tik中有支持 将 float32 tensor 转换成 int32 tensor 的api吗？类似于 pytorch中的torch.long()

atlas200 支持DCMI 和DSMI两套API，在EP模式下 他们分别走的什么硬件通道？是DCMI走PCIE，DSMI走SMBus呢？ 还是两个都走SMBus？

检查过无数遍了，账号密码是对的，不知道如何解决

1、首先同步roma应用2、然后选择其一，点击同步api3、从第二步中可以得到的信息是不能通过Hi-isoftstone02__test_api_security4、在应用中心中查看对应的应用是：初步判定是前缀的问题，但是使用租户账号登录roma也无法删除相应的应用再重新添加

1.维护简单与任何类型的软件实现一样，最棘手的部分通常要花几年的时间才能完成。该解决方案已经运行了两年，但是现在有了新的要求。可以在低代码开发平台中解决最初实现的体系结构之外的要求。首先，以API为中心，允许与第三方解决方案集成。其次，自动化引擎使开发人员能够添加复杂的自动化功能，远远超出了常规记录自动化功能。第三，低代码开发平台是开源和基于标准的。您可以满足将来的任何需求，无论它多么复杂，都具有所有的灵活性。2.创建自定义外观一个好的低代码平台不仅仅可以修改css或一些配置选项。借助低代码开发平台拖放式页面编辑器，您可以完全控制任何页面布局。如果这还不够，您可以创建自己的门户网站，并使用API检索将任何信息推送到低代码开发平台。作为开发人员，您可以轻松使用此API。3.个性化定制您经常会听到“一刀切”的信息，但是在低代码开发平台，我们知道每个企业或组织都是不同的。因此，这就是为什么我们实现了一个系统，为您提供最佳的灵活性来处理任何用例，无论是教育、服务、客户门户，还是物联网仪表板。4.自定义代码有时需求非常复杂，以至于简单的低代码模块和页面配置是不够的。这就是为什么开发人员可以扩展和自定义并开发特定于用例的新功能的原因，例如实现业务逻辑，自定义用户界面，任务自动化等等。5.低码并不意味着盲目飞在一个好的低代码平台上，开发人员可以测试和调试代码。对于开发人员包括： 动作审核日志 能够从脚本捕获日志输出 允许单元测试的自动化脚本包装在方法中 扩展测试和调试 能够加载第三方脚本作为扩展并在需要时将其超载 这意味着使用低代码开发品平台的开发人员不会盲目。6.万物皆有可能通常，应用程序中有一些小的功能可以执行简单的操作，例如转换日期格式或将字符串更改为数字。在低代码平台上，您将能够做所需的一切。大部分低代码开发平台脚本使用Java编写。这是一种功能强大的编程语言，由一些最大的IT参与者提供支持。同时，它是世界上最常用的编程语言之一。因此，在低代码开发平台中始终可以添加简单的功能。7.高效率低代码开发的效率非常的高。低代码开发的一个主要方面是为应用程序使用预配置的模块和功能。这些模块具有多个应用程序所需的共同核心功能，并且可以重复使用以更快地开发不同的解决方案。低代码平台允许用户能够重用预先构建或新开发的模块、插件和整个应用程序，以便更快地开发必要的应用程序。8.简单易学对于大多数人而言，低代码开发平台具有非常简单方便的方法。例如，开发人员将看到模块的布局就像表格和页面一样。同时还有各种较教学文档和视频帮助进一步开发高级功能，在简单操作的基础上玩出新花样。9.支持私有化部署部分低代码开发平台已经支持私有化部署，不仅一键部署，同时保证数据私有化，在平台上随时更改升级。易装易用，并且价格非常实惠。本文来源于百度百家号infinite汇编程原文链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1702168179747980258&wfr=spider&for=pc

大家好，我是徐老师。最近有位朋友在做为一大型国企做RPA项目实施，主要是数据抓取。项目背景就是A业务部门需要获取一些关键数据，但这些数据散落在其他多个部门手中，A部门最初尝试让其他部门提供API来进行调动，但没有更高级别的领导支持，A业务部门想要推动其他多个部门为他们提供API，是一件既繁琐又困难的事情。但有了RPA技术，可以通过“所见即可得”的方式，看到什么采集什么。这样的话，只需要其他部门提供具有查看数据权限的账号，RPA机器人登陆各个部门的系统，就可以进行查看及数据采集，根本不用每个部门去提供API，本来需要跨部门费时间的事情，这样一来，工作量可以小到忽略不计。不仅大型国企，其他公司需要跨门协作的事情，都可以利用RPA来解决。这样看来，RPA赋予了传统技术方案无法匹敌的能力。关注我，了解更多RPA的小知识~原文：有位在RPA行业做实施的朋友，告诉我他最近在实施的一个项目。为某国企做的，主要都是一些数据抓取的流程。场景的背景呢，就是A业务部门需要获取的数据，散落在其他N个部门的手里。A业务最初尝试让其他N个部门提供API，他们调用。这种方式进行。但是，由于没有更高层级领导支持，A业务部门想要推动N个部门为他们提供API，真的是困难重重。在这个大背景下，RPA赋予了传统技术方案，无法匹敌的能力。RPA通过“所见即可得”的方式，像人类一样，看到什么采集什么。这样根本不需要N个部门提供API，只需要提供具有查看数据的权限账号，RPA登陆各个部门的系统，进行查看。查看到，即可采集到。提供账号的工作量，相对于提供API，可以小到忽略不计。非常适合在国企这样的单位跨部门协作。

【功能模块】mindspore.ops.DepthToSpaceclassmindspore.ops.DepthToSpace(*args, **kwargs)[source]Rearranges blocks of depth data into spatial dimensions.This is the reverse operation of SpaceToDepth.The depth of output tensor is input_depth/(block_size∗block_size)input_depth/(block_size∗block_size).The output tensor’s height dimension is height∗block_sizeheight∗block_size.The output tensor’s weight dimension is weight∗block_sizeweight∗block_size.The input tensor’s depth must be divisible by block_size * block_size. The data format is “NCHW”.Parametersblock_size (int) – The block size used to divide depth data. It must be >= 2.Inputs:x (Tensor) - The target tensor. It must be a 4-D tensor with shape (N,Cin,Hin,Win)(N,Cin,Hin,Win).Outputs:Tensor of shape (N,Cin/block_size,Hin∗block_size,Win∗block_size)(N,Cin/block_size,Hin∗block_size,Win∗block_size).Raises【操作步骤&问题现象】1、Examplesx = Tensor(np.random.rand(1, 12, 1, 1), mindspore.float32)block_size = 2depth_to_space = ops.DepthToSpace(block_size)output = depth_to_space(x)print(output.shape)2、【截图信息】运行example程序总是出现错误。【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

在用requests 模块调用API时，请求的url参数不知道要以怎样的格式填入，试过字典，字符串，都会报第三张图片的那个错误，不知道要如何解决，请求大神帮忙，本人学生，现在做的是华为的一个比赛，要调用到这些API，第一张图是API文档写的，我注意到url内有个大括号，我觉得有可能是这个大括号应该怎么怎么改，但是我不知道怎么改正。 511304511305511306511307

【功能模块】运行的是InferObjectDetection链接是https://www.hiascend.com/zh/developer/mindx-sdk/applicationDetails/60172215的例子，在Atlas500上运行【操作步骤&问题现象】运行./main -i ./data/test.jpg -t 0，显示aclmdlExecute 执行错误，出现错误码，但是找不到错误码的含义【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）[Info ][2019-01-12 17:50:26:265959][ResourceManager.cpp InitResource:75] Initialized acl successfully.[Info ][2019-01-12 17:50:26:543196][ResourceManager.cpp InitResource:84] Open device 0 successfully.[Info ][2019-01-12 17:50:26:548054][ResourceManager.cpp InitResource:91] Created context for device 0 successfully[Info ][2019-01-12 17:50:26:548217][ResourceManager.cpp InitResource:102] Init resource successfully.[Info ][2019-01-12 17:50:26:548269][AclProcess.cpp InitResource:144] Create context successfully[Info ][2019-01-12 17:50:26:548739][AclProcess.cpp InitResource:150] Create stream successfully[Info ][2019-01-12 17:50:26:726860][AclProcess.cpp InitModule:104] Initialize dvppCommon_ successfully[Info ][2019-01-12 17:50:26:727039][ModelProcess.cpp Init:240] ModelProcess:Begin to init instance.[Info ][2019-01-12 17:50:27:338380][AclProcess.cpp InitModule:122] Initialize ModelProcess_ successfully[Info ][2019-01-12 17:50:27:338846][AclProcess.cpp InitModule:128] Loaded label successfully.[Error][2019-01-12 17:50:27:356166][ModelProcess.cpp ModelInference:96] aclmdlExecute failed, ret[145000].[Error][2019-01-12 17:50:27:356339][AclProcess.cpp ModelInfer:236] Failed to execute ModelInference, ret = 145000[Info ][2019-01-12 17:50:27:358066][AclProcess.cpp Release:54] Destroy stream successfully[Info ][2019-01-12 17:50:27:358244][ModelProcess.cpp DeInit:150] Model[yolov3][0] deinit begin[Info ][2019-01-12 17:50:27:380801][ModelProcess.cpp DeInit:189] Model[yolov3][0] deinit success[Info ][2019-01-12 17:50:29:214970][ResourceManager.cpp Release:44] Finalized acl successfully.

MindSpore接口mindspore::apiContext#include <context.h>Context类用于保存执行中的环境变量。静态公有成员函数Instancestatic Context &Instance();获取MindSpore Context实例对象。公有成员函数GetDeviceTargetconst std::string &GetDeviceTarget() const;获取当前目标Device类型。• 返回值当前DeviceTarget的类型。GetDeviceIDuint32_t GetDeviceID() const;获取当前Device ID。• 返回值当前Device ID。SetDeviceTargetContext &SetDeviceTarget(const std::string &device_target);配置目标Device。• 参数o device_target: 将要配置的目标Device，可选有kDeviceTypeAscend310、kDeviceTypeAscend910。• 返回值该MindSpore Context实例对象。SetDeviceIDContext &SetDeviceID(uint32_t device_id);获取当前Device ID。• 参数o device_id: 将要配置的Device ID。• 返回值该MindSpore Context实例对象。Serialization#include <serialization.h>Serialization类汇总了模型文件读写的方法。静态公有成员函数LoadModel• 参数o file: 模型文件路径。o model_type：模型文件类型，可选有ModelType::kMindIR、ModelType::kOM。• 返回值保存图数据的对象。Model#include <model.h>Model定义了MindSpore中的模型，便于计算图管理。构造函数和析构函数Model(const GraphCell &graph);~Model();GraphCell是Cell的一个派生，Cell目前没有开放使用。GraphCell可以由Graph构造，如Model model(GraphCell(graph))。公有成员函数BuildStatus Build(const std::map<std::string, std::string> &options);将模型编译至可在Device上运行的状态。• 参数o options: 模型编译选项，key为选项名，value为对应选项，支持的options有：Key ValuekModelOptionInsertOpCfgPath AIPP配置文件路径kModelOptionInputFormat 手动指定模型输入format，可选有"NCHW"，“NHWC"等kModelOptionInputShape 手动指定模型输入shape，如"input_op_name1: n1,c2,h3,w4;input_op_name2: n4,c3,h2,w1”kModelOptionOutputType 手动指定模型输出type，如"FP16"，“UINT8"等，默认为"FP32”kModelOptionPrecisionMode 模型精度模式，可选有"force_fp16"，“allow_fp32_to_fp16”，“must_keep_origin_dtype"或者"allow_mix_precision”，默认为"force_fp16"kModelOptionOpSelectImplMode 算子选择模式，可选有"high_performance"和"high_precision"，默认为"high_performance"• 返回值状态码。PredictStatus Predict(const std::vector &inputs, std::vector *outputs);推理模型。• 参数o inputs: 模型输入按顺序排列的vector。o outputs: 输出参数，按顺序排列的vector的指针，模型输出会按顺序填入该容器。• 返回值状态码。GetInputsInfoStatus GetInputsInfo(std::vectorstd::string *names, std::vector<std::vector<int64_t>> *shapes, std::vector *data_types, std::vector<size_t> *mem_sizes) const;获取模型输入信息。• 参数o names: 可选输出参数，模型输入按顺序排列的vector的指针，模型输入的name会按顺序填入该容器，传入nullptr则表示不获取该属性。o shapes: 可选输出参数，模型输入按顺序排列的vector的指针，模型输入的shape会按顺序填入该容器，传入nullptr则表示不获取该属性。o data_types: 可选输出参数，模型输入按顺序排列的vector的指针，模型输入的数据类型会按顺序填入该容器，传入nullptr则表示不获取该属性。o mem_sizes: 可选输出参数，模型输入按顺序排列的vector的指针，模型输入的以字节为单位的内存长度会按顺序填入该容器，传入nullptr则表示不获取该属性。• 返回值状态码。GetOutputsInfoStatus GetOutputsInfo(std::vectorstd::string *names, std::vector<std::vector<int64_t>> *shapes, std::vector *data_types, std::vector<size_t> *mem_sizes) const;获取模型输出信息。• 参数o names: 可选输出参数，模型输出按顺序排列的vector的指针，模型输出的name会按顺序填入该容器，传入nullptr则表示不获取该属性。o shapes: 可选输出参数，模型输出按顺序排列的vector的指针，模型输出的shape会按顺序填入该容器，传入nullptr则表示不获取该属性。o data_types: 可选输出参数，模型输出按顺序排列的vector的指针，模型输出的数据类型会按顺序填入该容器，传入nullptr则表示不获取该属性。o mem_sizes: 可选输出参数，模型输出按顺序排列的vector的指针，模型输出的以字节为单位的内存长度会按顺序填入该容器，传入nullptr则表示不获取该属性。• 返回值状态码。Tensor#include <types.h>构造函数和析构函数Tensor();Tensor(const std::string &name, DataType type, const std::vector<int64_t> &shape, const void *data, size_t data_len);~Tensor();静态公有成员函数GetTypeSizestatic int GetTypeSize(api::DataType type);获取数据类型的内存长度，以字节为单位。• 参数o type: 数据类型。• 返回值内存长度，单位是字节。公有成员函数Nameconst std::string &Name() const;获取Tensor的名字。• 返回值Tensor的名字。DataTypeapi::DataType DataType() const;获取Tensor的数据类型。• 返回值Tensor的数据类型。Shapeconst std::vector<int64_t> &Shape() const;获取Tensor的Shape。• 返回值Tensor的Shape。SetNamevoid SetName(const std::string &name);设置Tensor的名字。• 参数o name: 将要设置的name。SetDataTypevoid SetDataType(api::DataType type);设置Tensor的数据类型。• 参数o type: 将要设置的type。SetShapevoid SetShape(const std::vector<int64_t> &shape);设置Tensor的Shape。• 参数o shape: 将要设置的shape。Dataconst void *Data() const;获取Tensor中的数据的const指针。• 返回值指向Tensor中的数据的const指针。MutableDatavoid *MutableData();获取Tensor中的数据的指针。• 返回值指向Tensor中的数据的指针。DataSizesize_t DataSize() const;获取Tensor中的数据的以字节为单位的内存长度。• 返回值Tensor中的数据的以字节为单位的内存长度。ResizeDatabool ResizeData(size_t data_len);重新调整Tensor的内存大小。• 参数o data_len: 调整后的内存字节数。• 返回值bool值表示是否成功。SetDatabool SetData(const void *data, size_t data_len);重新调整Tensor的内存数据。• 参数o data: 源数据内存地址。o data_len: 源数据内存长度。• 返回值bool值表示是否成功。ElementNumint64_t ElementNum() const;获取Tensor中元素的个数。• 返回值Tensor中的元素个数CloneTensor Clone() const;拷贝一份自身的副本。• 返回值深拷贝的副本。————————————————原文链接：https://blog.csdn.net/wujianing_110117/article/details/113030387

#### 1. 使用GES前需要了解什么，有些基本的视频介绍么？> *预备知识*- 1)了解图的基本概念- 2)花费五分钟，观看下GES的操作、培训视频> *进阶步骤*：- 3)界面实操创建图、和在图访问界面使用GES- 4)了解如何调用GES API获取算法查询结果- 5)学会组合GES原子接口实现相关场景功能> *相关资料*：- 1)**产品页**：https://www.huaweicloud.com/product/ges.html- 2)**视频教程**：https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXE008+Self-paced/about- 3)**用户指南**:https://support.huaweicloud.com/usermanual-ges/ges_01_0009.html- 4)**API参考**：https://support.huaweicloud.com/api-ges/ges_03_0001.html- 5)**GES图数据格式介绍**：https://support.huaweicloud.com/usermanual-ges/ges_01_0044.html- 6)**体验沙箱**：https://console.huaweicloud.com/ges/?region=cn-north-4&local=zh-cn#/sandboxAccess?name=movie#### 2. 创建了图，并绑定了eip，发现无法正常连接（表现Ping不同，业务面接口连接报错）(GES管理面需开放443，业务面80和443可入口访问权限)>检查安全组，入方向规则是否放开了TCP：80和TCP:443端口权限>检查安全组，入方向规则是否配置“ICMP：全部”（允许ping程序测试弹性云服务器连通性）#### 3. 我购买了1个月的预付费套餐 按照官网文档操作创建图还是要付费的吗？> 买了套餐包的话，相同图规格会自动抵扣#### 4 没有虚拟私有云和安全组怎么办，要另外购买吗？> 如果创建图时发现没有虚拟私有云和安全组，需要创建私有云、安全组，不单独收费。#### 5 关于虚拟私有云（VPC）和弹性IP（EIP）> 图访问有两种方式，>一种是公网API访问，需要EIP；>一种是内网访问，需要VPC；>内网访问可以通过在华为云上建一个ECS，来访问，但需要保证ECS的VPC和图的VPC是相同的。目的是确保不同用户之间数据是隔离的，是安全的。VPC如果没有的话需要建立 #### 6. 如何排除是否是GES服务故障问题- 1）界面上切换至正常region，手动创建图，创建图成功可以排除GES创建图问题；（期间，要确认可用区region中的可用资源是否售罄，如果售罄，请更换可用区region）- 2）界面绑定eip，正常，可以排除绑定eip问题；- 3）GES console控制台界面上，在图管理界面点击对应图的访问入口，进入图访问界面，运行算法无报错，可排除业务面故障问题。   GES基本故障排除后，则基本可以确认是本地调用方式、环境或网络问题 #### 7. 访问GES接口报错，如何定位，一般方式 - 1）对于一般调用GES报错，首先要明确发送了什么请求，返回什么错误。其次根据错误提示，与GES API介绍文档对比确认url 、request内容、token认证等是否书写正确；同时查验网络正常，本地可访问华为云。 - 2）如仍无法定位，用postman或curl 手动调用 出错API，看是否可正常返回。

Chat提供的API开发接口，见附件

前言今天在论坛里，看到某老哥将IoT Device SDK（C）开发指南中快速体验使用的产品模型放出来，体验了一下感觉不错。说说一下自己体验的全流程吧开发环境 服务器+Ubuntu16.04官方文档官方文档对安装说的还是比较清楚的,在主目录下还有api文档，挺详细的。就是有点GitHub上通有的问题，readme里面的图片加载不出来~，只能下载本地来看安装过程中的小细节服务器连接工具的推荐Xshell +Xfps，因为要进行文件的替换，所以在服务器上用Xfps操作比较方便编译openssl库&paho库推荐使用超级权限安装sudo supaho库的地址git clone https://github.com/eclipse/paho.mqtt.c.gitpaho替换默认openssl路径没有什么大问题，行数不一定正确快速体验修改信息有三个（3个xxx的地方），官方文档只给出了两个xxx信息的解释，一个是默认的servierIp，好像还有一个subdeviceid？？待续api由于时间的原因，没有进行接下来的api体验了，有点遗憾总结用c连接华为lot还是比较有意思的啦，就是觉得openssl库&paho库的安装可以用一个脚本bash完成，在自动化的云端生成demo里面的三个参数，下载下来直接用，就真的一行代码也不要写了。————————————————原文链接：https://blog.csdn.net/daniao2017/article/details/106137093

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

【功能模块】大屏接口对接【操作步骤&问题现象】1、ABC平台Script脚本调用Roma接口：        let client = http.newClient();        let resp = client.get(host + romaAPI, httpParam);2、报错 ：{    resCode: -1,    resMsg: 'Get "https://192.***.**.31:1443/api/teach/class/type/info": context deadline exceeded (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)'}3.麻烦问下，这个时间可以设置吗，在ABC平台还是Roma平台【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）