我刚刚开始学习Linux开发,出于培训目的,我编写了一个简单的可加载内核模块。当我尝试通过发出以下命令来添加它时:
make -C /lib/modules/$(uname -r)/build M=$PWD modules
我得到以下错误:
error: ‘VM_EXECUTABLE’ undeclared (first use in this function)
if ((vma->vm_flags & VM_EXECUTABLE) && vma->vm_file)
有人能帮我解决这个问题吗?
谁能告诉我怎么解决这个问题吗。
recognizer.read('trainer/trainer.yml')
cv2.error: OpenCV(4.1.0) C:\projects\opencv-python\opencv_contrib\modules\face\src\facerec.cpp:61: error: (-2:Unspecified error) File can't be opened for reading! in function 'cv::face::FaceRecognizer::read'
Recognizer.read(“
当我尝试用Sagemaker进行图像分类时,我遇到了这样的错误:
ClientError: An error occurred (ValidationException) when calling the CreateTrainingJob operation: 1 validation error detected: Value 'ml.t2.medium' at 'resourceConfig.instanceType' failed to satisfy constraint: Member must satisfy enum value set: [ml
我有一个定制的手臂板。它使用buildroot生成所有图像。我们用的是..。我需要在C库调用中进行调试。当我在gdb下运行代码时,使用“设置详细”,它会从libc6.so中读取符号,但是当我在C库调用(例如,叉)上保留一个断点,并运行信息局部变量/args时,它会说:"No符号信息表“。
是否需要重新生成GLibc或任何其他设置。
Reading symbols from /lib/ld-linux-armhf.so.3...done.
Loaded symbols for /lib/ld-linux-armhf.so.3
Reading symbols from /lib/libpt
我已经在我的arch linux上安装了opencv和opencv示例。但是当我尝试运行opencv_createsamples时,我得到了一个错误opencv_createsamples: command not found,我试图通过pacman和pip安装opencv。结果是一样的。有人知道如何解决这个问题吗?会感谢你的帮助
根据标题,当我尝试使用Keras进行一些图像分类培训时,我会得到这个常见的错误。与几乎所有其他例子不同的是,我并不试图定制任何东西,而只是使用沼泽标准的keras功能!就像一样,他问了一个类似的问题,但似乎没有跟进。
我以前有一个带有相同项目的,但是在升级了cudnn和cudatoolkit (以及相关的NVidia后端)之后,我得到了这个新的错误。
Conda清单:
# packages in environment at /home/me/Programs/anaconda3/envs/hand-gesture:
#
# Name Version
我正在将tesseract 3.01和magick++构建到程序中,因为命令行版本太慢了。让所有的东西都正确编译要花费很长时间,但最终我在编译器中没有错误,但是一旦我去运行我的控制台应用程序,我就会得到
PS C:\Users\sirus\Documents\Visual Studio 2013\Projects\ConsoleApplication4\Release> .\ConsoleApplication4.exe
first command
actual_tessdata_num_entries_ <= TESSDATA_NUM_ENTRIES:Error:Assert f
我在学sklearn。
当使用MLPClassifier.fit()和MLPClassifier.predict()时,我将通过预测和精度再次运行训练集来进行手动验证(查找是否合适)(如下所示).
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import cross_val_score
target = ["target"]
features = [c for c in shuf_
我已经在sphinxbase,sphinxtrain和pocketsphinx中安装了Linux (Ubuntu)。现在我试着用从VOXFORGE获得的演讲稿、成绩单、字典等来训练数据。(My和wav文件夹的数据来自VOXFORGE)
因为我是新来的,所以我只想训练数据和获得一些结果与少数行记录和很少的wav文件。假设10个wav文件和10个文本行共同参与它。就像这个人在这个中所做的那样,但是当我运行sphinxtrain时,我就会出错。
Estimated Total Hours Training: 0.07021431623931
This is a small amount of