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RSS订阅原创 成功解决安装PyQt5出现：ERROR: Failed building wheel for PyQt5-sip
点击分割线上的error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required.点击报错行的链接跳转到官网下载。按照上面是勾选进行安装和下载。安装PyQt5出现下面的问题。重新进行安装，即可安装成功。
2024-12-07 14:28:57
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原创 成功解决：Error response from daemon: Get “https://registry-1.docker.io/v2/“: net/http: request canceled
Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": net/http: request canceled while waiting for connection (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)通常表示您的网络连接在尝试拉取镜像时超时了。添加后点击下面的Apply&restart,然后重新拉取，，大家可自己查看进行添加。可以看见已经成功了。
2024-12-05 16:25:44
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原创 RNN、LSTM、Seq2Seq模型以及Atttention机制
对于普通RNN的训练，我们比较理解，简单来说就是学习概率分布，然后预测，比如输入前t 个 时刻数据，预测 t+1 时刻的数据。同步序列中，Many to many 多对多，输入和输出的数量相同，可用在词性标注，输入一个句子，输出句中每个词的词性；然而，不能将所有的上一时刻的长期状态都保留，需要选择性的接收，使用一个忘记门，有选择地忘记一些长期信息。**编码器通过学习，将输入序列编码成一个固定大小的状态向量C，作为解码器的输入，解码器RNN通过对C的学习进行输出。，xT，其计算的概率是当x1，x2，……
2024-06-28 19:32:49
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原创 解决调用surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create()报错：cv2.error: OpenCV(4.10.0) D:\a\opencv-python\opencv-pytho
然后我都就可以正常运行，大家一定要注意python的版本不能太高，不然还是会报错，为了避免经常报错，一般我创建虚拟环境时都会指定python=3.7。后面发现是在OpenCV 4.0及之后的版本中，SURF和SIFT等专利算法被移至。模块，并且需要额外的配置才能使用。而我的opencv为4.10的。在进行编写特征提取的代码中，使用。和SIFT算法一直报错。这两种写法全部会报错，
2024-06-27 17:20:00
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原创 检索类聊天机器人-检索匹配、chatterbot
chatterbot的聊天逻辑和输入输出以及存储是由各种adapter来限定的，下面是它的流程图。创建chatterbotChatBot: 这是 ChatterBot 库中用于创建聊天机器人的类。‘Default Response Example Bot’: 这是你给机器人起的名字，用于标识这个聊天机器人实例。storage_adapter=‘chatterbot.storage.JsonFileStorageAdapter’: 指定了用于存储对话数据的适配器。
2024-06-24 08:40:11
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原创 安装Spacy
en_core_web_sm-3.0.0包所在地址：https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.0.0/en_core_web_sm-3.0.0.tar.gz。今天安装spacy不管是用conda还是pip安装都会遇见不同的错误，弄一个晚上，现在终于解决了！如果您之前已经安装了spacy并且版本和en的版本发生冲突的话，需要先卸载之前的spacy。下面是我成功安装的步骤供大家参考。
2024-06-24 00:43:09
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原创 NLP文本处理方法-Word2Vec
通过破译用户查询的意图和上下文，聊天机器人可以提供适当的响应，从而实现更有效、更自然的对话。例如，如果你有一百万条StackOverflow问题和答案的标签，你可以找到与给定标签相关的其他标签，并推荐这些相关的标签以供探索。通过在大量用户评论上训练Word2Vec模型，你可以实现这一目标。Gensim是在做自然语言处理时较为经常用到的一个工具库，主要用来以无监督的方式从原始的非结构化文本当中来学习到文本隐藏层的主题向量表达。主要包括TF-IDF，LSA，LDA，word2vec，doc2vec等多种模型。
2024-06-22 23:13:25
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原创 动手安装NLTK（Anaconda）
这里只需将Server Index路径改成NLTK官网http://www.nltk.org/nltk_data/即可。首先冲新创建一个虚拟环境，用于后续应用。然后选择我们所需要的进行下载就可以了。但是在安装过程出现错误。下载nltk中自带的语料。
2024-06-22 00:49:42
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原创 NLP基础
自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
2024-06-22 00:20:34
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原创 聊天机器人的综合介绍
encoder对于输入进行编码成vector，然后decoder进行解码，生成回答。第一台机器人IBM-701，基于计算机语言basic产生的。输入的话是什么意思，然后进行回答。固定领域例如天气查询、疾病诊治。聊天机器人主要用于电商行业。开放领域应用例如微软小冰。上面的实现过于简单，下面。
2024-06-21 22:32:28
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原创 CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url
在重新创建虚拟环境诗出现错误：CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url。
2024-01-16 16:50:47
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原创 解决错误：出现错误：Could not load library cudnn_cnn_train64_8.dll. Error code 1455
1、检查 cuDNN 库文件是否存在：确认 cudnn_cnn_train64_8.dll 文件是否在系统的库路径中。确保文件未丢失或损坏。3、验证 CUDA 和 cuDNN 的兼容性：确保安装的 cuDNN 版本与您安装的 CUDA 版本相匹配。如果它们不兼容，您可能需要下载并安装与您的 CUDA 版本相匹配的不同版本的 cuDNN。**这个错误提示通常是因为无法找到或访问所需的 CUDA 深度神经网络（cuDNN）库文件 cudnn_cnn_train64_8.dll。
2024-01-09 03:00:37
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原创 主成分分析（PCA）
也是多元统计中的重要部分，在数据分析、机器学习等方面具有广泛应用。主成分分析目的是用较少的变量来代替原来较多的变量，并可以反映原来多个变量的大部分信息。
2024-01-01 21:34:45
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原创 SVM算法
假设给定⼀个特征空间上的训练集为：T = {(x , y ),(x , y )…,(x , y )}x i∈ R , y ∈ {+1, −1},i = 1, 2, …, N.其中，(x ,y )称为样本点。x 为第i个实例（样本），当y =1时，为x 正例当y =-1时，为x 负例核函数，是将原始输⼊空间映射到新的特征空间，从⽽，使得原本线性不可分的样本可能在核空间可分。下图所示的两类数据，分别分布为两个圆圈的形状，这样的数据本身就是线性不可分的，此时该如何把这两类数据分开呢?
2023-12-18 21:39:57
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原创 逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的⼀种分类模型，逻辑回归是⼀种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和⾼效，在实际中应⽤⾮常⼴泛。Logistic回归优点无需事先假设数据分布可得到“类别”的近似概率预测（概率值还可用于后续应用）可直接应用现有数值优化算法（如牛顿法）求取最优解，具有快速、高效的特点。
2023-12-04 19:57:25
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原创 朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法它是一种分类算法，经常被用于文本分类，它的输出结果是某个样本属于某个类别的概率。PC∣WPW∣CPCPWPC∣WPWPW∣CPC注：W为给定文档的特征值（频数统计，预测文档提供）， C为文档类别。
2023-11-14 20:31:46
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原创 决策树算法
决策树的思想就是程序设计中的条件分支结构，其实就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构来分割数据决策树：是一种树形结构，其中每一个内部节点表示一个属性上的判断，每一个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗有多个判断节点组成的树。
2023-11-06 22:03:49
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原创 解决错误：AssertionError: size of input tensor and input format are different.
从报错信息可以看出 input tensor的shape是（64，3，32，32），但是imput_format应该是CHW，我们在输入时把batch_size作为一个维度也输入进入了，所以不匹配。add_image只接收单一图像，所以解决这个问题只需要把。
2023-11-03 21:01:26
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原创 Python——Matplotlib（基本用法）
是专门用于开发2D图表（包括3D图表）以渐进、交互的方式实现数据可视化x:要显示的刻度值y:要显示的刻度值#准备x,y轴坐标的数据#构造x轴刻度标签x_ticks_lable=["11点{}分".format(i) for i in x]#构造y轴刻度#修改x，y轴的刻度显示plt.show()
2023-10-25 21:24:33
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原创 分类模型评估方法
在分类任务中，预测结果（Predicted Condition）与正确标记（True Condition）之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵（适用于多分类），混淆矩阵（Confusion Matrix）是非常有效的评估模式，特别用于监督学习（在无监督学习中一般叫做匹配矩阵）。AUC（Area Under ROC Curve）是 ROC 曲线下面积，其物理意义是，正样本的预测结果大于负样本的预测结果的概率，本质是AUC反应的是分类器对样本的排序能力。召回率：真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（）
2023-10-23 20:03:09
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原创 KNN算法实例
在第一个子图中绘制豆子植物的茎长和豆子的重量的散点图。在第三个子图中绘制豆子的重量和豆子的宽度的散点图。（数据前三列分别表示：豆子植物的茎长，豆子的重量和豆子的宽度。用户输入豆子的三维特征，包括豆子植物的茎长、豆子的重量和豆子的宽度。程序会根据输入的特征值，对训练集中的豆子进行分类，并输出豆子属于哪一种类型（黑豆、绿豆和红豆），辞职我们指定的。在测试样本中找到训练集中距离该样本最近的前K个样本，统计这K个样本所属不同类别的出现次数，将出现次数最多的类别作为该测试样本的类别。在上面的案例中我们设置的。
2023-10-09 18:50:46
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原创 KNN算法的介绍
K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面比较经典的算法。如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最近邻）的样本中大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。特征预处理就是通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。为什么要进行归一化/标准化？特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方差相比其他的特征要大出几个数量级，容易影响（支配）目标结果，是的这些算法无法学习但其他特征。
2023-10-09 16:05:03
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原创 动手学深度学习-数据操作
后面会对广播机制进行详细的解释。通过提供包含数值的Python列表（或嵌套列表）来为所需张量中的每一个元素赋予确定值。要先发改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，我们可以调用reshape函数。我们可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数。我们得到的结果为False，如果我们不想产生新的内存只执行原地操作。为多个元素赋值相同的值，我们只需要索引所有元素，然后为它们赋值。对张量中的所有元素进行求和会产生一个只有一个元素的张量。即使操作的两个张量的形状不同，我们任然可以通过调用。
2023-10-04 13:58:59
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原创 机器学习环境配置——Anaconda和Vscode的安装
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。选择Add Anaconda to my PATH environment variable，这样会自动将anaconda装到系统的环境变量中，配置会更加方便。安装Vscode，安装完就可以launch，这样就成功安装好了。安装好后点击进入Vscode，然后可以安装自己所需要的插件。选择自己要安装的位置，可以选择在其他盘中。
2023-09-18 12:07:25
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原创 Spring注解开发错误提示：ASM ClassReader failed to parse class file - probably due to a new Java class file
在学习Spring框架中的注解时，第一次测试就出现了这个问题：Failed to read candidate component class: file [D:\MySQl_code\prop_spring\Spring\target\test-classes\com\mcy\dao\impl\UserDaoImplTest.class];最后发现是最后发现是JDK和Spring的版本不匹配，我的Spring框架版本为5.1.4 而我的是JDK18，由此出现了问题。解决过程：File->Setting。
2023-05-13 20:48:01
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空空如也
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