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RSS订阅原创 解决Anaconda出现CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url问题
解决Anaconda出现CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url问题
2023-03-15 13:37:15
661
原创 ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory
libcudart.so.11.0异常问题解决
2023-02-24 15:40:50
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原创 使用python开发二维码识别功能、Docker镜像安装opencv-contrib-python、
python二维码识别、Docker环境封装
2022-09-13 15:07:10
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原创 Git报错The requested URL returned error: 403
Git报错 The requested URL returned error: 403
2022-08-08 14:27:24
1271
原创 Centos安装Neo4j
Centos安装Neo4j背景在Centos8环境下，安装neo4j图形数据库Java安装Java下载安装neo4j数据库需要先安装Java，利用yum源来安装jdk。查看yum库中的java安装包 ：yum -y list java*安装需要的jdk版本的所有java程序：yum -y install java-11-openjdk.x86_64注：若此处出现报错Error: Failed to download metadata for repo ‘AppStream‘: Cannot
2022-05-16 18:11:06
2071
原创 Pandas---条件筛选与组合筛选
Pandas—条件筛选与组合筛选在使用pandas进行数据分析时，经常需要根据逻辑条件来筛选数据。如果使用 for循环语句 遍历的方式来查找，将十分耗时。推荐使用pandas自身的功能函数进行筛选，效率更高。以下列出笔者常用的筛选方法。条件筛选根据具体值筛选df[df['Num'] == 10]df[df['Name'] == 'Tom']找出df中值在具体列表中的数据val_list = [100, 200, 300]df[df['Num'].isin(val_list)]筛选
2022-04-26 15:22:10
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原创 炉石传说---奇迹德/凯子德玩法攻略
炉石传说—奇迹德/凯子德卡组及攻略机缘巧合之下，入手了奇迹德 / 凯子德，被这套OTK玩法吸引，实战后上分迅速，耗时两天，狂野天梯 85 场 62% 胜率上传说。卡组构成第一套，32 + 4### 奇迹德32 + 4# 职业：德鲁伊# 模式：狂野模式## 2x (0) 月火术# 2x (0) 森然巨化# 2x (0) 水栖形态# 2x (0) 激活# 2x (0) 雷霆绽放# 2x (0) 飞扑# 1x (1) 活体根须# 2x (1) 生物计划# 2x (2) 占领冷齿矿
2022-04-14 20:34:21
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原创 Python---连接Oracle数据库
Python—连接Oracle数据库使用python连接Oracle数据并读取数据库表安装文件1、cx_Oraclepip install cx_Oracle2、Oracle客户端下载Oracle客户端，下载页面。文件下载后，解压数据库读取import osimport tracebackimport cx_Oracle as Oraos.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8' # 防止乱码问题os.
2022-04-13 12:17:37
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原创 Pandas---Pandas两个DataFrame作差
Pandas—Pandas两个DataFrame作差两个DataFarame，存在相同的内容，也存在不同的内容，找出其中不同的内容。df3 = df1.append(df2).drop_duplicates(keep=False)不得不说，此法很秀！
2022-04-11 15:46:46
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原创 二维卷积计算方式
二维卷积计算方式以keras构建的模型为例输入的图像shape为 (28, 28, 3)，分别表示 (H, W, channels)。注：pytorch的输入shape为 (3，28, 28)，分别表示 (channels，H, W)。各层输出各层计算结果：卷积层包含32个卷积核，每个卷积核的窗口大小为（3，3），不采用padding填充（padding=“valid”），窗口移动步长strides为1。因此，卷积层输出的矩阵高H为 (28 - 3 + 1) / strides = 26 ，因
2022-03-10 11:30:37
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原创 一维卷积计算方式
一维卷积计算方式以keras构建的模型为例模型输入 max_len 为50的文本，词嵌入维度为 128，64 个卷积核，kernel_size为1。代码以及模型每层输出shape如下：计算方式：对于每个文本，Embedding层将其转换为 (50, 128)形状的向量矩阵。因为卷积核大小kernel_size = 1，因此卷积核的形状为(1, 128)。每个卷积核分别与 50 个 shape为(1, 128) 的向量做点积运算，得到50个值。64个卷积核分别进行点积计算，最后输出 sha
2022-03-09 17:29:25
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原创 通俗理解TF-IDF与TextRank
通俗理解TF-IDF与TextRank本文参考以下博客整理得到，侵删参考博客：机器学习：生动理解TF-IDF算法通俗易懂理解——TF-IDF与TextRankTF-IDFTF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，常用于挖掘文章中的关键词，而且算法简单高效，常被工业用于最开始的文本数据清洗。TF，Term Frequency：词频，表示关键词 w 在文档 Di 中出现的频率count(
2022-03-09 15:54:44
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原创 Python---Json报错TypeError: Object of type float32 is not JSON serializable
Python—Json报错TypeError: Object of type float32 is not JSON serializable背景使用flask中的jsonify()函数将结果封装成json格式的数据，出现报错问题：TypeError: Object of type float32 is not JSON serializable原因数据中存在的float32数据为numpy格式的数值，python的内置类型float可以写入json，然而numpy类型的float不能写入json
2022-03-04 11:21:14
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原创 使用Flask封装Keras模型导致报错‘_thread._local‘ object has no attribute ‘value‘
使用Flask封装Keras模型发生的报错问题’_thread._local’ object has no attribute ‘value’背景在使用Keras完成模型的训练后，使用Flask封装模型对外提供服务接口，启动服务后，调用时发生如下错误：环境：keras=2.3.1tensorflpw=2.2.0解决方法一加载模型的方法更改from keras.models import load_model改为：from tensorflow.keras.models import
2022-03-03 13:45:14
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原创 bert4keras加载BERT模型并获取文本字向量、句向量CLS
bert4keras加载BERT模型并获取文本字向量、句向量CLS环境依赖tensorflow2.3+bert4keras开源BERT模型下载BERT模型https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm ，BERT-wwm-ext, Chinese TF版模型解压后文件目录如下：bert_config.json：保存的是BERT模型的一些主要参数设置bert_model.ckpt.xxxx：这里有多个文件，但导入模型只需要bert_model.ckpt这个
2022-03-02 10:06:35
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原创 gensim---word2vec加载开源预训练词向量
Gensim—word2vec加载开源预训练词向量其它相关博客：词向量模型Word2Vec模型构建训练加载预训练词向量并使用腾讯AI Lab预训练词向量：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/embedding.html本文下载其中最小的文件，点此下载from gensim.models import KeyedVectors# 文件解压，调用txt文件txt_file_path = ""model = KeyedVectors.load_word2ve
2022-02-25 11:09:17
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原创 AI模型评价指标
分类模型评价指标转载：Confusion Matrix, Accuracy, Precision, Recall, F1 Score
2022-02-17 14:02:43
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原创 Linux---Docker镜像使用cx_Oracle连接Oracle数据库
Linux—Docker镜像使用cx_Oracle连接Oracle数据库前置条件包含python环境的Docker镜像，如python3.7安装Oracle客户端文件下载首先Oracle官网下载安装包：instantclient-basic-linux.x64-11.2.0.4.0instantclient-sqlplus-linux.x64-11.2.0.4.0文件配置文件下载后放至镜像中 /usr/local/oracle 目录下# 解压文件mkdir /usr/local/o
2021-12-07 15:27:45
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原创 librosa加载wav文件报错：.wav‘: File contains data in an unknown format.
librosa加载.wav文件报错问题使用python三方库librosa加载.wav文件出现以下错误：.wav’: File contains data in an unknown format.原因libroas读取文件时需执行ffmpeg这个命令，该命令在ffdec.py文件中，如下：COMMANDS = ('ffmpeg', 'avconv')实际错误原因是没有找到ffmpeg这个命令。解决先安装ffmpeg并配置环境变量：Windows下下载安装ffmpeg找到xxxx\Li
2021-12-01 16:47:25
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原创 Docker---通过Dockerfile基于已有镜像创建新镜像
Docker—通过Dockerfile基于已有镜像A创建新镜像B使用这种方式创造新的镜像包，以做到无需进入镜像便可启动镜像服务制作start.sh文件通过执行该文件，完成容器中服务的启动。例如，需要执行目录 /root/project 下的server.py 文件，在 根目录 / 下创建 start.sh文件cd /root/projectpython3 /root/project/server.py执行 bash start.sh 查看是否可成功启动服务然后将该镜像打包，假设命名为ima
2021-11-12 16:33:57
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原创 Python---argparse用法
Python—argparse用法初步使用import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description=“your messages”) # 创建解析对象# description 可以用于插入描述脚本用途的信息，也可以为空parser.add_argument() #在对象中添加命令行参数和选项parser.parse_args() # 进行解析>> python demo.py -h # 查看帮助文档位置参数
2021-11-02 10:53:24
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原创 Python---优先队列PriorityQueue
优先队列PriorityQueue单个数值from queue import PriorityQueuepq = PriorityQueue()pq.put(2)pq.put(1)pq.put(3)pq.put(1)print(pq.get())print(pq.get())print(pq.get())--> 1--> 1--> 2多个数值当保存项包含多个不同类型的值时，按第一个值排序from queue import PriorityQueuepq
2021-10-09 13:41:15
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原创 Python---位运算的运用
Python—位运算的运用判断奇偶x & 1取半x >> 1翻倍x << 1异或 ^# 相同为0，不同为1x ^ 0 = xx ^ x = 02的幂次方x & (x - 1) = 0x二进制中1的个数(Brian Kernighan 算法)count = 0while x != 0: x = x & (x - 1) count += 1二分查找中mid获取mid = low + ((high - low) &g
2021-09-17 15:54:20
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原创 Python---判断字符串是否为一个有效的日期字符串
Python—判断字符串是否为一个有效的日期字符串import timedef is_valid_date(string): """ 判断字符串是否为一个有效的日期字符串 :param string: :return: """ # 日期样式(可扩展) data_type = ["%Y-%m-%d", "%d-%m-%Y", "%m-%d-%Y"] for item in data_type: try:
2021-08-19 13:57:33
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空空如也
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