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
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“
解决：去sdktools中找到googleusedriver，下载，然后重启编译器成功连接不上夜神模拟器可以去夜神对应的bin目录下，在目录框中输入cmd回车输入nox_adb.execonnect127.0.0.1:62001然后就能找到设备了，如果还找不到，可能需要去更换adb版本；2023年5月11日11:43:18补充用上面方法后续还是会发生断开的现象用这个方法也能让logcat重新跑出来1.打开夜神模拟器bin目录下cmd到命令输入黑框2.杀死adbadb.exekill-server3.启动adbadb.exestart-server4.重新连接模拟器nox_adb.execonn
前言【Unity实用插件篇】UI适配神器DeviceSimulator移动设备模拟器的详细使用方法一、安装DeviceSimulator包二、使用DeviceSimulator模拟各种设备三、自定义设备类型信息总结🎬博客主页：https://xiaoy.blog.csdn.net🎥本文由呆呆敲代码的小Y原创，首发于CSDN🙉🎄学习专栏推荐：Unity系统学习专栏🌲游戏制作专栏推荐：游戏制作🌲Unity实战100例专栏推荐：Unity实战100例教程🏅欢迎点赞👍收藏⭐留言📝如有错误敬请指正！📆未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活✨------------------❤️分割线❤️-------
一.先检查USB偏好设置是否设置成“文件传输”，如是，下一步二.usb调试未打开1.打开手机设置->关于手机->版本号，连续点击版本号，直到提示进入开发者模式2.设置里找到开发者选项，打开usb调试，出现弹框显示“允许USB调试吗，这条计算机RSA密钥指纹如下”，勾选即可，如不出现弹框，下一步三.需安装驱动程序1.电脑上计算机->管理->设备管理器，是否有黄色感叹号，如图1，有则需要按安装驱动程序2.黄色感叹号右键单击->属性->详细信息->属性，选择硬件ID，把“值”的内容复制3.打开adb驱动程序配置文件android_winusb.inf，将复制的内容粘贴修改成如图2格式4.如打开黄色感
