华为云iot在哪些领域可能具有更大的优势相比厂商

华为云iot支持边缘计算么？

中奖结果公示感谢各位小伙伴参与本次活动，本次活动获奖名单如下：请各位获奖的伙伴在6月16日之前点击此处填写收货地址，如逾期未填写视为弃奖。再次感谢各位小伙伴参与本次活动，欢迎关注华为云DTSE Tech Talk 技术直播更多活动~直播简介【直播主题】让设备数据说“实”话！IT 老手带你实战搭建IoT动态实时大屏【直播时间】2023年6月14日 16:30-18:00【直播专家】李小龙 华为云IoT DTSE技术布道师【直播简介】物联网解决方案中，如何分析与利用庞大的设备数据是一个新的挑战。华为云物联网平台提供规则引擎能力，支持将设备上报的数据转发至华为云其他云服务，并结合可视化组件进行呈现，实现数据的一站式采集、处理和分析。本场直播将手把手带你实战搭建IoT动态实时大屏！直播链接：cid:link_2活动介绍【互动方式】直播前您可以在本帖留下您疑惑的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流。我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行评选。【活动时间】即日起—2023年6月14日【奖励说明】评奖规则：活动1：直播期间在直播间提出与直播内容相关的问题，对专家评选为优质问题的开发者进行奖励。奖品：华为云定制长袖卫衣活动2：在本帖提出与直播内容相关的问题，由专家在所有互动贴中选出最优问题贴的开发者进行奖励。奖品：华为云定制Polo衫更多直播活动直播互动有礼：官网直播间发口令“华为云 DTSE”抽华为云定制棒球帽、填写问卷抽华为云定制无线鼠标等好礼。分享问卷有礼 ：邀请5位朋友以上完成问卷即可获得华为云定制帆布袋。戳我填问卷》》老观众专属福利：连续报名并观看DTT直播3期以上抽送华为云DTT定制T恤。【注意事项】1、所有参与活动的问题，如发现为复用他人内容，则取消获奖资格。2、为保证您顺利领取活动奖品，请您在活动公示奖项后2个工作日内私信提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为自动放弃奖励。3、活动奖项公示时间截止2023年6月15日，如未反馈邮寄信息视为弃奖。本次活动奖品将于奖项公示后30个工作日内统一发出，请您耐心等待。4、活动期间同类子活动每个ID（同一姓名/电话/收货地址）只能获奖一次，若重复则中奖资格顺延至下一位合格开发者，仅一次顺延。5、如活动奖品出现没有库存的情况，华为云工作人员将会替换等价值的奖品，获奖者不同意此规则视为放弃奖品。6、其他事宜请参考【华为云社区常规活动规则】。

01 诊断目的和对象某水泥集团有限公司共有两台水泥磨机，每台磨机有两台减速器。2000年7月2号水泥磨机减速器又出现了振动、噪声较大的不良状态。水泥磨机的有关原始数据：①水泥磨机：规格，Φ4.2x13.2m；产量，105t/h；罗马尼亚产；②电动机：型号，MIP-A-2000-1000；功率，2000kW；功率因数，0.83；转速，990r/min；罗马尼亚产；③减速器：型号，BH180；功率，2000kW；减速比，980/108.9。测点布置如图1，1、4测点位于减速器输出轴的两个轴承座上，2、5测点位于中间轴的两个轴承座上，3、6测点位于输入轴的两个轴承座上。9测点位于电动机外壳顶端，7、8测点位于减速器输入、输出轴箱体上。2号水泥磨机两台（3号、4号）减速器、电动机，测点仅标其中一台，另一台测点与之对应。图1 测点布置图1~9—测点位置02 诊断方法及分析主要故障特征频率：①各传动轴回转频率：输入轴，16.5Hz；中间轴，3.23Hz；输出轴：1.82Hz；②两级减速的齿轮啮合频率：一级Z1Z2，330Hz；二级Z3Z4，171.2Hz；③各轴承故障基阶特征频率见表1。表1 各轴承故障基阶特征频率由图2a可以得出如下结论：1）两减速器中间轴每转一圈（时间为305.5 ms）均有一次较强烈的振动，估计与轮齿损伤有关。2） 3号减速器主要振动频率为中间轴每转振动102次，正好为齿轮Z2的齿数，表明齿轮Z2齿面出现损伤。齿轮Z2各齿啮合产生的振动幅度值大小不一，表明各齿的损伤程度不同。3） 4号减速器中时域图每一条幅值线代表啮合一次的振动，在最大冲击振动幅值线两侧存在有较高的幅值线，表明有几个轮齿存在较大的变形。经修形后，最大振动幅值降低约为50%，但仍偏高，说明轮齿修形未完全到位。由图2b可以得出如下结论：1）两减速器振动的主要频率为齿轮Z3、Z4的啮合频率171.9Hz和齿轮Z1、Z2的啮合频率331.2Hz及其2倍频、3倍频，表明这两对齿轮的啮合振动是主要振源。3号减速器齿轮Z1、Z2啮合振动较大，表明轮齿的制造误差及齿面损伤是引起振动的主要原因。而4号减速器齿轮Z1、Z2的啮合频率、2倍频、3倍频的谱线幅值呈递减规律，表明其总体啮合状态尚可。2）在3号减速器齿轮Z1、Z2的啮合频率 331.2Hz的两边，出现明显的边频，且谱线间的差频为15.62Hz，正好与输入轴的回转频率相吻合，表明331.2Hz 与15.62Hz产生调制现象，说明输入轴小齿轮Z1存在偏心。而 4 号减速器无明显调制现象，表明Z1偏心较小。3）从频谱图上未发现两台减速器有明显的轴承故障谱线，表明各轴承工作正常。图2 时域图和频域图a） 时域图 b）频域图结论2号磨机两台减速器经打开检查发现：3号减速器Z2齿轮的一个齿沿齿长方向从齿根部已断去200mm左右，只剩下170mm左右参与工作，其余各齿面出现不同程度的点蚀和剥落；齿轮Z1、Z2沿齿长方向只有约 2/3 部分参与啮合，表明存在齿向误差；齿轮Z3、Z4齿面均有轻度点蚀和剥落。4号减速器Z2齿轮在局部圆周上有 3个齿面点蚀剥落严重，并靠近齿端，沿齿长方向其余齿面参与啮合较少，Z2齿轮其余轮齿齿面有不同程度的轻伤和点蚀；齿轮Z1齿面状况良好；齿轮Z3、Z4齿面出现程度不一的点蚀和剥落。现场发现的情况基本和我们的预测相一致。

Atlas200(RC模式)PCIE通过PCIE桥扩展两路PCIE，分别连接FPGA(EP)和Atlas200(EP模式)，这样需要在Atlas200(RC模式)里安装Atlas200（EP模式）驱动，可以安装吗？

为什么要考认证？——华为云开发者认证面向企业开发者、高校开发者和个人开发者等对华为云物联网开发有学习及认证需求的人员，通过理论结合实践，使物联网开发相关从业者具备华为云物联网开发基础的理论知识和实操能力。通过考取认证，可以提升开发者的能力，同时开发者可以享有华为云提供的产品使用、人才招聘、活动参与等权益。如何获取代金券？——请添加活动小助手（微信号：hwc-iot），私信“代金券”按要求获取499元代金券， 1元购买本次华为云物联网入门级开发者认证课程及考试！如何快速考取证书？——本文整理了本次认证考试重点知识，并结合考试形式、考题分布以及注意事项等进行答疑，帮助大家掌握考试要点，顺利考取证书！下文将按以下顺序编写：考试形式及流程介绍考试内容及考题分布认证重点知识概括考试流程及其他注意事项欢迎已考取或准备考取认证的各位开发者在评论区分享考试学习经验！考试形式及流程介绍华为云开发者入门级认证考试分为理论考试和实验考试2部分，在进行考试之前，可以在线学习理论课程并通过华为云沙箱实验练习实验考试内容。需要注意的是：只有通过了理论考试，才可以进一步进行实验考试，或得最终证书。考试内容及考题分布华为云物联网开发者认证 考试包含物联网行业发展总览、物联网嵌入式设备开发、物联网平台应用开发和物联网行业应用开发等内容。通过理论结合实践，使物联网开发相关从业者具备华为云物联网开发基础的理论知识和实操能力。主要知识点包括：理论知识部分：理解物联网的定义、发展历史、产业现状及发展趋势；了解华为全栈全场景物联网解决方案及华为云物联网平台提供的IoT开放能力；了解物联网嵌入式设备开发的基础技术、物联网操作系统、通信技术、通信协议和通信模组AT指令；掌握华为云物联网平台应用开发，包括华为云平台提供的设备接入服务、IoT数据分析服务、工业物联网平台应用和华为云物联网的安全技术。实践操作部分： 掌握华为云物联网端到端开发能力，学会如何在华为云物联网平台进行产品模型开发、编解码插件开发和实际设备接入操作；掌握华为云物联网应用开发基础，学会使用API Explorer构建应用，能力基于物联网平台构建行业应用。认证重点知识概括考试流程及其他注意事项

1、--output_type这个参数只可以设置FP32、FP16和UIN8三种数据类型吗？2、--output_type默认输出的数据类型是什么？是会保持算子原始的输出数据类型吗？3、如果算子原始输出数据的类型为整型呢，模型转换时设置--output_type=fp16后会如何输出，直接进行类型转换吗。请专家解答。

2022年对于许多人来说都是充满回忆的一年，在这一年当中，国内外各方面的形势都在不断变化，工作和生活中也充满着迷茫和困惑。但对于我们开发者来说，挑战和机遇往往是并存的。我相信大家和我一样，并不会因为困难而踌躇不前，而是迎难而上，通过不断学习知识和技术来提升自己，充实自己。接下来我将为大家分享一下过去一年来自身的一些难忘经历，同时也是对过去的一年做出一份全面的总结。2020年初伊始，我便在华为云平台上学习各类IoT系列课程，深化自己的知识体系，巩固自身的知识结构。例如《物联网概览》、《人人学IoT》、《物联网无线短距离技术专题》、《华为NB-IoT芯片与模组介绍》、《一节课入门华为云IoT边缘服务》等课程我都进行过深入且系统的学习，学习完这些课程后，就对于物联网有了一个从零到一的认识。也对物联网技术本身有了自己的理解，我个人认为：物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气、管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与周边自然、人文环境的全新整合。在这个整合的网络当中，应该需要存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。毫无疑问，如果真正意义上的“物联网”时代来临，人们的日常生活将发生翻天覆地的变化。然而，不谈什么隐私权、辐射、环境污染等问题，单把所有物品都植入识别芯片这一点现在看来还不太现实，如今的人们正走向“物联网”时代，但这个过程可能需要很长的时间。当然了，物联网在实际应用上的开展需要各行各业的参与，并且需要国家政府的主导以及相关法规政策上的扶助，物联网的开展具有规模性、广泛参与性、管理性、技术性、物的属性等等特征，其中，技术上的问题是物联网最为关键的问题；物联网技术是一项综合性的技术，是一项系统，目前国内还没有哪家公司可以全面负责物联网的整个系统规划和建设，理论上的研究已经在各行各业展开，而实际应用还仅局限于行业内部。关于物联网的规划和设计以及研发关键在于RFID、传感器、嵌入式软件以及传输数据计算等领域的研究。总而言之，我认为大家可以从两个角度去理解物联网：从技术上理解，物联网就是指物体通过智能感应装置，经过传输网络，到达指定的信息处理中心，最终实现物与物、人与人之间的自动化信息交互与处理的智能网络从应用上理解，物联网是指把世界上所有的物体都连接到一个网络中，形成“物联网”，然后“物联网”又与现有的互联网结合，实现人类社会与物理系统的整合，达到更加精细和动态的方式管理生产和生活。例如，我们现在在超市购买蔬菜时，可以通过对蔬菜的溯源，从而得知蔬菜有没有被打过农药，是否为真正的有机；可以通过对奶粉的溯源，了解到奶粉真正的奶源地等等。这些都可以通过对物联网的应用来实现随着学习地深入，我逐渐接触到了各大IoT相关的活动。如“【HCSD】高校学生如何快速掌握物联网端到端开发技能”、“【HCSD】ModelBox实战营邀请活动，呼朋唤友学AIoT”、“【DevRun】 AIoT应用开发 - ModelBox客流分析实战营”等等。通过参加这些IoT相关的活动，大家可以了解到目前国内物联网行业的就业形势和发展趋势，未来五年物联网行业人才需求缺口总量超过1600万人。由于前景广阔、使用范围广泛，市场对物联网工程技术员的需求也日渐增多，物联网领域发展、行业快速应用引起人才巨大缺口，市场需要大量具备底层技术研究、软硬件系统研发、项目规划实施、系统运维管理等各项专业技术技能的物联网工程技术人才，以驱动产业持续高速发展。当前物联网工程技术员从业人员已经超过200万，遍布在全国的一二三线等众多城市，从事物联网相关的技术研究、系统开发、规划实施、运维管理等工作。我还了解到华为云提供了具有快速接入、简单易用、性能稳定、安全可靠四大关键能力的多网络、多场景、多协议、多语言的系列化SDK，屏蔽了物联网碎片化，实现了设备的快速接入，设备数据也可以无缝路由到DIS、DMS、OBS等云服务当中去。有了一定的活动参与经验之后，我就尝试报名各类IoT大赛，一方面可以增长自己的见识，另一方面也可以接触到更多前沿领域的IoT技术，还可以认识更多的开发者小伙伴和行业大咖，可谓是一举多得。于是我便鼓起勇气报名了“第二届边缘计算开发者大赛暨华为云IoT Edge边缘计算开发者大赛”。在本次比赛中真可谓是藏龙卧虎，高手如云，经过我个人的不懈努力，终于获得了本次边缘技术开发者大赛的参赛纪念沙画相框，感觉十分精美~2022年我与华为云IoT的精彩回忆到这里就告一段落了，但这不是结束而是一段新的开始，2023年我相信一定可以和华为云IoT碰撞出更加绚烂的火花！

310板卡imread速度较慢，请问如何解决，能否通过dvpp加速？

背景作为人脸识别的应用，数据存在的人脸信息需要云端支持，只靠一个客户端工作不能满足协同工作。只靠云端识别，那效率也太低了。客户端也要有起码的识别，如果用专业的客户端也是要花钱的。 权衡之下，人脸Id在云端，客户端加一个人脸的基本特征识别。 OpenCv是一个不错的选择，但是完全靠OpenCv准确度还不够。所以想做一个基本的人脸门槛过滤一下，通过的再到云端进一步对比。硬件设备树莓派3B开发板一个32G TF卡一个USB摄像头一个软件安装TF卡中烧录树莓派操作系统，官网下载，我的版本是“2022-09-22-raspios-bullseye-arm64.img.xz”，使用工具win32diskimager，把镜像插入。 如果有HDMI的显示屏，给树莓派接上就可以当电脑使用了，就可以方便配网。如果没有，第一次插上网线，通过IP Scan工具找到树莓派IP，就可以SSH登录了。这些基础这次先略了。支持环境安装首先更新sudo apt-get update sudo apt-get upgrade然后安装支持插件如果有个别提示无法安装也无所谓sudo apt install libgraphite2-3 libatspi2.0-0 libthai0 libxcb-shm0 libxcb-render0 libswscale5 librsvg2-2 libvorbisenc2 libavutil56 libzvbi0 libgsm1 libxinerama1 libxvidcore4 libsrt1.4-gnutls libswresample3 libatk1.0-0 libvorbisfile3 libogg0 libpangoft2-1.0-0 libpgm-5.3-0 libwayland-egl1 libharfbuzz0b libpango-1.0-0 libcairo2 libva-x11-2 libwayland-cursor0 libgfortran5 libxfixes3 libgme0 libxrender1 libvorbis0a libxi6 libudfread0 libspeex1 libwebpmux3 libsodium23 libdatrie1 libatk-bridge2.0-0 libxrandr2 libbluray2 libwavpack1 libxcomposite1 libpangocairo-1.0-0 libsoxr0 libshine3 libxkbcommon0 libvdpau1 libgtk-3-0 libopus0 librabbitmq4 libgdk-pixbuf-2.0-0 libavformat58 libmpg123-0 libxdamage1 libzmq5 libopenmpt0 libatlas3-base libva2 libva-drm2 libxcursor1 libssh-gcrypt-4 libavcodec58 libwayland-client0 libcairo-gobject2 libpixman-1-0 libdrm2 libsnappy1v5 libnorm1 libopenjp2-7 libtheora0 ocl-icd-libopencl1 libtwolame0 libepoxy0 libchromaprint1 libmp3lame0 # 安装pip工具，树莓派默认已经安装了Python sudo apt-get install python-pip3 #安装pip3 sudo pip3 -h # 检查是否安装成功开始安装OpenCv-Pythonsudo pip3 install opencv-python出现提示文字则安装成功Installing collected packages: numpy, opencv-python Successfully installed numpy-1.23.4 opencv-python-4.6.0.66因为人脸识别模块是单独的，所以还需要安装人脸识别sudo pip3 install opencv-contrib-python # 成功提示 Installing collected packages: opencv-contrib-python Successfully installed opencv-contrib-python-4.6.0.66创建一个py文件，运行以下代码试试，xml文件可以#from ctypes import FormatError import sys import cv2 # openCV库 import threading # 线程模块 import time # 时间模块 用于获取系统时间等操作 import numpy as np import base64 class Main(object): def __init__(self) -> None: self.cap = None self.b_is_open = False self.b_exit_grabbing = False self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier("data/haarcascade_frontalface_default.xml") self.eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("data/haarcascade_eye.xml") def start(self): self.cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW) #self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30) #self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920) #self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080) self.cap.open(0) if not self.cap.isOpened(): # 如果没有检测到摄像头，报错 raise Exception("Check if the camera is on.") while self.cap.isOpened(): # 读取图像 ret, img = self.cap.read() if not ret: continue gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = self.face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(50, 50), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE, ) count = 0; #print("Detected ", len(faces), " face") # 标记位置 for (x, y, w, h) in faces: roi_gray = gray[y : y + h, x : x + w] roi_color = img[y : y + h, x : x + w] eyes = self.eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray) if len(eyes) > 0: imgFace = img[y : y + h, x : x + w] # imgFace 上云 # 保存本地 filename = str(time.time()) + ".jpg" cv2.imwrite("/home/lwl/Pictures/"+filename, imgFace) count += 1 img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 1) for (ex, ey, ew, eh) in eyes: cv2.rectangle(roi_color,(ex, ey),(ex + ew,ey + eh),(0,255,0),1) label = "Result: Detected Faces "+str(len(faces))+", Eyes "+str(count) print(label) cv2.putText(img, label,(10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX, 0.8, (0, 0, 0),1) cv2.imshow("window", img) key = cv2.waitKey(1) if key & 0xFF == ord('q'): break self.cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': Main().start()

华为云IoT支持设备读取属性值吗？

以下是在32位系统上执行安装命令的报错信息：Verified OK2022-10-18T11:01:42,027652 | INFO | Current Work dir is /tmp.2022-10-18T11:01:42,034870 | INFO | Start to install edgeDaemon.2022-10-18T11:01:42,042466 | INFO | this is a normal install mode.2022-10-18T11:01:42,080447 | INFO |2022-10-18T11:01:42,087237 | INFO | (1/14) check docker version2022-10-18T11:01:43,242446 | INFO | get docker Server Version: 20.10.192022-10-18T11:01:43,283679 | INFO | (1/14) check docker version success2022-10-18T11:01:44,296909 | INFO |2022-10-18T11:01:44,304076 | INFO | (2/14) check cpu info2022-10-18T11:01:44,324758 | INFO | cpu num is 42022-10-18T11:01:44,330664 | INFO | (2/14) check cpu success2022-10-18T11:01:44,336950 | INFO |2022-10-18T11:01:44,344512 | INFO | (3/14) check memory info2022-10-18T11:01:44,363712 | INFO | MemTotal: 3923596 kB2022-10-18T11:01:44,379129 | INFO | (3/14) check memory success2022-10-18T11:01:44,385211 | INFO |2022-10-18T11:01:44,391713 | INFO | (4/14) check glibc info2022-10-18T11:01:44,407583 | INFO | glibc 2.352022-10-18T11:01:44,427322 | INFO | (4/14) check glibc success2022-10-18T11:01:44,433822 | INFO |2022-10-18T11:01:44,440983 | INFO | (5/14) start verify duplicate install iot edge lite2022-10-18T11:01:44,447479 | INFO | (5/14) check edge duplicate install success2022-10-18T11:01:44,453615 | INFO |2022-10-18T11:01:44,460009 | INFO | (6/14) creating edge_killall script /opt/IoTEdge/IoTEdge/edgeInstaller/iotedge-killall.sh2022-10-18T11:01:44,477788 | INFO | (6/14) creating edge_killall script /opt/IoTEdge/IoTEdge/edgeInstaller/iotedge-killall.sh success2022-10-18T11:01:44,485783 | INFO |2022-10-18T11:01:44,492253 | INFO | (7/14) creating edge_uninstall script /opt/IoTEdge/IoTEdge/edgeInstaller/iotedge-uninstall.sh2022-10-18T11:01:44,509225 | INFO | (7/14) creating edge_uninstall script /opt/IoTEdge/IoTEdge/edgeInstaller/iotedge-uninstall.sh success2022-10-18T11:01:44,516017 | INFO |2022-10-18T11:01:44,522445 | INFO | (8/14) creating /opt/IoTEdge/IoTEdge/edgeInstaller/iotedge-uninstall.sh /opt/IoTEdge/IoTEdge/edgeInstaller/iotedge-killall.sh symlink in /usr/local/bin2022-10-18T11:01:44,539647 | INFO | (8/14) creating /opt/IoTEdge/IoTEdge/edgeInstaller/iotedge-uninstall.sh /opt/IoTEdge/IoTEdge/edgeInstaller/iotedge-killall.sh symlink in /usr/local/bin success2022-10-18T11:01:44,546056 | INFO |2022-10-18T11:01:44,552644 | INFO | (9/14) systemd: Stoping edgedaemon2022-10-18T11:01:44,559273 | INFO | systemd: Stoping edgedaemon2022-10-18T11:01:44,810160 | INFO | (9/14) systemd: Stoping edgedaemon success2022-10-18T11:01:44,816526 | INFO |2022-10-18T11:01:44,823450 | INFO | (10/14) start install edge_install、edge_daemon2022-10-18T11:01:44,829930 | INFO | Installing edge_installer to /opt/IoTEdge/IoTEdge/edgeInstaller2022-10-18T11:01:44,862510 | INFO | Installing edge_daemon to /opt/IoTEdge/IoTEdge/edgeDaemon2022-10-18T11:01:44,904747 | INFO | (10/14) start install edge_install、edge_daemon success2022-10-18T11:01:44,911458 | INFO |2022-10-18T11:01:44,917553 | INFO | (11/14) creating environment file /lib/systemd/system/edgedaemon.env2022-10-18T11:01:44,937329 | INFO | (11/14) creating environment file /lib/systemd/system/edgedaemon.env success2022-10-18T11:01:44,945287 | INFO |2022-10-18T11:01:44,952043 | INFO | (12/14) creating service file /lib/systemd/system/edgedaemon.service2022-10-18T11:01:44,958165 | INFO | systemd: creating service file /lib/systemd/system/edgedaemon.service2022-10-18T11:01:44,972045 | INFO | (12/14) creating service file /lib/systemd/system/edgedaemon.service success2022-10-18T11:01:44,979436 | INFO |2022-10-18T11:01:44,985448 | INFO | (13/14) systemd enable and start edgedaemon2022-10-18T11:01:44,991721 | INFO | systemd: enabling edgedaemon unitCreated symlink /etc/systemd/system/edgedaemon.service → /lib/systemd/system/edgedaemon.service.Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/edgedaemon.service → /lib/systemd/system/edgedaemon.service.2022-10-18T11:01:48,338570 | INFO | systemd: starting edgedaemon2022-10-18T11:01:48,400963 | INFO | (13/14) systemd enable and start edgedaemon success2022-10-18T11:01:48,406700 | INFO |2022-10-18T11:01:48,412462 | INFO | (14/14) backing up service file /lib/systemd/system/edgedaemon.service and environment file /lib/systemd/system/edgedaemon.env2022-10-18T11:01:48,418498 | INFO | (14/14) not config backing up dir2022-10-18T11:01:48,424354 | INFO | (14/14) backing up service file /lib/systemd/system/edgedaemon.service and environment file /lib/systemd/system/edgedaemon.env success2022-10-18T11:01:48,430354 | INFO |2022-10-18T11:01:48,436396 | INFO | run edgeInstaller...2022-10-18T11:01:48,524304 | INFO | start | 43 | edgeInstaller start,current work dir is:"/opt/IoTEdge/IoTEdge/edgeInstaller"2022-10-18T11:01:48,526355 | INFO | getCipherFileDir | 130 | cipherFileDir:/opt/IoTEdge/IoTEdge/edgeDaemon/sdk2022-10-18T11:01:48,526639 | INFO | getCipherFileDir | 130 | cipherFileDir:/opt/IoTEdge/IoTEdge/edgeDaemon/sdk2022-10-18T11:01:48,526906 | INFO | CipherV2 | 28 | CpiherV2 created2022-10-18T11:01:48,539975 | INFO | cipherInit | 54 | cipher sdk load success.2022-10-18T11:01:48,540269 | INFO | install | 107 | current node is cloud2022-10-18T11:01:48,540427 | INFO | install | 366 | start install edge, target server:iotedge-south.************************.com port:8943 nodeId:e***cv2022-10-18T11:01:48,541086 | WARN | install | 371 | edgedaemon not found.2022-10-18T11:01:53,541421 | WARN | install | 371 | edgedaemon not found.2022-10-18T11:01:58,541887 | INFO | SouthCloudService | 37 | SouthCloudService Create.2022-10-18T11:01:58,542264 | INFO | DaemonService | 34 | DaemonService create.2022-10-18T11:01:58,543019 | INFO | registerNode | 208 | registerNode nodeId:e***cv2022-10-18T11:01:58,847077 | INFO | generateToken | 255 | start generateToken nodeId:e***cv2022-10-18T11:01:58,847615 | INFO | start | 73 | SouthCloudService start success.2022-10-18T11:01:58,848994 | INFO | start | 60 | DaemonService start success.2022-10-18T11:01:59,849387 | INFO | checkDaemonAvailable | 464 | check edgeDaemon available.2022-10-18T11:01:59,849657 | INFO | checkDaemonStatus | 334 | start check daemon status.2022-10-18T11:01:59,955574 | ERROR | checkDaemonStatus | 338 | code:500 body:{"errorCode":"200101","errorDesc":"node info not ready"}2022-10-18T11:01:59,955983 | WARN | checkDaemonAvailable | 467 | edgeDaemon not available.2022-10-18T11:02:02,956405 | INFO | checkDaemonStatus | 334 | start check daemon status.2022-10-18T11:02:03,059032 | ERROR | checkDaemonStatus | 338 | code:500 body:{"errorCode":"200101","errorDesc":"node info not ready"}2022-10-18T11:02:03,059440 | WARN | checkDaemonAvailable | 467 | edgeDaemon not available.2022-10-18T11:02:06,059868 | INFO | checkDaemonStatus | 334 | start check daemon status.2022-10-18T11:02:06,162742 | INFO | checkDaemonStatus | 334 | start check daemon status.2022-10-18T11:02:06,266049 | INFO | listContainer | 261 | listContainer2022-10-18T11:02:06,374469 | INFO | cleanImage | 277 | cleanImage.2022-10-18T11:02:07,482946 | INFO | getDeploymentInfo | 175 | getDeploymentInfo2022-10-18T11:02:09,885543 | ERROR | getDeploymentInfo | 188 | code:400 body:{"error_code":"IoTEdge.02100022","error_msg":"arch is not configured.arm32"} 2022-10-18T11:02:09,887147 | ERROR | install | 405 | get deployment info exceprion:/data/fuxi_ci_workspace/631093a7b9c3e037d8e5286b/code/app/edgeInstaller/SouthCloudService.cpp(190): Throw in function boost::shared_ptr SouthCloudService::getDeploymentInfo() Dynamic exception type: ServiceException std::exception::what: std::exception[tag_errCode*] = 200018[tag_rspCode*] = 500[tag_exceptionMessage*] = service get deployment info fail. 2022-10-18T11:02:09,887755 | INFO | reportDeploymentState | 79 | reportDeploymentState, deploymentState:DeploymentState[ node_id:edgecv, deploy_id:(zero), deploy_state:FAILED, reason:ErrorReason[ error_code:IoTEdge.020001, error_msg:get deployment info from cloud failed.,],]2022-10-18T11:02:10,155662 | INFO | reportNodeInstallEvent | 152 | report event, msg:{"events":[{"resource":"node.installation","location":"edgecv","event":"failed","event_severity":"Major","event_time":"20221018T030210Z","notify_data":{"host_tag":"DEFAULT","edge_node_id":"edgecv","error_message":"get deployment info from cloud failed."}}]}2022-10-18T11:02:10,433454 | INFO | stop | 483 | edgeInstaller stop.

Atlas 300I Pro推理卡PCIe接口默认是的X16，兼容X8、X4，受限于主板的设计，只有推理卡工作在X8模式下才能正确识别插入的多个PCIe板卡，那有没有一种方式让300I Pro推理卡上电默认的通讯模式是X8呢？能否通过命令设置实现？期望大神能够解答一下！

2.1 教你5分钟构建云端“物”模型 2.1 零代码搭建物联网可视化大屏 2.3 没有设备也能体验“边云协同”

获奖公示截止12月20日，奖励将于12月25日前发放至获奖用户账号，可点击前往会员中心兑换奖品参与活动前请先报名向云而生·1024程序员节活动【点击报名】活动奖励：我们将在所有完成【技术宝典体验任务】的开发者中随机抽取80位开发者每人奖励无线鼠标1个，参与本帖任务还可获得额外奖励！活动时间：2022年10月12日~ 2022年11月30日活动简介：近年来，物联网引领了继计算机、互联网之后世界信息产业的第三次发展浪潮，且逐步在各行各业得到更广泛的应用。华为云IoT平台则构建了一个从设备的联接、到数据的应用、生态以及行业的拓展的全场景云服务。本次活动中，我们为大家提供了几个IoT场景体验，帮助大家从端到端学习物联网相关技术概念以及开发流程，同时借助华为云IoT的强大能力，帮助大家深入理解和体验物联网：【技术宝典体验任务】挑战8分钟完成物联网平台侧开发与调试点击前往实验：物联网平台侧开发与调试1. 完成沙箱实验，即视为完成本次1024程序员节活动的【技术宝典体验任务】，可参与主会场的抽奖活动2. 竞速奖励：8分钟内完成沙箱实验即可获得华为云周边礼品盲盒1份！同时按完成沙箱实验的时间进行排名，用时较少的前10名可获得排名奖励：第1名：价值500元奖品第2~4名：价值200元奖品第5~10名：价值100元奖品说明：完成时长以“我的实验”中显示的“实验用时”为准【点击参与征文活动：IoT端边云全面协同体验】参与以下场景开发体验并发布博文分享，即可获得额外奖励，最高170000码豆等你来赢！场景1  点击体验 教你5分钟构建云端“物”模型 ：学习“物模型”的概念，并任选一款物联网设备，根据个人理解在华为云IoT平台上构建对应的“物”模型。场景2  点击体验 零代码搭建物联网可视化大屏 ：自定义物联网场景，根据个人理解实现基于华为云IoT以及可视化大屏DLV搭建物联网大屏。学习物联网数据从接入云端、转发到其他云服务、在应用上呈现的全流程。场景3  点击体验 没有设备也能体验“边云协同”：使用ECS服务器作为边缘节点，尝试将我们自己开发的应用（如网页、插件、程序等），基于华为云IoT边缘服务，部署到边缘节点上，无需真实边缘设备接入，体验“边云协同”。