sagima_sdu的博客

生成一个随机张量，其中的元素服从标准正态分布（均值为 0，标准差为 1）。：创建一个指定形状但未初始化的张量，内存中的值未必为 0。通过修改张量的这一属性，可以控制是否需要在反向传播时计算该张量的梯度，适用于调试或动态控制计算图。传入一个包含新维度顺序的列表，返回一个新张量，其维度顺序完全按照指定顺序排列。例如，将一维张量转换为二维张量。：将另一个张量的数据就地复制到当前张量中，要求两个张量形状匹配。：逐元素对两个张量进行除法运算，用于计算每个对应位置上两个张量的商，注意除数为 0 时会报错或返回无穷。

最近遇到挺无解的一个问题：电脑上莫名其妙出现一个白色小方块，点击没有反应，关也关不掉，想知道它和哪个软件有关还是显卡出了问题，也找不到思路，就想着要不获取一下它的进程号看看。于是写了一个Python脚本，可以通过鼠标点击快速获取任意窗口的详细信息，包括窗口标题、进程PID和程序路径。特别适合需要快速定位窗口来源或排查异常进程的场景。

词云是一种文本数据的可视化形式，它将文本中出现频率较高的词汇以较大的字体显示，频率较低的词汇以较小的字体显示。词云通常用于快速分析文本的主题、关键词或情感倾向。

NetworkX 是一个强大且灵活的 Python 图论和网络分析库，适用于各种图结构的创建、操作和分析。它提供了丰富的功能，涵盖了从基础的图操作到复杂的算法应用。在进行网络分析时，NetworkX 是一个非常有用的工具，尽管它在处理超大规模图时可能存在一定的性能问题。对于复杂的图形可视化和分析任务，它为用户提供了多样化的选择和支持。

和将第二个程序封装为函数并由第一个程序调用之间有一些显著的区别，它们各自适用于不同的场景。

通过上述步骤，你可以使用 FastAPI 将你的 Python 程序封装为一个 HTTP API，使得 Java 客户端能够通过 HTTP 请求来调用你的 Python 服务。FastAPI 的高性能、易用性和自动文档生成使得它成为一个非常适合用来构建 RESTful APIs 的框架。在实际应用中，你可能还需要考虑其他功能，如认证、日志记录、异常处理等，FastAPI 都能很好地支持这些需求。

如题，已有自己的账号，在训练过程中，提示需要输入我的账号的API key。登录账号后就可以看到API key了。

安装的，而是通过 Anaconda 或 Miniconda 安装的。但如果遇到某个库安装失败，程序会中断，例如出现。在尝试复制一个环境时，导出所有 Python 库为。编写脚本逐行安装库，并在遇到错误时跳过。错误，导致后续的库无法安装。无法找到该包并报错。然后重新运行安装命令。

在处理包含转义字符的JSON字符串时，我们可以通过字符串替换的方法来去除不必要的转义字符，并将字符串转换为有效的JSON格式。这种方法不仅简单易行，而且能够快速地解决转义字符带来的困扰。通过，我们可以轻松将字符串解析为Python对象，进而进行进一步的数据处理与分析。

Neo4j 是一个强大的图数据库，适合处理复杂的关系型数据。借助 Python 的py2neo库，我们可以快速实现对 Neo4j 数据库的管理和操作。本文介绍一个功能丰富的 Python 脚本，帮助用户轻松管理 Neo4j 数据库，包含启动/停止服务、清空数据、统计分析、图谱可视化等功能。

这个错误的根本原因是编码不匹配，通常是因为文件的编码格式与解码时使用的编码格式不一致。通过检查文件的编码并根据需要调整编码格式，通常可以解决此问题。

在Python中，利用Py2Neo库可以将JSON数据导入Neo4j图数据库，从而构建知识图谱。Py2Neo是一个Python库，用于与Neo4j图数据库交互。以下是如何使用Py2Neo。

Py2Neo是一个与 Neo4j 图数据库交互的 Python 库，提供了丰富的 API，使得 Python 程序能够轻松地进行数据查询、插入、更新等操作。以下是对Py2Neo库的详细介绍，包括安装、基本操作以及常见的使用方法。

换了多种方法，无解，但想到，在上面的教程中，使用的是catkin_make install指令，按道理说，这个指令中得到的install文件夹，在相同系统和架构的设备上是通用的，因此打算从另一台电脑上搬过来。

Ubuntu 18.04 的 ROS 环境下，创建了一个Python3.8的环境，使用YOLO V5做目标检测，然后准备做一些深度图转点云的计算，就写了个Python文件，用到了下面这些库。如果你用的是python3.8及以上版本，可以尝试将它降到3.7及以下版本。然后重新创建了一个Python3.7的环境，问题就解决了。

第三个终端：rosrun turtlesim turtle_teleop_key。本以为按照提示安装python-roslaunch即可，按照提示执行后报错。第二个终端：rosrun turtlesim turtlesim_node。如果没有就加上这句，然后保存文件，关闭文件。打开主目录下.bashrc文件。第一个终端：roscore。

一个Python脚本，旨在遍历指定文件夹（包括其子文件夹）中的Markdown文件，并查找所有以特定字符串开头的链接，然后将这些链接记录在一个本地文本文件中。首先，指定要遍历的文件夹路径，以及将匹配到的链接保存到的输出文件的名称。请确保根据实际需求和文件夹路径进行适当的替换，以便程序能够正确读取文件并将链接记录到指定的输出文件中。最后，程序打印匹配到的链接数量以及输出文件的位置，以便你知道找到了多少个链接并可以查看输出文件。这个模式将匹配以特定字符串开头的完整链接。列表，将每个匹配到的链接写入输出文件。

今天需要将一个PDF导出为图片，但是一般的在线转换网站导出的图片清晰度都不高，分辨率只有1241*1754，这就导致输出的图片放大后字体是有点模糊的，所以就想到了使用Python中的。替换为你要处理的PDF文件的路径。程序将为每一页生成一个单独的PNG图像文件，你可以自定义。首先，确保你已安装所需的库。变量来控制输出图像的清晰度（每英寸点数）。库来处理PDF文件，以及。

确保你的系统中已经安装了Python，并且系统的环境变量中包含了Python的安装路径。可以使用一个批处理文件（.bat）来实现这个目标。以下是一个简单的例子，假设你的脚本文件名为。这个脚本首先将当前工作目录切换到批处理文件所在的目录，然后运行。（或者你喜欢的其他名字，只要扩展名是。

以上是一个简单的示例，演示了如何连接、查询和关闭Neo4j数据库。根据你的具体需求，你可以执行更复杂的Cypher查询来创建、更新或删除节点和关系。一旦连接到数据库，你可以使用Cypher查询语言来执行各种操作。库，然后创建一个与Neo4j数据库的连接。通常，你需要提供数据库的URL、用户名和密码来进行连接。当使用Python操作Neo4j数据库时，通常会使用Neo4j的官方Python驱动程序——首先，确保你已经安装了Python。在你的Python脚本中，首先要导入。库的文档以获取更详细的信息和示例。

前段时间由于出差，购入一台TNT Go有线版做便携屏使用，相较于无限版和工程版，功能上要少了很多，当然价格也会低一些，在使用中基本上没有遇到什么问题。

的库，不原生支持Windows。Python在Windows上的标准安装包含一个名为`安装`pyreadline`后，代码可能需要进行适当的调整，以确保它使用``，或者在代码中进行条件导入，以便在Windows上使用`遇到这个问题是因为尝试在Windows环境中安装`在大多数情况下，这应该是透明的，因为``的替代模块，该模块旨在模仿`对于这种情况，可以尝试安装``，可能需要将这些引用改为``，而在其他系统上使用`通过以下命令来安装`如果代码直接引用了`

这个程序使用户能够方便地执行各种Neo4j数据库操作，包括启动、停止、重启服务，检查状态，打开浏览器界面和清空数据集。在Ubuntu上安装了Neo4j数据库，为其编写一个Python脚本，快捷一键实现开启、关闭、清空等操作。保存并赋予可执行权限后，运行即可使用。

项目中需要一个语言模块，之前用微软的TTS其实挺好用的，但是不开源，离线也不好整，打算找个轻量化的，然后发现，Python里Pyttsx3库已经能完美实现我的需求了。

我们需要一个函数来将 PIL 图像转换为 Base64 编码字符串。这对于将图像数据发送给模型是必要的步骤。# 将PIL图像转换为Base64编码字符串# 将图像转换为RGB模式该函数用于从指定路径加载图像，并将其转换为 Base64 编码字符串。# 从指定路径加载图像并转换为Base64编码字符串这个函数将图像和问题发送给 BakLLaVA 模型，并获取模型的回答。# 将图像和问题发送给Ollama的bakllava模型并获取回答])

是的，py2neo和neo4jPython 库都可以用来操作 Neo4j 数据库，但它们之间有一些区别。py2neo在选择哪个库时，你应该考虑你的特定需求。如果你需要更丰富的功能和更易于使用的接口，可能会倾向于使用py2neo。而如果你需要最佳的性能和官方支持，那么使用neo4j官方客户端可能是更好的选择。下面提供一些基本的代码示例来展示如何使用py2neo和neo4j这两个库来连接和操作 Neo4j 数据库。

是一个非常有用的工具，用于组织和管理Python包，使代码更清晰、结构更合理。在Python工程中，

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含了数百个计算机视觉算法。

以为是失败了，但一想这些的是无法连接服务器，就试了一下科学上网，然后就解决了。

pytest首先，简要介绍pytest，包括它的功能和优点。pytest是一个成熟的 Python 测试框架，支持简单易用的语法，适用于单元测试、功能测试和集成测试。它支持自动发现测试、丰富的插件生态系统和灵活的配置选项。

使用Python实现虚拟鼠标控制，利用手势识别来替代传统鼠标操作。这一实现依赖于计算机视觉库OpenCV、手势识别库MediaPipe以及其他辅助库如PyAutoGUI和Pynput。utils.py包含一个Utils类，主要提供在图像上添加中文文本的功能。这对于在实时视频流中显示信息非常有用。

检查PyTorch是否正确安装。检查CUDA是否可用。获取系统中可用的GPU数量，并分别输出每张GPU的详细信息。测试每张GPU是否能正常工作，在GPU上创建张量。通过这个脚本，你可以轻松验证系统中的多张显卡是否被PyTorch和CUDA正确识别，并确认每张显卡是否能正常工作。该脚本在检测多GPU系统时非常实用，特别适用于需要在深度学习中使用多GPU进行并行训练的场景。NVIDIA驱动是否正确安装。CUDA Toolkit是否与PyTorch兼容。

在Python中处理文件路径时，确实需要注意Windows和Ubuntu系统（或其他类Unix系统）在文件路径表示上的差异。

是一个用编写的开源游戏开发框架，专门用于编写 2D 游戏。它提供了丰富的工具和功能，使得开发者能够快速实现游戏中的图形渲染、声音播放、输入处理和动画效果等功能。Pygame 非常适合初学者和想要快速创建游戏原型的开发者。

与传统的特征匹配算法（如 SIFT 和 ORB）不同，LoFTR 依靠深度学习模型来提取和匹配特征点，具有更高的鲁棒性和精度。通过这些连线，可以直观地看到LoFTR模型在两张图像中找到了哪些对应的特征点，以及这些特征点的位置关系。函数，这些匹配点在两张图像中用连线连接起来，从而可以更清晰地看到哪些特征点在两张图像中被匹配上了。：Kornia 包含了一些经典的特征检测算法，如 SIFT、ORB 等，可以在深度学习框架中直接使用。：这个图展示的是每对匹配的特征点在各自的原始图像中的具体位置。

此外，点云的预处理参数（如下采样的体素大小和法向量估计的搜索半径）可能需要根据点云数据进行调整，以获得更好的配准结果。替换为你自己的点云文件路径。