一、问题现象开机后从启动盘启动，选择磁盘页面无本地盘，如图：二、问题原因1、服务器未做Raid笔者曾多次遇到曙光&宁畅服务器不做Raid情况下安装Centos7识别不到硬盘，做Raid后该问题解决。2、服务器未打Raid卡驱动目前仅遇到该改型号服务器有此问题，可能是发货方忘记打驱动。三、解决方案1、准备工作2个U盘，1个为启动盘，1个放入驱动包2、设置UEFI启动服务器设置为UEFI启动3、从启动盘启动插上2个U盘→开机→F7(左下角会提示)→选择从启动盘启动4、加载驱动按“e”

所以我遇到了一个非常令人沮丧的问题......我正在使用Restkit从我的Django服务器获取对象并且映射成功完成。那也行!现在，我试图从我的SQLLite数据库中获取该对象并更改该对象并将其保存回来。例如:_managedObjectContext=[RKManagedObjectStoredefaultStore].mainQueueManagedObjectContext;NSFetchRequest*fetchRequest=[NSFetchRequestfetchRequestWithEntityName:@"User"];fetchRequest.predicate=[

1.1 翻频迁移最终的目的就是减少网络的相互干扰，提供使用质量.1.2随着与日俱增的网络规模的扩大，网内干扰已成了影响网络的质量标准之一，为了保障电信上网体验，满足用户日益增长的网速需求,更好的服务客户，电信针对NB-IOT网络使用BAND5段原用的三个频点做了往下迁移，具体如下表：类型中心频点说明原频点879.5MHz879.7MHz879.9MHz迁移后869.1MHz869.3MHz869.5MHz迁移10M1.3主要风险或影响（1）首先是如某地区电信对某小区的NB网络在进行频率迁移，在迁移期间原实装在网的设备是直接断网，恢复快慢跟设备自身有关（2）在断网后，个别产品出现重新驻网失败，这

yolov5-Lite介绍这里项目链接查看，或者这里下载。经过本人测试，与yolov5-7.0相比，训练好的权重文件大小大约是yolov5-7.0的0.3倍（yolov5-Lite——3.4M，yolov5-7.0——13M），置信度均在0.9之上。特别的，我之所以使用此Lite改进算法，是因为需要部署在智能小车上实现图像识别的功能，而小车上只有CPU，yolov5-7.0使用CPU计算的速度太慢了，一秒只能处理3张图像，距离功能的要求还差些，而Lite算法的权重参数减少了很多，速度也相应快了一些，部署在小车上，使用CPU计算的速度快了0.8倍，不算很多，但也算是勉强能使用了，每秒5/6张图片

执行以下Hive查询的大概数字是多少:SELECTCOUNT(*)FROMTABLE；对于下表:行数:~80亿列数:40，各种大小的int、double和stringHDFS上的大小:~400Gb我想将任何大概数字与真实数字进行比较，以查看系统配置是否正确。如果我错过了一些重要的事情，我深表歉意，我是Hive和Hadoop的新手。此外，如果机器数量也按比例增加，执行时间是否会与行数成线性比例？ 最佳答案 提供大概数字是不可能的。但是我们可以列出影响因素:集群中配置的MapTask数量block大小(决定将使用的映射器的数量)执行时间

一、如何识别识别方法：alert中的确定、取消、输入框无法用inspector定位到，当然还有一些特例。alert分为三种alertconfirmprompt分别对应3个js的命令(可在chrome的console面板中调试)alert(‘确认’)confirm(‘确认或取消’)prompt(‘输入信息后确认或取消’)二、selenium中如何处理示例的demo_alert.htmlDOCTYPEhtml>html>head>metacharset="utf-8">title>alerttitle>script>functionshow_confirm(){varr=confirm("请选择!

文章目录易泄露密码排名secretsXKCD风格密码易泄露密码排名NordPass是著名的密码管理工具，他们每年都会公布最常用的密码，例如2022年最常用密码如下password123456123456789guestqwerty1234567811111112345col1234561231231234567123412345678900000005555556666661233216543217777777123这个榜单其实每年变化并不大，所以每年看到类似的帖子，都让人有一种炒冷饭的既视感，但大多数人挑选这些密码也不是毫无缘由，毕竟这些密码简单容易记。但这些密码还有另外一个共同的特点，就是

背景从环境搭建到程序开发，再到真机更新体验了IoT小程序框架的使用流程。其中，略过了程序开发过程，而是直接采用入门案例中的公板案例（模拟器测试）与智能闹钟案例（真机测试：ASP-80智显面板），程序开发主要是基于Vue的前端开发工作，因时间原因未能完成与云联动的测评，这里主要记录下遇到的3个小问题。VScode无法调起模拟器。如何使用串口调试工具发送命令。设备配网报错。环境准备这部分按照官方文档，10分钟内便可以快速完成环境搭建：https://www.yuque.com/wcye0k/haasui/qdmv3e。开发环境要求Node.js环境（>16），cnpm，脚手架以及VSCode。开发

Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的badcase，同时在情感表达方面有大幅提升，可以作为先前V1.0.1纯中文版本更好的替代。更多情报请参见Bert-vits2项目官网：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/Extra本次我们基于Bert-vits2中文特化版本通过40

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