部分踩坑记录

本文探讨了数据库连接事务的问题解决方案,SQLServer的TCP/IP配置技巧,TypeORM的更新提示,git凭证管理及常用工具的最新用法,包括选型、错误处理和版本控制问题。

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1,数据库连接,在开启事务中,直接调用连接操作数据库就会报错

QueryFailedError: Error: Requests can only be made in the LoggedIn
state, not the SentClientRequest state

使用 await 关键字即可

    await queryRunner.startTransaction();
    queryRunner.manager.save(info)

2,配置 SQLServer ,需要把tcp/ip 的端口 all 配置成 1433,对应的 (browers服务)也要配置端口号,不然通过其它软件连不上

3,使用 typeorm 按照很多中文网站的步骤,getConnection,getResposity,都被 @deprecated 了,具体的使用还是要查看 TypeOrm GitHub 官网

4,devops或github 凭证过期问题,一般都能生成一个密码,只不过这个密码过期了,然后还不再弹出登录弹窗很烦。

直接命令行执行下面这部分即可

git remote set-url origin [远端克隆地址]
git push --set-upstream origin master  提示没权限
git remote set-url origin https://[用户名]:[密码]@[远端克隆地址@后面部分]
然后再push就可以了

2022年7月25日新增
git commit 后提示 [Invalid syntax in configuration ini file]
在 .git 目录下有一个 hook 文件夹,将这个文件夹删掉就可以 commit了

commit 后若无法push,将 .git/config 这个 config 文件中的 远端url 更改为 远端库的链接即可
再次push会弹出验证弹窗,验证一下就可以了

5,使用 nz-select 时,点击编辑弹窗展示数据,nz-select无法根据value显示处name
最终发现,nz-select的选项集合中的value是字符形式,而列表中获取的数据传递到弹窗中,是number形式,nz-select 即使 值相同,类型不同也无法匹配

6,express 413 问题
网上查的都是下面这种

 app.use(bodyParser.urlencoded({ “limit”:“10000kb”})); 

实际上新版的 express 已经不用 bodyParser 了,直接下面这样就可以了

 app.use(express.json({ limit: '100mb' }));

7,angular.json 中提示 polyfills Incorrect type. Expected “string”.

test

polyfills": "zone.js/testing",

build

"polyfills": "zone.js",
### Detectron2 使用过程中的常见问题与解决方案 #### 一、编译错误 当尝试编译 Detectron2 的自定义操作时,可能会遇到 `nvcc.exe` 编译失败的情况。具体表现为以下错误消息: ``` error: command 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin\nvcc.exe' failed with exit status 1 ``` 此问题是由于 CUDA 版本不兼容或者某些代码逻辑不符合当前环境所致[^3]。 **解决方法:** 可以修改相关源码文件以适配当前环境。例如,在路径 `detectron2/layers/csrc/nms_rotated/` 下的 `nms_rotated_cuda.cu` 文件中,注释掉可能导致冲突的部分代码片段。以下是具体的代码调整示例: ```cpp // 注释掉可能引发问题的代码段 /* if (condition) { // 可能存在版本差异的实现细节 } */ ``` 通过上述方式能够有效规避因 CUDA 工具链版本不同而导致的编译异常。 --- #### 二、CUDA 和 cuDNN 配置不当 在 Windows 系统上安装 PyTorch 或其扩展库(如 torch-scatter)并集成到 Detectron2 中时,可能出现 CUDA 或 cuDNN 不匹配的问题。典型表现形式为运行时报错提示找不到特定函数或动态链接库加载失败[^1]。 **解决策略:** 确认所使用的 CUDA 和 cuDNN 版本是否满足官方文档的要求,并重新构建依赖关系树。推荐按照以下步骤验证环境一致性: - 安装与目标框架相适应的基础组件; - 测试基础张量运算功能正常运作后再引入高级模块。 --- #### 三、模型推理阶段性能优化不足 对于大规模数据集上的实时处理需求而言,默认参数设置下的速度往往难以达到预期效果[^2]。 **改进措施:** 针对硬件资源特性定制化调优方案,比如启用混合精度训练(Mixed Precision Training),减少内存占用的同时提升计算效率;另外还可以考虑利用 TensorRT 进行进一步加速部署流程。 --- #### 四、多机分布式训练同步障碍 跨节点间通信延迟过高会显著降低整体收敛速率甚至造成死锁现象发生。 **应对之策:** 合理规划网络拓扑结构以及选用高效的集合通讯算法来最小化交互开销;同时也要注意检查防火墙规则以免意外阻断必要的端口连接请求。 --- ### 总结 以上列举了几类较为常见的 Detectron2 实践难题及其对应的处置建议。实际开发过程中还需依据具体情况灵活运用这些技巧加以克服困难。
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