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------缩进问题

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    t = s + i
    ^
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修改后

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...     t = s + i
...     print t
...
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string2
string3
string4

课程导语:    人工智能可谓是现阶段最火的行业,在资本和技术协同支持下正在进入高速发展期。当今全球市值前五大公司都指向同一发展目标:人工智能。近几年,人工智能逐渐从理论科学落地到现实中,与生活越来越息息相关,相关的各种职位炙手可热,而深度学习更是人工智能无法绕开的重要一环。 从AlphaGo打败李世石开始,深度学习技术越来越引起社会各界的广泛关注。不只学术界,甚至在工业界也取得了重大突破和广泛应用。其中应用最广的研究领域就是图像处理和自然语言处理。而要入门深度学习,CNN和RNN作为最常用的两种神经网络是必学的。网上关于深度学习的资料很多,但大多知识点分散、内容不系统,或者以理论为主、代码实操少,造成学员学习成本高。本门课程将从最基础的神经元出发,对深度学习的基础知识进行全面讲解,帮助大家迅速成为人工智能领域的入门者,是进阶人工智能深层领域的基石。 讲师简介:赵辛,人工智能算法科学家。2019年福布斯科技榜U30,深圳市海外高层次人才(孔雀人才)。澳大利亚新南威尔士大学全奖博士,SCI收录其发表过的10篇国际期刊学术文章。曾任深圳市微埃智能科技有限公司联合创始人。优快云人工智能机器学习、深度学习方向满分级精英讲师。授课风格逻辑严谨、条理清晰、循序渐进、循循善诱,化枯燥为如沐春风,所教学生人数过万。 课程设计: 本课程分为5大模块,19小节,共计540时长(约9小时): 第一部分,课程介绍、目标与内容概览。主要学习人工智能深度学习应用场景;熟悉深度学习主流技术;掌握使用keras解决深度学习主要问题(神经网络、卷积神经网络、循环神经网络),以及深度学习主要内容:神经网络、卷积神经网络、循环神经网络;案例简介。 第二部分,深度学习之多层感知器(MLP)。主要学习多层感知器(MLP);MLP实现非线性分类;深度学习实战准备;Python调用keras实现MLP。 MLP技术点实战案例:第三部分,深度学习之卷积神经网络(CNN)。主要学习卷积神经网络 ; CNN模型分析;主流CNN模型; Python调用keras实现CNN; CNN技术点实战案例:第四部分,深度学习之循环神经网络(RNN)。主要学习循环神经网络;RNN模型分析;Python调用keras实现RNN。 RNN技术点实战案例: 第五部分,综合提升。主要进行迁移学习;混合模型;实战准备+综合实战,以及最后进行课程内容总结。 混合模型技术点实战案例
PFC报错是指Python中的"Python Error",它是指在Python程序运行过程中发生的错误。Python提供了一些内置的异常类型来表示不同类型的错误,例如语法错误、运行时错误等。当程序出现错误时,Python会抛出相应的异常,并提供错误信息来帮助我们定位和解决问题。 常见的Python错误包括但不限于以下几种: 1. 语法错误(SyntaxError):通常是由于代码书写不符合Python语法规则导致的,例如缺少冒号、括号不匹配等。 2. 名称错误(NameError):当使用一个未定义的变量或函数时会引发该错误。 3. 类型错误(TypeError):当对不支持的数据类型执行操作时会引发该错误,例如将字符串和整数相加。 4. 索引错误(IndexError):当尝试访问列表、元组或字符串中不存在的索引时会引发该错误。 5. 文件错误(FileNotFoundError):当尝试打开不存在的文件时会引发该错误。 为了解决PFC报错,我们可以通过以下几个步骤来定位和解决问题: 1. 仔细阅读错误信息:Python会提供详细的错误信息,包括错误类型、错误位置以及具体的错误描述。通过阅读错误信息,我们可以初步了解出错的原因。 2. 检查代码:仔细检查出错的代码段,确保代码的语法正确、变量名正确、数据类型正确等。 3. 使用调试工具:可以使用Python提供的调试工具来逐行执行代码,观察程序的执行过程,以便找出错误所在。 4. 查阅文档和资料:如果遇到特定的错误类型,可以查阅Python官方文档或其他相关资料,了解该错误的原因和解决方法。
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