在MDC610使用LLVM交叉编译IPOPt库时发现，IPopt需要使用gfortran编译器，当前的交叉编译工具中并没有gfortran编译器，请问这个怎么解决

示例drop table if exists tmp_ta; create temp table tmp_ta( gender char, type char, price text, number text, sequence int ); insert into tmp_ta values('M','O', 1,20, 1); insert into tmp_ta values('M','M', 2,40, 2); insert into tmp_ta values('F','O', 3,30, 3); insert into tmp_ta values('F','M', 4,50, 4); insert into tmp_ta values('M','M', 4,60, 5); insert into tmp_ta values('F','O',4,40, 6);获得效果gendertypepricenumberjsonb_stringsequenceFO330{"3": "30"}3FM450{"3": "30", "4": "50"}4FO440{"3": "30", "4": "40"}6MO120{"1": "20"}1MM240{"1": "20", "2": "40"}2MM460{"1": "20", "2": "40", "4": "60"}5采用SQL示例select gender, type, price, number ,jsonb_object_agg(price,number) over(partition by gender order by sequence),sequence from tmp_ta;对应效果说明jsonb_object_agg聚合函数配合over进行移动聚合，可以实现相关json的key去重、以及累加聚合；若需要实现机械json聚合（不根据key去重），可以采用jsonb_agg及jsonb_build_object拼接select gender, type, price, number ,jsonb_agg(jsonb_build_object(price,number)) over(partition by gender order by sequence),sequence from tmp_ta;

出现这种问题，不知道哪里出差错了，请各位大佬帮忙看看，能不能解决一下

 (ulab环境)进行ABC的应用包迁移到ulab环境,原环境中roma页面一直处于刷新状态，无法进行打包，导出，导致无法进行迁移

进行ABC的应用包迁移到ulab环境，安装到ulab环境之后，项目在库下面，原因是因为安装的资产包，改成源码包在进行安装，无法安装，这种情况该如何处理麻烦尽快解决，比较急迁移环境，谢谢顾庆耀/18068848554/guqingyao@chinasoftinc.com

华为云开发者日·2023年度创享峰会来啦！参加“使用DevKit快速完成C&C++程序源码迁移”，提出你的建议有机会获得开发者盲盒礼包惊喜不容错过，快叫上小伙伴一起来吧【体验项目】使用DevKit快速完成C&C++程序源码迁移【活动时间】2023年12月20日-12月31日【参与方式】直接在此活动帖下方回帖提建议即可比如对产品功能的改进建议、对操作流程的感想、对现场活动的感悟等等PS：不要少于30字哦~【获奖规则】奖项设置有效回复楼层评选条件获奖名额激励礼品优质建议奖20对产品功能有改进价值的建议1名开发者盲盒礼品价值50-100元积极反馈奖20优质建议奖轮空的情况下进行抽取抽取1名开发者盲盒礼品价值50元【活动规则】1、本帖的回帖建议不少于30字，仅限于对“使用DevKit快速完成C&C++程序源码迁移”体验项目，其他项目建议不参与此次活动，否则将视为无效内容。2、本次活动将根据实际参与情况发放奖励，包括但不限于用户百分之百中奖或奖项轮空的情况；以上奖品均为实物奖品，具体发放视出库情况而定；3、活动预计于结束后七天内完成奖项公示，并于结束后15个工作日内完成邮寄。【温馨提示】1、请务必使用个人实名账号参与活动（IAM、企业账号等账号参与无效）。如一个实名认证对应多个账号，只有一个账号可领取奖励，若同一账号填写多个不同收件人或不同账号填写同一收件人，均不予发放奖励。2、所有获得奖品的获奖用户，请于获奖后3日内完成实名认证，否则视为放弃奖励。

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【国能准能项目】项目开发环境迁移，安装源码包，报错，麻烦看下，怎么处理

训练框架版本： Pytorch-1.11 训练硬件： 910B训练insightface 中的 partial_fc 报错：IndexPutTraceback (most recent call last): File "train.py", line 214, in <module> main(parser.parse_args()) File "train.py", line 157, in main loss: torch.Tensor = module_partial_fc(local_embeddings, local_labels, opt) File "/home/ma-user/anaconda3/envs/Pytorch-1.11.0/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1110, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/cache/development-space/arcface_torch/partial_fc.py", line 213, in forward loss = self.dist_cross_entropy(logits, labels) File "/home/ma-user/anaconda3/envs/Pytorch-1.11.0/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1110, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/cache/development-space/arcface_torch/partial_fc.py", line 498, in forward return DistCrossEntropyFunc.apply(logit_part, label_part) File "/cache/development-space/arcface_torch/partial_fc.py", line 464, in forward loss[index] = logits[index].gather(1, label[index])RuntimeError: Run:/usr1/workspace/FPTA_Daily_open_pytorchv1.11.0-3.0.tr6/CODE/torch_npu/csrc/framework/OpParamMaker.cpp:136 NPU error,NPU error code is:500002EZ9999: Inner Error, Please contact support engineer!EZ9999 The input dtype of x1 x2 y is equal, please check![FUNC:IndexPutVerify][FILE:matrix_calculation_ops.cc][LINE:4676] TraceBack (most recent call last): Verifying IndexPut failed.[FUNC:InferShapeAndType][FILE:infershape_pass.cc][LINE:135] Call InferShapeAndType for node:IndexPut(IndexPut) failed[FUNC:Infer][FILE:infershape_pass.cc][LINE:117] process pass InferShapePass on node:IndexPut failed, ret:4294967295[FUNC:RunPassesOnNode][FILE:base_pass.cc][LINE:530] build graph failed, graph id:140, ret:1343242270[FUNC:BuildModel][FILE:ge_generator.cc][LINE:1484] [Build][SingleOpModel]call ge interface generator.BuildSingleOpModel failed. ge result = 1343242270[FUNC:ReportCallError][FILE:log_inner.cpp][LINE:161] [Build][Op]Fail to build op model[FUNC:ReportInnerError][FILE:log_inner.cpp][LINE:145] build op model failed, result = 500002[FUNC:ReportInnerError][FILE:log_inner.cpp][LINE:145] build graph failed, graph id:141, ret:1343242270[FUNC:BuildModel][FILE:ge_generator.cc][LINE:1484] build graph failed, graph id:142, ret:1343242270[FUNC:BuildModel][FILE:ge_generator.cc][LINE:1484]

Quantile 分位数函数 1) Teradata语法: Quantile(分位值,排序字段)    分位数用于将一组记录分成大致相等的部分；    最常见的分位数是百分位数（基于100），也有4、3、10分位数；    分位数的列和值都按升序输出；     2) 举例 2.1) 例子1 SELECT salesdate, sales, Quantile(100,sales) FROM daily_sales WHERE salesdate ='2023-02-16' AND itemid = 10; -- 替换等价SQL： SELECT salesdate, sales, floor((RANK() OVER (ORDER BY sales) - 1) * 100 / COUNT(*) OVER()) FROM daily_sales WHERE salesdate ='2023-02-16' AND itemid = 10; -- 返回结果示例  salesdate| sales| floor  ----------+------+------ 2023-02-16| 1.10 | 0 2023-02-16| 1.10 | 0 2023-02-16| 1.20 | 33 2023-02-16| 1.30 | 50 2023-02-16| 1.40 | 66 2023-02-16| 1.50 | 83 

MLinreg 线性回归预测函数 >暂无法较为简洁替换，如果简洁方式，欢迎交流。1) Teradata语法: MLinreg(y,n,x)    指基于一个"序列数据对"得到一个预测值；    "序列对"包含一个独立的变量和一个依赖变量；    函数基于前面的n"对数"预期依赖变量的值；    函数基于前面n-1行计算y值；    y是依赖变量、x是独立变量也是排序值；    y和x必须是数字列；    3<=n<=4096；        /*        sum(x*y) - sum(x)*sum(y)/n    B = --------------------------        sum(x*x)-sum(x)*sum(x)/n    A = sum(y)/n-B*sum(x)/n    预测y = A+B*x  --此处x指第n行给定的x    */     2) 举例 2.1) 例子1 SELECT x,y, MLinreg(y, 3, x) FROM linreg; -- 替换等价SQL： select x,y,cast(a+b*x as int) as MlinReg from ( select x,y,b,aay-b*aax as a  from ( select x,y,regr_sxy/nullif(regr_sxx,0) b,aay,aax from ( select x,y,lag(xy-sx*ay,1) over(order by x) as regr_sxy, lag(xx-sx*ax,1) over(order by x) as regr_sxx, lag(ay,1) over(order by x) as aay, lag(ax,1) over(order by x) as aax from ( select x,y,sum(x*y) over(order by x rows 1 preceding) xy, -- 3-2=1 preceding sum(x) over(order by x rows 1 preceding) sx, avg(y) over(order by x rows 1 preceding) ay, sum(x*x) over(order by x rows 1 preceding) xx, avg(x) over(order by x rows 1 preceding) ax  from t) t1 ) t2 )t3)t4 ; -- 返回结果示例  x | y | MlinReg  ---+---+--------  1 | 2 | Null  2 | 4 | Null  3 | 6 | 6  --从3开始  4 | 7 | 8  5 | 8 | 8  6 | 4 | 9  7 | 6 | 0  8 | 5 | 8  9 |10 | 4 10 |15 | 15  2.2) 例子2 SELECT x,y, MLinreg(y, 6, x) FROM linreg; -- 替换等价SQL： select x,y,cast(a+b*x as int) as MlinReg from ( select x,y,b,aay-b*aax as a  from ( select x,y,regr_sxy/nullif(regr_sxx,0) b,aay,aax from ( select x,y,lag(xy-sx*ay,1) over(order by x) as regr_sxy, lag(xx-sx*ax,1) over(order by x) as regr_sxx, lag(ay,1) over(order by x) as aay, lag(ax,1) over(order by x) as aax from ( select x,y,sum(x*y) over(order by x rows 4 preceding) xy, -- 6-2=1 preceding sum(x) over(order by x rows 4 preceding) sx, avg(y) over(order by x rows 4 preceding) ay, sum(x*x) over(order by x rows 4 preceding) xx, avg(x) over(order by x rows 4 preceding) ax  from t) t1 ) t2 )t3)t4 ; -- 返回结果示例  x | y | MlinReg  ---+---+--------  1 | 2 | Null  2 | 4 | Null  3 | 6 | 6  --从3开始  4 | 7 | 8  5 | 8 | 9  6 | 4 | 10  7 | 6 | 6  8 | 5 | 5  9 |10 | 4 10 |15 | 8 

-- MDiff 移动汇总 1) Teradata语法: MDiff(colname,n,sort_list)    指基于预定的行数n计算一列的移动差分值；    若前面的行数小于n，则产生NULL值；    指根据sort_list字段列信息进行逐步差分；    n<4096；     2) 举例 SELECT salesdate, sales, MDiff(sales, 3, salesdate) FROM daily_sales WHERE salesdate BETWEEN 980101 AND 980301 AND itemid = 10; -- 替换等价SQL： SELECT salesdate, sales, sales-lag(sales,3) over(ORDER BY salesdate ASC) FROM daily_sales WHERE salesdate BETWEEN 980101 AND 980301 AND itemid = 10; -- 返回结果示例  salesdate| sales| sum  ----------+------+------ 2023-02-16| 1.00 | Null 2023-02-17| 2.00 | Null --没有间隔2行 2023-02-18| 3.00 | Null  2023-02-19| 4.00 | 3.00 --间隔2行的差值 2023-02-28| 5.00 | 3.00 2023-03-17| 6.00 | 3.00 --间隔2行的差值 

-- MAvg 移动汇总 1) Teradata语法: MAvg(colname,n,sort_list)    指基于预定的行数n计算一列的移动平均值；    若前面的行数小于n，则使用前面所有行；    指根据sort_list字段列信息进行逐步平均；    n<4096；     2) 举例 SELECT salesdate, sales, MAvg(sales, 3, salesdate) FROM daily_sales WHERE salesdate BETWEEN 980101 AND 980301 AND itemid = 10; -- 替换等价SQL： SELECT salesdate, sales, avg(sales) over(ORDER BY salesdate ASC rows 2 preceding) FROM daily_sales WHERE salesdate BETWEEN 980101 AND 980301 AND itemid = 10; -- 返回结果示例  salesdate| sales| sum  ----------+------+------ 2023-02-16| 1.00 | 1.00 2023-02-17| 2.00 | 1.50 --前2行平均 2023-02-18| 3.00 | 2.00 --前3行平均 2023-02-19| 4.00 | 3.00 2023-02-28| 5.00 | 4.00 2023-03-17| 6.00 | 5.00 --前3行平均 

MSum 移动汇总 、 移动求和1) Teradata语法: MSum(colname,n,sort_list)    指基于预定的行数n计算一列的移动汇总值；    若前面的行数小于n，则使用前面所有行；    指根据sort_list字段列信息进行逐步累加     2) 举例 SELECT salesdate, sales, msum(sales, 3, salesdate) FROM daily_sales WHERE salesdate BETWEEN 980101 AND 980301 AND itemid = 10; -- 替换等价SQL： SELECT salesdate, sales, SUM(sales) over(ORDER BY salesdate ASC rows 2 preceding) FROM daily_sales WHERE salesdate BETWEEN 980101 AND 980301 AND itemid = 10; -- 返回结果示例  salesdate| sales| sum  ----------+------+------ 2023-02-16| 1.10 | 1.10 2023-02-17| 1.20 | 2.30 --前2行求和 2023-02-18| 1.30 | 3.60 --前3行求和 2023-02-19| 1.40 | 3.90 2023-02-28| 1.50 | 4.20  2023-03-17| 1.10 | 4.00 --前3行求和 

CSum 累计求和 1) Teradata语法: CSum(colname,sort_list)    指计算一列的连续累计值；    指根据sort_list字段列信息进行逐步累加；     2) 举例 2.1) 无group by场景 SELECT salesdate, sales, csum(sales, salesdate) FROM daily_sales WHERE salesdate BETWEEN 980101 AND 980301 AND itemid = 10; -- 替换等价SQL： SUM(sales) over(ORDER BY salesdate ASC)SELECT salesdate, sales, SUM(sales) over(ORDER BY salesdate ASC) FROM daily_sales WHERE salesdate BETWEEN 980101 AND 980301 AND itemid = 10; -- 返回结果示例  salesdate| sales| sum  ----------+------+------ 2023-02-16| 1.10 | 1.10 2023-02-17| 1.20 | 2.30 2023-02-18| 1.30 | 3.60 2023-02-19| 1.40 | 5.00 2023-02-28| 1.50 | 6.50 2023-03-17| 1.10 | 7.60 2.2) 有groupby场景 SELECT salesdate, sales, csum(sales, salesdate) FROM daily_sales ds, sys_calendar.calendar sc WHERE ds.salesdate = sc.calendar_date AND sc.year_of_calendar = 1998 AND sc.month_of_year in (1,2) AND ds.itemid = 10 GROUP BY sc.month_of_year; -- 替换等价SQL： SUM(sales) over(partition by sc.month_of_year ORDER BY salesdate ASC)SELECT salesdate, sales, SUM(sales) over(partition by sc.month_of_year ORDER BY salesdate ASC) FROM daily_sales ds, sys_calendar.calendar sc WHERE ds.salesdate = sc.calendar_date AND sc.year_of_calendar = 1998 AND sc.month_of_year in (1,2) AND ds.itemid = 10; -- 返回结果示例  salesdate| sales| sum  ----------+------+------ 2023-02-16| 1.10 | 1.10 2023-02-17| 1.20 | 2.30 2023-02-18| 1.30 | 3.60 2023-02-19| 1.40 | 5.00 2023-02-28| 1.50 | 6.50 2023-03-17| 1.10 | 1.10