HBuilder X 未检测到手机或模拟器(安卓端)

当HBuilderX无法检测到手机时,可以尝试找到HBuilderX安装目录下的adbs文件夹,将1.0.31目录的文件覆盖到adbs中,重启HBuilderX即可。adb是AndroidDebugBridge,用于电脑与设备交互。如果HBuilderX更新后问题重现,重复此操作。

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解决办法

1、找到HBuilderX安装目录下的D:\HBuilderX\plugins\launcher\tools\adbs。
2、然后把1.0.31目录下的文件拷贝到D:\HBuilderX\plugins\launcher\tools\adbs里,直接覆盖即可。
3、重启HBuilderX就可以检测到手机了。
在这里插入图片描述

注意:如果HBuilderX更新后,又检测不到手机时,就重复上面的步骤即可。
提示:adb全称Android Debug Bridge(安卓调试桥),它用于通过电脑端与模拟器或者真实设备交互。

更多详见真机调试

### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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