• ListProductsV3 api
    ListProductsV3 api 不见了 但是任务还在,有人知道咋回事吗
  • [ARM原生] 【转】Cuttlefish:运行稳定版 CTS
    Cuttlefish:运行稳定版 CTS本页介绍了如何运行兼容性测试套件 (CTS),以便根据 AOSP 源代码评估虚拟设备。构建 Cuttlefish在运行 CTS 之前,请先构建要使用 CTS 测试的虚拟设备。对于 AOSP Cuttlefish,请执行以下操作:$source build/envsetup.sh $lunch aosp_cf_x86_64_phone-userdebug $make -j构建 CTSCTS 是独立于设备工件构建的。如需构建 CTS,请按照以下说明操作。从构建 Cuttlefish 所在树的根目录中,运行以下命令:$source build/envsetup.sh $m -j cts WITH_DEXPREOPT_BOOT_IMG_AND_SYSTEM_SERVER_ONLY=false TARGET_PRODUCT=aosp_x86_64启动多租户 Cuttlefish 实例注意:如需详细了解如何启动多台 Cuttlefish 设备,请参阅 Cuttlefish 多租户与 powerwashing。从构建 Cuttlefish 所在树的根目录中,运行以下命令:$source build/envsetup.sh $lunch aosp_cf_x86_64_phone-userdebug $launch_cvd --num_instances=8 --daemon启动实例时,请验证每台设备是否都可以访问 adb。$adb devices输出应类似于以下示例输出:List of devices attached127.0.0.1:6520 device127.0.0.1:6521 device127.0.0.1:6522 device127.0.0.1:6523 device127.0.0.1:6524 device127.0.0.1:6525 device127.0.0.1:6526 device127.0.0.1:6527 device在 Cuttlefish 实例中启用 Wi-Fi如果未启用 Wi-Fi,部分 CTS 测试会失败。如需在本地托管的所有 Cuttlefish 设备上启用 Wi-Fi,请按照以下说明操作。从构建 Cuttlefish 所在树的根目录中,运行以下命令:$for SERIAL in adb devices | grep -E '127.+device$ | cut -f1'; do $adb -s ${SERIAL} install -r -g tools/tradefederation/core/res/apks/wifiutil/WifiUtil.apk $adb -s ${SERIAL} shell su root svc wifi enable $adb -s ${SERIAL} shell am instrument -e method "connectToNetwork" -e scan_ssid "false" -e ssid "VirtWifi" -w com.android.tradefed.utils.wifi/.WifiUtil $done运行 CTS 稳定版子集并非在 Cuttlefish 上进行的所有 CTS 都会通过,因为某些测试更多是针对实体设备量身定制的。如需使用 cts-virtual-device-stable 测试计划(用于跟踪在虚拟平台上运行稳定的最新功能)运行 CTS,请按照以下说明操作。从构建 Cuttlefish 所在树的根目录中,运行以下命令:$source build/envsetup.sh $lunch aosp_cf_x86_64_phone-userdebug $cts-tradefed run cts-virtual-device-stable --no-enable-parameterized-modules --max-testcase-run-count 2 --retry-strategy RETRY_ANY_FAILURE --reboot-at-last-retry --shard-count 8预计运行该测试需要 20 到 25 分钟时间,并显示类似如下的总结:=============== Summary ===============Total Run time: 22m 8s184/184 modules completedTotal Tests : 92483PASSED : 92363FAILED : 0IGNORED : 71ASSUMPTION_FAILURE: 49Shard 0 used: [127.0.0.1:6522]Shard 1 used: [127.0.0.1:6525]Shard 2 used: [127.0.0.1:6524]Shard 3 used: [127.0.0.1:6521]Shard 4 used: [127.0.0.1:6520]Shard 5 used: [127.0.0.1:6527]Shard 6 used: [127.0.0.1:6526]Shard 7 used: [127.0.0.1:6523]============== End of Results ==============清理测试完成后,请停止虚拟设备。从构建 Cuttlefish 所在树的根目录中,运行以下命令:$source build/envsetup.sh $lunch aosp_cf_x86_64_phone-userdebug $stop_cvd声明:        本文转自:https://source.android.google.cn/setup/create/cuttlefish-cts,仅供学习与交流,非商业用途,版权归原作者所有,如有侵权,请联系删除。
  • [技术干货] 【云审计服务】创建关键操作通知不生效,你真的操作对了吗?
    诉求场景需要审计子账号的登入登出信息,即子账号登入登出时,给指定号码或者邮箱发消息通知(短信或者是邮件),以随时审计用户登录情况。问题描述在云审计服务设置关键操作通知,默认跳转的是华南广州区域,没有切换区域。但是设置完之后,一直接收不到消息。原因分析目前设置云审计的关键操作通知(包括创建、删除、登录和对原生OpenStack接口等操作)时,区域级服务的管理事件要在对应region设置,但是像账号登入登出等全局级的操作(如IAM相关)需要在北京四区域进行设置。其他区域设置的全局级关键操作通知不生效。操作指导以下是设置云审计的关键操作通知的操作指导:1、进入云审计服务,左上角区域选择“华北北京四”,点击创建关键操作通知: 2、定义通知名称,服务类型选“IAM”,资源类型选“user”,操作名称选“login和logout”: 3、配置用户的位置,是需要用户选择要监控的用户是哪一个,指定需要监控动作的用户: 4、配置SMN主题,选择“通知”如果没有现成主题可选,需要到消息通知服务创建一个主题并添加订阅终端: (可选步骤)5、添加消息通知主题并实现订阅终端的步骤(1)进入消息通知服务 (2)创建主题 (3)添加订阅 (4)填写订阅终端号(5)此时对应终端会收到一个邮件申请订阅,点击订阅确认,即完成订阅配置  
  • [MindX SDK] AllObjectStructuring模型下载
    【操作步骤&问题现象】https://gitee.com/ascend/mindxsdk-referenceapps/tree/master/mxVision/AllObjectsStructuring步骤3: 在项目根目录下 AllObjectStructuring/ 创建目录models mkdir models ,联系我们获取最新模型,并放到项目根目录下 AllObjectStructuring/models/ 目录下。如题,需要联系你们,才能获取!
  • [其他] 棋盘效应(Checkboard artifacts)
    在使用转置卷积时观察到一个棘手的现象(尤其是深色部分常出现)就是"棋盘格子状伪影",被命名为棋盘效应(Checkboard artifacts)。下图直观地展示了棋盘效应(来源:https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/)本文仅做简要介绍,详细部分请参考论文:Deconvolution and Checkerboard Artifacts(https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard)棋盘效应是由于转置卷积的“不均匀重叠”(Uneven overlap)的结果。使图像中某个部位的颜色比其他部位更深。尤其是当卷积核(Kernel)的大小不能被步长(Stride)整除时,反卷积就会不均匀重叠。虽然原则上网络可以通过训练调整权重来避免这种情况,但在实践中神经网络很难完全避免这种不均匀重叠。下面通过一个详细的例子,更为直观展示棋盘效应。下图的顶部部分是输入层,底部部分为转置卷积输出结果。结果转置卷积操作,小尺寸的输入映射到较大尺寸的输出(体现在长和宽维度)。在(a)中,步长为1,卷积核为2*2。如红色部分所展示,输入第一个像素映射到输出上第一个和第二个像素。而正如绿色部分,输入的第二个像素映射到输出上的第二个和第三个像素。则输出上的第二个像素从输入上的第一个和第二个像素接收信息。总而言之,输出中间部分的像素从输入中接收的信息存在重叠区域。在示例(b)中的卷积核大小增加到3时,输出所接收到的大多数信息的中心部分将收缩。但这并不是最大的问题,因为重叠仍然是均匀的。如果将步幅改为2,在卷积核大小为2的示例中,输出上的所有像素从输入中接收相同数量的信息。由下图(a)可见,此时描以转置卷积的重叠。若将卷积核大小改为4(下图(b)),则均匀重叠区域将收缩,与此同时因为重叠是均匀的,故仍然为有效输出。但如果将卷积核大小改为3,步长为2(下图(c)),以及将卷积核大小改为5,步长为2(下图(d)),问题就出现了,对于这两种情况输出上的每个像素接收的信息量与相邻像素不同。在输出上找不到连续且均匀重叠区域。在二维情况下棋盘效应更为严重,下图直观地展示了在二维空间内的棋盘效应。
  • ListProductsV3消失了,调用其它api试试
    ListProductsV3消失了,调用其它api试试,有惊喜
  • ListProductsV3 api 怎么搜索不到了
    ListProductsV3 api调试任务搜不到这个产品了 
  • [分享交流] 编译时提示“android library projects cannot be launched”错误的解决方法
    编译时提示“android library projects cannot be launched”错误的解决方法
  • [问题求助] 调用SMC2.0接口用ScheduleConf创建会议后再调用ConnectSites返回成功,但会场终端没收到呼叫
    对接SMC2.0webservices接口《SMC2.0 V600R019C10 API参考(CloudVC19.1).pdf》,调用ScheduleConf创建会议后再调用ConnectSites返回成功,但会场终端没收到呼叫;用TE Desktop呼叫该会议接入号75501XX后,再调用接口ConnectSites就能成功呼通,请问这个接口调用的问题怎么解决?
  • [融合视频] 对接SMC2.0,调用ScheduleConf创建会议后再调用ConnectSites返回成功,但会场终端没收到呼叫
    对接SMC2.0,调用ScheduleConf创建会议后再调用ConnectSites返回成功,但会场终端没收到呼叫;用TE Desktop呼叫该会议接入号75501XX后,再调用接口ConnectSites就能成功呼通,请问这个接口调用的问题怎么解决?
  • [问题求助] LOS_InspectStatusSetByID 作用是什么
    如题,这个函数的作用是什么,在例程中有很多这个函数出现,不是很明白这个检测的机理。望大神解答。
  • [云审计] 华为云云审计服务CTS于2019年8月23日00:00-02:00(北京时间)升级通知
    尊敬的华为云客户:华为云计划于2019/08/23 00:00-02:00(北京时间)进行云审计服务CTS升级,升级详情如下:升级内容:升级前,云审计服务和云日志服务共用console控制台。升级后,云审计服务和云日志服务将拥有各自的控制台。升级影响:升级后,如需查看云日志 console 控制台请点击云日志服务查看。给您带来的不便,敬请谅解。感谢您对华为云的支持!
  • [云审计] 华为云云审计服务CTS于2019年8月7日00:00-02:00(北京时间)升级通知
    尊敬的华为云客户:华为云计划于2019/08/07 00:00-02:00(北京时间)进行云审计服务CTS升级。升级详情如下:升级内容:升级前,云审计服务和云日志服务共用console控制台。升级后,云审计服务和云日志服务将拥有各自的控制台。升级影响:升级后,如需查看云日志console 控制台请点击云日志服务查看。给您带来的不便,敬请谅解。感谢您对华为云的支持!
  • [技术干货] pack.sh脚本打包时版本参数错误导致运行时错误分析解决
    【问题现象】B650版本人脸检测实例运行失败,报错如下: [ERROR]: result dir remote_host:/root//HIAI_PROJECTS/workspace_hiai_studio//faceR/out/result_files/ does not exist.[STDOUT] : datapath(value:/root/tools/che/datasets/my-datasets/camera_datasets)[STDOUT] : the dataset on the host is the same, no copy.[STDOUT] : modelpath(value:/root/tools/che/model-zoo/my-model/face_detection///device/face_detection.om)[STDOUT] : the model on the host is the same, no copy.[STDOUT] : begin to run project facedetectionapp:main(hiai_workspace_hiai_studio_facedetectionapp_main) on host 192.168.1.2...[STDOUT] : search file name: /projects/facedetectionapp/graph.config[STDOUT] : no inference_engine_name config item.[STDOUT] : program donot need dump.[STDOUT] : begin to copy result files back to HiAI Studio...[STDOUT] /root//HIAI_PROJECTS/workspace_hiai_studio//facedetectionapp/out/result_files/ is  not exist[STDOUT] [ERROR]: result dir remote_host:/root//HIAI_PROJECTS/workspace_hiai_studio//facedetectionapp/out/result_files/ does not exist.[STDOUT] kill 19589[STDOUT] stopHiAiDaemon done!【问题分析】查看日志发现如下报错:          2019-03-25-20:03:39.166.598 RUNTIME hiai_workspace_hiai_studio_facedetectionapp_main 2601 runtime/feature/src/hw_driver.cc:48 GetRunMode:RunMode = 0 [0:offline, 1:online]          2019-03-25-20:03:39.166.700 RUNTIME hiai_workspace_hiai_studio_facedetectionapp_main 2601 runtime/feature/src/logger.cc:266 ManagedMemAlloc:managed memory alloc, size = 272, flag = 3          2019-03-25-20:03:39.166.777 FMK hiai_workspace_hiai_studio_facedetectionapp_main InitKernelTaskInfo:framework/domi/ome/model_manager/davinci_model.cpp:2140:"do InitKernelTaskInfo"          2019-03-25-20:03:39.166.835 RUNTIME hiai_workspace_hiai_studio_facedetectionapp_main 2601 runtime/feature/src/logger.cc:76 GetFunctionByName:get stub function, name=_ZN3cce6kernel30executor_vector_batchnorm_reluEPDhj[WARNING] 2019-03-25-20:03:39.167.733 RUNTIME hiai_workspace_hiai_studio_facedetectionapp_main 2601 runtime/feature/src/logger.cc:78 GetFunctionByName:get function failed, error = 1[ERROR]       2019-03-25-20:03:39.167.816 FMK hiai_workspace_hiai_studio_facedetectionapp_main InitKernelTaskInfo:framework/domi/ome/model_manager/davinci_model.cpp:2144:"Call rt api failed, ret: 0x1"[ERROR]       2019-03-25-20:03:39.167.873 FMK hiai_workspace_hiai_studio_facedetectionapp_main InitTaskInfo:framework/domi/ome/model_manager/davinci_model.cpp:2129:[ERROR]       2019-03-25-20:03:39.167.926 FMK hiai_workspace_hiai_studio_facedetectionapp_main Init:framework/domi/ome/model_manager/davinci_model.cpp:629:"InitTaskInfo failed."[ERROR]       2019-03-25-20:03:39.167.979 FMK hiai_workspace_hiai_studio_facedetectionapp_main Load:framework/domi/ome/model_manager/model_manager.cpp:133:"init model failed."[EVENT] 2019-03-25-20:03:39.168.058 RUNTIME hiai_workspace_hiai_studio_facedetectionapp_main 2601 runtime/feature/src/logger.cc:750 TaskSubmited:submit task, device = 0, streamId = 0, taskId = 128, taskType = 12          2019-03-25-20:03:39.168.117 RUNTIME hiai_workspace_hiai_studio_facedetectionapp_main 2601 runtime/featu 模型初始化失败;于是怀疑模型有问题,因为当前模型是通过pack.sh脚本直接从网上下载并打包,所以要研究pack.sh脚本的运行机制;查看了pack人脸检测实例包的运行命令,当执行如下命令时,后面下载模型是从相应的版本目录去下载的,如果后面跟的版本参数错误,则会下载默认master分支下的模型(适配750版本的);root@llh:/home/llh/ascenddk/common/presenter/server/face_detection/config# history | grep pack   123  bash pack.sh 1.1.0T.B650 然后跟使用者确认,的确他当时的命令时直接从网站上的指导书中将命令行拷贝过来后,将B650直接修改为B750的,这样明显不对;因为B750版本号完整为:1.1.T8.B750;而B650版本号完整为:1.1.0T.B650,只修改后面的数字是无法获取到B650的模型的。 【问题结论】使用pack.sh命令打包实例代码时,一定使用正确的版本号(通过mindstudio->help->about查看版本号),否则会下载并不适配您的mindstudio版本的模型文件,从而导致运行失败;
  • [云审计] 审计日志功能吐槽、意见、建议收集专用帖
    此贴勿水,谢谢~云审计服务,不只是记录和展示审计日志……我们能做到的,还有更多:合规认证、操作通知、问题辅助定位、数据对接、数据分析……:您有任何用的不爽的地方、任何觉得不满意的地方、任何觉得可以改进的地方:请让我们知道,就像:[*]我希望能提供xxxxxx的功能![*]我希望界面能分析并展示xxxxxxxx的信息![*] 当前xx功能太烂,要能够xxxxxxxxxx![*] ……云审计服务产品经理每周三、周五定期在这里回帖期待您的加入!期待与您共赢!!
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