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[SBA-ADV-20260128-01] CVE-2026-42540: DFIR-IRIS before 2.4.28 Mass Assignment
oss-sec mailing list archives From: SBA Research Security Advisory <advisory () sba-research org> Date: Tue, 19 May 2026 14:12:32 +0000 -----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA256 # DFIR-IRIS Mass Assignment # Link: https://github.com/sbaresearch/advisories/tree/public/2026/SBA-ADV-20260128-01_DFIR-IRIS_Mass_Assignment ## Vulnerability Overview ## The IRIS web application allows a user to alter values in the database via manipulated API requests.
使用RoboBrain2.0-7B的量化模型RoboBrain2.0-7B-Q8_0.gguf-CSDN博客
原创 于 2025-08-06 15:20:38 发布 · 315 阅读 · 13 · 15 · CC 4.0 BY-SA版权 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 文章标签: #python #人工智能 #深度学习 #Adora #dora-rs 原先是想通过vllm来本地部署原生的RoboBrain2.0-7B模型,但头一次接触,不太懂参数含义,运行时报错,报错如下: (ame) dora@dora:~/adora_ws$ python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model ./RoboBrain2.0-7B \ --gpu-memory-utilization 0.88 \ --max-model-len 8192 \ --max-num-seqs 128 \ --port 4567 \ --trust-remote-code \ --enable-chunked-prefill \ --pipeline-parallel-size 1 INFO...
vLLM(2)私有化安装cuda之libcuda.so找不到问题-CSDN博客
1. 前言 上一章节我们介绍了vllm的安装部署,在这个过程中遇到了安装运行的问题记录一下 vLLM(1)私有化安装部署配置_vllm配置-CSDN博客文章浏览阅读251次,点赞9次,收藏3次。vLLM是目前主流的大模型部署框架之一,以其高效的内存管理、持续批处理和张量并行性在企业生产环境中表现突出。该框架通过PagedAttention算法优化KV缓存管理,支持GPU加速和连续批处理,并内置API安全验证功能,同时兼容HuggingFace模型和OpenAI接口。安装过程需创建Python 3.12虚拟环境后直接pip安装即可。后续将重点介绍其多模态应用场景。_vllm配置https://blog.csdn.net/yilvqingtai/article/details/149633838 2.
spring-ai-openai调用Xinference1.4.1报错-CSDN博客
1、Xinference 报错logs 此处是调用 /v1/chat/completions 接口 2025-04-06 15:48:51 xinference | return await dependant.call(**values) 2025-04-06 15:48:51 xinference | File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/xinference/api/restful_api.py", line 1945, in create_chat_completion 2025-04-06 15:48:51 xinference | raw_body = await request.json() 2025-04-06 15:48:51 xinference | File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/requests.py", line 252, in json 2025-04-06 15:48:51 xinference |...
TabError | Python’s Built-in Exceptions – Real Python
TabError is a built-in exception that occurs when you mix tabs and spaces in your code indentation. It’s a subclass of IndentationError, which is a broader category for indentation issues and itself a subclass of SyntaxError. To avoid this error, stick to four spaces for indentation, as per PEP 8 guidelines.
大模型工具KTransformer的安装 - DECHIN - 博客园
前面写过几篇关于DeepSeek的文章,里面包含了通过Ollama来加载模型,以及通过llama.cpp来量化模型(实际上Llama.cpp也可以用来加载模型,功能类似于Ollama)。这里再介绍一个国产的高性能大模型加载工具:KTransformer。但是本文仅介绍KTransformer的安装方法,由于本地的GPU太老,导致无法正常的运行KTransformer,但是编译安装的过程没什么问题。 首先从Github克隆下来KTransformer的仓库,然后按照官方指导流程进行构建(不要使用0.2.1!!!按照官方的说法,0.2.1版本会导致大模型降智,在最新版本中已经修复,所以最好是从最新的源代码进行安装): $ git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git 正克隆到 'ktransformers'... remote: Enumerating objects: 1866, done. remote: Counting objects: 100% (655/655), done.
Stuck on Debian Packaging
I try to upload my app ( https://github.com/pc-magas/mkdotenv/tree/dev ) into ppa as I explain here: https://askubuntu.com/questions/1540907/why-i-am-unable-to-upload-the-orig-tar-gz-to-launchpad But dput command keeps on refusing uploading the .orig.tar.gz file: $export VERSION=0.1.0; dput ppa:pcmagas/mkdotenv ../mkdotenv_$VERSION.orig.tar.gz --force Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/dput", line 125, in <module> changes = dput.changes.parse_changes_file( File...
Build A Stateless Microservice With GitHub Copilot in VSCode
Microsoft CEO Satya Nadella recently announced that GitHub Copilot is now free for all developers in VSCode. This is a game-changer in the software development industry. Github Copilot is an AI code assistant that helps developers finish their coding tasks easily and quickly. It also helps suggest code snippets and autocomplete functions. In this article, we will learn how to use GitHub Copilot using VSCode in a step-by-step manner for creating the first stateless flask microservice.
分布式多卡训练(DDP)踩坑_sending process 735 closing signal sigterm-CSDN博客
多卡训练最近在跑yolov10版本的RT-DETR,用来进行目标检测。 单卡训练语句(正常运行): python main.py 多卡训练语句: 需要通过torch.distributed.launch来启动,一般是单节点,其中CUDA_VISIBLE_DEVICES设置用的显卡编号,也可以不用,直接在main.py里面指定device也行,–nproc_pre_node 每个节点的显卡数量。 python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=3 main.py CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,6,7 python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=3 main.py 但是运行多卡训练之后,会报错,有的时候训练进程会卡住。错误信息如下, [rank0]: Traceback (most recent call last): [rank0]: File "/home/zyy23/yolov10/run_detr.py", line 5, in <module>...
Learn how to configure JSON mode successfully in Google GenerativeAI tools for optimal output.
google.generativeai: tools don't work with JSON mode · Issue #393 ... We read every piece of feedback, and take your input very seriously. To see all available qualifiers, see our documentation.
CodeQL zero to hero part 4: Gradio framework case study
Home / Security / Vulnerability research Learn how I discovered 11 new vulnerabilities by writing CodeQL models for Gradio framework and how you can do it, too. December 11, 2024 | 23 minutes Share: Related posts Learn about browser extension security and secure your extensions with the help of CodeQL.
Major bug in Android 14 breaks building AOSP on Debian/Ubuntu
#1 There is a bug in android-14.0.0_r11 that prevents Ubuntu/Debian users from building successfully.
Jax中关于NonZero的使用 - DECHIN - 博客园
在Jax的JIT即时编译中,会追踪每一个Tensor的Shape变化。如果在计算的过程中出现了一些动态Shape的Tensor(Shape大小跟输入的数据有关),那么就无法使用Jax的JIT进行编译优化。最常见的就是numpy.where这种操作,因为这个操作返回的是符合判定条件的Index序号,而不同输入对应的输出Index长度一般是不一致的,因此在Jax的JIT中无法对该操作进行编译。当然,需要特别说明的是,numpy.where这个操作有两种用法,一种是numpy.where(condition, 1, 0)直接给输入打上Mask。另一种用法是numpy.where(condition),这种用法返回的就是一个Index序列,也就是我们需要讨论的应用场景。 我们考虑一个比较简单的Toy Model用于测试: \[E=\sum_{|r_i-r_j|\leq \epsilon}q_iq_j \] 在不采用即时编译的场景下,Jax的代码可以这么写: import os os.environ['XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE']='false'...
Handala’s Wiper: Threat Analysis and Detections
On July 19, 2024, CrowdStrike released configuration updates for its Windows sensor, aiming to enhance security and performance. Unfortunately, this update inadvertently led to widespread downtime, manifesting as Blue Screen of Death (BSOD) on millions of machines worldwide. The BSOD, a critical system error screen, halts all operations, rendering affected systems inoperable until resolved.
Accelerating the MediaPipe models with Hailo-8
Things used in this project × 1 Hailo AI SW Suite 2023-10 Introduction This project is part of a series on the subject of deploying the MediaPipe models to the edge on embedded platforms. If you have not already read part 1 of this series, I urge you to start here: In this project, I start by giving a recap of the challenges that can be expected when deploying the MediaPipe models, specifically for Hailo-8.
Stable Diffusion / huggingface 相关配置问题汇总
笔者在配置SD的时候遭遇了许多bug,特此汇总如下: 1 OSError: Can't load tokenizer for 'openai/clip-vit-large-patch14'. 完整报错如下: OSError: Can't load tokenizer for 'openai/clip-vit-large-patch14'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'openai/clip-vit-large-patch14' is the correct path to a directory containing all relevant files for a CLIPTokenizer tokenizer.
LLaMA-Factory在华为显卡上的实验记录-CSDN博客
如何判断目前所选择的模型是否支持 LLaMA-Factory/src/llamafactory/data/template.py 在项目的这个地址中会有不同模型的支持模版。 这里用目前我最常用的两个模型举例子 一个是智谱的glm4-9B模型 _register_template( name="glm4", format_user=StringFormatter(slots=["<|user|>\n{{content}}<|assistant|>"]), format_assistant=StringFormatter(slots=["\n{{content}}"]), format_system=StringFormatter(slots=["<|system|>\n{{content}}"]), format_function=FunctionFormatter(slots=["{{name}}\n{{arguments}}"]),...
LLM大模型入门(四)-- 基于peft 微调 LLaMa模型
llama-7b模型大小大约27G,本文在单张/两张 16G V100上基于hugging face的peft库实现了llama-7b的微调。 1、模型和数据准备 使用的大模型:https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf,已经是float16的模型。 微调数据集:https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blob/main/data/trans_chinese_alpaca_data.json 微调的代码已上传到github:https://github.com/jiangxinyang227/LLM-tuning/tree/master/llama_tuning 2、微调技巧 1)lora微调。float16的模型刚刚好存放在16G的GPU上,没有太多显存用于存放梯度、优化器等参数,因此在这里使用lora微调部分参数。...
香橙派5plus上跑云手机方案二 waydroid
上篇文章香橙派5plus上跑云手机方案一 redroid(带硬件加速)说了怎么跑带GPU加速的redroid方案,这篇说下怎么在香橙派下使用Waydroid。 温馨提示 虽然能运行,但是体验下来只能用软件加速,无法使用GPU加速,所有会很卡。而且Waydroid还依赖于桌面环境wayland,要么插上显示器使用,要么利用远程桌面使用。测试adb虽然能连接,但无法使用scrcpy这种远程工具,看错误提示是无法使用硬件解码。 所以这个方案只做了解吧,我更倾向于使用redroid。不过x86下的Waydroid体验应该会好很多,支持的GPU也多,用来日常体验的话可以推荐,但我是用来做逆向,需要arm下的so就无法满足要求了。 带GPU加速的镜像...
MTK-CTS等问题记录_testopstartsrunningafterstartedwithsensoryprivacye-CSDN博客
写的很乱,也不继续整理了直接贴上来,或许能对大家有帮助 android.hardware.camera2.cts.PerformanceTest#testMultipleCapture Cam 1: Target FPS range of (x, 20) where x <= 15 must be supported android.hardware.camera2.cts.PerformanceTest#testMultipleCapture fail junit.framework.AssertionFailedError: Cam 1: Target FPS range of (x, 20) where x <= 15 must be supported 1.看测试项 testMultipleCapture 在源码中的位置,判断一下大致可能的原因 2.原因 Target FPS range of (x, 20) where x <= 15 must be supported 帧率不够,可能是亮度不够,提高测试场景的亮度试一下,过了...
WeBASE一键部署_webase 管理平台 failed to init the console! failed to -CSDN博客
webase安装一键部署的前置 Ubuntu安装mysql数据库 以root用户执行命令!!! 现在5.6的可能安装不了,如果没有用root用户装可能识别不出环境 apt-get install software-properties-common sudo add-apt-repository 'deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu trusty universe' sudo apt-get update sudo apt install mysql-server sudo apt install mysql-client apt-get install software-properties-common这个命令可能会出错 可以參考这位up提供的方法 Python部署 python版本要求使用python3.x, 推荐使用python3.6及以上版本 Ubuntu // 添加仓库,回车继续 sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa // 安装python 3.6 sudo apt-get...
llama-factory学习个人记录_llamafactory启动webui界面-CSDN博客
框架、模型、数据集准备 1.llama-factory部署 # 克隆仓库 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git # 创建虚拟环境 conda create --name llama_factory python=3.10 # 激活虚拟环境 conda activate llama_factory # 安装依赖 cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt 2.接下来是下载 LLM,可以选择自己常用的 LLM,包括 ChatGLM,BaiChuan,QWen,LLaMA 等,这里我们下载 Baichuan2-13B-Chat模型进行演示: git lfs install git clone https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat 在LLaMA-Factory项目中,单显卡可以用命令或web页面训练,多显卡只能用用命令的方式 web页面方式 启动 LLaMA Factory 的 WebUI...
[2024CISCN]国赛初赛WEB题目复现_2024国赛初赛unzip题目复现_ciscn2024-CSDN博客
codeprobably_public_bits = [ username, # 当前的系统用户名 modname, # 应用模块的名称 getattr(app, "\_\_name\_\_", type(app).__name__), # 应用的名称 getattr(mod, "\_\_file\_\_", None), # 应用模块的文件位置 ] 收集私有信息: 这些信息被视为更加私有,并且不太可能在没有验证的调试页面中被公开。这增加了攻击者猜测cookie名称的难度。 private_bits = [str(uuid.getnode()), get_machine_id()] 其中uuid.getnode()返回机器的硬件地址(MAC地址),而get_machine_id()返回特定于平台的唯一ID。 4.
【AIGC】Mac Intel 本地 LLM 部署经验汇总(CPU Only)
书接上文,在《【AIGC】本地部署 ollama(gguf) 与项目整合》章节的最后,我在 ollama 中部署 qwen1_5-14b-chat-q4_k_m.gguf 预量化模型,在非 Stream 模式下需要 89 秒才完成一轮问答,响应速度实在是太慢,后续需要想办法进行优化… PS:本人使用的是 2020 年 Intel 版本的 Macbook Pro(以下简称“MBP”)。如下图: 1.
How to secure Python Flask applications
Flask is a powerful, lightweight, and versatile web framework for Python, that's designed to make it easy for developers to develop web applications quickly with minimal boilerplate code. It's a stand-alone microframework that doesn't need any additional libraries or tools and has no database abstraction layer.
[LINUX] Unlock bootloader of HUAWEI P20 lite with PotatoNV in Linux
#1 The genius Andrey Smirnoff, author of PotatoNV, offers a version of the program that can be used in Linux, called PotatoNV-crossplatform, written in python3.
【pkuseg】由于网络策略组织下载请求,因此直接在github中下载细分领域模型medicine-CSDN博客
🌈你好呀!我是 是Yu欸 🌌 2024每日百字篆刻时光,感谢你的陪伴与支持 ~ 🚀 欢迎一起踏上探险之旅,挖掘无限可能,共同成长! 写在最前面 运行代码时,报错。 代码示例2:细领域分词(如果用户明确分词领域,推荐使用细领域模型分词) import pkuseg seg = pkuseg.pkuseg(model_name='medicine') text = seg.cut('我爱北京天安门') print(text) Downloading: “https://github.com/lancopku/pkuseg-python/releases/download/v0.0.16/medicine.zip” to /home/tjh/.pkuseg/medicine.zip 搜索下载https://github.com/lancopku/pkuseg-python/releases/download/v0.0.16/medicine.zip 然后解压,并将压缩包+解压后文件夹,放到文件夹/home/tjh/.pkuseg/medicine.zip下。 然后就完美解决啦!!!嘿嘿...
彻底解决 `ModuleNotFoundError: No module named ‘MySQLdb‘` 这个错误
项目场景: python项目启动时报错,但是mysql相关的驱动都已经安装,mysqlclient、pymysql等 File "/Users/yomi/opt/anaconda3/envs/ticketproject/lib/python3.11/site-packages/sqlalchemy/dialects/mysql/mysqldb.py", line 152, in import_dbapi return __import__("MySQLdb") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ModuleNotFoundError: No module named 'MySQLdb' 原因分析: 提示:确认你不是在尝试安装 `MySQLdb`,这个库只兼容 Python 2。 -对于 Python 3,选择 `mysqlclient` 或 `PyMySQL` 作为替代。它们都是与 `MySQLdb` 类似,但兼容 Python 3 的库 解决方案: 提示:在终端中激活你的虚拟环境(如果你使用的是虚拟环境) 使用 `pip` 安装 `mysqlclient` 或...
AI智能体|我把Kimi接入了个人微信_kimi接入微信-CSDN博客
大家好,我是无界生长。 最近加入AI学习交流群的小伙伴越来越多,我打算在微信群接入一个聊天机器人,让它协助管理微信群,同时也帮忙给群友解答一些问题。普通的群聊机器人肯定是不能满足需求的,得上AI大模型,不然档次太低了。经过一番调研后,发现有现成的技术方案能满足需求,直接上手进行部署测试,流程成功跑通。昨天的文章《AI智能体|手把手教你申请一个Kimi(Moonshot)的API KEY》介绍了如何申请Kimi的API KEY,今天分享一下如何把Kimi接入个人微信,充当聊天机器人。本文会出现一些技术术语,有技术基础容易上手一些,不太懂技术也不用担心,按照步骤一步步操作,完全可以学会。学会了的话,欢迎分享转发! 前提 一个微信号 一个有余额的Kimi账号 一台linux服务器/开发机 说明: 微信号建议注册一个微信小号,懂的都懂。不建议用大号测试! Kimi账号在Moonshot官网使用手机号注册,新用户有15元代金券 调用Kimi的api,对机器配置要求不高,无需GPU资源,普通配置即可 流程梳理 资源准备 账号资源 服务器资源 部署Cow项目 安装Anaconda...
书生·浦语大模型实战营之Llama 3 高效部署实践(LMDeploy 版)
书生·浦语大模型实战营之Llama 3 高效部署实践(LMDeploy 版) 环境,模型准备 LMDeploy chat Turmind和Transformer的速度对比 LMDeploy模型量化(lite) LMDeploy服务(serve) 环境,模型准备 InternStudio 可以直接使用 studio-conda -t Llama3_lmdeploy -o pytorch-2.1.2 软链接 InternStudio 中的模型 mkdir -p ~/model ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct Huggingface与TurboMind HuggingFace...
基于OpenPCDet框架进行Pointpillars算法环境搭建并基于TensorRT和ROS部署_openpcdet怎样选择最后的权重文件-CSDN博客
参考链接 基于OpenDet进行训练,基于tensorrt-8.5进行部署并移植到ROS 参考链接:https://github.com/windzu/pointpillars 本篇指涉及环境搭建和自己测试的效果演示,部分修改的代码目前不方便放出,留待以后吧,而且只是一些小改动实现也比较简单。 训练和推理环境: 显卡:3090Ti CUDA:电脑本地安装了cuda11.6但是在conda环境中配置的是cuda11.3,倒是也没耽误训练和推理。 tensorrt:8.5版本 1.创建虚拟环境 conda create -n pointpillars_ros python=3.8 conda activate pointpillars_ros conda install pytorch=1.11.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -y 2.安装OpenDet git clone https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git cd OpenPCDet pip install...
Anaconda在Ubuntu下的安装与简单使用_unbuntu中使用anacnda-CSDN博客
一、参考资料 ubuntu16.04下安装&配置anaconda+tensorflow新手教程 二、安装Anaconda 下载 Miniconda镜像1 or Miniconda镜像2 wget Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh 一路yes 安装过程中的选项 Do you accept the license terms?
使用python-for-android打包apk_python for android-CSDN博客
上次分享了使用buildozer打包apk的方法,虽然buildozer可以实现自动化打包apk,但过程漫长,且磁盘空间消耗比较大。因为buildozer打包apk实际上是使用python-for-android实现的,所以这次我和大家分享如何使用python-for-android打包apk。 注意,python-for-android打包apk同样需要在Linux系统中运行。 1 工作目录 当前目录:~/apk-ex 代码目录:~/apk-ex/src 虚拟环境:~/apk-ex/venv 依赖库:kivy[base]==2.2.1 2 安装软件 python -m pip install python-for-android==2023.9.16 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple ant autoconf (for libffi and other recipes) automake ccache (optional) cmake (required for some native code recipes like...
yolov7运行test.py文件出现subprocess.CalledProcessError: Command ‘git tag‘ returned non-zero exit status 12
在用自己训练好的权重进行test时,出现 Traceback (most recent call last): File "/home/wjh/learning/yolov7/test.py", line 319, in <module> test(opt.data, File "/home/wjh/learning/yolov7/test.py", line 58, in test model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model File "/home/wjh/learning/yolov7/models/experimental.py", line 251, in attempt_load attempt_download(w) File "/home/wjh/learning/yolov7/utils/google_utils.py", line 31, in attempt_download tag = subprocess.check_output('git tag',...
【debug】OSError: Can‘t load tokenizer for ‘XXX‘. If you were trying to load it from ‘https://huggingf
Diffusion模型遇到问题:缺少某个库,不能自动下载。 OSError: Can't load tokenizer for 'xxxxxxxxx'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'xxxxxxxxx' is the correct path to a directory containing all relevant files for a CLIPTokenizer tokenizer.
AI 绘图 Stable Diffusion 环境安装(Mac、Windows详细流程)
Stable Diffusion 与 Midjourney 的区别,个人比较喜欢优点里面的不受约束这条。 配置要求 安装 Git 1、【Mac】使用 HomeBrew 进行 快捷安装,文章内部有安装部分(注意如果是 zsh 解释器需要修改的事 .zshrc 环境变量文件,git 安装存放路径以输出的为准)。 2、【Mac、Windows】通过 Git 官网 下载安装。 $ git -v 安装 Python 1、【Mac】使用 HomeBrew 安装 pyenv 多版本管理 快捷安装需要的 Python 版本。 2、【Mac、Windows】通过 Git 官网 下载安装。 $ python -V 安装 Stable Diffusion 1、进入 stable-diffusion-webui Github 进行下载。 $ git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 2、解压打开文件 Windows 找到文件夹中的 webui.bat 或 webui-user.bat...
The Broken Version Breakdown
TL;DR Pypi is a real treasure box full of great Python tools. Unfortunately, released versions of most of them can suddenly be broken by a downstream dependency release. Pyprojectx can prevent that broken tools impact your project. The Broken Version PDM is a great tool for managing dependencies, building and publishing Python projects.
Centos7 部署 Stable Diffusion
参考:https://www.jianshu.com/p/ff81bb76158a 一、安装最新版 git yum install libcurl-devel curl-devel -y # 安装依赖库 yum -y install zlib-devel perl-ExtUtils-MakeMaker asciidoc xmlto openssl-devel curl-devel libcurl-devel # 下载安装包 wget https://www.kernel.org/pub/software/scm/git/git-2.42.0.tar.xz --no-check-certificate # 解压安装包,进入目录 tar -vxf git-2.42.0.tar.xz cd git-2.40.0 # 编译、安装 ./configure make -j4 && make -j4 install # 查看是否安装成功 git --version 二、其余步骤:详看参考链接 遇到的问题: 1、git clone 比较慢 解决办法:设置代理...
conda create -n name python=3.7无法创建问题合集
错误1: CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/current_repodata.json> Elapsed: - An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.
在嵌入式Linux设备上使用Flutter开发图形界面(试水)_flutter开发嵌入式-CSDN博客
安装Docker 链接: https://www.bilibili.com/video/BV1qE411N7aC/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=0c443477abedebf2fdf7abecef55405d 我是跟着这个视频安装 Docker Desktop for Windows + 启用k8s k8s网址 https://github.com/AliyunContainerService/k8s-for-docker-desktop 尝试交叉编译 主要步骤参照 https://www.toradex.com/zh-cn/blog/zai-qian-ru-shi-linux-she-bei-shang-shi-yong-flutter-kai-fa-tu-xing-jie-mian 网址的内容(写的很好~) 以下是我一路踩坑填坑的血泪史啦~~~~ 1、创建容器 flutter_build或再次进入容器 ~$ docker pull ubuntu:20.04 ~$ docker run -it -v...
nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d: Assertion `t >= 0 && t < n__classes` failed.
最新推荐文章于 2024-01-23 00:00:49 发布 豆豆大王呀 最新推荐文章于 2024-01-23 00:00:49 发布 阅读量306 收藏 点赞数 4 文章标签: 深度学习 机器学习 人工智能 计算机视觉
【大模型研究】(1):从零开始部署书生·浦语2-20B大模型,使用fastchat和webui部署测试,autodl申请2张显卡,占用显存40G可以运行_internlm2-chat-20b-CSDN博客
https://www.bilibili.com/video/BV1pT4y1h7Af/ 【大模型研究】(1):从零开始部署书生·浦语2-20B大模型,使用fastchat和webui部署测试,autodl申请2张显卡,占用显存40G可以运行 https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-20b/summary InternLM2 开源了一个 200 亿参数的基础模型和一个针对实际场景定制的聊天模型。该模型具有以下特点: 200K 上下文窗口:在 200K 长的上下文中几乎能完美地找到针尖,在长上下文任务(如 LongBench 和 L-Eval)上具有领先性能。使用 LMDeploy 尝试 200K 上下文推理。 卓越的全面性能:在所有维度上的表现都显著优于上一代模型,尤其是在推理、数学、编程、聊天体验、指令遵循和创意写作方面,在类似规模的开源模型中性能领先。在某些评估中,InternLM2-Chat-20B 可能与 ChatGPT(GPT-3.5)相匹敌,甚至可能超越。...
昇腾多卡通信教程【配置网络检测对象IP】-CSDN博客
无法通信会出现的错误如下 命令原型 hccn_tool [-i %d] -netdetect -s [address %s] 命令功能 本功能支持用户执行命令获取网络健康状态(本端与所配置的检测IP之间的连通状态),用户可指定上报的状态信息名称。 状态信息: 0:Success;1:Socket fail;2:Receive timeout;3:Unreachable;4:Time exceeded;5:Fault;6:Init;7:Thread error;8:Detect ip set;其它:Unknown。 参数说明 参数说明 -i 指定设备ID。取值范围:0~7。 -net_health 指定网络健康状态属性。 -g 获取属性。 使用样例 hccn_tool -i 1 -net_health -g 报错 net health status: Init 根据RANK_TABLE_FILE准备----单机8卡 运行mindformers/tools/hccl_tools.py,生成RANK_TABLE_FILE文件 python...
Deobfuscating World of Warships' Python Scripts
An in-depth analysis of how World of Warships obfuscates its game scripts and how to mostly deobfuscate them. The wowsdeob project can be found on GitHub: https://github.com/landaire/wowsdeob Background This blog post is something I'm writing 3 years after my initial research/development, and about 2 years after I stopped actively working on the tool.
DALL·E 2 文生图模型实践指南
前言:本篇博客记录使用dalle2模型进行推断时借鉴的相关资料和DEBUG流程。 相关博客:超详细!DALL · E 文生图模型实践指南 1. 环境搭建和预训练模型准备 本文使用的代码仓库为:https://github.com/lucidrains/DALLE2-pytorch pip install dalle2-pytorch 地址:https://huggingface.co/laion/DALLE2-PyTorch 2.
ImportError:..mmcv/_ext.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZNK2at6Tensor6deviceEv解决
2023-10-10 4 简介: ImportError:..mmcv/_ext.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZNK2at6Tensor6deviceEv解决 ERROR: 原因: mmcv-full版本和pytorch不匹配? Solution: 先卸载之前的版本 安装新的: tip: 确认cuda版本,上面是cuda=10.1, torch=1.8.1,根据自己需要安装相应版本 nvcc -v确认cuda版本 pip list | grep torch确认torch的版本 结果又报错: 解决: O了 个人ubuntu 下pvt环境构建 文章标签:
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