qq_74237833的博客

原创 AnythingLLM api使用调试一直报错

哦，这个是要上传的图像，那就应该是要改上传图像路径，改一个桌面上的图片看看能不能上传。发现slug是wd（一开始随便取的），传入的参数也是slug不是name。发现还是这个错误，已崩溃，但是煮啵不会放弃顽强斗争，换个测试。不出煮啵所料，果然不是中英文问题，那就格式化数据库，再来。说明路径中英文都可以，问题完美解决！

原创 AnythingLLM 投喂数据后报错

AnythingLLM 投喂完数据后，使用模型对话报错：Failed to execute query stream: GenericFailure, Invalid input, No vector column found to match with the query vector dimension: 1536，重置向量库即可。

原创 vue的img标签scr加载图片地址变量加载不出来

vue中img标签的src属性直接用相对地址加载无误：但改为变量后加载不出来：

原创 机器学习期末总复习

期末周来袭，写下本文章以供各大网友进行机器学习期末总复习。根据实验报告与所学内容，本文章将分为七大部分，望网友看完能对机器学习能有进一步的理解。

原创 分布式比赛赛前指导答案

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(a9.drop(['总价'], axis=1), a9['总价'], test_size=0.2)data = pd.read_csv('E:\\Python大二实践\\.idea\\pythonProject7\\SecondhandHouse_view (1).csv')data = [['总价', '户型', '朝向', '建筑面积', '楼层', '单价', '装修']]

原创 分布式比赛爬虫

product_desc = dom.xpath('//li/p[@class="desc"]/text()') # 平台描述。dom.xpath('//body/p/a[@id="link1"]/text()') # 加入属性值，用以精确指定目标元素。soup.select('p > a:nth-child(1)')[0].get('href') # 提取目标元素的属性值。dom.xpath('//body/p/a[@id="link1"]/@class') # 提取目标元素的属性值。

原创 分布式比赛数据处理笔记

print('订单信息表dishes_name列转变数据类型后为：', detail['dishes_name'].dtypes)print('订单详情表中amount（价格）的平均值为：', np.mean(detail['amounts']))print('订单详情表中amount（价格）的平均值为：', detail['amounts'].mean())print('订单详情表中的dishes_name前5个元素为：', '\n', dishes_name5)

原创 分布式比赛机器学习笔记

如果为float，则min_samples_leaf是分数，而ceil（min_samples_leaf * n_samples）是每个节点的最小样本数。## min_samples_split：拆分内部节点所需的最少样本数：如果为int，则将min_samples_split视为最小值。如果为float，则min_samples_split是一个分数，## 如果为float，则max_features是一个分数，并在每次拆分时考虑int（max_features * n_features）个特征。

原创 分布式比赛Hadoop集群笔记

原创 分布式比赛数据可视化笔记

data['等级'] = pd.cut(data['总价'], [0, 50, 65, 80, 95, 110, 125, 140, 155, 170, float('inf')], labels=list(range(1, 11)))data['等级'] = pd.cut(data['总价'], [0, 50, 65, 80, 95, 110, 125, 140, 155, 170, float('inf')], labels=list(range(1, 11)))