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🍇【Kaggle | Pandas】练习1：创造、阅读和写作🍈【Kaggle | Pandas】练习2：索引，选择和分配🍉【Kaggle | Pandas】练习3：总结函数和映射🍊【Kaggle | Pandas】练习4：分组和排序🍋【Kaggle | Pandas】练习5：数据类型和缺失值🍌【Kaggle | Pandas】练习6：重命名和组合
2024-11-02 20:45:12
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原创 【Kaggle | Pandas】练习6：重命名和组合
默认情况下，pd.concat 会沿着行的轴（axis=0）将两个 DataFrame 叠加在一起，形成一个新的 DataFrame。默认情况下，pd.concat 会沿着行的轴（axis=0）将两个 DataFrame 叠加在一起，形成一个新的 DataFrame。运行下面的单元格，加载一个在/r/gaming子Reddit上提到的产品的框架，以及另一个在r//movies子Reddit上提到的产品的框架。结果是一个新的 DataFrame，包含了两个表中与 MeetID 相同的行的数据，合并成一张表。
2024-11-02 20:41:59
730
原创 【Kaggle | Pandas】练习5：数据类型和缺失值
最常见的葡萄酒产区有哪些？创建一个系列，计算每个值在region_1字段中出现的次数。该字段经常缺少数据，因此将缺少的值替换为Unknown。从points列中的条目创建一个系列，但将条目转换为字符串。提示：字符串在本机 Python 中是str。数据集中有多少评论缺少价格？数据集中points列的数据类型是什么？
2024-11-01 21:26:17
519
原创 ERROR: Failed cleaning build dir for numpy Failed ＞ to build numpy ERROR
查看我python的版本和numpy的版本。版本，但需要注意你的。
2024-11-01 21:25:54
2492
原创 ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
查看我python的版本和numpy的版本。
2024-10-31 21:08:11
1562
1
原创 对csv文件进行分组和排序详解（使用面部表情数据集fer2013）
可以看到emotion和Usage中获取训练集、测试集的数据量不是按多少进行排序。按多列进行分组，emotion和Usage中获取训练集、测试集的数据量，多索引。按照从小到大的顺序进行排序，通过by属性（Usage.agg([len]）方法是agg() ，它允许在 DataFrame 上运行一堆不同的函数。多索引方法是转换回常规索引的方法，即reset_index()方法。使用groupby()获取emotion列并计算它出现的次数。按多个列进行排序：先emotion，后数据集划分Usage。
2024-10-31 20:48:34
728
原创 【Kaggle | Pandas】练习4：分组和排序
在给定的金额下我能买到的最好的葡萄酒是什么？创建一个Series ，其索引是葡萄酒价格，其值是评论中给出的价格相同的葡萄酒的最大分数。最昂贵的葡萄酒品种有哪些？创建一个变量sorted_varieties其中包含上一个问题的数据帧的副本，其中品种根据最低价格按降序排序，然后根据最高价格（以打破平局）。创建一个Series其索引是数据集中的taster_twitter_handle类别，其值计算每个人撰写的评论数。创建一个DataFrame ，其索引是数据集中的variety类别，其值是其min和max。
2024-10-30 20:42:51
446
原创 【Kaggle | Pandas】练习3：总结函数和映射
我们希望在我们的网站上发布这些葡萄酒评论，但从 80 到 100 分的评级系统太难理解 - 我们希望将它们转化为简单的星级评级。95 分或以上为 3 星，85 分以上但低于 95 分为 2 星。任何其他分数均为 1 星。此外，加拿大葡萄酒商协会在该网站上购买了大量广告，因此任何来自加拿大的葡萄酒都应该自动获得 3 星，无论分数如何。创建一个系列star_ratings其中包含与数据集中每条评论相对应的星星数量。# 得分points# >=95: 3# >=85: 2# else: 1。
2024-10-30 20:42:28
843
原创 UserWarning: Arguments other than a weight enum or None for ‘weights‘ are deprecated since 0.13
这些警告是由于 torchvision 版本更新后，pretrained 参数已被弃用，而改为使用 weights 参数来加载预训练模型的权重。在使用预训练的resnet18时，出现警告。，这样就不会再出现这些警告了。
2024-10-29 20:54:01
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原创 【Kaggle | Pandas】练习2：索引，选择和分配
在这种情况下df.iloc[0:1000]将返回 1000 个条目，而df.loc[0:1000]返回其中的 1001 个！创建一个变量df其中包含索引标签为0 、 1 、 10和100的记录的country 、 province 、 region_1和region_2列。创建一个 DataFrame top_oceania_wines ，其中包含来自澳大利亚或新西兰的葡萄酒的至少 95 分（满分 100 分）的所有评论。从reviews中选择第一行数据（第一条记录），并将其分配给变量first_row。
2024-10-28 20:58:00
1168
原创 【Kaggle | Pandas】练习1：创造、阅读和写作
csv 文件的文件路径是 …/input/wine-reviews/winemag-data_first150k.csv。在下面的单元格中，编写代码以将此 DataFrame 作为 csv 文件保存到磁盘，名称为cows_and_goats.csv。
2024-10-28 20:55:41
961
原创 Windows/Linux（服务器）查看显卡的名称
如果服务器上安装了 NVIDIA 驱动程序，可以使用 nvidia-smi 工具来查看显卡名称和详细信息。有时候会出现显示名称显示不完全的情况，这时候使用以下命令输出显卡的名称。打开命令提示符或 PowerShell： 按下。打开命令提示符或 PowerShell： 按下。
2024-10-27 21:48:52
2426
原创 Windows生成公钥和私钥
直接按 Enter 使用默认路径。然后系统会提示输入密码（如果不需要密码保护，可以直接按 Enter 跳过）。，然后按 Enter 打开命令提示符或 PowerShell 窗口。3、密钥保存位置和密码： 系统会提示你选择文件保存路径（默认为。1、打开命令提示符或 PowerShell： 按下。2、生成密钥对： 输入以下命令生成 RSA 密钥对。-b 2048 指定密钥长度为 2048 位。-t rsa 表示生成 RSA 类型的密钥。id_rsa.pub 文件是公钥。id_rsa 文件是私钥。
2024-10-27 21:32:57
3762
原创 Nerf训练自己的数据时报错：No such file or directory: ‘./data/nerf_llff_data/stapler/transforms_train.json‘
（自己的数据集配置，建议从。
2024-10-25 22:23:46
309
原创 Nerf训练自己的数据时报错：Need to run COLMAP，FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘colmap‘
推荐依赖项：CUDA（至少版本7.X），Visual Studio 2019。在上述路径正确的情况下，还是出现错误。根据电脑是否有cuda选择下载。，自己的路径只需要到。解压之后将该文件夹下。的路径添加到环境变量。
2024-10-24 19:54:53
315
原创 Nerf训练自己的数据时报错：TypeError: read() got an unexpected keyword argument ‘ignoregamma‘
【代码】Nerf训练自己的数据时报错：TypeError: read() got an unexpected keyword argument ‘ignoregamma‘
2024-10-24 19:54:26
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原创 机器学习的一般步骤（Kaggle中墨尔本房屋价格预测）
有时候需要对一个数据集进行训练集和测试集的划分，以便验证模型的可泛化性。对训练的模型进行保存，生成一个CSV文件。命令查看数据汇总的统计信息，获取数据的。–来自百度网盘超级会员V1的分享。例如读取墨尔本的房屋数据（通过。函数拆分数据，给它给予参数。最大值、最小值和平均值等等。在Kaggle中，一般对。
2024-10-23 21:22:33
894
原创 Nerf训练自己的数据时报错：AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘typeDict‘
numpy版本过高，安装低版本。
2024-10-23 21:22:09
181
原创 在Linux命令行下载Google Drive大文件（解决Google Drive下载慢的问题）
在Linux命令行输入该命令，下载成功且速度快。只能下载小文件，大文件需要用到。选中数据集→右键共享→复制链接。注意：在Linux命令行进行。，替换下面的链接中的。
2024-10-22 21:25:54
1658
原创 MobaXterm：tmux返回之前断连的会话命令窗口
服务器断连了，之前使用tmux创建了一个命令窗口，想要返回之前断连的会话窗口1、列出所有会话tmux ls2、重新连接到会话。
2024-10-22 21:25:11
650
原创 解决：YOLOv8训练数据集时P、R、mAP等值均为0的问题
在使用 YOLOv8 进行训练时，默认的优化器是 SGD（Stochastic Gradient Descent），可以通过命令行参数或代码修改优化器为 Adam。我训练自己的数据集大概标注了10来张，前面训练的时候P、R、mAP也为0，到后面才开始增长的。在修改数据集后，若之前训练过，在训练前删除这两个train.cache和val.cache。使用YOLOv8训练自己的数据集时，出现P、R、mAP等值均为0的问题。查看cuda版本，本机为CUDA：12.6。打开命令行，输入命令。
2024-10-21 20:44:15
4169
10
原创 RuntimeError：Attempting to deserialize object on CUDA devices but torch.cuda.is_available() is False
此时显示pytorch版本是cpu版本，不支持gpu，需要在官网重新安装下载。1、在环境中查看是否安装pytorch。运行命令，重新运行程序运行正常。当前环境不支持运行CUDA。2、在激活的环境中输入。3、查看cuda版本。
2024-10-19 20:02:36
721
原创 Jupyter Notebook中 Save and Export Notebook As不显示选项
Jupyter Notebook中 Save and Export Notebook As 不显示选项（保存和导出没有选项），这是我之前安装的一个扩展工具集，从而导致上面的问题。在jupyter notebook所在环境卸载。
2024-10-19 20:01:50
1098
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原创 解决：A module that was compiled using NumPy 1.x cannot be run in NumPy 2.0.2 as it may crash.
NumPy 版本不兼容：当前的 NumPy 版本是 2.0.2，而一些使用 NumPy 1.x 编译的模块无法在 NumPy 2.x 上正常运行。安装低版本的numpy。可以正常导入torch。
2024-10-18 19:51:25
8643
原创 Jupyter Notebook汉化（中文版）
打开jupyter notebook，在设置语言中将其设置为中文。原版jupyter notebook是英文的，想要将其改为中文。在jupyter notebook所在环境输入以下命令。
2024-10-18 19:50:53
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原创 Kaggle Python练习：使用外部库（Exercise: Working with External Libraries）
1、首先定义一个21点的计数函数count = 0# 进行遍历，如果为A,J,Q,K中的其中一个，加各自对应的数# 若为1~10，则加int(x)continuecontinueelse:# 判断count = 0count = 0# 测试2、最终代码"""Examples:TrueFalseFalse"""else:count = 0continuecontinueelse:count = 0count = 0。
2024-10-17 20:51:38
1162
原创 Kaggle Python练习：字符串和字典（Exercise: Strings and Dictionaries）
enumerate() 是 Python 的一个内置函数，用于为可迭代对象（如列表、元组或字符串）提供一个自动计数器，同时遍历该对象。它返回一个包含索引和值的迭代器，常用于 for 循环中。（我们鼓励您在实现此函数时使用刚刚编写的word_search函数。不要包含关键字字符串仅作为较大单词的一部分出现的文档。例如，如果她正在查找关键字“close”，则您不会包含字符串“enlined”。”当关键字为“close”时将被包含。但她想将注意力集中在包含特定单词的文章上。完成下面的函数来帮助她。
2024-10-17 20:48:24
626
原创 Windows系统总是占用内存过高的解决方法
wsappx进程的两个子服务主要负责处理、安装、删除和更新 Windows Store应用程序，wsappx显示占用CPU过多。如果一直不关机或者开启快速启动，即使关闭了所有应用程序，内存显示也会一直大于50%，这时候需要关机一会儿，再重启。还有内存总是大于50%，刚买的电脑也是这样，下面是解决方法。1、在设置中打开Windows安全中心，点击病毒和威胁防护。5、添加排除项，选择文件夹，这里我选择的是C盘和D盘。1、打开控制面板（从桌面进入此电脑，回退一级目录）4、找到下面的排除项，点击或删除排除项。
2024-10-16 20:53:42
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1
原创 NVIDIA GeForce RTX 4080 with CUDA capability sm_89 is not compatible with the current PyTorch instal
这个警告信息表明你当前安装的PyTorch版本不支持你的NVIDIA GeForce RTX 4080 GPU，因为它的CUDA架构是sm_89，而你的PyTorch只支持sm_37、sm_50、sm_60和sm_70。为了使用GeForce RTX 4080 GPU，你需要安装一个支持sm_89架构的PyTorch版本。2、此时我的pytorch版本为1.11.0，查看cuda版本。运行命令，重新运行程序运行正常。根据自己的平台进行选择。
2024-10-16 20:52:55
1468
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原创 重新安装Anaconda失败，显示：Failed to link extracted packages to D:\Anaconda\anaconda3
重新安装Anaconda失败，显示Failed to link extracted packages to D:\Anaconda\anaconda3。C盘——>用户——>admin（用户名）——>.condarc。，这个文件是你之前配置镜像源所用到的文件。1、C盘，进入用户文件夹。2、点击你创建的用户。
2024-10-15 21:12:41
2599
原创 pip安装opencv和imageio_ffmpeg慢，pip使用清华镜像源
没有的话在用户文件夹下创建一个 pip 文件夹和 在pip文件夹下创建一个 pip.ini （注意显示后缀名为.ini）2、以记事本或其他形式打开，粘贴以下内容并保存。1、在Windows中，配置文件通常位于。2、使用清华源进行安装（暂时）3、验证pip是否使用新的源。
2024-10-14 23:31:37
808
原创 PointNet++函数square_distance(src, dst)：计算两组点之间的欧式距离（代码详解）
张量，函数返回每对源点和目标点之间的欧氏距离的平方，形状为 [B, N, M]：获取输入源点和目标点的形状信息，其中 B 表示批量大小，N 表示源点的数量。：计算了源点和目标点的平方和，并将其广播到与 dist 相同的形状。：将这些平方和加到 dist 上，以完成欧氏距离的计算。：M 表示目标点的数量，C 表示每个点的维度。：这一步计算了两组点之间的叉乘积。计算欧式距离的平方等价于下方等式。假设有两组点，分别是。
2024-04-12 19:06:14
1146
原创 PointNet++函数pc_normalize(pc)：点云归一化（代码详解）
【代码】PointNet++函数pc_normalize(pc)：点云归一化（代码详解）
2024-04-12 19:05:36
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