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RSS订阅原创 解决pip-autoremove在Windows系统上报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘pip_autoremove‘
摘要：针对pip-autoremove 0.10.0+版本在Windows系统报错"ModuleNotFoundError"问题，本文提供两种解决方案。根本原因是新版本模块导入路径错误，官方未合并GitHub修复PR。推荐方案一：安装社区修复版（执行pip install --force git+https://github.com/imba-tjd/pip-autoremove@ups）；替代方案二：手动将Scripts目录下的pip_autoremove.py移至site-packa
2025-07-01 14:17:55
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原创 思源笔记中修改分割线（分界线）颜色和线型的方法
本文介绍了两种修改分割线样式的方法，适用于编辑器个性化定制需求。方法一通过调整背景色和高度实现2px黄色实线；方法二改用边框属性支持多种线型，包括虚线、点线、双实线和3D效果，并提供渐变虚线等高级定制方案。两种方法均采用CSS选择器精准定位分割线元素，通过修改关键参数可自由调整分割线的粗细、颜色和样式。还包含代码效果对比表格，便于开发者快速选择合适方案。
2025-05-27 13:44:43
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原创 pandas.Series.replace函数用法及常用的正则表达式汇总
str, regex, list, dict, Series, int, float, 或 None。: scalar, dict, list, str, regex，默认为None。: bool或与to_replace相同类型的值，默认为False。方法用于动态替换Series或DataFrame中的值。方法非常灵活，可以根据需要进行各种复杂的替换操作。更新不同，后者需要你指定要更新的位置和值。: bool，默认为False。下面是一些常用的正则表达式。: int，默认为None。
2024-12-19 16:37:10
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原创 pandas.Series.agg函数的参数信息和使用方法示例
8在这个例子中，我们定义了一个自定义函数custom_sum，它将Series的总和乘以2，然后使用agg方法应用这个函数。这里，我们定义了两个自定义函数和custom_max，然后使用agg方法同时应用这两个函数。请注意，agg方法的行为与NumPy的聚合函数不同，后者默认计算扁平化数组的聚合值，而agg方法默认在指定轴上执行聚合操作。此外，传递给agg方法的用户自定义函数将被传递一个Series进行评估。
2024-12-19 14:29:18
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原创 pandas.Series.apply 函数的参数信息和使用方法
方法允许你对Series中的每个元素应用一个函数。这个函数可以是一个Python函数，也可以是一个NumPy的ufunc（适用于整个Series的函数）。输出：示例2：使用匿名函数作为参数传递给 输出与示例1相同。输出：示例4：定义一个接受关键字参数的自定义函数，并将这些参数传递给 输出：示例5：使用NumPy库中的函数输出：
2024-12-19 14:20:43
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原创 Epoch 和 Batch 在深度学习中的区别
增加 Epoch 的数量可以使模型更好地适应训练数据，但过多的 Epoch 可能会导致过拟合，即模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳。在上述代码中，epochs=10 表示模型将在整个训练数据集上进行 10 次完整的训练迭代，而 batch_size=32 表示每次参数更新时使用 32 个样本。Batch 是训练数据的子集，用于在每次更新时计算梯度，以便调整模型参数。Epoch 表示在整个训练数据集上进行一次完整的训练迭代，而 Batch 表示在每次参数更新时使用的一小部分训练样本。
2024-10-15 14:18:43
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原创 解决SHAP报错：URLError: ＜urlopen error [Errno 11004] getaddrinfo failed＞
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一个流行的Python库，用于解释机器学习模型的预测。当你遇到`URLError: ＜urlopen error [Errno 11004] getaddrinfo failed＞`这样的错误时，通常意味着Python在尝试访问某个URL时遇到了网络连接问题。`getaddrinfo`是一个系统调用，用于解析主机名为IP地址，而`Errno 11004`表示获取地址信息失败。你的计算机可能没有连接到互联网，或者网络连接不稳定。
2024-04-16 15:42:37
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原创 科研人必看——matplotlib绘图详细指南
创建图像的方法还有一种创建一个简单的折线图：figsize指定figure的宽和高，单位为英寸；参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80 1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张:背景颜色参数线型线型可视化无填充形状可视化颜色可视化以绘制折线图为例：
2024-03-25 16:52:56
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原创 完美解决Prophet拟合时报错：Chain [1] error: terminated by signal 3221225657
注意：这要求您的计算机上已安装 conda。您可以安装 miniconda，这是一个免费的、最小的 conda 安装程序，也可以获得完整的 Anaconda 系统，该系统为 MacOS 和 Windows 用户提供图形安装程序向导。2.安装cmdstan。
2024-03-23 11:10:34
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原创 Matplotlib 中，ax.set_title() 函数中的fontdict 参数
在上述示例中，我们使用 fontdict 参数来指定标题的字体为 'serif'，粗细为 'bold'，大小为 18。你可以根据需要自定义其他字体属性。在 Matplotlib 中，ax.set_title() 函数用于设置图像的标题。其中，fontdict 参数是一个字典，用于指定标题的字体属性。
2023-08-23 13:59:01
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原创 【无标题】
需要注意的是，独立样本 t 检验和配对样本 t 检验都要满足一些假设前提，包括数据的正态分布、方差齐性等。如果数据不满足这些假设，可以考虑使用非参数检验方法。此外，还有其他变体的 t 检验方法，如单样本 t 检验（用于比较一个样本的均值与已知的理论值是否显著不同）和方差齐性检验（用于检验两个样本的方差是否显著不同）等。Student's t-test是一种常用的统计检验方法，用于比较两个样本均值是否显著不同，适用于正态分布的数据，并且通常用于比较两个独立样本或配对样本之间的差异。
2023-08-16 09:44:14
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原创 常用统计检验方法汇总
在统计学中，有许多不同的统计检验方法，用于验证假设、比较数据集之间的差异或关联等，接下来对一些常见的统计检验方法及其使用方法的简要介绍：
2023-08-16 09:40:18
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原创 《An Introduction to Statistical Learning with Applications in R》课后练习题答案
教材中每章都包含了大量的习题，涵盖了不同的难度级别和实际应用场景，若能够独立并认真完成这些习题，可以帮助读者深入理解和应用统计学习的基本理论和方法。第二部分讨论了基本的线性回归方法，包括简单线性回归、多元线性回归、逐步回归等，并介绍了模型选择和评估的方法。第三部分介绍了分类方法，包括线性判别分析、k最近邻、逻辑回归、判别分析等，并介绍了问题的评估和选择。第一部分介绍了统计学习的概念和一些基本的统计学习方法，如监督学习、非监督学习、回归和分类问题。第七部分介绍了聚类分析，包括k均值聚类、层次聚类等。
2023-07-27 14:09:27
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原创 使用matlab编写多参数反演
定义反演模型 function f = model(p , x) % 定义反演模型函数 a = p(1);b = p(2);c = p(3);% 定义目标函数 function sse = objective(p) % 计算残差平方和 sse = 0;end。
2023-05-11 15:55:06
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空空如也
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