检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
推断可能是这边没有配置 这块怎么解决?
100【期望解决时间】【问题现象描述】利用座席调测工具AgentDemo调测多媒体业务时,客户端采用文本接入时,显示没有可用座席;但座席侧显示已连接,还可以发送文本信息;但不能实现交谈。【日志和错误截图】详细日志见附件。
日志信息如下:[ERROR] DVPP(10581,workspace_mind_studio_ev_atlas):2020-10-16-17:27:55.125.702 [VDEC] [VDM_HalProcess:918] [T85] Vdm ioctl fail, errno
hello world技能视频无法加载,日志可以跑通,原始视频与自己上传的视频都无法加载
在执行第三步的时候报错,请问该怎么解决???有人帮忙看下吗??谢谢
云平台建议 检查请求参数,确保采用支持NBIoT设备的接口。 619002
1,我目前的核心板版本过低,是b010的, 我现在想升级到b508,但是升级的时候报错如下;2,我打算用启动过程重的bootloader升级的办法(ctrl+b),但是需要输入密码(输入了几次,发现都是错的),然后我用bootpasswd -s修改了bootloader密码,显示
tik算子debug模式下结果是正确的但是同样的数据在st测试的结果只有5%的误差能够在千分之一以内剩下的95%都和理论上的值相差很大(下面是报告)有人遇到类似的情况吗?请指教index:29 ,cmprlst:0.0575507 ,actualDataf:1.07742 ,expectedDataf:1
按照https://www.mindspore.cn/install的要求安装所要的包,但是在`bash build.sh -e gpu`步出现问题。安装rgpc时最后一步链接出错,屏幕输出如下:报错log见附件.请问这是什么问题?pthreads是哪个包?能否给个安装链接?搜到
各位大神,大家好,麻烦帮忙看看这个问题,十分感谢。 安装 ./setuptool.sh preinstall 报错,报错如内容如下:
首先我这样:使用的是2.3.3版本bash MindStudio.shChecking Mind Studio environment dependencies...SuccessChecking Python environment dependencies...FailureSome
搭建EPC的模拟环境,要用到欧洲的网站gitlab的git资源。发现这个网站的资源必须要提供用户名和密码才能下拽资源。gitlab网站虽然可以访问但是注册用户名却需要google的验证码,当然没有,怎么办?网上说可以用github的用户名密码登录,绕过这一限制,但是现在gitlab已经没有这个登录选项了。oai
ADC2.0上传图片文件后,将图片文件解析后存入系统的指定目录中保存为图片,上传文件后如何能获取到文件的名称,后缀
的内容。 更新的步骤 双击.edmx文件,出现所有模型的视图 点击空白处,右击,选择【从数据库更新模型】,选择刷新或者添加删除(根据自己的需要来做) 右击空白处,选择【验证】选项,更新修改。 更新模型的视图之后,可能会不能进行更新,这就需要验证一下。 可能出现的问题
return 0; } 文件 备注 .c/.cpp 源码文件 .i 预处理后的c文件 .ii 预处理后的cpp文件 .S/.s 汇编文件 .o 二进制目标代码 预处理阶段 预处理阶段会进行头文件的引入,宏替换,注释处理(删除掉),条件编译(#ifdef)等操作
取域名的注册信息,包括 域名 DNS 务器信息和注册人的联系信息等。 域名信息收集的常用方法有以下这几种: 1.whois查询 用来查询域名是否已经被注册,以及注册域名的详细信息的数据库(如域名所有人、域名注册商)。 Whois查询我们主要关注的重点是注册商、注册人、邮件、DNS解析服务器、注册人联系电话。
endswith('jpg') or j.endswith('png')or j.endswith('jpeg') ] 获取子文件个数: import os # 遍历文件夹def walkFile(videos_path): dir_count=0 file_count=0 for root
Right(sPath, 1) <> "\" Then sPath = sPath & "\" '获取文件名和数目 sDir = Dir(sPath & sFileSpec)
调试和扩展方便:Keras模型定义在Python代码中,这些代码紧凑、易于调试,并且易于扩展。用户可以轻松修改代码来调整模型结构,进行模型调试和扩展。 高度优化的性能:Keras内部采用了高度优化的C/C++代码,使得它能够轻松处理大规模数据集,提高模型训练效率。 社区支持和文档完善:K