subprocess.CalledProcessError: Command ‘[‘ninja‘, ‘-v‘]‘ returned non-zero exit status 1.

如何测试模型的推理速度想要躺平的一枚 AI图像算法计算机视觉
前言模型的推理速度测试有两种方式：一种是使用python的时间戳time函数来记录，另一种是使用Pytorch里的Event。同时，在进行GPU测试时，为减少冷启动的状态影响，可以先进行预热。代码如下（示例）：if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda()
Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析 AIGC_ZY CV transformer pytorch 深度学习
VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch，每个patch经过线性投影变成嵌入向量，然后加上位置编码。接着，这些嵌入向量会和类别标签（c
PyTorch 环境搭建全攻略：CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧小诸葛IT课堂 pytorch 人工智能 python
一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIAGPU型号nvidia-smi#验证CUDA支持的ComputeCapabilitylspci|grep-invidia#查看CUDA版本兼容性矩阵https://developer.nvidia.com/cuda-gpus2.系统环境要求组件推荐配置最低要求操作系统Ubuntu20.04LTSWindows10/11显卡驱动NVIDIA
PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码 max500600 算法 python YOLO 深度学习人工智能
以下是一个使用PyTorch实现ConditionalDCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码。该代码包含训练和可视化部分，假设输入为图片和4个工艺参数，根据这些输入生成相应的图片。1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.
【模块化编程】数据标签转独热编码十二月的猫 pytorch 人工智能科研与代码
个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.标签转独热编码函数2.1完整函数2.2函数功能解释3.实战示例4.总结1.前言《Python/PyTorch极简课》专栏持续更新中，未来最少文章数量为100篇。由于专栏刚刚建立，目前免费，后续将慢慢恢复原价至99.
vscode--工作区和相对路径一头大学牲程序--编程记录 vscode ide 编辑器
vscode的相对路径使用vscode编辑python项目时发现，它的相对路径是相对于当前工作根目录来定位的，也就是从工作文件夹的最顶级目录开始查找，而非是从当前执行文件开始查找。例子：根目录：F:\deep-learning-for-image-processing执行文件路径：F:\deep-learning-for-image-processing\pytorch_classificatio
3.13.0 python 配置tensorflow（CPU版本） m0_Gattuso tensorflow 人工智能 python
condacreate--nametestpython=3.12activatetestpipinstalltensorflow上面3步骤在condaprompt里完成退出时记得condadeactivate来源：Windows下tensorflow/pytorch环境配置_pycharm怎么配置tensorflow环境-CSDN博客然后问题出现了：condaenvironment里什么都没有，理
torch-torchvision-python版本对应问题 Thirtyaoe python 深度学习 pytorch
module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’今日在联系pytorch时，importtorchvision时报错：module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’查阅后发现是版本不兼容的问题，于是查看了正确的对应版本，对自己的进行修改。
警告 torch.nn.utils.weight_norm is deprecate 的参考解决方法 wongHome 深度学习相关调试问题 Ubuntu pytorch
文章目录写在前面一、问题描述二、解决方法参考链接写在前面自己的测试环境：Ubuntu20.04一、问题描述运行pytorch程序，如下如下警告/home/wong/ProgramFiles/anaconda3/envs/pytorch_env/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/utils/weight_norm.py:30:UserWarning:torch
YOLO11 环境安装你喜欢喝可乐吗？ conda deep learning 人工智能 conda
1.安装Anaconda/Miniconda在Ubuntu中安装MinicondaAnaconda/Minicondapip配置清华镜像源Anaconda/Miniconda基本操作命令2.创建python虚拟环境#创建condacreate-nyolo11_envpython=3.12#激活condaactivateyolo11_env3.安装pytorch#Pytorchhttps://pyt
【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务鱼弦机器学习设计类系统 pytorch 分类人工智能
多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。其在处理离散数据（如文本数据中的词频）时表现优异，可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。应用使用场景情感分析：识别用户评论的情感，例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测：鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。新闻分类：将新
从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建 AI智能涌现深度研究 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能 Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用，大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识，并在各个下游任务上取得优异的性能。然而，大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景，这对于许多初学者和研究
仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播 KangkangLoveNLP 手撕系列 #transformer pytorch transformer 人工智能深度学习架构机器学习 python
仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播往期文章：仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：多头注意力MultiHeadAttention类的实现和向前传播#Transformer编码器模块
模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）燃灯工作室 Ai pytorch tensorflow 人工智能
一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训小枫小疯深度学习部署模型转移 pytorch tensorflow 人工智能
模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的，是采用不同的
OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景白.夜深度学习 opencv
OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架，cv2.dnn有其独特的优点与缺点，适用于不同的应用场景。在这篇文章中，我们将详细分析cv2.dnn的优缺点，并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口，适合已经在使用
【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法 shengchao0920 pytorch 人工智能 python
PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了丰富的API来处理张量（tensor）。在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法，并给出推荐的使用场景。比如：我们想合并一个张量的最后两个维度。一、方法1.使用reshape方法reshape方法可以改变张量的形状而不改变其数据。
PyTorch 中的维度操作详解萝卜小白 pytorch 人工智能 python
在PyTorch中，维度（dimension）是描述张量形状的一种方式。维度操作是PyTorch中非常重要的功能，常用于调整张量的形状以适配各种计算需求。以下是常见的维度操作及其示例。1.维度的概念回顾一个二维张量（矩阵）的形状是(行数,列数)。一个三维张量的形状是(深度,行数,列数)。维度的索引从0开始，最外层是axis=0，向内依次递增。2.维度的操作(1)求和（Sum）sum(dim)的作用
torch.logical_and()方法 CodeWang_NC pytorch 深度学习 python
torch.logical_and()计算给定输入张量的元素逻辑AND。零被视为False，非零被视为True官方文档说明:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.logical_and.html#torch.logical_andtorch.logical_and(input，other，*，out=None）→返回张量input（张量）–
[Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘ 江南蜡笔小新杂记 pytorch 深度学习神经网络
最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作，Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档，只有logical_not和logical_xor的实现。但在1.9的文档中有logical_and遂查阅相关更新，得知logical_and在1.5之后的新功能，pytorch更新到>=1.5即可解决问题。1.3.1搜索结果1.5.1搜索结果
Orin NX 安装Jetpack 6.2 及部署pytorch tips MYVision_ MY视界 Python pytorch 人工智能 python
刷机tips:刷完系统之后，如果需要安装其它软件，这个时候不需要跳线，然后输入真实的IP，确保你的x86ubuntu能ping通OrinNX.其它安装环境时遇到的问题如下：1.GPUenable=False-installtorch-2.3.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl2.ImportError:/home/platform/miniconda3/envs/cel
一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系平凡而伟大. 编程语言人工智能架构设计 pytorch 人工智能 python
CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具，使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解：1.CUDA与GPU：GPU：是一种专门用于
【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型无水先生人工智能高级阶段人工智能综合 transformer 深度学习人工智能
微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器3.5训练循环3.6评价四、结论一、说明使用预训练模
Development Problems Based On PyTorch woxiwangxuehaocpp pytorch 深度学习人工智能
问题解决RuntimeError:unabletowritetofile:Nospaceleftondevice(28)问题描述：Traceback(mostrecentcalllast):File"/opt/conda/lib/python3.10/multiprocessing/queues.py",line244,in_feedobj=_ForkingPickler.dumps(obj)Fi
Pycharm中import torch报错解决方案（Python+Pycharm+Pytorch cpu版）波波仔86 人工智能 python pycharm pytorch import 解释器配置
pycharm环境搭建完毕后，编写一个py文件demo，importtorch报错，提示没有。设置python解释器：选择conda环境，使用现有环境，conda执行文件找到Anaconda安装路径下Scripts文件夹内的conda.exe，最后选择含有torch软件包的虚拟环境，题主创建名为pytorch。创建完解释器后，下方会显示出该解释器/虚拟环境下的所有软件包，看到有pytorch包即选
【python error】cannot import name ‘TorchDispatchMode‘ from ‘torch.utils._python_dispatch‘ Eternal-Student Jetson Orin NX Python python 开发语言
报错：cannotimportname‘TorchDispatchMode’from‘torch.utils._python_dispatch’(/home/nvidia/.conda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_python_dispatch.py)File“/media/nvidia/Ubuntu/xxxxx/ev
梯度下降法以及随机梯度下降法 HKkuaidou 人工智能深度学习 python pytorch
梯度下降法就是在更新weight的时候，向函数值下降的最快方向进行更新，具体的原理我就不再写了，就是一个求偏导的过程，有高数基础的都能够很快的理解过程。我在我的github里面会一直更新自己学习pytorch的过程，地址为：https://github.com/00paning/Pytorch_Learning这里我直接展示一个简易实现的python代码，我们还是先看一下运行的效果图：相关pyth
pytorch实现cifar10多分类总结 L_pyu 人工智能 pytorch 分类
cifar-10简介：CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，每张图片都是3×32×32，3通道彩色图片，分辨率32×32。它包含了10个不同类别，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。这10个类别分别为：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务，可以使用深度学习模型，如卷积
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【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数彬彬侠 PyTorch基础 cross_entropy 交叉熵损失函数分类 pytorch python 深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异，常用于多分类任务（multi-classclassification）。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本，交叉熵损失的计算公式为：L=−∑i=1Cyilog⁡(yi^)\
Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
用注解来向Spring容器注册Bean。需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。如：在base-package指明一个包 <context:component-sc
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android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
[光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
精简的反序打印某个数沐刃青蛟打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
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面试111 文强chu 面试
1事务隔离级别有那些，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器（一次） 4 过滤器和拦截器的区别（频率也挺高） 5 final，finally final
XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
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1 wordpress中使用中文名注册解决办法 1)使用插件 2)修改wp源代码进入到wp-include/formatting.php文件中找到 function sanitize_user( $username, $strict = false
小飞飞学管理-1 alafqq 管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
//文件处理在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */ //1，运用File类对文件目录和属性进行操作 //在工程中线创建一个text.txt
getElementById的用法 bijian1013 element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
励志经典语录 bijian1013 励志人生
经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive 堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
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卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
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点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
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HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记天梯梦 google maps api
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今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。方法如下：
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