该问题一般出现在国产平台，从错误描述来看，意思是：无法猜测build类型，你必须指定一个。 解决办法： 1. 在系统/usr路径下搜索 config.guess 和 config.sub 这两个文件。 2. 在当前编译工具目录下同样搜索 config.guess 和 config.sub 这两个文件
https://www.jianshu.com/p/f456e73a0437 name ethtool - query or control network driver and hardware settings ethtool with a single argument specifying
今天在arm上用configure生成makefile时报错：configure: error: cannot guess build type; you must specify one 问题： 不能确定编译的操作系统 解决： 在gcc编译中我们使用 ./configure --build=编译平
I2C协议标准文档 THE I2C-BUS SPECIFICATION VERSION 2.1 JANUARY 2000: https://www.csd.uoc.gr/~hy428/reading/i2c_spec.pdf I2C全称Inter-IC，又写作IIC，有些又归类为TWI(Two-Wi
一、故障描述： 早晨接到个开发人员的问题，truncat table T_USER_LABEL表时，报错： ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified or timeout expired，如下图。按照字面意思，是资源忙，被占用
这篇文章我会总结一些实用的有助于提高代码质量的建议，内容较多，建议收藏！ 内容概览： 提取通用处理逻辑 注解、反射和动态代理是 Java 语言中的利器，使用得当的话，可以大大简化代码编写，并提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。 我们可以利用 注解 + 反射 和 注解+动态代理 来提取类、类属性或者
https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/10255100.html 前言 使用ab压力测试时候出现报错apr_pollset_poll: The timeout specified has expired (70007),本篇总结了几个ab常见的报错和对应解决办法当
az login | Decryption failed:[WinError -2146893813] Key not vaid for use in specified state | msal_extensions.persistence: DPAPI error likely caused by file content not previously encrypted. App dev
今天在技术群里，石头哥向大家提了个问题："如何在一个以System身份运行的.NET程序（Windows Services）中，以其它活动的用户身份启动可交互式进程（桌面应用程序、控制台程序、等带有UI和交互式体验的程序）"？ 我以前有过类似的需求，是在GitLab流水线中运行带有UI的自动化测试程
问题时这样的，我在建表时加了联合索引结果报key长度超过3072个字节了，如下图。 [42000][1071] Specified key was too long; max key length is 3072 bytes 先说解决方案：1.调整索引字段，包括修改字段长度、更换字段；2.使用前缀索
https://www.cnblogs.com/zhoading/p/17108133.html 发现还有一个问题，CentOS-Base.repo 下的mirrorlist 与baseurl mirrorlist指向的就是一堆baseurl（Specifies a URL to a file co
https://www.cnblogs.com/lhdz_bj/p/8716701.html 仅供自己和各位同学参考： Enqueue Type Description enq: AD - allocate AU Synchronizes accesses to a specific OSM (Or
问题描述 通过本地生成的自签名证书导入到Azure Key Vault Certificate报错。 错误信息 the specified PEM X.509 certificate content can not be read. Please check if certificate is in
跨域推荐旨在利用从其它相关源域收集的用户-物品交互信息以提升目标域的推荐质量。传统的跨域推荐方法常常基于嵌入和映射（Embedding and Mapping，EMCDR） 的思路，这种方法在进行对齐操作之前，各领域需要先通过预训练以独立地得到用户/物品的embeddings。因此，有偏的（biased） 预训练表征将无可避免地包含领域特有的（domain-specific） 信息，从而会导致对跨
