marsggbo的博客

我在一个新的py环境里安装了jupyterlab后一直无法自动补全，可是原来的环境没这个问题，刚开始还以为是jupyter的版本问题，结果弄了好久也还是没用，最后看到了这篇博文才解决了,下面做个总结首先我遇到的报错信息如下[IPKernelApp] ERROR | Failed to open SQLite history /home/comp/18481086/.ipython/profile_default/history.sqlite (disk I/O error).[IPKernelApp]

题目：已知有n个点分布在三维空间，且各个点都有三种颜色中的一种，即’R’,’G’,’B’,每次输入格式为颜色和坐标，要求计算组成的最大三角形的面积 ，另外该三角形需要满足的条件是三个点要么颜色完全相同，要么完全不同。 输入示例： 5 R 0 0 0 G 92 14 7 R 0 4 0 R 0 0 3 G 12 16 8 输出结果：

题目：已知有n个点分布在三维空间，且各个点都有三种颜色中的一种，即’R’,’G’,’B’,每次输入格式为颜色和坐标，要求计算组成的最大三角形的面积 ，另外该三角形需要满足的条件是三个点要么颜色完全相同，要么完全不同。 输入示例： 5 R 0 0 0 G 92 14 7 R 0 4 0 R 0 0 3 G 12 16 8 输出结果：

因为题目不能复制，所以这只是我对题目的二次创作，希望不会有太大的歧义 题目：输入一组数据n,k n表示序列个数，例如n=5，则序列由1,2,3,4,5组成 k表示小于符号的数量，大于符号数量为n-k-1 现在要求根据n,k找出合法表达式的个数,结果要对2017取余 例如：输入 3,1 则可以有： 1< 3 >2, 2< 3 >1, 2>1<3,

Python自带的itertools模块就能实现import itertoolsnums = itertools.permutations([1,2,3])for x in nums: print(x)>>>(1, 2, 3)(1, 3, 2)(2, 1, 3)(2, 3, 1)(3, 1, 2)(3, 2, 1)

KNN实现手写数字识别1 - 导入模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Image%matplotlib inline2 - 导入数据及数据预处理因为我下载的mnist数据是*.gz格式的，所以为了方便读取数据就是用了TensorFlow提供的模块。import tensorflow as tf#

更多参考 机器学习实战-手写数字识别 废话不多说直接上代码：#-*- coding:utf-8 -*-from PIL import Imageimport argparse#命令行输入参数处理parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('file') #输入文件parser.add_argument('-o',

pythonpip多版本问题情景最开始学python的时候用的是py2，且一直用pip来安装库函数。后来py3出来了，所以就装上了，但是一装上出问题了，主要有两个主要的问题。下面将详细说明。一、python版本切换问题在命令行中使用python时版本的使用问题。这个很好解决，只需要修改文件名即可。解决办法如下:在安装好python2和python3后你可以在他们的安装目录下看到有如下到文件原始文件

周记实验记录时间：2018年3月31日地点：寝室运行环境：Pytorch，实验室服务器，SIW-13数据集这一周我使用了如下几种方法对数据集进行测试，结果分别如下：1.vgg16_bn直接将每张图片缩放到固定大小224*224，之后传入vgg16模型中进行训练。其中在训练过程中，当准确率分别达到85%，90%，95%以上时都会对模型进行保存，以便于对后面...