Traceback (most recent call last): File "undetermined_split.py", line 21, in <module> p1 = subprocess.Popen(f"mkdir -p {sys.argv[7]}", shell=True) IndexError: list index out of range Traceback (most recent call last): File "undetermined_split.py", line 21, in <module> p1 = subprocess.Popen(f"mkdir -p {sys.argv[7]}", shell=True) IndexError: list index out of range Traceback (most recent call last): File "undetermined_split.py", line 21, in <module> p1 = subprocess.Popen(f"mkdir -p {sys.argv[7]}", shell=True) IndexError: list index out of range Traceback (most recent call last): File "undetermined_split.py", line 21, in <module> p1 = subprocess.Popen(f"mkdir -p {sys.argv[7]}", shell=True) IndexError: list index out of range Traceback (most recent call last): File "undetermined_split.py", line 21, in <module> p1 = subprocess.Popen(f"mkdir -p {sys.argv[7]}", shell=True)

while IFS= read -r line; do count=$(echo "$line" | wc -w) [ $count -lt 7 ] && echo "错误行：$line" done 2. 对于需要并行处理的任务，建议添加错误重定向： bash cat list | xargs -L 1 -P 10...

Traceback (most recent call last): File D:\Visual\lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File c:\users\z\.spyder-py3\未命名4.py:5 ret, labels = cv2.connectedComponents(img) error

这个错误通常表示你正在使用的函数或模块没有被成功导入或安装。请确保你已经正确安装了OpenCV，并且在代码中正确地导入了它。你可以尝试运行以下代码来检查OpenCV是否正确安装和导入： import cv2 ...

为什么上面这段代码结果没有显示对应时间的基金净值，而是出现这样的提示：runfile('C:/Users/刘岩/.spyder-py3/temp.py', wdir='C:/Users/刘岩/.spyder-py3') Traceback (most recent call last): File "C:\Users\刘岩\.spyder-py3\temp.py", line 37, in <module> main() File "C:\Users\刘岩\.spyder-py3\temp.py", line 29, in main nav = get_fund_nav(fund_code) File "C:\Users\刘岩\.spyder-py3\temp.py", line 18, in get_fund_nav nav_rows = nav_table.find_all('tr') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all'

这个错误是由于在get_fund_nav函数中，nav_table = soup.find('table', class_='w782 comm tzxq')这行代码返回了None，而不是一个有效的表格对象。因此，在之后的代码中调用find_all方法时出现了错误。...

pip更新报错。ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File "Dpip更新报错。ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File "D

在使用 pip 更新包时，遇到 Exception Traceback 错误通常表明某个环节发生了异常，可能是网络问题、权限不足、Python 环境配置错误或 pip 本身版本过旧等问题。以下是常见原因及其解决方案。 ### 1. 升级 pip ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\小杨\Desktop\models.py", line 21, in <module> from keras.layers.merge import _Merge ModuleNotFoundError: No module named 'keras.layers.merge'

这个错误提示说明你的代码中使用了 Keras 的 merge 模块，但是 Python 找不到这个模块。这可能是因为你的 Keras 版本过低，或者你的 Keras 没有正确安装。你可以尝试更新 Keras 或者重新安装 Keras，或者检查一下你...

Traceback (most recent call last): File C:\Users\小杨\Desktop\Yang\Yang\lstm.py, line 78, in <module>

在你提供的例子中，错误发生在文件"C:\Users\小杨\Desktop\Yang\Yang\lstm.py"的第78行。 Traceback信息通常包括以下几个部分： 1. 错误类型：指示错误的类型，例如NameError、TypeError等。 2. 错误位置：指示错误...

报错非常多，如下：D:\Anaconda\envs\ruyi\python.exe D:\keshe\test.py Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz Failed to download (trying next): HTTP Error 404: Not Found Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw\train-images-idx3-ubyte.gz 100.0% Extracting ./data\MNIST\raw\train-images-idx3-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz Failed to download (trying next): HTTP Error 404: Not Found Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw\train-labels-idx1-ubyte.gz 100.0% Extracting ./data\MNIST\raw\train-labels-idx1-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz Failed to download (trying next): HTTP Error 404: Not Found Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw\t10k-images-idx3-ubyte.gz 100.0% Extracting ./data\MNIST\raw\t10k-images-idx3-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz Failed to download (trying next): HTTP Error 404: Not Found Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw\t10k-labels-idx1-ubyte.gz Extracting ./data\MNIST\raw\t10k-labels-idx1-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw 100.0% Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "D:\Anaconda\envs\ruyi\Lib\multiprocessing\spawn.py", line 122, in spawn_main Traceback (most recent call last): File "<string>", line

2. 创建目录：~/.cache/torch/vision/datasets/mnist（Linux/Mac）或 C:\Users\<用户名>\.cache\torch\vision\datasets\mnist（Windows） 3. 将文件放入目录后重新运行代码 示例代码验证： python from ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\DELL\Desktop\dataTool\test.py", line 38, in <module> transformed_coordinate = cv2.perspectiveTransform(pixel_coordinate, perspective_matrix) cv2.error: OpenCV(4.6.0) C:\b\abs_74oeeuevib\croots\recipe\opencv-suite_1664548340488\work\modules\core\src\matmul.dispatch.cpp:550: error: (-215:Assertion failed) scn + 1 == m.cols in function 'cv::perspectiveTransform' Traceback (most recent call last): File "C:\Users\DELL\Desktop\dataTool\test.py", line 38, in <module> transformed_coordinate = cv2.perspectiveTransform(pixel_coordinate, perspective_matrix) cv2.error: OpenCV(4.6.0) C:\b\abs_74oeeuevib\croots\recipe\opencv-suite_1664548340488\work\modules\core\src\matmul.dispatch.cpp:550: error: (-215:Assertion failed) scn + 1 == m.cols in function 'cv::perspectiveTransform' Traceback (most recent call last): File "C:\Users\DELL\Desktop\dataTool\test.py", line 38, in <module> transformed_coordinate = cv2.perspectiveTransform(pixel_coordinate, perspective_matrix) cv2.error: OpenCV(4.6.0) C:\b\abs_74oeeuevib\croots\recipe\opencv-suite_1664548340488\work\modules\core\src\matmul.dispatch.cpp:550: error: (-215:Assertion failed) scn + 1 == m.cols in function 'cv::perspectiveTransform' Traceback (most recent call last): File "C:\Users\DELL\Desktop\dataTool\test.py", line 38, in <module> transformed_coordinate = cv2.perspectiveTransform(pixel_coordinate, perspective_matrix) cv2.error: OpenCV(4.6.0) C:\b\abs_74oeeuevib\croots\recipe\opencv-suite_1664548340488\work\modules\core\src\matmul.dispatch.cpp:550: error: (-215:Assertion failed) scn + 1 == m.cols in function 'cv::perspectiveTransform' Traceback (most recent call last): File "C:\Users\DELL\Desktop\dataTool\test.py", line 38, in <module> transformed_coordinate = cv2.perspectiveTransform(pixel_coordinate, perspective_matrix)

这个错误通常出现在透视变换的输入参数上。请确保输入的像素坐标和透视变换矩阵的维度和类型是正确的。以下是一些可能导致错误的原因和解决方法： 1. 检查像素坐标的维度和类型是否正确。像素坐标应该是一个形状为 ...

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/22927/Desktop/1/lstm/lstm_train.py", line 17, in <module> from keras.layers.embeddings import Embedding ModuleNotFoundError: No module named 'keras.layers.embeddings'

这个错误提示是因为你的Keras版本过低，缺少了Embedding层的模块。Embedding层是Keras中常用的一种层，用于将输入的离散数据（如单词）...conda install -c conda-forge keras 安装完成后，再次运行你的代码即可。

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/22927/Desktop/1/lstm/lstm_train.py", line 18, in <module> from keras.layers.embeddings import Embedding ModuleNotFoundError: No module named 'keras.layers.embeddings'

这个错误信息提示你缺少名为 keras 的库，或者你的 keras 库版本过低。你可以通过以下步骤解决该问题： 1. 确认你已经正确安装了 keras 库。你可以在终端中输入 pip show keras 来查看是否已经安装。...

Traceback (most recent call last): File "D:\Facial-Expression-Recognition.Pytorch-master\Facial-Expression-Recognition.Pytorch-master\mainpro_CK+.py", line 15, in <module> import utils File "D:\Facial-Expression-Recognition.Pytorch-master\Facial-Expression-Recognition.Pytorch-master\utils.py", line 20, in <module> _, term_width = os.popen('stty size', 'r').read().split() ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 0)

这个错误是由于在执行 os.popen('stty size', 'r').read().split() 时，没有返回正确的结果。可能是因为你正在使用的操作系统不支持 stty size 命令。你可以尝试在终端输入 stty size 命令看看是否能够正确...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\唐添美.DESKTOP-95B881R\Desktop\MNIST实现\test.py", line 38, in <module> mynet = torch.load('MNIST_4_acc_0.9671000242233276.pth', map_location=torch.device('cpu')) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\唐添美.DESKTOP-95B881R\.conda\envs\python高级应用\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1524, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded, to do so you have two options, do those steps only if you trust the source of the checkpoint. (1) In PyTorch 2.6, we changed the default value of the weights_only argument in torch.load from False to True. Re-running torch.load with weights_only set to False will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. (2) Alternatively, to load with weights_only=True please check the recommended steps in the following error message. WeightsUnpickler error: Unsupported global: GLOBAL __main__.MyNet was not an allowed global by default. Please use torch.serialization.add_safe_globals([__main__.MyNet]) or the torch.serialization.safe_globals([__main__.MyNet]) context manager to allowlist this global if you trust this class/function. Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html.

因此可以通过重写默认 pickler/unpickler 实现来限定允许访问哪些外部资源从而规避未知威胁同时修复加载异常状况发生几率。 具体做法如下所示: python def restricted_globals(name, global_vars=None, local_...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\唐添美.DESKTOP-95B881R\Desktop\MNIST实现\test.py", line 38, in <module> mynet = torch.load('MNIST_4_acc_0.9692999720573425.pth', map_location=torch.device('cpu'), weights_only=True ) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\唐添美.DESKTOP-95B881R\.conda\envs\python高级应用\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1524, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded, to do so you have two options, do those steps only if you trust the source of the checkpoint. (1) In PyTorch 2.6, we changed the default value of the weights_only argument in torch.load from False to True. Re-running torch.load with weights_only set to False will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. (2) Alternatively, to load with weights_only=True please check the recommended steps in the following error message. WeightsUnpickler error: Unsupported global: GLOBAL __main__.MyNet was not an allowed global by default. Please use torch.serialization.add_safe_globals([__main__.MyNet]) or the torch.serialization.safe_globals([__main__.MyNet]) context manager to allowlist this global if you trust this class/function. Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html.

确认当前环境中已导入并正确实现了用于训练模型的相同神经网络架构类 MyNet 。例如，在脚本开头重新声明如下所示的网络结构： python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MyNet(nn....

ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator.DESKTOP-QBCMUGQ\PycharmProjects\.venv\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 438, in _error_catcher yield File "C:\Users\Administrator.DESKTOP-QBCMUGQ\PycharmProjects\.venv\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 561, in read data = self._fp_read(amt) if not fp_closed else b"" File "C:\Users\Administrator.DESKTOP-QBCMUGQ\PycharmProjects\.venv\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 527, in _fp_read return self._fp.read(amt) if amt is not None else self._fp.read() File "C:\Users\Administrator.DESKTOP-QBCMUGQ\PycharmProjects\.venv\lib\site-packages\pip\_vendor\cachecontrol\filewrapper.py", line 90, in read data = self.__fp.read(amt) File "C:\Program Files\Python39\lib\http\client.py", line 463, in read n = self.readinto(b) File "C:\Program Files\Python39\lib\http\client.py", line 507, in readinto n = self.fp.readinto(b) File "C:\Program Files\Python39\lib\socket.py", line 704, in readinto return self._sock.recv_into(b) File "C:\Program Files\Python39\lib\ssl.py", line 1241, in recv_into return self.read(nbytes, buffer) File "C:\Program Files\Python39\lib\ssl.py", line 1099, in read return self._sslobj.read(len, buffer) socket.timeout: The read operation timed out During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator.DESKTOP-QBCMUGQ\PycharmProjects\.venv\lib\site-packages\pip\_internal\cli\base_command.py", line 180, in exc_logging_wrapper status = run_func(*args) File "C:\Users\Administrator.DESKTOP-QBCMUGQ\PycharmProjects\.venv\lib\site-packages\pip\_internal\cli\req_command.py", line 248, in wrapper return func(self, options, args) File "C:\Users\Administrator.DESKTOP-QBCMUGQ\PycharmProjects\.venv\lib\site-packages\pip\_internal\commands\install.py", line 377, in run requirement_

从错误信息来看，这是一个 pip 安装包过程中发生的网络超时异常 (socket.timeout)。以下是对此问题的详细分析以及解决思路： ### 错误原因 1. **网络连接问题** 当前环境中可能存在网络不稳定、代理设置不当...
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jetty-xml-9.4.44.v20210927.jar中文文档.zip

1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。

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jetty-xml-9.4.44.v20210927.jar中文文档.zip

1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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tephra-api-0.6.0.jar中文文档.zip

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FCS580 系列高频专用变频器产品说明书.pdf

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实现Struts2+IBatis+Spring集成的快速教程

### 知识点概览 #### 标题解析 - **Struts2**: Apache Struts2 是一个用于创建企业级Java Web应用的开源框架。它基于MVC（Model-View-Controller）设计模式，允许开发者将应用的业务逻辑、数据模型和用户界面视图进行分离。 - **iBatis**: iBatis 是一个基于 Java 的持久层框架，它提供了对象关系映射（ORM）的功能，简化了 Java 应用程序与数据库之间的交互。 - **Spring**: Spring 是一个开源的轻量级Java应用框架，提供了全面的编程和配置模型，用于现代基于Java的企业的开发。它提供了控制反转（IoC）和面向切面编程（AOP）的特性，用于简化企业应用开发。 #### 描述解析 描述中提到的“struts2+ibatis+spring集成的简单例子”，指的是将这三个流行的Java框架整合起来，形成一个统一的开发环境。开发者可以利用Struts2处理Web层的MVC设计模式，使用iBatis来简化数据库的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，同时通过Spring框架提供的依赖注入和事务管理等功能，将整个系统整合在一起。 #### 标签解析 - **Struts2**: 作为标签，意味着文档中会重点讲解关于Struts2框架的内容。 - **iBatis**: 作为标签，说明文档同样会包含关于iBatis框架的内容。 #### 文件名称列表解析 - **SSI**: 这个缩写可能代表“Server Side Include”，一种在Web服务器上运行的服务器端脚本语言。但鉴于描述中提到导入包太大，且没有具体文件列表，无法确切地解析SSI在此的具体含义。如果此处SSI代表实际的文件或者压缩包名称，则可能是一个缩写或别名，需要具体的上下文来确定。 ### 知识点详细说明 #### Struts2框架 Struts2的核心是一个Filter过滤器，称为`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，它负责拦截用户请求并根据配置将请求分发到相应的Action类。Struts2框架的主要组件有： - **Action**: 在Struts2中，Action类是MVC模式中的C（控制器），负责接收用户的输入，执行业务逻辑，并将结果返回给用户界面。 - **Interceptor（拦截器）**: Struts2中的拦截器可以在Action执行前后添加额外的功能，比如表单验证、日志记录等。 - **ValueStack（值栈）**: Struts2使用值栈来存储Action和页面间传递的数据。 - **Result**: 结果是Action执行完成后返回的响应，可以是JSP页面、HTML片段、JSON数据等。 #### iBatis框架 iBatis允许开发者将SQL语句和Java类的映射关系存储在XML配置文件中，从而避免了复杂的SQL代码直接嵌入到Java代码中，使得代码的可读性和可维护性提高。iBatis的主要组件有： - **SQLMap配置文件**: 定义了数据库表与Java类之间的映射关系，以及具体的SQL语句。 - **SqlSessionFactory**: 负责创建和管理SqlSession对象。 - **SqlSession**: 在执行数据库操作时，SqlSession是一个与数据库交互的会话。它提供了操作数据库的方法，例如执行SQL语句、处理事务等。 #### Spring框架 Spring的核心理念是IoC（控制反转）和AOP（面向切面编程），它通过依赖注入（DI）来管理对象的生命周期和对象间的依赖关系。Spring框架的主要组件有： - **IoC容器**: 也称为依赖注入（DI），管理对象的创建和它们之间的依赖关系。 - **AOP**: 允许将横切关注点（如日志、安全等）与业务逻辑分离。 - **事务管理**: 提供了一致的事务管理接口，可以在多个事务管理器之间切换，支持声明式事务和编程式事务。 - **Spring MVC**: 是Spring提供的基于MVC设计模式的Web框架，与Struts2类似，但更灵活，且与Spring的其他组件集成得更紧密。 #### 集成Struts2, iBatis和Spring 集成这三种框架的目的是利用它们各自的优势，在同一个项目中形成互补，提高开发效率和系统的可维护性。这种集成通常涉及以下步骤： 1. **配置整合**：在`web.xml`中配置Struts2的`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，以及Spring的`DispatcherServlet`。 2. **依赖注入配置**：在Spring的配置文件中声明Struts2和iBatis的组件，以及需要的其他bean，并通过依赖注入将它们整合。 3. **Action和SQL映射**：在Struts2中创建Action类，并在iBatis的SQLMap配置文件中定义对应的SQL语句，将Struts2的Action与iBatis的映射关联起来。 4. **事务管理**：利用Spring的事务管理功能来管理数据库操作的事务。 5. **安全和服务层**：通过Spring的AOP和IoC功能来实现业务逻辑的解耦合和事务的管理。 ### 结语 通过上述的整合，开发者可以有效地利用Struts2处理Web层的展示和用户交互，使用iBatis简化数据库操作，同时借助Spring强大的依赖注入和事务管理功能，创建一个结构良好、可维护性强的应用。这种集成方式在许多企业级Java Web应用中非常常见，是Java开发人员必须掌握的知识点。
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【数据融合技术】：甘肃土壤类型空间分析中的专业性应用

# 摘要 数据融合技术作为一种集成多源数据信息的方法，在土壤类型空间分析中发挥着关键作用。本文介绍了数据融合技术的基本概念及其理论基础，阐述了数据预处理、同步整合及冲突解决等关键技术，并详细描述了甘肃土壤类型数据准备的流程，包括数据采集、质量评估、空间化处理及融合实践准备。通过具体案例分析，展示了数据融合在土壤类型空间分布分析、土壤质量评估及土壤保护规划中的应用。同时，文
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Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云，目标检测精度提升15%

<think>好的，用户让我介绍一下Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云，目标检测精度提升15%的具体情况。我需要先回忆之前提供的回答中提到的相关案例，然后深入展开。 首先，用户可能已经知道稀疏图卷积的基本概念，但需要更详细的应用案例。他们可能对Waymo如何具体应用该技术感兴趣，比如技术细节、实现方式、提升的具体指标等。需要确保回答结构清晰，分点说明，同时保持技术准确性。 要考虑到用户可能的背景，可能是研究或工程领域的，需要技术细节，但避免过于复杂的数学公式，除非必要。之前回答中提到了应用案例，现在需要扩展这个部分。需要解释为什么稀疏图卷积在这里有效，比如处理LiDAR点云的稀疏性
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Dwr实现无刷新分页功能的代码与数据库实例

### DWR简介 DWR（Direct Web Remoting）是一个用于允许Web页面中的JavaScript直接调用服务器端Java方法的开源库。它简化了Ajax应用的开发，并使得异步通信成为可能。DWR在幕后处理了所有的细节，包括将JavaScript函数调用转换为HTTP请求，以及将HTTP响应转换回JavaScript函数调用的参数。 ### 无刷新分页 无刷新分页是网页设计中的一种技术，它允许用户在不重新加载整个页面的情况下，通过Ajax与服务器进行交互，从而获取新的数据并显示。这通常用来优化用户体验，因为它加快了响应时间并减少了服务器负载。 ### 使用DWR实现无刷新分页的关键知识点 1. **Ajax通信机制：**Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。通过XMLHttpRequest对象，可以与服务器交换数据，并使用JavaScript来更新页面的局部内容。DWR利用Ajax技术来实现页面的无刷新分页。 2. **JSON数据格式：**DWR在进行Ajax调用时，通常会使用JSON（JavaScript Object Notation）作为数据交换格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 3. **Java后端实现：**Java代码需要编写相应的后端逻辑来处理分页请求。这通常包括查询数据库、计算分页结果以及返回分页数据。DWR允许Java方法被暴露给前端JavaScript，从而实现前后端的交互。 4. **数据库操作：**在Java后端逻辑中，处理分页的关键之一是数据库查询。这通常涉及到编写SQL查询语句，并利用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）提供的分页功能。例如，使用LIMIT和OFFSET语句可以实现数据库查询的分页。 5. **前端页面设计：**前端页面需要设计成能够响应用户分页操作的界面。例如，提供“下一页”、“上一页”按钮，或是分页条。这些元素在用户点击时会触发JavaScript函数，从而通过DWR调用Java后端方法，获取新的分页数据，并动态更新页面内容。 ### 数据库操作的关键知识点 1. **SQL查询语句：**在数据库操作中，需要编写能够支持分页的SQL查询语句。这通常涉及到对特定字段进行排序，并通过LIMIT和OFFSET来控制返回数据的范围。 2. **分页算法：**分页算法需要考虑当前页码、每页显示的记录数以及数据库中记录的总数。SQL语句中的OFFSET计算方式通常为（当前页码 - 1）* 每页记录数。 3. **数据库优化：**在分页查询时，尤其是当数据量较大时，需要考虑到查询效率问题。可以通过建立索引、优化SQL语句或使用存储过程等方式来提高数据库操作的性能。 ### DWR无刷新分页实现的代码要点 1. **DWR配置：**在实现DWR无刷新分页时，首先需要配置DWR，以暴露Java方法给前端JavaScript调用。 2. **JavaScript调用：**编写JavaScript代码，使用DWR提供的API发起Ajax调用。这些调用将触发后端Java方法，并接收返回的分页数据。 3. **数据展示：**在获取到新的分页数据后，需要将这些数据显示在前端页面的相应位置。这通常需要操作DOM元素，将新数据插入到页面中。 ### 结论 通过结合上述知识点，可以使用DWR技术实现一个无刷新分页的动态Web应用。DWR简化了Ajax通信过程，让开发者可以专注于业务逻辑的实现。通过熟练掌握Java后端处理、数据库查询和前端页面设计的相关技术，便能高效地完成无刷新分页的开发任务。
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【空间分布规律】：甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论，并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析，本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律，并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外，本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响，包括不同区域土壤改良和作物种植案例，以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后，提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略，包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
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缓存延迟双删的实际解决方案通常怎么实现

<think>嗯，用户问的是关于缓存延迟双删的最佳实践和实际解决方案。首先，我需要回忆一下延迟双删的基本概念。根据引用[1]和[2]，延迟双删主要是为了解决数据库和缓存之间的数据不一致问题，尤其是在分布式系统中。核心步骤应该是先删除缓存，再更新数据库，然后延迟一段时间再次删除缓存。但具体怎么操作呢？ 用户可能已经知道延迟双删的基本思想，但需要更详细的步骤和注意事项。比如，为什么要延迟？延迟多久合适？这些都需要解释清楚。引用[3]提到先更新数据库再删除缓存是推荐的方法，但延迟双删可能是在某些特定场景下的优化。 接下来，我得考虑实现延迟双删的具体步骤。首先，第一次删除缓存是为了避免旧数据被后续