问题描述：DockerDesktoprequiresanewerWSLkernelversion.问题截图：问题原因：WSL不是最新版。解决方案：适用于Linux的Windows子系统(WSL)可让开发人员直接在Windows上按原样运行GNU/Linux环境（包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序），且不会产生传统虚拟机或双启动设置开销。按照弹窗提示进行更新：1、命令行：wsl--update2、说明书：https://docs.microsoft.com/windows/wsl/wsl2-kernel
问题：在使用pip安装selenium时报错EEROR：couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementselenium解决： 其实WARNING中已经把解决方案写出来。只要在之前的语句后面再加上 --trusted-hostmirrors.aliyun.com 就可以了。（注意：因为这里我使用的aliyun的代理，所有这里是aliyun，如果你们使用的是其他的代理，就把相应代理地址带入就可以了）比如使用豆瓣，如下。
Ubuntu安装NVIDIA显卡驱动详细步骤（ERROR:TheNouveaukerneldriveriscurrentlyinusebyyoursystem）ERROR:TheNouveaukerneldriveriscurrentlyinusebyyoursystem.ThisdriverisincompatiblewiththeNVIDIAdriver……在禁用Nouveau驱动前我们先了解下它是啥？有什么作用。Nouveau是由第三方为NVIDIA显卡开发的一个开源3D驱动，也没能得到NVIDIA的认可与支持。虽然NouveauGallium3D在游戏速度上还远远无法和NVIDIA官方
1.requires_grad，grad_fn，grad的含义及使用requires_grad:如果需要为张量计算梯度，则为True，否则为False。我们使用pytorch创建tensor时，可以指定requires_grad为True（默认为False）grad_fn：grad_fn用来记录变量是怎么来的，方便计算梯度，y=x*3,grad_fn记录了y由x计算的过程。grad：当执行完了backward()之后，通过x.grad查看x的梯度值。2.python:torch.no_grad()的作用说法1：包装器“withtorch.no_grad（）”将所有require_grad标志临
1，前言本文是“Linux内核分析”系列文章的第一篇，会以内核的核心功能为出发点，描述Linux内核的整体架构，以及架构之下主要的软件子系统。之后，会介绍Linux内核源文件的目录结构，并和各个软件子系统对应。注：本文和其它的“Linux内核分析”文章都基于如下约定：a)内核版本为Linux3.10.29（该版本是一个longterm的版本，会被Linux社区持续维护至少2年)。b)鉴于嵌入式系统大多使用ARM处理器，因此涉及到体系结构部分的内容，都以ARM为分析对象2，Linux内核的核心功能如下图所示，Linux内核只是Linux操作系统一部分。对下，它管理系统的所有硬件设备；对上，它通过
ES启动时候报错：futureversionsofElasticsearchwillrequireJava11;yourJavaversionfrom[/data/jdk1.8.0_111/jre]doesnotmeetthisrequirement es启动时候会使用环境变量的jdk，在不改变现有环境变量的情况下使用自带的openjdk，需要执行以下步骤： es版本：7.5.1 自带的openjdk版本：13.0.1修改elasticsearch-env内容，截图如下：重启ES，成功之后则忽略以下步骤： 如果重启发现还不成功，报这个错 OpenJDK64-BitServerVMw
报错信息：Failedtoconvertvalueoftype‘java.lang.String’torequiredtype‘java.lang.Integer’;nestedexceptionisjava.lang.NumberFormatException:Forinputstring:“listAllTag”1.先上控制台报错信息:2.分析报错原因2.1从前端查看接口根据报错信息它的信息大概是前台给我传了一个string类型的listAllTag不能转换成Integer,我看了半天也没能想到为什么他会传给我一个String的字符串因为这个接口就是简单的获取一个list集合返回,很棒前台
Pytorch项目报错：CUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall在运行基于pytorch的深度学习项目时，有时候会遇到上述错误，并且在报错时没有定位到正确的位置。原因分析：这里查阅了很多网上的相关资料，说是分类数目和模型里的实际分类数目不匹配，大家可以仔细查看一下这个。也有说是在计算logits之前先进性softmax归一化，大家也可以试试这个方法。我仔细检查自己的项目分类数目，发现并不是上述原因，因此需要先定位到实际导致错误的代码位置。解决方案：我们的目的是定位到实际导致报错的代码位置，只需要在最开头添加：
我们在使用nrm工具进行配置淘宝镜像过程中使用cmd命令nrmusetaobao结果出现这样的报错C:\Windows\system32>nrmusetaobao//这里是我们在cmd的指令D:\nodejs\node_global\node_modules\nrm\cli.js:9constopen=require('open');//出现错误提示在(D:\nodejs\node_global\node_modules\nrm\cli.js:9:14)文件的第九行出现错误，说是require不支持，然后我们将cli.js中的require换成了import，保存后再次运行成功。^Error[
今天正在开发商城项目，结果写完一段代码运行后没用效果。清理了缓存，结果报错，如下所示：重复编译也没用效果，把刚刚写的代码删除掉也没效果，无语了。然后网上小伙伴说是微信开发工具的bug，重启一下试试，结果没有用。经过反复寻找最终在app.json 文件下有"lazyCodeLoading":"requiredComponents",删除掉，结果正常。
