BetterBench的博客

本文详细介绍了在Windows系统上安装MuJoCo 200及其相关依赖的步骤。首先，确保系统为Windows 10/11，并安装Visual Studio Build Tools以支持Cython编译。接着，配置Python 3.9环境，建议使用Anaconda创建虚拟环境。然后，从Roboti.us官网下载MuJoCo 200和许可证文件，并将其部署到指定目录，同时配置环境变量。安装Cython、mujoco-py、gym等依赖库后，通过GitHub克隆并安装Metaworld。最后，通过Python脚

在googledrivedownloader1.1.0 版本中，导入包报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘google_drive_downloader’根据最新的 PyPI 包文档，目前正确的用法是导入函数而非类。应该改用：

在windows下通过pip install bnpy报错：“LINK : fatal error LNK1181: 无法打开输入文件“m.lib”ERROR: Could not build wheels for bnpy, which is required to install pyproject.toml-based projects”

跨平台开发最佳实践使用进行平台检测封装平台特定代码到独立模块维护清晰的编译参数矩阵科学计算库适配提供多路径搜索机制处理不同编译器的链接规范测试不同并行计算框架的兼容性Python生态兼容保持对旧版Python的支持维护依赖版本的语义化控制分离可选依赖与核心功能。

在深度学习的训练过程中，数据加载是一个关键步骤，它直接影响到模型训练的效率。为了提高运行速度，我们通常会采用多种方法，比如数据预处理、多线程加载、缓存策略等。然而，有一个经常被忽视的优化点——调整torch.utils.data.DataLoader中的参数，这可以在某些情况下带来高达10倍的速度提升。

在一个工程项目中遇到了一个算法题，在一个循环中需要判断当前i的值。具体问题是在多个模型训练中，一个任务训练一个模型，当训练了T个任务时（即T个模型时），就将这些模型合并为一个模型M，这个模型M是能够完成预测T个任务的（即一个模型替代T个模型）。没有达到T个任务时，不合并，每个模型是独立的。在遍历循环K个任务时，要判断要是使用哪个模型来完成预测任务。以下分别是(K=9,T=2)、(K=9,T=3)、(K=9,T=4)在每个循环下的输出示例。

d:\anaconda3\envs\py39\lib\site-packages\torchvision\io\image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python extension: '[WinError 127] 找不到指定的程序。以上方法不行的话，再尝试使用conda或pip来安装libjpeg和libpng。首先尝试安装了pillow，这个包默认安装libjpeg和libpng。

使用embeddings工具包，运行后会自动下载预训练向量的压缩文件，我中断程序后，再运行，就会报错“BadZipFile: File is not a zip file”。

判断时间序列数据是否为平稳时间序列或非平稳时间序列，通常可以通过以下方法：（1）观察时间序列数据的均值和方差是否随时间变化而发生明显的改变。若均值和方差变化明显，则该时间序列数据可能为非平稳时间序列，反之，则可能为平稳时间序列。（2）对时间序列数据进行差分后，再对数据通过ADF单位根检验或KPSS检验，如果数据平稳，则该时间序列数据可能为非平稳时间序列，反之，则可能为平稳时间序列。为什么先差分再检验平稳性？

使用from LAC import LAC时报错。

test.xlsx的内容如下读取后的codel列，样例如下显然这不是我想要的结果。

python3.7使用以下命令安装时报错:error in ConcurrentLogHandler setup command: use_2to3 is invalid.setuptools 工具包在58版本之后，废弃了use_2to3 方法。卸载过高版本的setuptools。重新安装低版本的使用如下命令安装setuptools工具：

a = [1, 2, 3, 4, [‘a’, ‘b’]] #原始对象。A1 = {‘小明’:93,‘小红’:88,‘小刚’:100}A2 = {‘小刚’:100,‘小明’:93,‘小红’:88}D、值为0的任何数字对象的布尔值是False。A.[(‘601988’, ‘中国银行’)]D.(‘601988’, ‘中国银行’)C h = Hello(‘张三’)C、空列表对象的布尔值是False。打印结果哪项是正确的（ ）下面描述正确的是（ ）下面正确的是：( )下面正确的是：（ ）

不用全部遍历，只遍历1到根号(n)的范围即可。当i是可以整除的，用n/i得到的是相对另一个因子。时间复杂度O(n1/2)

先匹配连续的字母，返回列表，计算列表的长度，为0说明不存在，反之。字符串。以N=5为例，判断是否存在连续5个字母。匹配结果ABBBBBaaaabABC。

先匹配连续相同的字符，例子只包括字母和数字。返回列表，计算列表的长度，为0说明不存在，反之。

1 题目将若干个矩形物品装进矩形箱子中，并且在装箱的过程中不允许将矩形物品斜着放，即平行于横坐标。一般来说求解的目标是最小化箱子的箱子数目或者是箱子空间占用率。当该算法适用于矩阵存储时，求解的最优目标是箱子的最大化空间占用率。以下即是求解的过程2 装箱算法2.1 所有装箱算法参考【A Thousand Ways to Pack the Bin - A Practical Approach to Two-Dimensional Rectangle Bin Packing】以下我将会介绍其中一.

1 rectint函数A 和 B 是一个思维向量 [x,y,width,height]area = rectint(A,B)2 Python实现class Rectangle: def __init__(self, x, y,w,h): self.x = x self.y = y self.width = w self.height = hra = Rectangle(3., 3., 5., 5.)rb = Rectangle(1.,

目录1 key是时间字符串类型1.1 问题1.2 解决办法2 key是datetime类型2.1 问题2.2 解决方案1 key是时间字符串类型1.1 问题当字典的key是时间字符串类型，如下time_dict = {‘2021-05-18’: 119,‘2021-06-05’: 119,‘2020-12-10’: 116,‘2021-04-19’: 110,‘2020-12-04’: 108,‘2021-04-13’: 106,‘2020-12-08’: 106,‘2020-09-

【Deepin20系统】Linux系统中永久解决matplotlib画图中文乱码问题和使用seaborn中文乱码问题1 matplotlib乱码问题1 问题import scipy.stats as stimport pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 4, 9, 16, 25] plt.plot(x, y) plt.title

1 问题将dataframe的数据传入参数，出现错误：TypeError: invalid type promotionfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionLogisticRegression(penalty='l2',C=0.1,solver='lbfgs',multi_class='auto')).fit_transform(train_x,train_y分析是输入的dataframe字段中，存在datetime类型的数据，回归

目录1 单样本和两样本均值的t检验2 单样本和两样本关于中位数的非参数检验3 拟合优度的X2X^2X2检验4 列联表的X2X^2X2检验及Fisher检验1 单样本和两样本均值的t检验（1）单样本举例：H0:μ=3.1⇌H1:μ≠3.1H_0:\mu= 3.1 \rightleftharpoons H_1:\mu \neq 3.1H0​:μ=3.1⇌H1​:μ​=3.1import scipy.stats as statsimport numpy as npnp.random.seed(10

目录1 假设检验的基本思想2 假设检验的基本原理3 假设检验中可能犯的错误4 假设检验的基本步骤4.1 第一步：提出假设4.2 第二步：确定理论的显著性水平α\alphaα4.3 第三步：计算用于检验的统计量4.4 第四步：根据统计量对应的P值进行判断假设5 假设检验中总体的集中不同情况1 假设检验的基本思想举例理解，如检验"小明是一个从来不做坏事的好人"按照这个假设前提，小明不会干坏事或干坏事的几率是非常小的，但是只有有一个人发现他干坏事，说明事情的假设是不可靠的，就可以否定这个说法。当然这个结论是

目录1 理论2 ZF均衡实现3 MMSE均衡1 理论在无线通信中。 无线信道由各种类型的损伤组成，例如延迟扩展、衰落和多普勒扩展等。信道中的多径传播引入延迟扩展，导致 ISI、ICI等等问题，在信号接收端，我们需要进行均衡以减少失真，减轻 ISI 和噪声的综合影响。 因此为了恢复原始信号，使用滤波器，常用基本的滤波器有破零（Zero Forcing，ZF） 和最小均方误差（ Minimum Mean Square Error，MMSE）算法。ZF算法使用一个加权矩阵W消除信道的干扰，根据估计的信道响应

目录1 引言2 Python实现2.1 初始化和定义函数2.1.1 初始化参数2.1.2 可视化导频插入的格式2.1.3 定义调制和解调方式2.1.4 定义信道2.2 OFDM仿真过程2.2.1 发送端2.2.2 信道2.2.3 接收端1 引言OFDM的通信系统仿真，Matlab实现的版本比比皆是，Python版本的底层详细的仿真过程缺少之又少，本人根据Commpy工具包，实现了OFDM的信号发射、经过信道、接收端接收的过程。并可视化了导频的插入方式、信道冲击响应、信号解调前的星座映射和解调后的星座映射

问题tqdm是显示数据处理进度条使用import tqdm报错 ‘module’ object is not callableimport tqdmdatafields = [("text", TEXT), ("label", LABEL)]train_examples= []for text, label in tqdm(zip(train['text'], train['label'])): train_examples.append(data.Example.fromlist([t

问题在使用以下代码时，报错Can’t find model ‘en’. It doesn’t seem to be a shortcut link, a Python package or a valid path to a data directory.import spacyNLP = spacy.load('en')解决办法没有下载模型（1）方法一pip install spacy && python -m spacy download en使用方式import

解决方案%m/%d/%Ym表示月d表示天Y表示年只要三个字母对应所给字符串的位置，即可正确计算。分隔符也可自定义，可以是%或-，也可以是其他字符（1）举例一import datetime str1 ='4/3/2019' str2 ='4/3/2018'date1=datetime.datetime.strptime(str1[0:10],"%m/%d/%Y")date2=datetime.datetime.strptime(str2[0:10],"%m/%d/%Y")num

解决方案初始化一个100*3的0矩阵，变为Dataframe类型，并为每列赋值一个属性import numpy as npimport pandas as pdarr = np.zeros((100,3))n_data = pd.DataFrame(arr,columns = ['a','b','c'])a b c0 0.0 0.0 0.01 0.0 0.0 0.02 0.0 0.0 0.03 0.0 0.0 0.04 0.0 0.

1 问题json.dump原生不支持字典类型，会报错Object of type ‘float32’ is not JSON serializableimport jsondict = {'我':1,'是'：2,'帅':3,'哥':4}json.dump(dict, open('history.json', 'w'))2 解决办法自定义一个类import numpy as np class NumpyEncoder(json.JSONEncoder): def default(

1 BPSK调制# -*- coding:utf-8 -*- import numpy as npfrom math import piimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibimport math #码元数 size = 10sampling_t = 0.01t = np.arange(0, size, sampling_t) # 随机生成信号序列a = np.random.randint(0, 2, siz

1 对键排序（1）方法一遍历tutled = {1:'我',2:'是',3:'帅',4:'哥'}# reverse = True:从大到小排序# reverse = Fale：从小到大排序tt = sorted(d.items(),key = lambda kv:kv[0],reverse = True)#(kv[0],kv[1]))for t in tt: print('{}:{}'.format(t[0],t[1]))4:哥3:帅2:是1:我（2）方法二遍历Listd

基本概念Example来自Github-Rician-Fading-Python2.1 Rician衰落类# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Nov 4 18:55:46 2020@author: Jonathan Browning"""import numpy as npfrom scipy.stats import gaussian_kde as kdffrom scipy import special as spclass

1 DataFrame插入一行# 初始化一个空Dataframeimport pandas as pddata_frame = pd.DataFrame(columns=['f0','f1', 'f2', 'f3','f4','f5','f6','f7', 'f8', 'f9','f10','f11','f12','f13', 'f14', 'f15','f16','f17'],index=[])# 插入一行，如果需要插入多行，加个for循环即可singlelist = [0,1,0,0,0,

作用返回“channels_first’或“channels_last”，默认是channels_lastchannels_first表示图片数据的通道在第一维度[channel,28,28,3]channels_last表示图片数据的通道在最后一个维度[28,28,3,channel]举例使用import tensorflow.keras.backend as K image_format = K.image_data_format()image_format输出chan

目录1 本讲目标2 回顾卷积神经网络3 循环神经网络（1）循环核（2）循环核按时间步展开（3）循环计算层（4）TF描述循环计算层（5）循环计算过程（6）循环计算过程24 RNN实现股票预测5 用LSTM实现股票预测（1）LSTM基本概念和原理（2）TF描述LSTM层6 GRU 实现股票预测（1）GRU计算过程（2）TF描述GRU层1 本讲目标（1）回顾卷积神经网络（2）循环神经网络• 循环核• 循环核时间步展开• 循环计算层• TF描述循环计算层• 循环计算过程（3）实践• ABCDE字

目录1 本讲目标2 卷积计算过程3 感受野4 全零填充5 TF描述卷积计算层6 批标准化7 池化8 舍弃Dropout10 CIFAR 数据集11 卷积神经网搭建示例12 Lenet实现13 AlexNet14 VGGNet15 INceptionNet16 ResNet1 本讲目标（1）卷积计算过程（2）感受野（3）全零填充（Padding）（4）TF描述卷积计算层（5）批标准化（Batch Normalization,BN）（6）池化（Pooling）（7）舍弃（Dropout）（8）

目录1 本讲目标（1）自制数据集，解决本领域应用（2）数据增强，扩充数据集（3）断点续训，存取模型（4）参数提取，把参数存入文本（5）acc/loss 可视化，查看训练效果（6）应用程序，给图识物2 自制数据集（1） 观察数据集数据结构，给x_train、y_train 、x_test、y_testdef generateds(path, txt): f = open(txt, 'r') # 以只读形式打开txt文件 contents = f.readlines()

目录1 本讲摘要3 六步法搭建网络4 搭建网络八股class5 MINIST数据集6 FASHION数据集1 本讲摘要（1）本讲目标：使用八股搭建神经网络（2）摘要• 神经网络搭建八股• Iris代码复现• MNIST数据集• 训练 MNIST 数据集• Fashion数据集3 六步法搭建网络用Tensorflow的API：tf.keras搭建网络八股（1）六步法imorttrain,test# 搭建网络结构```pythonmodel = tf.keras.models

问题环境：Python3.6使用如下代码时soup = BeautifulSoup(s, “html”)报错FeatureNotFound: Couldn’t find a tree builder with the features you requested: lxml. Do you need to install a parser library? 解决办法因为可能问题不同，有不同的解决办法（1）第一种可能：根本没有安装lxmlsudo apt-get install libxml