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rpm -U nginx D.rpm -x nginx 10.Linux配置文件一般放在什么目录() A.etc B.bin C.lib D.dev 11.linux中查看内存，交换内存的情况命令是() A.top B.last c.free D.lastcomm

**（100%）** - [x] 升级对话窗口 **（100%）** - [x] 新增消息提醒会话框 **（100%）** - [x] 窗口标题支持对齐设置，偏移设置 **（100%）** - [x] 窗口状态自动识别响应 **（100%）** - [x] 支持窗口最大宽度、高度控制

+ 0x640 (0xffff82f2ddd8 in /usr/local/python3.7.5/lib/python3.7/site-packages/torch/lib/libtorch_cpu.so) frame #12: + 0x1f3fe34

MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.include_top = include_top if self.include_top: self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Dense(16

'gt', 'RPN_NMS_THRESH': 0.7, 'RPN_POST_NMS_TOP_N': 300, 'RPN_PRE_NMS_TOP_N': 6000, 'RPN_TOP_N': 5000, 'SCALES': [600], 'SVM': False}

RSP=0x00000046a99fb660, RBP=0x00000046a99fb7c8, RSI=0x00000000f80104bf, RDI=0x00000000005db488 R8 =0x0000000000000032, R9 =0x000000076f6f2f40

=0x0000003fc21d48f0 x5(t0) =0x0000003fc2765680 x6(t1) =0x0000003fc21d2f10 x7(t2) =0x0000000000000001 x8(s0) =0x0000003fc21d2e80 x9(s1) =0x0000003fbc026800

dropout(x, rate=0.3, training=training) x = tf.layers.batch_normalization(x,training=training) x = tf.nn.relu(x) x = tf.layers.conv2d(x

大量动态shape报错，参考之前别人提的issue，已经把reshape(-1)这种直接动态推理维度的部分修改，也参考哈工大同学提的Top_k的问题和解决方法，减少了很多报错。目前还有大量找不到原因的unknown shape。请问，能不能帮我看看具体原因是什么？

543620.png) 在 Windows docker toolbox bash 中，PWD_OPT="-W"，会使得 TOP_DIR 取到路径的 win32 值，形如 c:/....，然后，run 或其它脚本中 docker 挂载 volume 的指令