PCI1320 Bus fatal error on bus 0 device3 function 2. power cycle system

本文详细介绍了服务器在运行过程中遇到的系统不稳定问题,包括显示板错误提示、服务器无法识别储存等故障现象,并提供了相应的解决步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Hour/Qty:PPID:DSP: Warranty  Expiration 

Date:2018-03-21T13:59:59+08:00CT:

4-LowOS:VMWareNoneSEV:

3-MediumRPT:1P: DELL R920 

System unstable issue PROSD:PCI1320 Bus fatal error on bus 0 device3 function  

                                                 2. power cycle system 显示板错误提示

S:cust reject gather log, insist dsp onsite onsite info

this host for vm running, now host down, and scheduled at 4:00 pm. transfer to case owner 客户无法收集DSET 日志 客户没有使用idrac 卡

重启后卡死:


    服务器无法识别储存,阵列卡在服务器上无备份,损坏导致无法识别开机

    更换后ok



### 关于AI辅助英文写作的工具与方法 #### 工具概述 目前市场上存在多种基于人工智能技术开发的英文写作辅助工具,这些工具有助于提升写作者的语言表达能力、语法准确性以及文章结构优化。部分工具还能够提供实时反馈和改进建议,帮助用户提高写作效率。 一种常见的应用场景是在教育领域中利用智能代理来支持学生完成各种学习目标[^3]。例如,在线平台可以集成自然语言处理算法以检测拼写错误、语法问题并提供建设性的修改意见。此外,某些高级功能还包括风格调整建议、词汇多样性增强提示等特性。 #### 技术实现方式 对于构建此类应用程序而言,通常会涉及多个关键技术环节,比如但不限于以下方面: - 数据收集与预处理阶段需要获取大量高质量语料库作为训练基础; - 特征工程过程中则要提取有效信息用于后续建模操作; - 模型架构设计需考虑具体业务需求而定,可能采用传统机器学习方法或者深度神经网络框架; - 训练完成后还需经过严格的验证流程确保其泛化能力和稳定性表现良好;最后通过持续迭代改进进一步完善产品体验[^2]。 以下是Python代码片段展示如何加载预训练好的BERT模型来进行简单的句子相似度计算任务: ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer, util model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') sentence1 = "This is an example of using BERT for text similarity." sentence2 = "Another instance demonstrating the use case with different wording." embedding1 = model.encode(sentence1) embedding2 = model.encode(sentence2) cosine_score = util.cos_sim(embedding1, embedding2)[0][0].item() print(f"Cosine Similarity Score between two sentences: {cosine_score:.4f}") ``` 此脚本展示了怎样运用Hugging Face提供的Sentence Transformers库快速搭建起一个简易版的文本匹配系统原型。它可以根据输入字符串生成对应的向量表示形式,并据此衡量两者之间的接近程度。
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