首先，要下载AndroidSDKPlatform-Tools驱动。1.将设备通过usb连接电脑，我的电脑，右键，管理→设备管理2.在不明设备上右键，选择更新驱动程序3.选择游览我的电脑以查找驱动程序4.选择下载好的谷歌usb驱动的文件夹usb_driver，点击确定AndroidSDKPlatform-Tools是AndroidSDK的一个组件。它包含与Android平台进行交互的工具，主要是adb和fastboot。下载链接：https://developer.android.google.cn/studio/releases/platform-tools.html
当gitclone报以下错误时，说明git本地存储的用户信息失效couldnotreadUsernamefor'http://xxx.com':Devicenotconfigured解决方案：1、在git地址上添加用户名密码，修改后的git地址为gitclonehttp://用户名:密码@host:/path/to/repository2、当clone的地址提示badurl或不识别时，需要注意用户名、密码中是否包含特殊字符!#$&'()*+,/:;=?@[]%21%23%24%26%27%28%29%2A%2B%2C%2F%3A%3B%3D%3F%40%5B%5D3、修改以后的git地址变化如
Description:FailedtoconfigureaDataSource:'url'attributeisnotspecifiedandnoembeddeddatasourcecouldbeconfigured.Reason:FailedtodetermineasuitabledriverclassAction:Considerthefollowing: Ifyouwantanembeddeddatabase(H2,HSQLorDerby),pleaseputitontheclasspath. Ifyouhavedatabasesettingstobeloadedfromapa
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之前由于换了个新的stm系列的芯片，而我的芯片库里面没有这种类型的芯片，所以没办法下载程序到对应的芯片中去，这个问题浪费了我一个多小时的时间才解决，其实添加芯片包,也就是添加Device,十分简单，大家遵循下面的步骤即可。1.第一步打开keil5软件，去点击下方的魔术棒。2.接下来点击Device。大家可以看到我这里已经添加了F1,F4以及G4的芯片包，假如我要用F2系列的芯片，结果没有如果添加呢？我们可以点击右上方的URL旁边的官方芯片包下载地址，到官网下载。 3.进入官网后找到Softwarepacks并点击进入 4.进入到相应界面后，找到我们需要的芯片包并下载即可 5.然后进行安装，安装
今天在跑yolov7的时候遇见，模型加载问题，因为我是使用CPU来加载pt模型的，但是出现了错误；RuntimeError:AttemptingtodeserializeobjectonaCUDAdevicebuttorch.cuda.is_available()isFalse.IfyouarerunningonaCPU-onlymachine,pleaseusetorch.loadwithmap_location=torch.device('cpu')tomapyourstoragestotheCPU.模型是使用CUDA跑的，但是加载是使用CPU加载的，报错的意思就是需要是需要反序列化加载，
当我们的数据有部分在GPU上运行，有部分在CPU上运行时会报这个错，一般有GPU的话都会选择在GPU上面跑模型，但要注意将其他定义的对象也放在GPU上面，否则应该默认是在CPU上面。如图所示，x是从GPU中传过来的，但idx不是，idx是我们自己生成的，它默认放在CPU中，所以我们需要也把它放到GPU中，解决方法：加.to(DEVICE)其中DEVICE已定义。具体解决办法：在loss.py文件中增加下图中第一行，修改下面二三行1.device=targets.device2.from_which_layer.append((torch.ones(size=(len(b),))*i).to(t
如果使用KeiluVision5打开工程，有两种方法解决“MissingDevice(s)”问题。第一种是方法先安装\Library\Firmware\GigaDevice.GD32F4xx_DFP.1.0.4.pack，在Project菜单中选择Manage子菜单，点击MigratetoVersion5Format...菜单，将KeiluVision4工程转为KeiluVision5工程，同时在OptionforTarget的C/C++中添加路径C:\Keil_v5\ARM\Pack\ARM\CMSIS\4.2.0\CMSIS\Include； 第二种方法是直接安装Addon，在Folde
深度学习算法训练报错调试Transformer网络，安装完timm包之后，运行程序时报错CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice，如图所示：网上对于该错误说啥的都有，因为这是第一次遇到这个错误，之前训练CNN也正常，排除显卡算力低，不支持高版本CUDA问题。看来看去，这位博主说的有道理:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice报错解决方法开始检查自己的pytorch相关包的版本，如图所示：发现问题，我原本torch版本是1.9.1，但是由于安装ti
报错分析当运行以下代码报错:#self.opt.gpu_ids=["1"]torch.cuda.set_device(self.opt.gpu_ids[0])报错信息如下:RuntimeError:CUDAerror:invaliddeviceordinalCUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall,sothestacktracebelowmightbeincorrect.FordebuggingconsiderpassingCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.报错完整截图:报错的信息告诉我们，编号“
