another google api test

最新推荐文章于 2024-05-30 07:00:00 发布
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#google #api #function

本文介绍了一个使用GMap2 API实现的地图应用程序初始化过程。该程序将地图中心设置为上海师范大学的位置，并在加载时显示相关信息窗口，同时提供了卫星视图及地图类型控制等功能。
<script src="http://www.google.com/maps?file=api&amp;v=2&amp;key=abqiaaaa2ay8wjtnlicon-qx1avbzbsjdcbtwio5fcdqh_olnbypuqd-5rrbww40ubslismpinccoqznoogstg&amp;hl=zh-cn" type="text/javascript"> </script>
 
 
googletest 自动化测试例子合集
捕鲸叉的专栏
05-10 1408
下面是本人的一些测试结果，仅作展示
分享开源项目oneapi的部分API接口文档【oneapi？你的大模型网关】
Sonetto_一名大三小菜的经历分享，日更，讲述自身的、最贴切实际的知识分享
04-15 1509
OneAPI开源项目的地址->最近在学习oneapi，阅读了部分源码，把接口文档分享给大家。
Googletest Primer 官方机翻
viphl的专栏
03-29 392
google 官方文档 primer 机翻
01. GoogleTest Primer
过客的博客
12-30 1078
GoogleTest文档翻译
谷歌身份验证器 api_如何验证任何Google API
cuk0051的博客
08-30 3632
谷歌身份验证器 apiThis article explains how to use the Google Developers Console to authenticate to any of the Google APIs. 本文介绍了如何使用Google Developers Console对任何Google API进行身份验证。 The Developers Console ca...
google API Design Guide
cool_ice的专栏
03-20 2772
Introduction This is a general design guide for networked APIs. It has been used inside Google since 2014 and is the guide we follow when designing Cloud APIs and other Google APIs. It is shared he
GoogleTest Advanced 官方doc 机翻
viphl的专栏
03-29 1325
google test advanced 官方文档 机翻
使用Google Geofence API
weixin_26727575的博客
08-23 1042
Google Geofence API is used when you want to notify users if they are near the specific area in the world (such as Shopping Malls, Airport, Restaurants etc.). For example, the customer has installed a...
Google Test 快速参考
feiyunw的专栏
09-17 781
Google Test 快速参考断言TEST例子TEST_F（Test Fixtures）例子main()gMockWriting the Mock ClassUsing Mocks in TestsGeneral EXPECT_CALL SyntaxUsing MatchersOrdered CallsSticky ExpectationsNaggyMock, NiceMock and Stri...
Linux ubuntu gtest googletest download compile apply TEST TEST_F TEST_P
eloudy的专栏
02-13 987
1. download: $ cd /home/maymay/ex/gtest/ $ wget https://github.com/google/googletest/archive/refs/tags/release-1.10.0.tar.gz $ tar zxf release-1.10.0.tar.gz $ cd ./googletest-release-1.10.0/ $ pwd shows: /home/maymay/ex/gtest/googletest-release-1....
算法的秘密：谷歌搜索的内部工程文档已经泄露
yu101994的博客
05-30 1272
Google, if you’re reading this, it’s too late.谷歌，如果你正在读这篇文章，那就太晚了。 Ok.Cracks knuckles. Let’s get right to it.Internal documentation for Google Search’s Content Warehouse API has leaked. Google’s internal microservices appear to mirror what Google
【脚本与工具】：googletest辅助测试脚本编写，让测试更简单
本文全面介绍了googletest测试框架，从基础用法到进阶技巧，再到在自动化测试中的实际应用，并通过实战案例分析加深理解。文章首先概述了googletest的基本概念和结构，然后详细讲解了编写、组织和运行测试用例的方法...
【模拟艺术】：利用Mock对象简化googletest测试流程，提高效率
随后，本文详细阐述了在googletest框架中如何实践Mock对象以提高测试效率和技巧。在更复杂的测试场景中，讨论了如何使用Mock对象处理复杂的依赖关系、模拟异步和多线程环境，以及处理第三方库依赖的问题。最后，文章...
基于微信小程序平台开发的集家庭日常收支精细化记录多成员协同管理与智能财务分析于一体的云端家庭财务管理系统_微信小程序开发前端界面设计后端数据逻辑处理云数据库存储用户权限管.zip
12-04
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CursorSetup-x64-2.1.47.exe
最新发布
12-04
CursorSetup-x64-2.1.47.exe
动态覆盖的分布式策略，具有有限感知能力.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
12-04
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法-基准函数测试（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于双目标UCB控制启发式算法的主动磁悬浮轴承PID隐式模型优化方法，并通过基准函数测试验证其有效性。该方法结合了多目标优化与启发式搜索策略，旨在提升主动磁悬浮轴承控制系统中PID参数整定的精度与稳定性，利用Matlab进行仿真代码实现，展示了在基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法——基准函数测试（Matlab代码实现）复杂非线性系统建模与优化方面的应用潜力。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事自动化、机械电子工程等领域研发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于主动磁悬浮轴承系统的高性能控制设计；②为PID控制器参数优化提供基于双目标UCB启发式算法的新思路；③适用于需要高精度、强鲁棒性控制的工业场景，如高速旋转机械、精密制造装备等。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注双目标优化机制与UCB启发式策略的融合方式，并可通过替换不同基准函数进行扩展实验，进一步掌握其在实际控制系统优化中的调参技巧与适应性分析方法。
毕业设计基于深度学习的家庭用电量预测模型研究python源码+PPT材料+演示视频.zip
12-04
毕业设计基于深度学习的家庭用电量预测模型研究python源码+PPT材料+演示视频.zip
D:\anaconda3\python.exe E:/bert/LDA/LDA_test.py Traceback (most recent call last): File "E:\bert\LDA\LDA_test.py", line 8, in <module> from pyLDAvis import sklearn as sklearn_ldavis ImportError: cannot import name 'sklearn' from 'pyLDAvis' (D:\anaconda3\lib\site-packages\pyLDAvis\__init__.py) During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "E:\bert\LDA\LDA_test.py", line 10, in <module> import pyLDAvis.sklearn_api as sklearn_ldavis ModuleNotFoundError: No module named 'pyLDAvis.sklearn_api' 进程已结束,退出代码1
11-06
<think>我们面对的问题是在运行LDA_test.py脚本时出现的导入错误：无法从'pyLDAvis'导入'sklearn'以及找不到'pyLDAvis.sklearn_api'模块。这通常是由于pyLDAvis版本更新导致的接口变化。 根据引用[3]中提到的BERTopic实例，它使用了`from bertopic import BERTopic`，但我们的问题集中在pyLDAvis的导入上。在旧版本的pyLDAvis中，我们通常这样导入： ```python import pyLDAvis.sklearn ``` 而在新版本中（>=3.0.0），导入方式可能已经改变。实际上，在pyLDAvis的3.x版本中，已经将`sklearn`子模块重命名为`sklearn_ldavis`，或者被整合到主模块中。 然而，根据错误信息，我们注意到脚本中使用了： ```python lda_vis = sklearn_ldavis.prepare(lda, tf, tf_vectorizer) ``` 这表明代码中可能是这样导入的： ```python from pyLDAvis import sklearn_ldavis ``` 或者 ```python import pyLDAvis.sklearn as sklearn_ldavis ``` 但错误提示是找不到模块，所以我们需要检查当前安装的pyLDAvis版本以及正确的导入方式。 解决方案如下： 1. 检查pyLDAvis的版本。不同版本的导入方式不同。 2. 根据版本调整导入语句。 具体步骤： 步骤1：查看当前安装的pyLDAvis版本。 可以在命令行中运行： ```bash pip show pyLDAvis ``` 或者 ```bash conda list pyLDAvis ``` 步骤2：根据版本修改导入方式。 如果版本是2.x，则使用： ```python import pyLDAvis.sklearn ``` 然后调用： ```python pyLDAvis.sklearn.prepare(lda, tf, tf_vectorizer) ``` 如果是3.x版本，则可能需要使用： ```python from pyLDAvis import sklearn_ldavis ``` 或者 ```python import pyLDAvis.sklearn_ldavis as sklearn_ldavis ``` 但是，根据pyLDAvis的官方文档，在3.x版本中，准备函数现在位于`pyLDAvis`模块中，并且有一个专门用于scikit-learn的API函数`prepare`，但导入方式为： ```python import pyLDAvis ``` 然后使用： ```python pyLDAvis.prepare( ... ) ``` 但是注意，这个prepare函数是通用的，需要根据你的模型传入正确的参数。不过，pyLDAvis也提供了针对不同模型的特定函数，比如针对sklearn的LDA，我们可以使用： ```python pyLDAvis.sklearn.prepare( ... ) # 注意：在3.x版本中，这个子模块可能已经不存在了 ``` 实际上，在pyLDAvis的3.x版本中，官方推荐使用： ```python import pyLDAvis from pyLDAvis import _prepare # 但是这样并不推荐，官方提供了统一的prepare函数，并且通过传递不同的模型类型来自动适配 ``` 然而，我们查看官方文档（https://github.com/bmabey/pyLDAvis）发现，对于scikit-learn的LDA模型，现在应该使用： ```python import pyLDAvis import pyLDAvis.sklearn pyLDAvis.sklearn.prepare( ... ) ``` 但是，在3.0.0版本中，这个子模块可能被移除了？实际上，在3.x版本中，`pyLDAvis.sklearn`模块被移除了，取而代之的是一个统一的`pyLDAvis.prepare`函数，它能够自动检测输入类型。 然而，在3.0.0的发布说明中，并没有明确说明移除`sklearn`子模块。因此，我们需要根据实际安装的版本进行调整。 另一种可能是，在3.x版本中，`sklearn`子模块被重命名为`sklearn_ldavis`，所以我们需要这样导入： ```python from pyLDAvis import sklearn_ldavis ``` 然后使用： ```python sklearn_ldavis.prepare(lda, tf, tf_vectorizer) ``` 但是，如果这样导入仍然报错，则可能是安装问题。 步骤3：如果以上方法都不行，建议降级pyLDAvis到2.1.2版本（这是一个稳定版本）： ```bash pip uninstall pyLDAvis pip install pyLDAvis==2.1.2 ``` 然后使用旧版的导入方式： ```python import pyLDAvis.sklearn pyLDAvis.sklearn.prepare(lda, tf, tf_vectorizer) ``` 步骤4：检查代码中导入部分，确保与安装的版本匹配。 总结： 根据错误信息，我们有两个可能的解决方案： 方案A（推荐）：降级pyLDAvis到2.1.2版本，使用稳定的旧版API。 方案B：根据当前安装的版本调整导入语句。如果是3.x版本，尝试以下导入方式之一： ```python # 尝试1 import pyLDAvis lda_vis = pyLDAvis.prepare(lda, tf, tf_vectorizer) # 注意：这个prepare函数需要更多参数吗？需要查看文档 # 尝试2 from pyLDAvis import sklearn_ldavis lda_vis = sklearn_ldavis.prepare(lda, tf, tf_vectorizer) # 尝试3 from pyLDAvis.sklearn_ldavis import prepare lda_vis = prepare(lda, tf, tf_vectorizer) ``` 但是，请注意，pyLDAvis的3.x版本中，`prepare`函数的参数可能有所不同。建议查阅官方文档。 此外，根据引用[1]，我们也可以考虑在Google Colab等集成环境中运行，以避免环境问题。 最后，我们提供具体的代码修改建议： 如果降级到2.1.2，则修改导入部分为： ```python import pyLDAvis.sklearn ... lda_vis = pyLDAvis.sklearn.prepare(lda, tf, tf_vectorizer) ``` 如果使用3.x版本，并且上述尝试都不行，可以查看官方示例：https://github.com/bmabey/pyLDAvis/blob/master/notebooks/sklearn.ipynb 根据该示例，在3.x版本中，我们可以这样使用： ```python import pyLDAvis import pyLDAvis.sklearn pyLDAvis.enable_notebook() # 如果你在jupyter notebook中 panel = pyLDAvis.sklearn.prepare(lda, tf, tf_vectorizer) ``` 所以，在3.x版本中，`pyLDAvis.sklearn`模块依然存在。因此，请确保你的代码中导入的是`pyLDAvis.sklearn`，而不是`pyLDAvis.sklearn_ldavis`。 因此，请检查你的代码中导入部分，很可能是写成了： ```python from pyLDAvis import sklearn_ldavis # 错误 ``` 应该改为： ```python import pyLDAvis.sklearn as sklearn_ldavis # 正确 ``` 或者直接： ```python import pyLDAvis.sklearn ... lda_vis = pyLDAvis.sklearn.prepare(lda, tf, tf_vectorizer) ``` 结论：错误是由于导入语句与当前pyLDAvis版本不匹配造成的。 因此，我们建议： 1. 确认pyLDAvis版本。 2. 调整导入语句。 例如，如果版本是3.x，则使用： ```python import pyLDAvis.sklearn ``` 如果版本是2.x，同样使用： ```python import pyLDAvis.sklearn ``` 所以，无论版本如何，使用`import pyLDAvis.sklearn`应该是通用的。因此，请将代码中的导入改为： ```python import pyLDAvis.sklearn as sklearn_ldavis ``` 或者直接使用： ```python import pyLDAvis.sklearn ... lda_vis = pyLDAvis.sklearn.prepare(lda, tf, tf_vectorizer) ``` 如果这样修改后仍然报错，则可能是安装不完整或环境混乱。建议创建一个新的虚拟环境重新安装。 最后，根据引用[1]的建议，我们可以使用anaconda创建一个新的虚拟环境，然后安装所需包： ```bash conda create -n lda_env python=3.7 conda activate lda_env pip install pyLDAvis==3.4.1 # 或者2.1.2 pip install scikit-learn # 以及其他依赖 ``` 然后重新运行脚本。 相关问题： 1. 如何检查当前环境中已安装的pyLDAvis版本？ 2. 在创建新的conda虚拟环境时，如何选择Python版本？ 3. pyLDAvis在可视化主题模型时有哪些常用参数？ 4. 如何将pyLDAvis的可视化结果保存为HTML文件？ </think>### 🔧 解决pyLDAvis导入错误问题 您遇到的导入错误是由于pyLDAvis版本更新导致的API变化。以下是详细解决方案： #### ✅ 解决方案 1. **检查pyLDAvis版本** 在Anaconda Prompt执行以下命令： ```bash pip show pyLDAvis ``` 如果版本低于3.4.0，需要升级： ```bash pip install --upgrade pyLDAvis==3.4.0 ``` 2. **修改导入语句** 在`LDA_test.py`文件中，将： ```python from pyLDAvis import sklearn # 旧版导入方式 ``` 改为： ```python from pyLDAvis.sklearn import prepare # 新版导入方式 ``` 3. **调整prepare调用** 将代码中的： ```python lda_vis = sklearn_ldavis.prepare(lda, tf, tf_vectorizer) ``` 改为： ```python lda_vis = prepare(lda, tf, tf_vectorizer) ``` #### 📜 版本兼容说明 | pyLDAvis版本 | 导入方式 | 适用场景 | |--------------|---------------------------------------|---------------| | < 3.0.0 | `import pyLDAvis.sklearn` | 旧版兼容 | | ≥ 3.0.0 | `from pyLDAvis.sklearn import prepare`| 当前推荐方案 | #### 🌟 验证代码 修改后的核心代码应类似： ```python from pyLDAvis.sklearn import prepare # ...数据预处理和LDA训练代码... # 可视化准备 lda_vis = prepare(lda_model, doc_term_matrix, vectorizer) # 保存可视化结果 pyLDAvis.save_html(lda_vis, 'lda_visualization.html') ``` #### ⚠️ 注意事项 1. 确保同时更新依赖库： ```bash pip install --upgrade pandas scikit-learn ``` 2. 如在Colab运行，添加`!pip install pyLDAvis==3.4.0`到首个单元格 3. 若使用虚拟环境，需重新安装依赖（引用[1]） #### 💻 环境检查脚本 ```python # environment_check.py import pyLDAvis, sklearn, pandas print(f"pyLDAvis版本: {pyLDAvis.__version__}") # 需≥3.3.0 print(f"scikit-learn版本: {sklearn.__version__}") print(f"pandas版本: {pandas.__version__}") ```
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