MfgTool烧录的原理和方法网上和各大开发板生产商教程都写的很明白了，这里记录一下遇到的问题供大家参考。打开MfgTool工具，开发板上电后，显示NoDeviceConnected。软件显示识别不到“符合HID标准的供应商定义设备”。确定拨码没有问题，检查线路也正常，没有使用USBHUB接线，而是直接接在电脑上。(网上有说使用USBHUB的问题）反复上下电后，终于能够识别“符合HID标准的供应商定义设备”，点击start开始下载。在烧录文件系统时，烧录失败。提示：“Push”error,file=“D:\TOOLS\mfgtool\Profiles\linux\OSFirmware\file
STM32。因为没有安装对应软件包，keil提示“Error:Devicenotfound”怎么办。使用STM32CUBEMX生成一个没做过的芯片，然后打开对应的keil工程，比如叫做XXX.uvprojx然后一打开，就提示你没有对应软件包，跳出一个界面让你下载，如果你不管然后关掉，一路点击ok下去，他会警告错误。如下图：这是因为没有安装对应芯片的pack包。你要点击这个然后跳出下载界面，如下图：找到ST公司，然后找到对应的单片机型号，点击左边的那个蓝色字的连接，可以直接取官网下载，或者点击右边的Install安装。不过Install安装容易失败，建议直接官网下。我们选择官网下载，点击蓝色字的
1.问题原因org.springframework.kafka.KafkaException:Sendfailed;nestedexceptionisorg.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Topicdevice-state-in-topicnotpresentinmetadataafter60000ms.翻译过来就是：因为Kafka生产者在发送消息时，无法在指定的时间内获取到topic的元数据信息。2.问题排查1.Kafka集群中的某个broker宕机或不可用，导致无法获取到topic的元数据信息。查看集群监控，每个节点都能ping通所
空间不足nospaceleftondevice:unknown问题解决1.执行出错2.解决方法3.dump文件是否可以删除1.执行出错在运行dockerrestart容器Id查看磁盘空间占用df-h2.解决方法这个问题是由与/run的空间使用完了，清理/run的空间,经过查找使用最大的是/run/uengine/dump目录，删除即可:cd/run/uengine/dumprm-f*3.dump文件是否可以删除dump文件可以删除。dump文件一般是程序或者系统用于缓存内存内容的临时文件，如果不需要，是可以删除的。Dump文件是用来给驱动程序编写人员调试驱动程序用的，这种文件必须用专用工具软件
经常有同学会问我：我的adbdevices连接不上设备，怎么办？其实会有很多中情况，这里我详细说一下可能的情况，方便同学们去定位问题。1.没有打开开发者选项。一般如果你是新设备，或者是刷过机的设备，到设置中是看不到这个选项的。需要到关于手机中，连续4、5次点击你的Android版本或者基带(可能是其他选项，如果一个不行，那就试试其他的选项，连续点击4、5次)，然后就可以打开开发者选项了。2.开发者选项中打开usb调试。打开开发者选项之后，需要再打开开发者选项，然后再打开usb调试，此时大部分手机就会连接上，在电脑端会有提示，是否要信任设备，然后选择信任就可以了。3.如果打开了usb调试，还是无
我正在尝试在独立模式的tensorflow上编写分布式变分自动编码器。我的集群包括3台机器，分别命名为m1、m2和m3。我正在尝试在m1上运行1个ps服务器，在m2和m3上运行2个工作服务器。(示例培训师计划在distributedtensorflowdocumentation中)在m3上，我收到以下错误消息:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/yama/mfs/ZhuSuan/examples/vae.py",line241,insave_model_secs=600)File"/mfs/yama/tensorflow/local/lib
报错：找不到设备输入lspci|grep-ivga发现显卡其实还在用NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xxx.run重装了一下显卡驱动，发现还是不行最后用了另一种安装方式ubuntu-driversdevices选择一个比如选择了525，那就是sudoapt-getinstallnvidia-driver-525安装完了其实还是找不到设备，所以需要重启然后就好了参考https://blog.csdn.net/dujianghai/article/details/125760522
我正在将一个小文件(8.5Mb)上传到flask测试服务器。当文件上传完成后，服务器报告:File"/home/ubuntu/.virtualenvs/eco_app/lib/python2.7/site-packages/wtforms/form.py",line212,in__call__returntype.__call__(cls,*args,**kwargs)File"/home/ubuntu/.virtualenvs/eco_app/lib/python2.7/site-packages/flask_wtf/form.py",line49,in__init__formdat
UnknownError:获取卷积算法失败。这可能是因为cuDNN初始化失败，所以尝试查看上面是否打印了警告日志消息。[[{{nodeconv2d_1/convolution}}=Conv2D[T=DT_FLOAT,data_format="NCHW",dilations=[1,1,1,1],padding="VALID",strides=[1,1,1,1],use_cudnn_on_gpu=true,_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](zero_padding2d_1/Pad,conv2d_1/kernel/
利用PyTorch实现的深度学习解决MNIST数据集识别代码，并利用GPU训练深度学习网络一般分为4个部分：数据集的准备和处理定义网络模型定义损失函数和优化器训练和测试importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader#1databatch_size=64#批处理的大小transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,),(0
