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2021年8月18日 · 方法一. 1、一般来说，我们如果在游戏时突然出现光标，很可能是出现了弹窗，因为弹窗会需要我们使用光标来操作。 2、解决方法就是下载一个火绒安全软件，然后开启“弹窗拦截”【火绒安全下载】 3、只要没有窗口，就不会突然出现鼠标了。 方法二. 1、如果我们屏蔽了所有弹窗依旧会在游戏中出现鼠标，可能是因为触发了输入法。 2、这时候只要进入设置中的“时间和语言”。 3、再点击进入“输入”选项。 4、然后进入“高级键盘设置”。 5、取消勾选其中的“允许我为每个应用窗口使用不同的输入法”就可以解决鼠标出现的问题了。 推荐阅读. win11系统设置在哪？ win11打开系统设置教程. Win11如何在开机之后强制进入安全模式？ Win11开机速度慢怎么办？ Win11开机速度慢的解决方法. jsjswy.
2021年8月31日 · 首先感谢 BeanHuo 的博客，提供了解决思路 ----博文链接：关于uboot下data abort的问题. 结合我实际的log ,可以看出在 0x4a024688 位置除了错，接下来用 objdump -S u-boot 来找到对应的汇编指令. ? 发现出错的汇编指令 对应的代码函数如下，在执行 acc += *sdata 的时候出了错误。 ? 为什么在执行 acc += *sdata 的时候出了错误。 sdata 指针位置这哪里？ 方法1，可以加打印看。 方法2，根据汇编推算。 这里直接看汇编： ? 1. 2. 3. 4. 5. <code class="prism language-sh"> acc += *sdata;
2021年7月27日 · 补充：记录下pytorch安装中一个比较隐蔽的坑，torch.cuda.is_available()返回false的一个原因 如题，想要安装GPU版，一开始从网上找了教程，显卡驱动、CUDA、cuDNN挨个更新安装，都选择了10.1版本，安装完后在anaconda中按照官网提示输入下面的代码，可以看到 ...
- 原因分析
- 解决方案
- 参考
相关博客列举了如下几个原因： 1、Spark没有正常启动 2、Spark和Hive版本不匹配 3、Hive连接Spark客户端超过设定时长 经过分析，我遇到的现象不属于1、2，集群上的Spark作业能正常运行，说明Spark是正常启动的；另外，由于设置了Hive On Spark的作业并非永久无法运行成功，而是偶发性失败，重试可成功执行，说明Spark与Hive的版本是匹配的，不存在版本冲突问题。
首先，根据mszurap在Re: cant use hive on spark engine cannot create client erorr code 30041上的回答，首先前提是确保以下条件能得到满足： 其次，如果以上条件均已满足，根据issues.apache.org/jira/browse/SPARK-32345中ZhouDaHong的回答。 如果排除hive、spark配置，以及版本冲突等原因。您可以查看队列资源。 如果队列资源达到100％，并且没有释放的空闲任务资源可在短时间内创建Spark会话，则任务将失败并且将引发此异常。 解决方案：将Hive客户端的连接时间间隔增加到5分钟； 设置hive.spark.client.server.connect.timeout = 3...
cant use hive on spark engine cannot create client erorr code 30041[https://community.cloudera.com/t5/Support-Questions/cant-use-hive-on-spark-engine-cannot-create-client-erorr/td-p/240504] SemanticException Failed to get a spark session: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Failed to create Spark client for Spark session[https://issue...
2021年8月19日 · PS：Idea 使用 Git 时一直重复提示输入密码 问题描述 使用 idea 访问 git 项目时，无论是 pull/push。每次都要输入密码。 问题解决 直接使用 git 命令行执行以下命令即可
2021年8月12日 · Pytorch GPU内存占用很高,但是利用率很低如何解决. 作者：Golden-sun 时间：2021-08-12 17:46. 1.GPU 占用率，利用率. 输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util） GPU内存占用率（Memory-Usage） 往往是由于模型的大小以及batch size的大小，来影响这个指标 显卡的GPU利用率（GPU-util） 往往跟代码有关，有更多的io运算，cpu运算就会导致利用率变低。 比如打印loss, 输出图像，等等. 这个时候发现，有一块卡的利用率经常跳到1%，而其他三块卡经常维持在70%以上. 2.原因分析.
做过基于目标检测算法应用的人可能会碰到这样一个问题：算法在检测连续视频帧时，视频中同一个目标的检测框经常出现抖动、有时候目标还出现若干帧检测不到的情况（漏检），哪怕整个视频画面保持不变，目标就停在原地不动，照样会出现这个问题。 检测算法出现这个问题会对后面整个流程产生非常大的负面影响，因为大部分应用会基于前面的检测输出结果去做一些具体的业务逻辑，比如测速、轨迹分析。 如果检测输出框不稳定、不连续，无疑会对整个应用的准确性造成非常大的影响。 我将这种问题分为3类： 1、目标检测框的宽高不稳定。 比如一辆车停在原地不动，正常期望的是，不管在哪帧进行检测，车辆检测输出框的宽高应该固定不变，因为车没挪动。 或者说目标从远到近，检测框的宽高应该平滑变化，而不是看上去一闪一闪的感觉.
