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原创 解决 logging 写入文件报错 UnicodeEncodeError: ‘gbk‘ codec can‘t encode character
解决 logging 写入文件报错 UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character
2022-05-06 10:05:08
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原创 解决 animation.FuncAnimation 更新函数无反应的方法
解决 animation.FuncAnimation 更新函数无反应的方法
2022-02-03 17:59:26
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原创 使用 animation.FuncAnimation 制作同一画布多条曲线同时动画
使用 animation.FuncAnimation 制作同一画布多条曲线同时动画
2022-02-03 17:38:36
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原创 将 JavaScript 中的 JSON 转为 Python 可读取
将 JavaScript 中的 JSON 转为 Python 可读取
2022-01-24 19:12:18
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原创 使用 Multiprocessing.Pool.map_async 报错 attribute lookup <lambda> on __main__ failed 的解决
帮你解决 attribute lookup <lambda> on __main__ failed
2022-01-10 23:08:48
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原创 tkinter Button + threading
tkinter Button + threading创作背景问题再现分析 BUG解决 BUG思路代码修改未解决的问题结尾创作背景最近本菜鸡在搞一个 GUI ,有个功能是 点击按钮 ,使用一个新的线程执行函数 ,并 根据函数返回结果选择停止线程 ,本篇文章用来记录一下 处理 BUG 的过程。如果觉得我这篇文章写的好的话,能不能给我 点个赞 ,评论 、收藏 一条龙(☆▽☆)。如果要点个 关注 的话也不是不可以????。请各位参加一下文末的 投票 哦,如果 有什么问题,还 请各位大佬在评论区提出,不胜感激
2022-01-02 21:36:26
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原创 访问网页数据传输过程分析
访问网页数据传输过程分析写作背景步骤截图分析数据传输过程交互过程网络拓扑网络仿真结尾写作背景这是本菜鸡的一门课程考核内容,记录一下过程,以供各位和以后的自己参考。案例是 分析访问某个网站的数据传输过程,具体 URL 见文章。如果觉得我这篇文章写的好的话,能不能给我 点个赞 ,评论 一波。如果要点个 关注 的话也不是不可以????。步骤如下:启动 wireshark。访问该网站。点击“搜索”。获得响应结果。关闭 wireshark 。保存结果。截图本机网络配置 如下:本机
2021-12-26 19:21:29
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原创 朴素贝叶斯(Naive Bayes)(原理+Python实现)
朴素贝叶斯(Naive Bayes)创作背景算法分类生成类算法判别类算法区别知识补充朴素贝叶斯算法举个栗子求解思路求解过程(数学计算)代码实现自己实现使用 `sklearn`结尾创作背景本菜鸡最近想学学 机器学习,这不,学到了 朴素贝叶斯。如果觉得我这篇文章写的好的话,能不能给我 点个赞 ,评论 一波。如果要点个 关注 的话也不是不可以????算法分类对于 分类算法 来说,一般可分为 生成类算法 和 判别类算法 。生成类算法通俗来讲,这类算法是在给定数据为 各个特征某一取值 的情况下,求出 属
2021-12-13 08:08:35
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原创 第六讲 - 逻辑斯蒂回归【跟随 up 主 “刘二大人” 学习 pytorch】
第六讲 - 逻辑斯蒂回归【跟随 up 主 “刘二大人” 学习 pytorch】前言前言本专栏是我这个小菜鸡跟随 B 站 up 主 刘二大人 学习 pytorch 完成的课后作业,原视频请戳这里偷偷说一句:如果对我的文章满意的话可不可以给我 点个赞 , 点个收藏, 点个关注,评论一下。一定要 看到最后 并且参加 投票 哦。Let's do it !!!...
2021-12-09 21:16:58
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原创 反向传播(BP)
反向传播(BP)创作背景知识补充流程图公式验证公式结尾创作背景最近要学学 反向传播 (BP),写篇博客记录一下。知识补充误差反向传播,简称BP(Back Propagation)。机器学习过程可分为 正向传播 和 反向传播。正向传播:输入信息从输入层经隐层处理,传至输出层。每层神经元(节点)的状态只影响 下一层 神经元的状态。反向传播:将误差信号 沿原来通路返回,修改各层权重值,使误差信号最小,得到 最佳(较佳)参数。流程图首先画一下流程图(用 mermaid 画出来效果看着不行,
2021-12-09 20:16:55
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原创 Pycharm 虚拟环境 pip 时报错 no suchoption: --bulid-dir 的解决办法
Pycharm 虚拟环境 pip 时报错 no suchoption: --bulid-dir 的解决办法创作背景讲解解决办法注结尾创作背景最近本菜鸡在 PyCharm 的虚拟环境安装第三方库的时候报了错,说 no such option: --bulid-dir ,如下图所示:这是怎么回事呢?如果觉得我这篇文章写的好的话,能不能给我 点个赞 ,评论 一波。如果要点个 关注 的话也不是不可以????。讲解PyCharm 依赖于 --build-dir 安装第三方库,但该标志在 20.2 版本
2021-11-20 09:47:43
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原创 熵权法求权重
熵权法求权重创作背景知识补充熵熵权法求权重过程一、特征缩放归一化标准化注二、求熵三、求权重实战一、特征缩放二、求各特征的熵三、求个特征权重结尾创作背景最近本菜鸡在帮别人搞个 熵权法求权重 ,给的数据是差不多 5 份打分表,有字段和对应的打分,要我求一下 每个字段对应的权重 ,对于这点小忙我还是很乐意帮的,本片博客就用来记录一下过程。知识补充让我们了解一下熵权法,参考 这篇文章 。熵既然是要根据 熵 来求权重,我们也得知道 熵 是什么。熵 是 统计物理与信息论术语 ,泛指某些 物质系统状态的 一
2021-11-19 23:38:54
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原创 写一个基于 sqlite3 的 sqlite 连接类
写一个基于 sqlite3 的 sqlite 连接类写作背景思路0. 预处理1. 创建数据库连接对象2. 返回数据库对象3. 创建数据表4. 基础操作增删改查5. 关闭数据库连接显示关闭隐式关闭代码展示结尾写作背景本菜鸡在练习编程的时候经常会有 链接数据库 的需求,一般 为了简便 ,连接的是 sqlite 数据库,为了 简化代码 ,于是想 自定义类 。本文就由本菜鸡带你们 自定义 一个 sqlite 连接类 。如果觉得我这篇文章写的好的话,能不能给我 点个赞 ,评论 一波。如果要点个 关注 的话也不
2021-11-06 00:17:42
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原创 Python 重写一个提取字符串中行政区划的 Series(下)
Python 重写一个提取字符串中行政区划的 Series(下)创作背景思路分析 - 编写类方法返回一个结果返回 Series 结果结尾创作背景本菜鸡最近在数据分析时遇到这样一列数据,如图我想进行的操作是:提取其中 各行政区划及名称。eg: 江苏省,北京市 这种。目标已达成,详见文章。像 pd.to_datetime() 后可以调用 time_series.dt.year 返回对应的 年序列 一样,我的 area_series 可以返回对应的 省,市,市辖区/县。详见本文。注:本文将 市辖区
2021-10-30 21:40:23
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原创 Python 重写一个提取字符串中行政区划的 Series(上)
Python 写一个提取字符串中行政区划的函数创作背景思路分析提取行政区划eg1:福建省莆田市城厢区eg2:新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市eg3:青海省共和县泛化结尾创作背景本菜鸡最近在数据分析时遇到这样一列数据,如图我想进行的操作是:提取其中 各行政区划及名称。eg: 江苏省,北京市 这种。像 pd.to_datetime() 后可以调用 time_series.dt.year 返回对应的 年序列 一样,我的 area_series 可以返回对应的 省,市,市辖区/县。注:本文将 市辖区 和
2021-10-30 09:34:24
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原创 Logistic 回归
Logistic 回归创作背景回归与分类的区别回归向分类的转变饱和函数Sigmoid 函数(Logistic 函数)创作背景本菜鸡最近想学学 机器学习,这不,刚开始。回归与分类的区别回归 要预测的结果是 具体的数值,根据训练数据预测某一输入对应的输出数据。输出的结果是 实数。分类 要判断的结果是 类别,根据训练数据预测 分类正确的概率 (属于 [0, 1]),进而输出 判断的类别 。回归向分类的转变既然都是 预测,使用相同的 x ,只是输出从原来的 实数 变成了 类别,那我们就用一个函数将
2021-10-19 23:06:04
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原创 Pandas 报错 Unalignable boolean Series provided as indexer 的解决方法
Pandas 报错 Unalignable boolean Series provided as indexer 的解决方法前言改 bug分析第一步第二步解决我的问题解决方案通用解决方案结尾前言最近本菜鸡在 批量处理 数据的时候出现了问题,场景是:批量获得数据,判断是否在指定 DataFrame 中,如果不在,则 存入,否则,读取 ,但是写好多线程后出现了问题,于是写下本篇文章来记录一下出现问题的原因及解决方法。偷偷说一句:如果对我的文章满意的话可不可以给我 点个赞 , 点个收藏, 点个关注,评论
2021-10-13 00:28:21
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原创 Python 练习题 --- 梯度下降
Python 练习题 --- 梯度下降题目要求思路讲解第一题题目来源:在校课程老师布置的作业偷偷说一句:如果对我的答案和解析满意的话可不可以给我 点个赞 , 点个收藏 之类的Let's do it !!!题目要求已知某系统模型可由 y=2x+3y = 2x + 3y=2x+3 表示对该系统实际采样得到 4 个样本:(0,3.1)、(1,4.9)、(2,7.2)、(3,8.9)根据采样数据使用一维线性回归算法估计该模型:f(x)=wx+bf(x) = w x + bf(x)=wx+b选取损
2021-10-10 00:16:42
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原创 execjs 运行结果和 nodejs 结果不一样的解决方法
execjs 运行结果和 nodejs 结果不一样的解决方法写作背景思路讲解第一步 执行 js 文件第二步 执行 js 命令时传参第三步 命令行执行命令第四步 获取结果概述语法参数返回值结尾写作背景上一篇博客 我写了百度翻译反爬的解决方法,后来使用的过程中出了问题,我用 nodejs 调试 js 文件的时候输出的结果和在浏览器命令行运行的结果一样,可是使用 execjs 调用的时候输出的结果是错的,如下图。使用 nodejs 运行结果。使用 execjs 调用的结果生成的结果 不一样!!!
2021-10-09 21:52:34
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原创 解决 matplotlib 不显示中文标签和负号
解决 matplotlib 不显示中文标签创作背景解决方法结尾创作背景本菜鸡最近使用 matplotlib 绘图,但是图片不显示中文标题和图例,这着实让我很烦恼。解决方法按如下设置from pylab import *mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']其中,SimHei 是 黑体 ,支持中文。结尾以上就是我要分享的内容,因为学识尚浅,会有不足,还请各位大佬指正。有什么问题也可在评论区留言。...
2021-10-07 23:08:02
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原创 python 百度翻译爬虫(可翻译句子及文章)(偷偷说一句,保姆级教程哦)
python 百度翻译爬虫(可翻译句子及文章)创作背景思路讲解第一步 寻找接口声明:本文 仅限爬虫学习 ,不得 将本文代码商用 , 侵权删创作背景本菜鸡最近要整个 批量翻译词组和句子 ,准备调用 百度翻译 的接口,以前也搞过,用的 这个接口,但是只能 翻译单词 ,没法满足需求,所以就需要重新搞。其实以前我就对 这个接口 念念不忘,但是因为当时啥也不会(虽然现在也是),为了图省事儿就没搞,今天 必须拿下 !!!思路讲解参考 这个大佬的这篇文章第一步 寻找接口无非是 按 F12 打开开
2021-10-07 20:35:28
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原创 利用 python 实现 KNN 算法(自己实现 和 sklearn)
利用 python 实现 KNN 算法(自己实现 和 sklearn)创作背景思路讲解了解算法作业思路第一步第二步第三步第四步第五步第六步(The Final Step)结尾创作背景昨天有个朋友请我帮他做一个 python 的作业,作业要求如下图(翻译过)也就是:给定了数据集,使用 KNN 算法完成下列目标编写 自己的 代码实现 KNN 并且用绘制图像使用 sklearn 绘制图像(使用 KNeighborsClassifier 进行分类)绘制的图像效果如下思路讲解先开始我很懵,毕
2021-10-04 15:49:18
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原创 Matplotlib 绘图 双轴双图例 图
Matplotlib 绘图双轴双标签创作背景让我来讲解一下思路创作背景本菜鸡最近帮一个朋友画图,碰到个问题,就是需要 同一个图中要画两条折线 ,而且 还得有两个 y 轴 ,并且 显示两个标签好家伙,乍一听还挺头大,不过细分下来也不算难让我来讲解一下思路首先就是要 在一个图中画两条折线 ,这个不难,因为如果要传入两个 y 轴的数据的话,Matplotlib 就会自动画出来两条折线但第二个就有点问题,要 画双轴...
2021-09-27 16:27:31
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原创 Matplotlib 绘制 双轴 图
Matplotlib 绘制双轴图创作背景思路分析总结结尾创作背景最近本菜鸡想要画一个 双轴图 ,可是直接使用 plt.plot() 实现不了这个功能,无奈,菜嘛,所以只能去 Matplotlib Gallery 寻找一波。诶,你别说,还真被我给找到了。思路分析我找到的是 这个例子。诶,你看,这个图画的多好看,而且还符合我们的需求 — 双轴图 ,这个图还把两个轴用不同的颜色区分了一下,妙哉妙哉。那让我们阅读一下它的源码,看看哪里可以供我们借鉴。首先就是平常的不能再平常的 导包 ,导入了
2021-09-27 16:01:28
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原创 python基础练习题
python基础练习题字符串1234567函数12结尾题目来源:在校课程老师布置的作业字符串已知 字符串a = 'ahGhd35AGdf'1题目将a字符串的大写改为小写,小写改为大写。解答使用函数 swapcase()2题目将a字符串的数字取出,并输出成一个新的字符串。解答使用 re 匹配3题目请统计a字符串中出现的每个字母的出现次数(请忽略大小写,a与A是同一个字母)解答使用 字典 和 生成器 ,count() 函数
2021-09-23 09:37:28
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原创 Python 批量复制文件并解决Windows copy 报错 “系统找不到指定的路径”
Python 批量复制文件并解决Windows copy 报错 “系统找不到指定文件”创作背景我的需求我的思路问题再现代码展示结尾创作背景本菜鸡最近想写个 批量复制文件 的程序,复制的方法是利用 os.system 执行 copy 命令但在使用 copy 命令的时候一直报错 “系统找不到指定文件”我的需求新目录下 创建 旧目录中 第一级子目录把旧目录中 所有指定后缀的文件 都 复制 到新目录并以 该文件的父目录和文件名 重新命名 这个文件我的思路使用的库:os首先,使用 o
2021-09-19 13:19:30
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原创 第五讲 - 用 PyTorch 实现线性回归【跟随 up 主 “刘二大人” 学习 pytorch】
第五讲 - 用 PyTorch 实现线性回归【跟随 up 主 “刘二大人” 学习 pytorch】前言题目分析功能实现1. 构造数据集2. 自定义线性模型3. 记录每个优化器的 `四` 个指标4. 获得优化器名称列表,并进行计算5. 查看一下结果6. 用图表将结果进行展示7. 分析结果代码展示结尾前言本专栏是我这个小菜鸡跟随 B 站 up 主 刘二大人 学习 pytorch 完成的课后作业,原视频请戳这里题目比较各个优化器的 性能分析既然要比较 性能,那就必须有 指标 来体现这里我选
2021-08-29 09:31:40
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原创 第四节-反向传播【跟随 up 主 “刘二大人” 学习 pytorch】
第四节-反向传播【跟随 up 主 “刘二大人” 学习 pytorch】前言题目分析流程图公式验证公式代码展示结尾前言本专栏是我这个小菜鸡跟随 B 站 up 主 刘二大人 学习 pytorch 完成的课后作业,原视频请戳这里题目计算 模型 y^=w1x2+w2x+b\hat{y}={w}_{1}{x}^{2}+{w}_{2}x+by^=w1x2+w2x+b 中 损失对各权重的梯度分析流程图首先画一下流程图(用 mermaid 画出来效果看着不行,就用的 PPT 的形状一个一个画)
2021-08-25 15:09:07
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原创 第三节-梯度下降【跟随 up 主 “刘二大人” 学习 pytorch】
第三节-梯度下降【跟随 up 主 “刘二大人” 学习 pytorch】前言题目分析随机梯度下降小批量梯度下降代码展示批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降结尾前言本专栏是我这个小菜鸡跟随 B 站 up 主 刘二大人 学习 pytorch 完成的课后作业,原视频请戳这里题目这一节没有题目,所以我就准备实现一下 随机梯度下降 和 批量梯度下降分析模型为 y^=w∗x\hat{y}=w*xy^=w∗x训练数据这次用的多一点,取 x∈[0.0,10.0]x\in[0.0, 10.0]x∈[
2021-08-22 23:38:43
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原创 教你判断一个 DataFrame 中数据是否在另一个 DataFrame 中
教你判断一个 DataFrame 中数据是否在另一个 DataFrame 中创作背景问题分析问题解决结尾创作背景最近本菜鸡在帮别人处理数据,有个需求是 将一个 DataFrame 中在另一个 DataFrame 中的数据除去也就是有两个 DataFrame,A 和 B,B 是 A 与另一个 DataFrame C 取交集的结果,要把 B 中的数据从 A 中删除,有指定的列问题分析这个问题的难点在于:1. B 的列数和 A 不一样2. 遍历 A 中每一行数据3. 判断 A 中的一行数据是
2021-08-21 00:33:19
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原创 第二节-线性模型【跟随 up 主 “刘二大人” 学习 pytorch】
第二节 --- 线性模型题目分析bug 解决代码展示结尾题目使用模型 y=w∗x+by=w*x+by=w∗x+b 计算损失,还要 使用 matplotlib 绘制 3D 图像分析首先,我们需要训练集才能进行模型训练,我们就以视频中的例子,即train_x = [1.0, 2.0, 3.0]train_y = [2.0, 4.0, 6.0]然后,我们以 w∈[0.0, 6.0]w \in [0.0,\,6.0]w∈[0.0,6.0],b∈[−6.0, 6.0]b \in [-
2021-08-19 12:07:14
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