很久之前的笔记，整理归档；PivotPainterTool是3dsMax中的插件，主要是辅助将Mesh中每个Element生成自己的PivotPosition，方便如使用WorldPositionOffset对每个Element进行精确控制，导入使用PivotPainterTool工具处理的Mesh到UE4后，可使用相关节点完成其功能；3DSMax部分：使用PivotPainter生成EditablePoly各个Element的SubPivot，并帮助绘制复杂的模型顶点色；PivotPainter是3DSMax的插件，插件脚本在UE4的\Engine\Extras\3dsMaxScripts文
1、问题描述：迭代请求httpweb服务，中途遇到异常报错：requests.exceptions.SSLError:HTTPSConnectionPool(host='xxx.com',port=443):Maxretriesexceededwithurl:xxx2、问题排查#源代码response=requests.request("POST",url=url,headers=headers,data=payload)3、问题原因：http的连接数超过最大限制。默认的情况下连接是keep-alive的，所以导致服务器保持了太多连接而不能再新建连接4、解决方法：每次请求完成后，主动关闭请求r
文章目录一、问题描述二、问题出现场景及原因分析1、重装系统后出现该蓝屏情况三、问题解决方法附件一、问题描述蓝屏提示inaccessiblebootdevice二、问题出现场景及原因分析1、重装系统后出现该蓝屏情况设备：联想cpuinter11代11代cpu新机重装系统因未注入11代12代13代酷睿VMD驱动/Nvme驱动补丁导致无法加载硬盘三、问题解决方法1、使用可以注入该驱动的备份还原工具(装机软件)EasyRc一键装机附件EasyRC一键装机工具
执行adb指令报错：error:morethanonedevice/emulator解决办法进行安卓设备的测试过程中，执行adb指令可能会遇到一些小错误，若是报错：error:morethanonedevice/emulator，是因为我们有多个设备连接了电脑，解决办法很简单，只需要我们指定执行设备就可以了，连接安卓设备后进入终端输入：adb-s设备序列号shellps21190设备序列号要是不清楚，可以输入：adbdevices进行获取，devices前面的就是设备序列号，例如xxxxxxdevices；在进行adb调试过程中，若是有其他问题，我们也可以尝试重启adb服务：adbkill-s
在C/Objective-C中，可以使用MIN和MAX宏找到两个数字之间的最小值和最大值。Swift不支持宏，似乎在语言/基础库中没有等价物。是否应该使用自定义解决方案，可能基于这样的泛型one？ 最佳答案 min和max在Swift中定义:funcmax(x:T,y:T,rest:T...)->Tfuncmin(x:T,y:T,rest:T...)->T像这样使用:letmin=min(1,2)letmax=max(1,2)请参阅关于documented&undocumentedbuilt-infunctionsinSwift的精
在C/Objective-C中，可以使用MIN和MAX宏找到两个数字之间的最小值和最大值。Swift不支持宏，似乎在语言/基础库中没有等价物。是否应该使用自定义解决方案，可能基于这样的泛型one？ 最佳答案 min和max在Swift中定义:funcmax(x:T,y:T,rest:T...)->Tfuncmin(x:T,y:T,rest:T...)->T像这样使用:letmin=min(1,2)letmax=max(1,2)请参阅关于documented&undocumentedbuilt-infunctionsinSwift的精
报错内容：exportfailure:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate20.00MiB(GPU0;4.00GiBtotalcapacity;2.45GiBalreadyallocated;0bytesfree;2.54GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation.SeedocumentationforMemoryManagementandPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF解决方法
一.读卡规则当服务器有多个GPU时，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量可以改变CUDA程序所能使用的GPU设备。在默认情况下，标号为0的显卡为主卡，如主机中有4块显卡，那么每张显卡的默认标号为[0,1,2,3]。多卡设置规则如下：EnvironmentVariableSyntaxResultsCUDA_VISIBLE_DEVICES=1Onlydevice1willbeseenCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1Devices0and1willbevisibleCUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"Sameasabove,quotationmarks
一.读卡规则当服务器有多个GPU时，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量可以改变CUDA程序所能使用的GPU设备。在默认情况下，标号为0的显卡为主卡，如主机中有4块显卡，那么每张显卡的默认标号为[0,1,2,3]。多卡设置规则如下：EnvironmentVariableSyntaxResultsCUDA_VISIBLE_DEVICES=1Onlydevice1willbeseenCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1Devices0and1willbevisibleCUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"Sameasabove,quotationmarks
问题原因：出现此问题一般是docker 根目录空间不足导致解决方案：修改DockerRootDir 的值，指向一个更大空间的目录.1. 查看docker磁盘使用情况dockersystemdf2.查看docker挂载目录dockerinfo|grep"DockerRootDir"默认目录为/var/lib/docker查看目录的占用情况df-hl/var/lib/docker3.关闭dockersystemctlstopdocker4.创建新的挂载目录mkdir-p/app/dockerdata5.复制数据mv/var/lib/docker/app/dockerdata/6.修改docker配
