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Turtlebot3的github地址是https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3，其中激光雷达默认的最远测距是3.5m。当把3.5m修改为3.5m以上的数时，前方的激光发射会存在问题，如下图所示。总之会有许多测距的异常值，大概在0.1～0.2左右。（请无视我小车和车轮的颜色，这是我之后自己改过的,在这里我用的小车的型号是waffle）事先声明，这个问题应该
大数据bug笔记之Azkaban问题发现azkaban web-server 节点不能启动问题。azkaban安装完成后，启动服务exec-server与web-server，jps发现web-server的节点没起来。解决问题首先，检查配置文件，看文件是否有差错；如果没有，第二步执行start-web.sh shell脚本文件，再进入到azkaban/web-server目录下查看webServ
使用自己制作的数据集和转换好的coco格式json文件训练时报错：image_info = self.coco.loadImgs(self.image_ids[image_index])[0]File “/home/cendelian/anaconda3/envs/tf/lib/python3.6/site-packages/pycocotools/coco.py”, line 229, in..
在 PyTorch 中，当你遇到权重（weight）的通道数与输入张量（input tensor）的通道数不匹配的错误时，你不能直接“修改权重的通道数”，因为权重的形状是在定义卷积层时就已经固定的。相反，你需要确保你的输入张量的通道数与卷积层期望的通道数相匹配。注意，更改 in_channels 参数将要求你重新初始化这个卷积层的权重，或者如果你是在加载一个预训练的模型，你需要确保新权重与你的输入
训练的Loss和输出突然全是nan
项目场景：使用DDPG算法进行动作选择时，输入choos_action函数的元组S为(array([ 1,2,3,4,5,6,7,8,9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,18, 19, 20]), 0)，当使用[np.newaxis,:]进行维度变化时，出现了维度上元素个数不一致的情况。问题描述：输入的元组无法通过维度变换，转化成矩阵。解决方案：通过对输入的数据进行
有方案解决依赖分析算子dispatch流程，因此需要编译debug版本，方便跟踪dispatch流程。
【opencv】无法打开源文件opencv.hpp | bug记录
参考资料：《cv2.destoryAllWindows()无效的解决方法》《Python-AttributeError:module’cv2’ has no attribure…》问题：cv2.imshow()，打开的图片窗口无法关闭源代码：import cv2#opencv 读取的格式是BGRimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np%ma
问题描述Corrupt JPEG data: 1 extraneous bytes before marker 0xdblibpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profilePremature end of JPEG filePremature end of JPEG filePremature end of JPEG filePremature en
在Cursor 1.0之前，开发者在Pull Request（PR）的自动化安全性与质量把控方面存在空缺。BugBot的出现填补了这一空白，它可以自动扫描提交到GitHub的PR，识别潜在Bug，并在PR下方形成评论。遇到问题时，点击“Fix in Cursor”按钮，将问题和修复提示一并带回本地编辑环境，直接生成预置的修复提示，大大降低人工排查与重写的成本。Background Agent是Cu
异步编程中的Code Linter实践 在复杂IMSDK开发中，异步操作容易因漏写await导致逻辑错误。本文介绍了使用Code Linter自动检测异步代码问题的解决方案。通过配置@typescript-eslint系列规则： promise-function-async：强制Promise返回函数标记为async await-thenable：防止对非Thenable值使用await requ
由于在新版本的keras中(指大于等于2.3.0版本)，将原来的 lr 这一参数重命名为 leraning_rate，因此将 leraning_rate 重新改为 lr 即可解决报错问题# keras=2.2.4 写法model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=Adam(lr=lr_sc...
注意：只需清除“Remote Python”前缀开头的服务器。3. 在弹出的窗口中发现存在。
错误原因：linear_assignment被弃用，官方将scipy.optimize.linear_sum_assignment代替了sklearn.utils.linear_assignment_。方法一：降低scikit-learn版本我是将版本降为0.19.2，实测有效pip install -i https://pypi.douban.com/simple scikit-learn==0
3个MCP今天，我将为大家介绍一个神器级的解决方案——。经过我的实测，这3个配合能让你的 Cursor 使用自动测试并优化cursor自己写的代码，不用再手动每次复制粘贴Bug让cursor看，全程无幻觉，还能把高速回复次数提升到2500次，免费版本IDE也可以使用，把1次Token消耗当10个Tokens用，效率大大提高，极大节省消耗次数。不仅限于Cursor，Augment，Windsurf
我们在通过RT-detr官方给出的源码的时候，会出现以下一个报错情况：PIL.Image.DecompressionBombError: Image size (xxx pixels) exceeds limit of xxx pixels, could be decompression bomb DOS attack.
Ubuntu 16.04 on Virtualbox 6.1gazebo 7.0大家可以试试更新gazebo到7.16版本以上（或者直接通过应用商店）添加源和钥匙sudo sh -c 'echo "deb http://packages.osrfoundation.org/gazebo/ubuntu-stable `lsb_release -cs` main" > /etc/apt/sour
本文内容仅用于个人学习记录，不用于任何商业用途。部分代码、技术观点或示例可能来源于网络或其他公开资源，如有侵权，请联系我删除。问题原因：路径或文件名中包含中文字符。OpenCV 在某些版本中不支持中文路径。解决方案：这种方法可以绕过路径编码问题。
在训练大模型时候出现：ImportError: cannot import name ‘Doc’ from ‘typing_extensions’。
解决 If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function ‘cvNamedWindow’：问题描述：已经安装了opencv的库,sudo pip3 install opencv-python(树莓派)但是调用时,
阅读readme发现需要在 model/opts/下 sh make.sh 安装环境。最初始时报错：没有 MSDeformAttnFunction 这个module。又报了一大长段错，找到一个错误行。在配置文件中添加如下一行。保存后source更新。再运行程序，问题解决。
使用讯飞的词嵌入api时候报错。
文章目录1.bug2. 解决办法1.bug今天想在windows训练Faster_RCNN网络，用到的数据集是coco2012数据集，结果出现bug：没有安装pycocotools库，于是想cmd中直接输入：pip install pycocotools安装失败，也试了：pip install pycocotools-win安装也失败，这下就尴尬了。。。2. 解决办法网上说要先装vc++ 14.0
BUG解决:ImportError: cannot import name '_LinearWithBias' from 'torch.nn.modules.linear'
Bug解决-TypeError: transpose() received an invalid combination of arguments - got (int, int, int, int)
scikit-image库中有一个直方图匹配方法，官方描述为：对一个图像进行调整，使其累积直方图与另一个图像的直方图相匹配。可以指定通道位置，但打开其源代码发现该参数并未使用，源代码始终使用-1作为通道参数，即指定最后一个维度为通道数。
解决ImportError: numpy.core.umath failed to import报错信息ImportError: numpy.core.umath failed to import解决办法pip install numpy==1.19.0欢迎大家交流学习，任何问题都可以留言
这个错误信息 “RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. This error may appear if you passed in a non-contiguous input” 表示在执行深度学习模型时，cuDNN（一个用于深度神经网络的加速库）遇到了一个不支持的操作
报错信息：FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: './data/Synapse/train_npz\\train_npz\\case0005_slice002.npz'错误原因：Can't pickle local object 'trainer_synapse.<locals>.worker_init_fn'解决办法：把t
RTX4090-Pytorch-DDP训练
conda环境目录移动后在新路径下正常使用前的配置
程序报错：ImportError: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory我有三个cuda版本，如下：cendelian@cendelian-ubuntu:~$ cd /usr/localcendelian@cendelian-ubuntu:/usr/local$ lsbin...
这个错误通常发生在 PyTorch 在 CUDA 上进行索引操作时。它的原因可能是你正在尝试访问超出张量维度范围的索引。这可能是由于索引值超过了张量的大小，或者由于张量维度的设置有问题。确保索引值没有超过张量的大小。请检查你在索引操作中使用的索引值，确保它们在合理的范围内，并且不超过对应维度的大小。确保张量的维度设置正确。检查张量的形状和维度设置是否正确。确保使用的索引操作与张量的维度一致。
如果你是一名MCP开发者，只需在文档和README中加入「Add to Cursor」按钮，就能轻松让其他开发者使用你的服务器。Cursor现在能在对话中直接渲染可视化内容，比如Mermaid图表和Markdown表格，生成后直接可见，超方便！现在，你可以一键在Cursor中设置MCP服务器，结合OAuth支持，轻松完成支持该协议的服务器认证。记忆功能让Cursor能记住对话中的关键信息，未来可随
tushare报错：websocket._exceptions，ValueError: No ':' found when decoding object value一、修改后结果二、报错三、成功获取一、修改后结果二、报错第一个报错：websocket._exceptions具体含义是websocket中缺失_exceptions，github上：pip uninstall websockerpi
解决Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0…1] for floats or [0…255] for integers).报错描述img = plt.imread('../dataset/car.jpg')# img = img / 255.pixels = np.reshape(img, (img.s
网上看了一圈，说什么调整batchsize啥的，设置多卡啥的，根本不起作用，建议使用torch1.2查一下你是不是to(device)漏了，比如我在transformer Encoder时候忘记把Position编码的参数to(device)了，再torch1.2中就会直接报错，而在torch1.6的版本就会出现上述的错误，死活搞不定！所以可以有个torch1.2的版本搞定了model，再使用to
这段代码的主要目的是动态地修改模块搜索路径，以确保在特定项目结构下，脚本能够正确导入需要的模块。这样做可以避免直接修改环境变量或依赖硬编码的路径，从而提高代码的可移植性和灵活性。
在使用numpy中的np.linspace时，出现TypeError: ‘float’ object cannot be interpreted as an integer的错误，出错代码如下：xx,yy,zz = np.meshgrid(np.linspace(-0.5,0.5,imgs.shape[1]/self.stride),np.linspace(-0.5,0.5,imgs.shape[
1. IndexError: list index out of range2. " re.error: missing ), unterminated subpattern at position 1 "3. 文件编码格式报错4. Anaconda Prompt中安装包5. No such file or directory6. ValueError: not enough values to
问题描述在上一个环境变量问题解决后,运行代码又报错:[ERROR:0] global /io/opencv/modules/videoio/src/cap.cpp (116) open VIDEOIO(CV_IMAGES): raised OpenCV exception:OpenCV(4.1.1) /io/opencv/modules/videoio/src/cap_images.cpp:253
model\vit_checkpoint\imagenet21k\R50+ViT-B_16.npz改成绝对路径，源码的训练权重包名可能不太一样，我们这里也要修改成R50+ViT-B_16。5.最终方法，直接注释掉#net.load_from(weights=np.load(config_vit.pretrained_path))#，不使用作者提供的预训练权重，自己训练也能跑，效果可能会比较差。先设
Docker部署QAnything启动报错：qanything-container-local exited with code 2
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——bug
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