以下为你介绍几种在不同操作系统环境下查询 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）安装路径的方法：Linux 系统1. 通过环境变量查询 在 Linux 系统中，CANN 安装后通常会设置相应的环境变量，你可以通过查看这些环境变量来获取安装路径。最常用的环境变量是ASCEND_HOME。打开终端，执行以下命令：echo $ASCEND_HOME 如果该环境变量已设置，终端将输出 CANN 的安装路径。2. 通过文件搜索 若环境变量未设置，你可以使用find命令在系统中搜索特定的 CANN 文件或目录，以此来确定安装路径。例如，搜索ascend-toolkit目录：  sudo find / -name "ascend-toolkit" 2>/dev/null 这个命令会从根目录/开始搜索名为ascend-toolkit的目录，并将错误信息重定向到/dev/null以避免显示不必要的错误。搜索可能需要一些时间，尤其是在大型文件系统上。3. 查看安装日志 如果你保存了 CANN 的安装日志文件，可以从中查找安装路径信息。通常，安装日志会记录安装过程中的详细信息，包括安装目录。例如，若安装日志文件名为install.log，可以使用以下命令查看： cat install.log | grep "Install path"  Windows 系统1. 通过环境变量查询 在 Windows 系统中，你可以通过以下步骤查看环境变量： 右键点击 “此电脑”，选择 “属性”。在左侧面板中，点击 “高级系统设置”。在弹出的 “系统属性” 窗口中，点击 “环境变量” 按钮。在 “系统变量” 列表中，查找ASCEND_HOME变量，其值即为 CANN 的安装路径。2. 通过文件资源管理器搜索 打开文件资源管理器，在搜索框中输入ascend-toolkit，然后选择搜索范围为整个计算机。系统会搜索包含该关键词的文件和目录，找到后即可确定 CANN 的安装路径。 找到 CANN 安装路径后，你就可以将CMakePresets.json文件中的ASCEND_CANN_PACKAGE_PATH变量修改为实际的安装路径了。例如，如果 CANN 安装在/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest，则将ASCEND_CANN_PACKAGE_PATH的值修改为该路径。

要在谷歌Chrome浏览器的“沉浸式翻译”插件中调用华为云的自然语言处理NLP的机器翻译API，您需要按照以下步骤配置：1. 首先，确保您已经获取了华为云的API地址以及相应的项目ID（project_id）和认证令牌（X-Auth-Token）。这些信息通常可以在华为云的控制台中找到。2. 在“沉浸式翻译”插件的设置中，找到添加第三方服务或API的选项。您可能需要输入华为云的API地址，项目ID和认证令牌等信息。3. 根据华为云提供的API文档，您需要指定请求的URI格式，例如：   ```   POST /v1/{project_id}/machine-translation/text-translation   ```   其中`{project_id}`需要替换为您的实际项目ID。4. 请求消息体（Request Body）应包含以下参数：   - `text`：待翻译文本，仅支持utf-8编码，长度不超过2000字符。   - `from`：翻译原语言，具体取值见华为云API文档中的支持语言列表。   - `to`：翻译目标语言，具体取值见华为云API文档中的支持语言列表。   - `scene`：场景，例如“common”。5. 您可能还需要设置请求头（Request Header），包括`Content-Type`和`X-Auth-Token`。6. 确保您的API地址正确，并且已经勾选了“输入自定义模型名称”进行修改，如果需要的话。请注意，具体的配置步骤可能会根据“沉浸式翻译”插件的版本和华为云API的更新有所变化，因此建议参考最新的官方文档进行配置。详细也可以参考官网：https://support.huaweicloud.com/qs-nlp/nlp_08_0001.html

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FusionInsight manager 忘记 admin 密码，可通过 Kerberos 管理员账号或数据库操作来重置，以下是具体方法：通过 Kerberos 管理员账号重置 以omm用户登录到集群中任一节点。执行命令kadmin -p kadmin/admin登录到 Kerberos 控制台，首次登录需要修改密码，默认密码为Admin@123。登录成功之后执行cpw admin重置 admin 用户密码。清理浏览器缓存，重新使用新密码登录。通过数据库操作重置 以omm用户登录到集群中任一节点，然后切换到gaussdba用户：su gaussdba -s /bin/bash2。登录高斯数据库，命令格式为zsql gaussdba/'xxx'@127.0.0.1:1888，其中xxx为高斯数据库密码2。将schema切成framework：ALTER SESSION SET current_schema=framework2。更新admin用户密码，将密码设置为指定值。例如执行update framework.IAM_ACCOUNT set PASSWORD='10000:6d424367fb2d3620141b24971bf02cce:b049522b21e2a8959214835162e25749fc584b5a68b895693c7efe7844bc17a9ab028135b9b2b1bbed716a2e65ec44216ec013af18f4160efdcb647cf3874dc9' where USER_NAME='admin'22。执行commit命令提交更改，更新数据。具体参考https://support.huawei.com/enterprise/zh/knowledge/EKB1000870886?idAbsPath=22658044%7C7919788%7C9856606%7C21110924%7C

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从长远投资角度看，DeepSeek 在机器人控制和人机交互领域有广阔的应用前景和投资价值，但也存在一定风险，以下是具体分析：应用前景机器人控制方面 提升环境适应性：DeepSeek 强大的语义理解和推理能力，能让机器人更好地处理复杂环境信息。例如在救援场景中，机器人可借助其能力理解现场指令和环境描述，自主规划救援路径、避开障碍物，提高救援效率。这使得机器人在更多复杂、危险场景得以应用，拓展了市场空间。实现精准动作控制：通过对大量数据的学习，DeepSeek 可优化机器人的动作控制算法。以工业机器人为例，它能更精准地完成装配、焊接等任务，提高产品质量和生产效率。这将增加工业企业对智能机器人的需求，推动相关产业发展。支持多机器人协作：在多机器人协作系统中，DeepSeek 可促进机器人之间的高效沟通与协作。如在仓储物流场景中，多台机器人可根据它的协调分配任务，实现货物的快速搬运和存储，提升整体运营效率，为物流行业带来变革。人机交互方面 实现自然语言交互：DeepSeek 能理解人类自然语言的意图，使机器人和智能设备能与人类进行自然流畅的对话。在智能家居场景中，用户可以用自然语言控制家电设备，提升生活的便利性和舒适度，激发智能家居市场的消费潜力。增强情感交互体验：借助对文本情感的识别能力，DeepSeek 可让机器人感知人类的情绪状态，并做出相应的情感回应。例如陪伴型机器人可以在用户情绪低落时给予安慰，这种情感交互能增强用户与机器人之间的情感纽带，开拓情感陪伴机器人等新兴市场。推动个性化交互服务：通过分析用户的历史交互数据，DeepSeek 能为用户提供个性化的服务和建议。在智能客服场景中，根据用户的偏好和需求提供定制化解决方案，提高用户满意度和忠诚度，为企业创造更多商业价值。投资价值 市场潜力巨大：随着机器人和人机交互市场的不断扩大，DeepSeek 相关技术的应用需求将持续增长。投资者有望在市场增长过程中获得丰厚的回报，如相关技术企业的股价上涨、分红等。技术创新驱动：DeepSeek 的持续发展和创新将推动机器人控制和人机交互领域的技术进步，为投资带来新的机遇。例如新技术的突破可能催生新的产品和服务，创造新的商业模式和利润增长点。产业协同发展：投资 DeepSeek 相关技术有助于促进机器人、人工智能、物联网等产业的协同发展，形成产业生态优势。投资者可以通过参与产业生态的建设，分享整个产业链的发展红利。投资风险 技术竞争激烈：人工智能领域技术更新换代快，可能面临其他类似技术的竞争，若 DeepSeek 不能持续保持技术领先，可能影响其市场份额和投资回报。伦理和法律问题：在机器人控制和人机交互应用中，可能涉及隐私保护、数据安全、伦理道德等问题。相关法律法规的不完善或监管政策的变化，可能给投资带来不确定性。

条件 GAN（Conditional GAN）是在原始 GAN 基础上引入额外条件信息，从而实现特定条件下样本生成的模型。以下从模型结构、训练过程、应用示例三个方面，为你介绍其实现特定条件下样本生成的方法：调整模型结构以融入条件信息 生成器：在传统生成器的基础上，需要将额外的条件信息与随机噪声一同输入。假设要生成特定数字的手写图像，条件信息可以是数字标签（如 0 - 9）。对于输入的随机噪声向量  和条件向量 （代表特定条件，如标签），可以将它们拼接（concatenate）起来形成一个新的输入向量 ，然后将其输入到生成器的神经网络中。这样生成器就能根据条件信息  对随机噪声进行处理，生成符合该条件的样本。判别器：判别器同样要接收额外的条件信息。判别器的输入不仅包括生成的样本  或真实样本 ，还需要包含对应的条件向量 。可以将样本和条件向量拼接，即  或  作为判别器的输入。判别器的任务是判断输入的样本是否是在给定条件下生成的真实样本，从而引导生成器学习在特定条件下生成更逼真的样本。训练过程结合条件约束 定义损失函数：条件 GAN 的损失函数通常基于原始 GAN 的损失函数进行扩展。在训练过程中，生成器试图最小化一个损失函数，使得生成的样本在给定条件下能够欺骗判别器；判别器则试图最大化该损失函数，以准确区分真实样本和生成样本。一种常见的损失函数形式是交叉熵损失，结合条件信息进行计算。例如，生成器的损失函数可以表示为：判别器的损失函数可以表示为：其中  表示生成器根据随机噪声  和条件  生成的样本， 表示判别器对样本  在条件  下的判断结果。交替训练生成器和判别器：在训练过程中，需要交替更新生成器和判别器的参数。首先，固定生成器的参数，更新判别器的参数以最大化判别器的损失函数 ，使判别器能够更好地区分真实样本和生成样本。然后，固定判别器的参数，更新生成器的参数以最小化生成器的损失函数 ，使生成器能够生成更逼真的样本以欺骗判别器。通过多次迭代这个交替训练的过程，生成器和判别器的性能会不断提升，最终生成器能够在给定条件下生成高质量的样本。应用示例展示特定条件生成能力 图像生成：在图像生成任务中，可以根据不同的条件生成特定风格、类别或属性的图像。例如，在生成动漫人物图像时，可以将人物的性别、发型、服装风格等作为条件信息输入到条件 GAN 中，从而生成符合这些条件的动漫人物图像。文本到图像生成：将文本描述作为条件信息，条件 GAN 可以根据文本描述生成相应的图像。例如，输入一段描述 “一只白色的猫坐在绿色的草地上” 的文本，条件 GAN 可以生成与之对应的图像。语音合成：在语音合成任务中，可以将语音的情感、语调、语速等作为条件信息，条件 GAN 能够根据这些条件生成具有特定情感和风格的语音。

传统 GAN 在训练时，由于采用的 JS 散度等在分布不重叠时梯度消失等问题，导致训练不稳定，而 Wasserstein GAN（WGAN）通过引入 Wasserstein 距离、改进损失函数和权重裁剪等方式，有效改进了训练稳定性，比如：引入 Wasserstein 距离 解决梯度消失问题：传统 GAN 基于交叉熵损失，依赖 JS 散度衡量真实数据分布和生成数据分布的差异。当两个分布几乎不重叠时，JS 散度是一个常数，导致梯度为零，生成器无法从判别器处获得有效的梯度信息进行学习，出现梯度消失，训练难以继续。而 Wasserstein 距离（也叫推土机距离）衡量的是将一个分布 “移动” 到另一个分布所需的最小代价，即便两个分布不重叠，它也能提供连续的梯度。在训练过程中，生成器可以根据这个有意义的梯度不断更新参数，逐步优化生成的数据分布，使训练得以稳定进行。提供更平滑的优化路径：Wasserstein 距离具有良好的数学性质，它为生成器和判别器的优化提供了更平滑的路径。相比传统 GAN 中可能出现的梯度突变，Wasserstein 距离使得梯度变化更加连续和稳定。这意味着在训练过程中，模型的参数更新更加平缓，不容易陷入局部最优解，从而能够更有效地找到全局最优的生成分布。改进损失函数 简化训练目标：在传统 GAN 中，判别器的目标是尽可能准确地区分真实数据和生成数据，生成器的目标是尽可能欺骗判别器。这种目标的对抗性很强，容易导致训练过程不稳定。而 WGAN 将判别器的作用转变为近似 Wasserstein 距离，生成器的目标变为最小化 Wasserstein 距离。这样的损失函数设计使得训练目标更加明确和简单，生成器和判别器的训练更加协调，减少了因目标冲突导致的训练不稳定问题。增强可解释性：Wasserstein 距离作为损失函数具有直观的物理意义，它反映了两个分布之间的差异程度。这使得训练过程中的损失值能够更直接地反映生成器的性能，便于开发者监控和调整训练过程。在训练过程中，可以根据 Wasserstein 距离的变化情况及时发现训练是否出现异常，从而采取相应的措施进行调整。权重裁剪 约束判别器参数：为了保证判别器能够合理地近似 Wasserstein 距离，WGAN 对判别器的权重进行裁剪，将其限制在一个固定的区间内。这样可以防止判别器的参数变得过大，避免判别器过于强大，导致生成器无法学习。通过权重裁剪，使得判别器的能力保持在一个合理的范围内，与生成器的训练进度相匹配，从而保证整个 GAN 系统的稳定性。维持训练平衡：权重裁剪有助于维持生成器和判别器之间的训练平衡。在训练过程中，判别器和生成器需要相互竞争又相互协作。如果判别器的参数无限制地增长，会导致生成器难以学习到有效的生成策略，训练陷入不稳定状态。通过权重裁剪，能够控制判别器的学习速度，使得生成器和判别器能够在一个相对稳定的环境中进行训练，提高训练的稳定性和收敛性。

 模式崩溃是指生成对抗网络（GAN）训练中生成器只能产生有限类型的样本，导致生成样本缺乏多样性的问题。以下是解决该问题的多种策略：优化损失函数 使用 Wasserstein 距离：传统 GAN 基于交叉熵损失，容易出现梯度消失或不稳定问题，引发模式崩溃。Wasserstein GAN（WGAN）采用 Wasserstein 距离替代，它能衡量两个概率分布之间的距离，使生成器和判别器的训练更稳定。由于 Wasserstein 距离具有连续的梯度，能为生成器提供更有意义的梯度信息，让其朝着生成更丰富多样样本的方向优化。引入梯度惩罚：在 WGAN 基础上，WGAN - GP 引入梯度惩罚项到判别器的损失函数中。这一惩罚项约束判别器的梯度范数，使其在训练过程中梯度保持稳定，避免梯度爆炸或消失，从而增强训练稳定性，防止模式崩溃。调整网络架构 采用卷积层和池化层：在生成器和判别器中使用卷积层和池化层，有助于提取数据的局部特征和全局特征，使模型能更好地学习数据的分布，生成更自然、多样的样本。例如在图像生成任务中，卷积层可以捕捉图像的纹理和结构信息。使用残差块：在网络中加入残差块能缓解梯度消失问题，使网络可以训练得更深。通过跳跃连接，信息能更顺畅地在网络中流动，让生成器学习到更复杂的样本特征，增加生成样本的多样性。数据处理与正则化 数据增强：对训练数据进行旋转、翻转、缩放等操作，增加数据的多样性。这样生成器在训练过程中能接触到更多不同形态的数据，有助于其学习到更广泛的数据分布，减少模式崩溃的可能性。正则化方法：在损失函数中添加 L1 或 L2 正则化项，约束模型的参数，防止模型过拟合训练数据，使生成器能够生成更具多样性的样本。训练策略优化 平衡生成器和判别器的训练：确保生成器和判别器的训练进度保持平衡。如果判别器过强，生成器难以学习到有效的生成策略；若判别器过弱，无法为生成器提供足够的反馈。可以通过调整学习率、训练轮数等方式来实现两者的平衡。早停策略：在训练过程中，监控生成样本的多样性指标。当发现多样性指标不再提升甚至下降时，及时停止训练，避免模型陷入模式崩溃。