开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

加载MIB文本和py文件时出现Pysnmp问题

可能是由于以下原因导致的：

MIB文本和py文件不匹配：Pysnmp是一个用于SNMP协议的Python库，它需要正确的MIB文本和py文件来解析和处理SNMP数据。确保你使用的MIB文本和py文件是相互匹配的，版本一致，并且没有错误。
Pysnmp版本不兼容：Pysnmp有不同的版本，不同版本之间可能存在一些差异和兼容性问题。确保你使用的Pysnmp版本与你的代码和依赖项兼容，并且没有已知的问题。
缺少依赖项：Pysnmp可能依赖于其他Python库或软件包。确保你的环境中安装了所有必需的依赖项，并且它们的版本与Pysnmp兼容。
网络连接问题：Pysnmp在加载MIB文本和py文件时可能需要从远程服务器下载相关文件。确保你的网络连接正常，并且可以访问所需的资源。

解决这个问题的方法包括：

检查MIB文本和py文件的匹配性：确保你使用的MIB文本和py文件是相互匹配的，版本一致，并且没有错误。可以参考腾讯云的SNMP产品文档（https://cloud.tencent.com/document/product/596）了解更多关于SNMP的信息。
更新Pysnmp版本：尝试更新Pysnmp到最新版本，以确保与你的代码和依赖项兼容，并且修复了已知的问题。可以参考腾讯云的Pysnmp产品介绍（https://cloud.tencent.com/document/product/596/12267）了解更多关于Pysnmp的信息。
安装依赖项：检查并安装所有必需的依赖项，确保它们的版本与Pysnmp兼容。可以参考腾讯云的Python开发文档（https://cloud.tencent.com/document/product/213/11518）了解更多关于Python开发的信息。
检查网络连接：确保你的网络连接正常，并且可以访问所需的资源。如果你使用的是腾讯云的云服务器，可以参考腾讯云的云服务器产品文档（https://cloud.tencent.com/document/product/213/495）了解更多关于云服务器的信息。

总结：加载MIB文本和py文件时出现Pysnmp问题可能是由于MIB文本和py文件不匹配、Pysnmp版本不兼容、缺少依赖项或网络连接问题导致的。解决方法包括检查匹配性、更新Pysnmp版本、安装依赖项和检查网络连接。请根据具体情况进行排查和解决。

相关搜索:Appcelerator Titanium加载本地HTML文件时出现渲染问题从url加载压缩(.gz) .csv文件时出现问题从文件加载RSA公钥时出现问题从文件读取文本时出现问题使用Cloudflare和Heroku加载页面时出现的问题使用MEF和ExportAttribute加载视图时出现问题使用numpy loadtxt加载文本文件时出现问题使用PySpark加载CSV文件和执行操作时出现问题使用selenium和python加载cookie时出现问题使用Tkinter和Pickle加载和保存设置时出现问题

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

解决pycharm导入本地py文件时,模块下方出现红色波浪线的问题

有时候导入本地模块或者py文件时，下方会出现红色的波浪线，但不影响程序的正常运行，但是在查看源函数文件时，会出现问题问题如下： ? 解决方案： 1....总结：出现红色波浪线的原因是因为本地路径并未被标记“源目录” 补充知识：python第二次导入已导入模块不生效问题的解决 python多次重复使用import语句时，不会重新加载被指定的模块，只是把对该模块的内存地址给引用到本地变量环境...方式1 关闭程序重新运行方式2 使用reload()重新导入已导入的模块 # test.py # # a = 12 # import test print(test.a) # 修改test.a...=13 使用reload重导 reload(test) print(test.a) 以上这篇解决pycharm导入本地py文件时,模块下方出现红色波浪线的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

3.8K3 0

SNMP学习笔记之SNMP TRAP简介、流程以及使用Python实现接受Trap信息

SEC(simple event correlator是一个事件收集器)从syslog中读取每一个事件，并把调用用户的脚本snmptraphandling.py 来处理。...5. snmptraphandling.py 会调用根据主机名和trap的级别来调用相当的Nagios命令行。...，文件中包含了OID和对应的属性名，并且是使用OID来进行索引的。...snmptt使用的配置文件叫做MIBs(Management Information Base管理信息基础)，在MIBs以OID为索引的key，可以快速查找到对应的文字形式和警告的级别。...问题也就出现了，如果更新MIBs话，就要把snmptrapd重新启动，必定会影响到trap消息的接收。所以把snmptt作为一个独立的deamon存在是很正确的选择。

9.9K2 0

利用PRET控制远程打印机测试

目前绝大多数的打印机都是使用PostScript,pjl和pcl。这使得该工具可以通过这些打印机语言进行捕获或者操作打印作业，访问打印机文件系统和内存甚至造成物理层面上的破坏。...Windows: # pip install colorama pysnmp# pip install win_unicode_console （windows需要额外安装，否则容易Unicode字符显示不正确.../pret.py时，pret会自动通过SNMP协议寻找可能的打印机。 ?...—load filename 从文本文件中读取并执行pret命令，实现脚本自动化。 —log filename 将打印机的原始数据流写入目标文件。...所以在刚开始使用pret时，可以先使用help查看可用命令。除此之外也可以使用help+命令来显示某命令的详细用法。 ?

2.5K3 0

Python数据科学手册(一)【IPython入门】

执行系统命令%run 统计代码费时%timeit %magic获取所有魔法命令的详细信息 %lsmagic获取所有魔法命令列表输入输出输入和输出通过In/Out标签标示，实际上In和Out分别是两个变量...调试当发生异常信息时，可以通过%debug进行调试，输入该命令之后，会进入ipdb。...命令描述 list 展示当前行在文件中的位置 h(elp) 查看帮助命令 q(uit) 退出调试 c(ontinue) 退出调试，继续执行 n(ext) 执行下一步 ``<...mprun 先安装库： $ pip install memory_profiler 加载库 %load_ext memory_profiler 运行命令%memit %memit sum_of_lists...-7.4 MiB return total 其它 pylab模式在pylab模式下，IPython将自动导入SciPy、NumPy和Matplotlib模块。

6092 0

SNMP学习笔记之Python的netsnmp和pysnmp的性能对比

0x00 概览用python获取snmp信息有多个现成的库可以使用，其中比较常用的是netsnmp和pysnmp两个库。网上有较多的关于两个库的例子。...python通过一个c文件调用net-snmp的接口获取数据。因此，在并发获取多台机器的时候，不能够使用协程获取。...因为使用协程，在get数据的时候，协程会一直等待net-snmp接口返回数据，而不会像socket使用时那样在等待数据时把CPU切换给其他协程使用。从这点上来说，使用协程和串行获取没有区别。...但是walk使用的时候需要谨慎，以免导致高延时等问题。 0x02 pysnmp测试 pysnmp是用python实现的一套snmp协议的库。其自身提供了对于异步的支持。...pysnmp性能较之略差一下。详细分析pysnmp在添加任务(执行getCmd时)消耗了约1.2s，之后的采集约消耗3.3秒。在增加了oid数，在进行实验。host仍然是198个，oid是42个。

3.7K2 0

使用人脸识别的打卡程序

/test.jpg' # 加载文件 detector = dlib.get_frontal_face_detector() sp = dlib.shape_predictor(predictor_path...小于等于0.4即可认为是同一个人性能问题我们使用单线程进行测试，发现这程序占用CPU好严重，这要是实际应用打卡多人同时打卡的情况CPU不得被使用爆炸了。...经过查询资料以及打点，发现主要可优化的有以下几个部分，首先那两个训练文件巨大肯定要修改为优先程序启动后只加载一次。另外最占CPU时间的就是compute_face_descriptor方法。...对于基础照片可以把numpy后的向量数组进行存盘，这时每次再做比较时只对一张照片进行向量化即可。另外下dlib在使用英伟达家显卡时可以使用GPU进行计算，可以大幅降低CPU的负载。...哪些照片有你出现，哪些照片有你的朋友A出现。现在不用上传到云相册就能实现这一整套的归类管理，避免了隐私的泄漏。只能感叹一下现在各种新技术的应用成本越来越低了。

1.8K1 0

python3使用tracemalloc追踪mmap内存变化

这个数据处理的方案是基于内存映射（memory map）的技术，通过创建内存映射文件来避免在内存中直接加载源数据而导致的大规模内存占用问题，这使得我们可以在本地电脑内存规模并不是很大的条件下对大规模的数据进行处理...不过这个问题并不是我们所要重点关注的，我们继续向下测试内存的变化曲线。...这里我们又发现，虽然大部分情况下是符合内存占用预期的，但有很多个点比预期占用的要少，我们怀疑是因为存在0元素，因此稍微修改了一下代码，在原代码的基础上增加了一个操作来尽可能的避免0的出现： # comp_tracem.py...我们可以看到内存上是几乎没有波动的，因为我们并未把整个数组加载到内存中，而是在内存中加载了其内存映射的文件。使得我们可以读取文件中的任何一个位置的byte，但是不用耗费太大的内存资源。...总结概要本文介绍了用tracemalloc来进行python程序的内存追踪的技术，以及简单的文件映射技术mmap的使用方法介绍和演示。

1.1K3 0

本地运行“李开复”的零一万物 34B 大模型

让 CPU 和 GPU 都忙活起来：llama.cpp 的另类使用ggerganov/llama.cpp 是一款优秀的开源软件，它几乎是伴随着 llama 大模型的成长、爆火、出圈而一起出现在了全球开发者和领域爱好者面前.../main -h for help 这条日志的时候，我们可以看到当前目录多出了很多文件和新的可执行文件：baby-llama benchmark finetune...除了最后一个问题，因为没有和“李开复”交流过，不确定这个口吻像不像，只能够看出来模型突然画风变的高冷，以大佬姿态说出了一段话外。其他的回答，我个人还是比较满意的。...当然，这个模型的特点是支持 200K 文本。所以，如果你有多张卡或者大显存的资源，不妨调整 --ctx-size 到 200K 试试看。...关于交友的标准，请参考下面的文章：致新朋友：为生活投票，不断寻找更好的朋友当然，通过下面这篇文章添加好友时，请备注实名和公司或学校、注明来源和目的，珍惜彼此的时间 :D关于折腾群入群的那些事本文使用「署名

8821 0

使用 Transformers 量化 Meta AI LLaMA2 中文版大模型

FP32 转换 FP16 存在的潜在的溢出问题。...解决这个问题非常简单，我们只需要将量化前的模型中的文件复制到新模型目录即可：cp LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b/tokenizer.model soulteary/Chinese-Llama...不过因为是新的模型文件，还是要进行几处简单的调整的。更新模型运行程序前文中提到，这里量化的程序和原版程序没有使用上的区别，所以多数程序都可以保持原样。...为了能够让模型正确的通过 4BIT 方式加载和运行，我们需要调整两处内容：我们需要调整前两篇文章中相关项目使用的 model.py 中的 model_id 变量，以及在 AutoModelForCausalLM.from_pretrained...使用容器启动模型应用使用容器启动应用和之前的文章也并没有什么区别，执行命令，调用下面的脚本即可：bash scripts/run-7b-cn-4bit.sh等待日志中出现 Running on local

9833 0

本地运行“李开复”的零一万物 34B 大模型

让 CPU 和 GPU 都忙活起来：llama.cpp 的另类使用 ggerganov/llama.cpp[1] 是一款优秀的开源软件，它几乎是伴随着 llama 大模型的成长、爆火、出圈而一起出现在了全球开发者和领域爱好者面前.../main -h for help 这条日志的时候，我们可以看到当前目录多出了很多文件和新的可执行文件： baby-llama benchmark finetune...针对第一个问题，模型的回答不过，第一轮对话执行之后，用来分摊 CPU 和内存压力的显存，使用量接近 15GB 显存啦。...各种角度的“唠嗑” 除了最后一个问题，因为没有和“李开复”交流过，不确定这个口吻像不像，只能够看出来模型突然画风变的高冷，以大佬姿态说出了一段话外。其他的回答，我个人还是比较满意的。...除了最后一条，列举实体的时候，把 meta 也列了进去，虽然没有把 meta 看做人，回答也可圈可点，但是文本的并列关系里，其他三项都是人名呐。

8361 0

CM告警SNMP对接补充

1.文档编写目的 ---- Fayson在前面的文章《如何通过Cloudera Manager配置使用SNMP方式转发告警》也介绍了使用SNMP的方式对接，对接SNMP告警时CM提供了告警的MIB文件...本次Fayson的测试环境为 1.CM和CDH版本为5.15 2.Redhat7.3 3.JDK1.8.0_141 2.MIB文件获取及解析 ---- 1.获取CM告警的MIB文件，登录CM进入CMS配置界面根据下图找到...如果使用文本编辑器直接打开MIB文件，MIB的OID难以阅读，需要使用工具MG-SOFTMIB Browser，这里大家下载这个工具安装即可，工具安装成功后可以看到下载的cm.mib文件显示如下： ?...2.双击打开cm.mib文件，显示如下： ? 3.点击“Tools”->”Scan For Source Files…”扫描桌面的存在的mib文件 ? 4.选择mib文件所在目录 ?...5.加载成功后，在左侧菜单栏找到“CLOUDERA-MANAGER-MIB”如下显示 ? 6.双击“CLOUDERA-MANAGER-MIB”菜单 ? 点击保存 ?

1.4K3 0

Stable Diffusion 硬核生存指南：WebUI 中的 GFPGAN

模型的加载和使用逻辑在 TencentARC/GFPGAN/gfpgan/utils.py 文件中，定义了 GFPGANer 工具类，包含了主要的流程逻辑，默认提取并处理图像中的面部，然后将图片尺寸调整为...bilinear 适用于在第三个版本（v1.3）和之后的模型，双线性算法实现，没有复杂的 UpFirDnSmooth，程序文件在 gfpgan/archs/gfpgan_bilinear_arch.py...执行程序实际会调用 gfpgan/models/gfpgan_model.py 文件进行模型训练，这部分不是本文重点，和 WebUI 关联性不大就不展开了。...Stable Diffusion WebUI 中的调用逻辑在 WebUI 程序入口 webui.py 程序中，能够看到 GFPGAN 在程序初始化时进行了模型的加载，在 SD 主要绘图模型和上一篇文章提到的...所以不用担心加载不到模型，整个程序无法使用的问题。不过，它在初始化过程中，也不是没有问题，比如初始化过程中，这个模块会无限挂起（如果遇到网络问题）。

7373 0

使用 Transformers 量化 Meta AI LLaMA2 中文版大模型

FP32 转换 FP16 存在的潜在的溢出问题。...解决这个问题非常简单，我们只需要将量化前的模型中的文件复制到新模型目录即可： cp LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b/tokenizer.model soulteary/Chinese-Llama...不过因为是新的模型文件，还是要进行几处简单的调整的。更新模型运行程序前文中提到，这里量化的程序和原版程序没有使用上的区别，所以多数程序都可以保持原样。...为了能够让模型正确的通过 4BIT 方式加载和运行，我们需要调整两处内容：我们需要调整前两篇文章中相关项目使用的 model.py 中的 model_id 变量，以及在 AutoModelForCausalLM.from_pretrained...使用容器启动模型应用使用容器启动应用和之前的文章也并没有什么区别，执行命令，调用下面的脚本即可： bash scripts/run-7b-cn-4bit.sh 等待日志中出现 Running on local

7143 0

python3使用tracemalloc追踪mmap内存变化

这个数据处理的方案是基于内存映射（memory map）的技术，通过创建内存映射文件来避免在内存中直接加载源数据而导致的大规模内存占用问题，这使得我们可以在本地电脑内存规模并不是很大的条件下对大规模的数据进行处理...不过这个问题并不是我们所要重点关注的，我们继续向下测试内存的变化曲线。...，但是内存占用已经不是名为npopen_tracem.py的源文件了，而是被保存在了npyio.py:1153这个文件中，因此我们在进行内存跟踪的时候，需要调整一下对应的统计位置。...，而是在内存中加载了其内存映射的文件。...总结概要本文介绍了用tracemalloc来进行python程序的内存追踪的技术，以及简单的文件映射技术mmap的使用方法介绍和演示。

4723 0

零一万物模型折腾笔记：官方 Yi-34B 模型基础使用

或者是有些感觉，但是文本控制和细节把握并不好的结果。...正当我要伸手拿取盘子中的美食时忽然间响起了一阵铃铛声音把我吓了一大跳，原来是电话响了啊~于是赶紧接起话筒准备应付客户投诉之类的问题结果听到对方说:“您好请问您需要点什么吗？...----我是分割线-- 尝试在 Yi-34B 200K 使用处理超长的文本内容对于 200K 的模型，或许最合适和最让人心动的用法是让模型加载大量数据并进行内容续写或分析。...GGUF 是一种新的模型二进制文件，设计的目标是为了快速的加载和存储模型，并方便程序加载和使用。我们可以通过分发和执行这个独立的执行文件，来完成模型的部署，不需要之前的模型仓库里的一堆元信息文件。...http://0.0.0.0:8080 在上面的日志中，我们能够清晰的看到当前运行程序的环境（有多少张卡、每张卡有多少显存、模型的每一层的具体参数、数据量、文件大小、模型文件的基础信息、模型加载所实际消耗的内存和显存资源等等

6281 0

使用 Docker 快速上手官方版 LLaMA2 开源大模型

准备工作准备工作中，主要有两步：准备模型文件和模型运行环境。关于模型运行环境，我们在之前的文章《基于 Docker 的深度学习环境：入门篇》中聊过，就不赘述了，还不熟悉的同学可以阅读参考。...比如，我们可以先定义一个基础镜像，包含所有的模型程序运行需要的依赖文件：ROM nvcr.io/nvidia/pytorch:23.06-py3RUN pip config set global.index-url...-13b，主要有两个文件构成，分别是 Gradio Web 交互界面，和模型加载运行程序。.../CMD ["python", "app.py"]将上面的文件保存为 Dockerfile.7b 后，我买使用命令 docker build -t soulteary/llama2:7b ....LLaMA2 不是结束，而是新一轮的开始，开源的世界里，我们永远可以期待更强的家伙出现，不断逼进和挑战当前世界的王。这篇文章的标题里隐藏着下一篇文章的线索，你猜得到吗？

1.4K29 0

零一万物模型折腾笔记：官方 Yi-34B 模型基础使用

或者是有些感觉，但是文本控制和细节把握并不好的结果。...正当我要伸手拿取盘子中的美食时忽然间响起了一阵铃铛声音把我吓了一大跳，原来是电话响了啊~于是赶紧接起话筒准备应付客户投诉之类的问题结果听到对方说:“您好请问您需要点什么吗？...----我是分割线-- 尝试在 Yi-34B 200K 使用处理超长的文本内容对于 200K 的模型，或许最合适和最让人心动的用法是让模型加载大量数据并进行内容续写或分析。...GGUF 是一种新的模型二进制文件，设计的目标是为了快速的加载和存储模型，并方便程序加载和使用。我们可以通过分发和执行这个独立的执行文件，来完成模型的部署，不需要之前的模型仓库里的一堆元信息文件。...http://0.0.0.0:8080 在上面的日志中，我们能够清晰的看到当前运行程序的环境（有多少张卡、每张卡有多少显存、模型的每一层的具体参数、数据量、文件大小、模型文件的基础信息、模型加载所实际消耗的内存和显存资源等等

5491 0

Stable Diffusion 硬核生存指南：WebUI 中的 GFPGAN

模型的加载和使用逻辑在 TencentARC/GFPGAN/gfpgan/utils.py[14] 文件中，定义了 GFPGANer 工具类，包含了主要的流程逻辑，默认提取并处理图像中的面部，然后将图片尺寸调整为...•bilinear 适用于在第三个版本（v1.3）和之后的模型，双线性算法实现，没有复杂的 UpFirDnSmooth，程序文件在 gfpgan/archs/gfpgan_bilinear_arch.py...执行程序实际会调用 gfpgan/models/gfpgan_model.py[21] 文件进行模型训练，这部分不是本文重点，和 WebUI 关联性不大就不展开了。...Stable Diffusion WebUI 中的调用逻辑在 WebUI 程序入口 webui.py[22] 程序中，能够看到 GFPGAN 在程序初始化时进行了模型的加载，在 SD 主要绘图模型和上一篇文章提到的...所以不用担心加载不到模型，整个程序无法使用的问题。不过，它在初始化过程中，也不是没有问题，比如初始化过程中，这个模块会无限挂起（如果遇到网络问题）。

6381 0

计算 Python 代码的内存和模型显存消耗的小技巧

了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题，这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要，在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。...尤其是我们在白嫖使用kaggle和colab时显得更为重要。...本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils，这两个库可以帮助我们了解内存和显存的消耗。...通过Pytorch-Memory-Utils工具，我们在使用显存的代码中间插入检测函数，这样就可以输出在当前行代码时所占用的显存。...首先我们知道VGG19所有层的权重大小加起来大约是548M(这个数值来源于Pytorch官方提供的VGG19权重文件大小)，我们将上面报告打印的Tensor-Memory也都加起来算下来也差不多551.8Mb

4401 0

八十行代码实现开源的 Midjourney、Stable Diffusion “咒语”作图工具

让你在玩 Midjourney、Stable Diffusion 这类模型时，不再为生成 Prompt 描述挠头。...使用工具工具的使用，非常简单，分别有使用“图片生成描述”和使用“文本生成描述”两种。我找了一张之前模型生成的图片，然后将这张图片喂给这个程序，点击按钮，就能获得图片的描述文本啦。...为了体现工具的中文翻译和续写能力，我们单独写一段简单的中文描述：“一只小鸟立梢头，一轮明月当空照，一片黄叶铺枝头”。图片可以看到，基于我们的输入内容，生成了非常多不同的文本。...解决第二个问题，我们可以使用 OpenAI 在一年前推出的 CLIP 神经网络模型，以及 Salesforce 推出的 BLIP ，能够从图片中抽取出最合适的描述文本，让我们用在新的 AIGC 图片生成任务中...因为前两个场景问题中的模型不支持中文，而我又是一个懒人，不想输入英文来玩图，所以我们先来解决第三个问题，让整个应用实现流程更丝滑。

1.5K0 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭