OpenHarmony5.0 hb env出错:[OHOS ERROR] IndexError: list index out of range

移植公司SoC到OpenHarmony5.0,按官网建立环境后,

hb set正常,但是 hb build错误,hb env也同样出错:

按提示打开OpenHarmony5/OpenHarmony-v5.0.0-Release/OpenHarmony/build/hb/main.py

定位到168行: if sys.argv[2] in ['--sshkey', '-s']:

问题很明确,就是hb env没有第三个参数,应该属于bug,加入argv参数个数判断即可:

内容概要:本文档为《软件设计师资料净化与分析报告(汇总)》,系统整理了软件设计师考试涉及的核心知识点及历年试题分析,涵盖计算机系统基础、操作系统、数据库、软件工程、网络与信息安全、程序设计语言、知识产权及计算机专业英语等多个模块。文档不仅包含各知识点的理论讲解,如CPU结构、海明码校验、虚拟存储器、PV操作、页式存储管理、关系范式、设计模式等,还结合真题解析强化理解,并提供了大量案例分析与算法实现,如数据流图、E-R图设计、排序算法、策略模式、备忘录模式等,全面覆盖软件设计师考试的上午选择题与下午案例分析题的考核重点。; 适合人群:准备参加全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试中“软件设计师”科目的考生,尤其适合有一定计算机基础、正在系统复习备考的中级技术人员。; 使用场景及目标:①系统梳理软件设计师考试大纲要求的知识体系;②通过真题解析掌握高频考点与解题思路;③强化对操作系统、数据库、软件工程等核心模块的理解与应用能力;④提升对设计模式、算法设计与程序语言机制的综合运用水平。; 阅读建议:建议结合考试大纲,分模块逐步学习,重点掌握各章节的知识点归纳与真题解析部分,对于案例分析题应动手练习数据流图、E-R图绘制及代码填空,算法部分应理解分治、动态规划等思想,并通过反复练习巩固记忆,全面提升应试能力。
【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
### 解决 `labelimg` 中出现的 `IndexError: list index out of range` 错误 #### 创建独立 Python 环境 为了减少不同软件包之间的冲突,建议创建一个新的 Conda 虚拟环境来安装并运行 LabelImg 工具。通过这种方式可以确保使用的依赖库版本兼容。 ```bash conda create -n labelimg_env python=3.9 conda activate labelimg_env pip install pyqt5 lxml git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git cd labelImg make qt5py3 ``` 上述命令会建立名为 `labelimg_env` 的新环境,并设置 Python 版本为 3.9[^2]。 #### 修改标签类别文件 (`classes.txt`) 如果遇到由于标签顺序不对引发的问题,则需手动编辑位于项目根目录下的 `data/predefined_classes.txt` 或者自定义路径中的 `classes.txt` 文件,保证其内部条目次序与实际需求相匹配。每当重新启动程序之后都会读取此文件初始化类名列表;一旦发现二者之间存在差异就容易触发越界异常。因此务必保持一致[^3]。 另外,在 YOLO 数据集格式下,每张图像对应的 `.txt` 标记文档里应当包含所有可能的对象种类编号——即使某些特定场景内并未出现过该物体实例也应如此处理。否则当尝试访问不存在索引位置处的数据项时便会抛出类似的错误提示信息[^4]。 #### 处理已有的标注数据 对于已经完成初步标记工作的图片集合来说,倘若因为种种原因导致原有记录遭到破坏或是出现了逻辑矛盾之处(比如对象边界框坐标超出了原始尺寸),则应该仔细核对每一组关联信息间的对应关系加以修正。具体操作可参照如下步骤: - 打开有问题的 XML/TXT 记录; - 对照原图核实各个矩形区域定位参数是否合理合法; - 如有必要的话调整至合适范围内再保存更改后的成果。 以上措施有助于预防因输入源质量不佳而导致后续分析流程中断的情况发生。
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