一次开发过程中为了保持分布加载，需要对应的单体化模型资源，要能够把3DSMAX中的物体全部单独导出到独立的文件，于是自己尝试编写了一下MAXScript。上图是场景中的所有物体，希望以物体名称为导出文件名，导出到指定文件夹中。导出的脚本代码如下：rolloutexportDlg"批量导出"width:450height:230( button'btnExport'"导出"pos:[184,185]width:128height:35align:#left button'btnCancel'"取消"pos:[315,185]width:128height:35align:#left label'
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
HTML5websockets(和havebeenforsometime)是一个热门话题，因为它们优雅地启用了实时server-sidepush.我目前有一个由Tomcat7.0.30提供支持的websockets的工作应用程序，其中包括websocketsupport.但是将其转移到生产环境会引发问题。主要是我想知道每个浏览session可以同时运行(打开)的最大可能连接数；浏览session表示单个浏览器选项卡或窗口。打开的websocket连接数加起来是否达到Web服务器可以同时处理的最大连接数？例如。MaxClients在Apache中。相反，单个浏览session的最大web
HTML5websockets(和havebeenforsometime)是一个热门话题，因为它们优雅地启用了实时server-sidepush.我目前有一个由Tomcat7.0.30提供支持的websockets的工作应用程序，其中包括websocketsupport.但是将其转移到生产环境会引发问题。主要是我想知道每个浏览session可以同时运行(打开)的最大可能连接数；浏览session表示单个浏览器选项卡或窗口。打开的websocket连接数加起来是否达到Web服务器可以同时处理的最大连接数？例如。MaxClients在Apache中。相反，单个浏览session的最大web
Elasticsearch报错：Can'tstoreanasyncsearchresponselargerthan[10485760]bytes.Thislimitcanbesetbychangingthe[search.max_async_search_response_size]setting.导致上述问题的原因是，ES默认response的大小是10mb，而返回的值超过了，解决方案，在confgi/下面找到elasticsearch.yml，如果elasticsearch.yml没有定义search.max_async_search_response_size，则增加一行写入定义：sea
我找遍了，没找到。我正在尝试获取div的宽度，但如果它有小数点，它会将数字四舍五入。示例:#container{background:blue;width:543.5px;height:20px;margin:0;padding:0;}如果我执行$('#container').width();它将返回543而不是543.5。我如何让它不舍入数字并返回完整的543.5(或任何数字)。 最佳答案 使用nativeElement.getBoundingClientRect而不是元素的样式。它在IE4中引入，并被所有浏览器支持:$("#co
我找遍了，没找到。我正在尝试获取div的宽度，但如果它有小数点，它会将数字四舍五入。示例:#container{background:blue;width:543.5px;height:20px;margin:0;padding:0;}如果我执行$('#container').width();它将返回543而不是543.5。我如何让它不舍入数字并返回完整的543.5(或任何数字)。 最佳答案 使用nativeElement.getBoundingClientRect而不是元素的样式。它在IE4中引入，并被所有浏览器支持:$("#co
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“
