import { http } from "@kit.NetworkKit";// 定义车票信息接口export interface TrainInfo { trainNumber: string; // 车次 trainType: string; // 车型 departureTime: string; // 发车时间 arrivalTime: string; // 到达时间 duration: string; // 历时 tickets: TicketInfo[]; // 余票信息}// 定义余票信息接口export interface TicketInfo { seatType: string; // 座位类型 price: number; // 价格 stockInfo: string; // 余票信息}// 定义温馨提示接口export interface TipInfo { content: string; // 提示内容}// 定义解析结果接口export interface ParseResult { trains: TrainInfo[]; tips: TipInfo[];}export class NetWorkService { private token: string = ''; private httpClient = http.createHttp(); async getAuthToken(): Promise<boolean> { const requestBody = { "auth": { "identity": { "methods": [ "password" ], "password": { "user": { "domain": { "name": "hid_bcwyicen9qp1qc8" }, "name": "ch", "password": "ch123456" } } }, "scope": { "domain": { "id": "7cd1794261ec444aace6ca7042addf04", "name": "hid_bcwyicen9qp1qc8" }, "project": { "id": "6a4e7e844b8941ba952cbf9805a97469", "name": "cn-north-4" } } } }; try { let response = await this.httpClient.request( 'https://iam.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens', { method: http.RequestMethod.POST, header: { 'Content-Type': 'application/json' }, extraData: requestBody } ); console.log("响应==>", JSON.stringify(response)); if (response.responseCode === 201) { const headers = response.header as Record<string, string>; this.token = headers?.['x-subject-token'] || ''; console.log('token==>', this.token); return true; } else { console.log('获取token失败，响应码:', response.responseCode); return false; } } catch (error) { console.error('获取token失败==》', error); return false; } } // 解析SSE流数据 private parseSSEData(sseData: string): any[] { const events: any[] = []; const lines = sseData.split('\n'); let currentEvent: any = null; for (let i = 0; i < lines.length; i++) { console.log('lines数据：', lines[i]) const line = lines[i].trim(); if (line.startsWith('data:')) { // console.log('line：', line) const jsonStr = line.substring(5).trim(); if (jsonStr) { try { const eventData = JSON.parse(jsonStr); events.push(eventData); } catch (e) { console.error('解析JSON失败:', e, '原始数据:', jsonStr); } } } } return events; } // 提取有用的消息内容 - 流式更新版本 extractMessagesStream(events: any[], onProgress?: (content: string) => void): string { let fullContent = ''; for (const event of events) { if (event.event === 'message' && event.content) { fullContent += event.content; // 如果有进度回调，实时调用 if (onProgress) { onProgress(fullContent); } } } return fullContent; } // 解析车票数据的方法 parseTrainData(result: string): ParseResult { const trains: TrainInfo[] = []; const tips: TipInfo[] = []; // 清理日志前缀，提取实际内容 const lines = result.split('\n') .map(line => { // 移除日志前缀 (时间戳、进程ID等) const match = line.match(/I\s+(.*)$/); return match ? match[1].trim() : line.trim(); }) .filter(line => line.length > 0); let currentTrain: TrainInfo | null = null; let inTicketsSection = false; let inTipsSection = false; for (const line of lines) { // 跳过标题行 if (line.includes('以下是') || line.includes('【车次信息】') || line.includes('（按发车时间排序）') || line.includes('需要帮您预订')) { continue; } // 检测温馨提示开始 if (line.includes('【温馨提示】')) { inTipsSection = true; inTicketsSection = false; continue; } // 处理温馨提示 if (inTipsSection) { if (line.match(/^\d+\.\s/)) { tips.push({ content: line }); } continue; } // 检测新车次开始 (格式: "1. G6357次 高铁") const trainMatch = line.match(/^(\d+)\.\s+([A-Z0-9]+)次\s+([^\s]+)/); if (trainMatch) { // 保存上一个车次 if (currentTrain) { trains.push(currentTrain); } currentTrain = { trainNumber: trainMatch[2], trainType: trainMatch[3], departureTime: '', arrivalTime: '', duration: '', tickets: [] }; inTicketsSection = false; continue; } if (!currentTrain) continue; // 解析发车到达时间 (格式: "▶ 发车：16:08 → 到达：16:28") const timeMatch = line.match(/▶\s*发车：([0-9:]+)\s*→\s*到达：([0-9:]+)/); if (timeMatch) { currentTrain.departureTime = timeMatch[1]; currentTrain.arrivalTime = timeMatch[2]; continue; } // 解析历时 (格式: "▶ 历时：20分钟") const durationMatch = line.match(/▶\s*历时：([0-9]+分钟)/); if (durationMatch) { currentTrain.duration = durationMatch[1]; continue; } // 开始余票部分 if (line.includes('▶ 余票：')) { inTicketsSection = true; continue; } // 解析余票信息 (格式: "- 商务座 ¥54（剩余7张）") if (inTicketsSection && line.startsWith('-')) { const ticketMatch = line.match(/-\s+([^\s]+)\s+¥(\d+)\s*（([^）]+)）/); if (ticketMatch) { currentTrain.tickets.push({ seatType: ticketMatch[1], price: parseInt(ticketMatch[2]), stockInfo: ticketMatch[3] }); } } // 如果遇到空行或新车次开始，结束当前余票部分 if (line === '' && inTicketsSection) { inTicketsSection = false; } } // 添加最后一个车次 if (currentTrain) { trains.push(currentTrain); } return { trains, tips }; } async sendInfo(outCity: string, goCity: string, day: string, onProgress?: (content: string) => void): Promise<string> { if (!this.token) { console.error('token不存在，请先获取token'); return '请先获取认证token'; } let requestBody = { inputs: { query: `帮我查询${day}从${outCity}站到${goCity}站的火车高铁票信息，要求有时间车次票价，几等座剩余情况` } }; try { let response = await this.httpClient.request( 'https://123.249.99.67/v1/6a4e7e844b8941ba952cbf9805a97469/agents/cc158d0d-941a-46ed-a795-dde14e44bd20/conversations/fbeb7a0f-3db2-4bc5-8fb5-dd496944910b?version=1761735459481', { method: http.RequestMethod.POST, header: { 'Content-Type': 'application/json', 'X-Auth-Token': this.token }, extraData: requestBody } ); if (response.responseCode === 200 && response.result) { // 解析SSE数据 const events = this.parseSSEData(response.result as string); // 提取消息内容，支持流式更新 const message = this.extractMessagesStream(events, onProgress); return message || '未获取到车票信息'; } else { return `请求失败，状态码: ${response.responseCode}`; } } catch (e) { console.error('发送信息失败:', e); return '网络请求失败'; } }}

       上回在鲲鹏平台上搭建了合规模型的代码和SO库，同时利用port advisoring工具进行依赖库扫描并建仓。除此之外，在测试节点上还有测试要完成。这是整体迁移的部分，合规模型依赖软件包。       这些软件包从而何来，为何存在于合规模型？      要说明这个问题，要从合规模型的业务场景说起。合规模型是用于JJ银行法审合同阶段，由于智能法审功能需要依赖专家经验，尤其这几个环节：合同识别、合同比对、合同关联审核、合同模版生成。合同识别是对这类合同进行自动判别，是文本语义分析环节。得到合同文本内容后，需要对合同历史版本进行比对，分析差异。接着对评审点进行审核，这是对评审点词条进行核对，如果评审点内容跟法务库里的词条产生冲突或不符，则产生合同异常信息。如果没有异常信息，对这类合同生成一个合同模版并留白。      在这一系列动作之前，还有打标签的环节。      这些业务场景如此复杂，证明了智能法审的功能比如牵涉很多功能点，处理多模态数据，比如图片、扫描件、电子文档、影印件........这些数据处理，会引入功能繁杂的软件依赖包。      例如合同比对，当时曾测试了两种方案，采用MICROS的插件，这是专门针对office软件的插件，比对效果非常好，就是目前MICROS软件里的比对功能专业插件，但缺点是不能定制改写，只适合office系列软件文档。随着GCH要求，银行逐步采用wps等办公软件，这个插件不兼容。      如何将这些插件软件包进行鲲鹏迁移，我们下次接着聊。

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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]