<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[一只坚持的码农]]></title><description><![CDATA[gogogo]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; qq_33768643]]></copyright><item><title><![CDATA[Jupyter Notebook出现kernel error]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/123118121</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/123118121</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Thu, 24 Feb 2022 18:33:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[Jupyter Notebook出现kernel error
输入：
python -m ipykernel install --user
重新安装内核即可

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pipenv Not a valid python path]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/117326441</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/117326441</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Thu, 27 May 2021 13:11:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[第一步：打开C：\ Windows \ regedit.exe
第二步：删除 HKLM \软件\ Python \ PythonCore
*HKCU \ SOFTWARE \ Python \ PythonCore *
问题即可解决

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PIL Image转换为bytes]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/113739706</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/113739706</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Sun, 07 Feb 2021 13:49:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[话不多说，代码如下：
from io import BytesIO
from PIL import Image

bytesIO = BytesIO()
image_path = ""       #路径
file_content = Image.open(image_path)
file_content.save(bytesIO, format='PNG')

print(bytesIO.getvalue())


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[安装cocoapi 报错 LINK : fatal error LNK1158: 无法运行“rc.exe”]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/112820491</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/112820491</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Tue, 19 Jan 2021 13:40:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述：python setup.py build_ext install 出现“fatal error LNK1158: 无法运行“rc.exe””的错误
解决方案：
1、复制C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\bin\10.0.19041.0\x64下的rc.exe和rcdll.dll文件
2、将第一部复制的文件拷贝到C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin下
问题得到解决！

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python决策树———泰坦尼克号乘客生存预测完整流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/111473244</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/111473244</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Wed, 23 Dec 2020 17:40:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、前序
1. 数据介绍
在Kaggle举行了很多数据分析比赛，其中比较著名的就有泰坦尼克号乘客生还预测，主要分析在泰坦尼克号事件中，存活下来的人主要特征是什么。
该数据集共有数据量1309，其中训练集的大小为891，测试集大小为418。
数据一共12个特征，如下所示：
PassengerId: 乘客编号
Survived   :存活情况（存活：1 ; 死亡：0）
Pclass      : 客舱等级
Name       : 乘客姓名
Sex          : 性别
Age          : 年龄]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode 31  下一个排列答案和解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/109450493</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/109450493</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Mon, 02 Nov 2020 16:22:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[题目描述：实现获取下一个排列的函数，算法需要将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。
如果不存在下一个更大的排列，则将数字重新排列成最小的排列（即升序排列）。
必须原地修改，只允许使用额外常数空间。
以下是一些例子，输入位于左侧列，其相应输出位于右侧列。
1,2,3 → 1,3,2
3,2,1 → 1,2,3
1,1,5 → 1,5,1

一. 直观答案解答：
最简单直观的思路是暴力破解，即先将nums升序排序，然后进行排列组合，再找到nums提供的组合，下一个排列即为答案，但效率太低。
时间复杂]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[解决Pyinstaller打包文件太大的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/108887542</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/108887542</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Wed, 30 Sep 2020 16:41:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[废话不多说
**原因：**在Anaconda下打包的很多不必要的模块进去，导致最终的exe文件过于庞大。
**解决办法：**要用纯净的python来打包即可避免加入不必要的包，那么如何快速地建立纯净的python环境呢？
当然不用重装python，只需要通过pipenv建立虚拟环境即可。在虚拟环境下打包，最终的exe文件会非常小(几M)。
#第一步，建立虚拟环境
pipenv install
#第二步，进入虚拟环境
pipenv shell
#第三步，安装自己最终打包的py文件下需要的模块即可
pip in]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一个简单的洗牌算法实现 Python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/106868384</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/106868384</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Sat, 20 Jun 2020 10:15:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[为一副去掉大小王的52张扑克设计洗牌算法，思想如下：
1. cut牌：随机选取一个cut点，位于cut点下方的牌保持顺序不变全部移到cut点上方牌的上部，此时cut点位于牌的末尾。
2. 叠插牌: 将扑克牌分为相等的两堆，选取其中一堆，保持顺序依次插入到另一堆的两牌之间
import random
#返回一个拥有52张扑克的列表
def newPack():
    return list(range(1,53))

#cut牌，本质上就是列表左移
def MirrorP(p,start,end):
   ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode 4  寻找两个正序数组的中位数 Median of Two Sorted Arrays]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/106867883</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/106867883</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Sat, 20 Jun 2020 09:27:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[描述:
给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。
请你找出这两个正序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。
你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。
解答：
核心思想是利用二分法
class Solution:
    def getKth(self,nums1,nums2,k):
        if len(nums1) == 0:
            return nums2[k]
        elif le]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode 2 两数相加(Add Two Numbers)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/106853239</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/106853239</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Fri, 19 Jun 2020 11:37:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[描述：给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。
如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。
您可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。
示例
输入：(2 -&gt; 4 -&gt; 3) + (5 -&gt; 6 -&gt; 4)
输出：7 -&gt; 0 -&gt; 8
原因：342 + 465 = 807
class Solution:
    def addTwoNum]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode 1.两数之和(two sum)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/106820686</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/106820686</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Wed, 17 Jun 2020 23:23:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[题目描述：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。
解答：暴力法费时费力，利用字典结构，以空间换时间，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)
class Solution:
    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -&gt; List[int]:
        d = {}
     ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用word保存出高清的pdf文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/106816996</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/106816996</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Wed, 17 Jun 2020 19:59:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[用word保存出高清的pdf文件
如果直接用word另存为.pdf文件的话，很多图片的分辨率会大大降低，对于有论文打印要求的同学而言，是大大不能满足要求的，下文将示例如何用word保存出高质量的pdf的文件，一步一步来。


下载Adobe Acrobat Pro(安装后会自动配置Adobe虚拟打印机)


打开word，点击左上角的选项，点击打印，弹出如下界面，选择Adobe PDF

如果提示未安装打印机，则打开Adobe Acrobat Pro，在导航栏选择帮助(H)-&gt;修复安装 即可完成PDF]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python训练集测试集划分]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/106034238</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/106034238</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Sun, 10 May 2020 12:01:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[训练集测试集划分
代码的作用是将某个txt文件的所有行，根据随机index的方式划分为train,val,test三部分
import numpy as np

txtfile = open("./all.txt",'r')

train_num = 0.7
val_num = 0.1
test_num = 0.2

all_length = len(txtfile.readlines())
txtfile.seek(0)

train_length = int(all_length * train_num]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python统计RGB图片某像素的个数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/105724834</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/105724834</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Fri, 24 Apr 2020 10:17:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.对于RGB三通道图片，直接用两层for循环的话，效率比较低
2.可以先将RGB图片转为灰度图片，再利用numpy.where的广播机制统计像素个数。这里有一个前提是提前知道与灰度图片的像素值相对应RGB颜色。
代码如下：
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2

img_L = np.array(Image.open('test....]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[求两条直线的交点和抛物线的极值点 Python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/105632776</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/105632776</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Mon, 20 Apr 2020 13:32:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 求两条直线的交点，联立方程即可，公式如下：

计算两条直线交点代码：
#计算两条直线的交点
#y = a1*x + b1
#y = a2*x + b2
#如果没有交点 抛出异常并返回None
def cal_intersection(a1,b1,a2,b2):
    try:
        x = (b2-b1)/(a1-a2)
        y = a1*(b2-b1)/(a1-a2...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AttributeError: 'DataParallel' object has no attribute 'copy' 解决方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/105553743</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/105553743</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Thu, 16 Apr 2020 11:27:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[当我们用DataParallel训练了一个模型之后，又希望在cpu上run在一下模型，这个时候我们会首先建立模型图
model = Mymodel(agrs)

之后我们可能会run如下语句：
model.load_state_dict(torch.load(model_path),,map_location=lambda storage, loc: storage)

这个时候就会报错Attri...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[解决numpy输出array的省略号问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/105340653</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/105340653</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Mon, 06 Apr 2020 11:28:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[在开头加上
np.set_printoptions(threshold = np.inf)
即可解决问题

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[numpy.core._internal.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/105323572</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/105323572</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Sun, 05 Apr 2020 10:57:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[该错误是由于列数不一致导致的，检查一下每一行的列数

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[解决 pytorch visdom:Downloading scripts, this may take a little while和蓝屏空白问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/105036868</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/105036868</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Sun, 22 Mar 2020 21:58:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[一. 解决Downloading scripts, this may take a little while
1.进入anaconda目录下
cd ./anaconda3/lib/python3.7/site-packages/visdom
2.找到该目录下的server.py文件
vim server.py
跳转到文件最下面，找到download_scripts_and_run()函数
注释掉
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[chrome截取网页长图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/104281298</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_33768643/article/details/104281298</guid><author>qq_33768643</author><pubDate>Wed, 12 Feb 2020 16:51:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[打开 Chrome 浏览器，进入需要截图的网站页面。
按F12打开开发者工具
快捷键组合 Ctrl + shift +p进入命令行。
在命令行中输入 capture full size screenshot ,并回车,chrome就会自动下载图片


...]]></description><category></category></item></channel></rss>