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RSS订阅原创 ImportError: libtiff.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory
解决办法：根据报错内容降低pillow版本。由11.0 降低至 10.4.0。
2024-12-07 11:26:09
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原创 ImportError: DLL load failed while importing cv2: The specified module could not be found
但是，conda-forge源所包含的opencv-python版本最高只到4.6.0，所以改用pip安装。opencv-python又抽风了。也就是说，提高版本可以解决问题。
2024-07-14 20:58:32
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原创 关于scipy中uniform_filter函数的注意事项
这是因为定义的x数组是整型数组，uniform_filter会自动输出一个整数结果。在处理分组聚合问题时，有时需要使用均值作为统计量。那其实就是一个均值滤波问题。我不希望使用for循环和均值卷积核来对二维数组进行滤波，因为这个线性运算且可用通过数字搬移来实现。在使用uniform_filter时在边界处会出现难以解释的值，不过后来发现是我对python语法不够熟悉导致的。则均值的计算结果应该是3，为什么结果输出的是2呢？
2024-07-04 09:58:48
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原创 解决import lightgbm报错AttributeError: module ‘pandas.core.strings‘ has no attribute ‘StringMethods‘
降低pandas版本到1.5.3。
2024-05-30 20:46:19
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原创 sklearn库中GridSearchCV方法打包为exe方法后报错：joblib.externals.loky.process_executor.TerminatedWorkerError
最后在github上找到答案，主要是joblib库的一些bug。查询了诸多方法，可能是系统线程和进程的一些区别导致的问题。
2024-05-27 16:29:24
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原创 VScode Latex 反向搜索突然失效解决方案
评论区的人猜测的很对，其实其实就是latex workshop 插件更新后的bug。（确保你的latex pdf view也是"tab"）最近发现很多使用vscode 编写latex的人都在搜索这个问题（2024年4月19日）下载一个之前版本，问题得到解决。我卸载了9.20.0，下载了9.19.0.
2024-04-19 10:38:34
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原创 关于tensorboard上没有数据问题
使用tensorboard绘制Loss曲线时，发现数据总是无法上传，在tensorboard可视化界面里始终显示”无数据“函数之外，而没有卸载函数内，这会造成logs文件夹内多出了很多文件。
2024-03-03 10:31:13
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原创 Windows创建虚拟环境时报错NotWritableError
但其实问题在于虚拟环境路径出现了错误，在终端运行以下代码查看conda的配置信息。上网查了很多材料，都认为是权限问题，在windows系统里没有用管理员权限运行。找到envs_dirs这一项，查看自己的虚拟环境路径。
2024-01-10 12:59:23
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原创 实现一个简单的GAN网络
一个简单GAN网络的实现方法，具体任务目标可以参考代码中的链接。随着这一过程的发展，警察开发了越来越复杂的技术来检测货币伪造，而犯罪分子则开发越来越复杂的技术来伪造货币。网络的核心在于实现了一个二分类问题，并输出输入数据实际来自真实数据集（而不是合成或虚假数据）的概率。生成对抗网络利用对抗过程来训练两个相互竞争的神经网络，直到达到理想的平衡。在不断迭代的过程会使得生成器和鉴别器不断升级。以伪造货币的过程为理论例子，想象两种类型的特工。鉴别器：尽可能鉴别真实图像和虚假图像。生成器：尽可能生成真实的图像。
2023-12-08 11:11:46
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原创 关于h5py版本的问题
3.1.0以上，也就是3.x版本的时候，可以训练模型但是保存模型时，会报错require h5py的包。对于我的模型训练和预测代码。
2023-11-12 15:53:55
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原创 解决git clone 报错unable to access问题
问题在于我不知道何时，添加了全局代理，删除自己全局代理文件中的所有域名即可。
2023-11-02 10:49:19
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原创 HFSS软件仿真时使用多线程和GPU加速
→→关于自己电脑CPU核数目，可以通过任务管理器查看自己的数目。我电脑核的数目为8，因此，我在Number of processors中设置为6，只要不超过自己核的数目即可。当Number of processors中设置为6时，意味着每次扫参，可以同时计算6个参数值对应的情况，一次Soving 6个，提升仿真数目。在上方工具栏上选择Tools→。
2023-05-11 18:39:38
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原创 作业二·Softmax实现多分类
对于多类问题，类别标签y∈1,2,⋯ ,Cy \in {1,2,\cdots,C}y∈1,2,⋯,C可以有C个取值,给定一个样本x，则Softmax回归预测的属于c的条件概率是：p(y=c∣x)=softmax(wcTx)=ewcTx∑ci=1CewciTxp(y=c|x) = \operatorname{softmax}(w^T_cx) = \frac{e^{w_c^Tx}}{\sum_{c_i = 1}^{C}e^{w_{c_i}^Tx}}p(y=c∣x)=softmax(wcTx)=∑ci
2023-04-25 10:08:46
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原创 作业一 ·感知机实现二分类
对于每个实例点，如果其使得参数更新的次数越多，意味着其离超平面越近，即其越难被分类。当训练数据集线性可分时，感知机学习算法存在无穷多个解，其解由于不同的初值或不同的迭代顺序而可能有所不同。当训练数据集线性可分时，感知机学习算法是收敛的。感知机学习算法是基于随机梯度下降法的对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。感知机学习算法是误分类驱动的，具体是采用随机梯度下降法。中所有的误分类点的梯度下降，而是一次随机选取一个误分类点进行梯度下降。M为误分类点的集合，损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。
2023-04-16 11:25:54
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原创 解决vscode run program file 显示 No module named ‘xxx‘问题
在正确选择了默认解释器，成功激活了相应的虚拟环境后，运行Run Program File 仍然显示没有module，当在terminal中切换到base环境时重新点击Run Program File，运行成功。
2022-11-16 10:40:50
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原创 Python串口通信Arduino
最近在做一个小项目，希望实现的功能是：在PC端跑deepsort等目标识别代码，然后返回目标在视频中的坐标(x,y)。将检测量(x,y)传入PID中得到执行量（do_x,do_y）。这个时候我们遇到了一个问题，如何使用python代码调用串口，并且正确传递（do_x,do_y）给单片机（arduino）。查了很多资料，发现要么就是只传递单个数字字符串，要么代码不适用arduino端。
2022-10-17 20:04:23
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原创 Verilog电路设计语法基础
硬件描述语言HDL(Hardware Description Language)是一种利用形式化方法来描述电路和数字逻辑系统的语言Verilog HDL 既是一种行为描述语言也是一种结构描述语言在实际的设计中，往往是多种设计模型混合的。一般，对顶层设计，采用结构描述方式，对低层模块，可采用数据流、行为级或两者结合的方式：顶层模块 (FullAdditor_2bits)采用结构描述方式底层模块(FA)可采用结构描述、数据流描述或行为级描述。endmodule。
2022-10-08 21:59:03
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原创 PID算法学习
> 以小车为例，在现实中很难要求小车一直走直线（因为电机的性能问题），此时我们可以给小车提供一个参照物：比如一条白线。这样，小车通过传感器，可以监视自己与白线的偏差距离，偏差多少，小车就修正多少。这样的控制流程可以保证小车一直沿着白线**直线**行走，上述流程可以称为闭环控制。
2022-10-06 16:33:32
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原创 聚类模型 · 学习笔记一
系统聚类时通过计算两类数据点间的距离，对最为接近的两类数据点进行组合，并反复迭代这一过程，直到将所有数据点合成一类，并生成聚类谱系图。
2022-09-14 21:52:43
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原创 分类模型 · 学习笔记一
对于二分类模型，将介绍逻辑回归(logistic regression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，我们将简单介绍SPSS中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤。
2022-09-12 16:32:54
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原创 时间序列 · 学习笔记一
时间序列预测法将预测对象按照时间顺序排列起来，构成一个所谓的时间序列，从所构成的这一组时间序列过来的变化规律，推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律，就是时间序列模型，其基于的基本原理是，一方面承认事物发展的延续性，运用过去时间序列的数据进行统计分析就能推测事物发展趋势；另一方面又充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性,为了消除随机波动的影响，利用历史数据，进行统计分析，并对数据进行适当的处理，进行趋势预测。对时间序列模型的评价优点。
2022-09-07 21:08:20
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原创 综合评价与决策方法 · 学习笔记一
理想解法针对的是多属性决策方法。这种方法通过构造评价问题的正理想解和负理想解，即各指标的最优解和最劣解，通过计算每个方案到理想方案的相对贴合度，即靠近和的程度，来对方案进行排序，从而得到最优方案这种方法是对已有的数据进行分析，是可量化数据的评价方法为了研究研究生教育的实际情况和各研究生院的教学质量，国务院组织了一次研究生院的评估，为了取得经验，先选5所研究院，收集有关数据资料进行了试评估，部分数据如下(i表示行标，j表示列标)x1x2x3x40.1550004.70.2。
2022-09-02 19:37:42
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原创 方差分析 · 学习笔记一
一火箭使用了4种燃料，3种推进器作射程试验，每种燃料与每种推进器的组合各发射火箭2次，得到的结果如图：试在显著性水平0.05下，检验不同燃料（因素A）、不同推进器（因素B）下的射程是否有显著性差异？如果在显著性水平取得0.01的情况下，整体上差异是不太显著的。考虑两个因素A和B对某指标的影响，将A,B各划分为几个水平，对每一个水平组合作若干次抽烟实验，对所得数据进行方差分析，检验这两因素。)，因此同一水平下，随机变量的均值是相同的。的含义是统计了所有水平的样本数的和，也就是真正的总数。......
2022-08-31 21:03:46
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原创 规划模型·学习笔记一
什么是数学规划数学规划是用来研究：在给定的条件下（约束条件），如何按照某一衡量指标（目标函数）来寻求计划、管理工作中的最优方案（求目标函数在一定约束条件下的极值问题）数学规划的一般形式目标函数：min(或max) z=f(x)z=f(x)z=f(x)。其中x是决策变量（一般有多个变量），f(x)是目标函数s.t.gi≤0i=1,2,…,m（不等式约束）s.t. g_i\leq 0 i=1,2,\dots,m（不等式约束）s.t.gi≤0i=1,2,…,m（不等式约束）约束条件除了不等式约束外，还有等式约
2022-08-28 17:09:24
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原创 回归分析 · 学习笔记一
拟合：最小二乘曲线或函数拟合方法，是根据一个样本的观测值建立拟合函数，并估计拟合函数中的参数。参数估计的结果可以视为一个统计意义上的。如果考虑到观测结果受随机因素的影响，实际进行参数估计时应该给出相应的如果置信区间太大,甚至包含了零点，那么参数的估计值就没有太大的意义了。在统计学中，研究随机变量之间的关联关系的方法就是研究指标之间关联关系的数学模型Y=f(X)+ε为了精确确定f(x),通假定E(ε)=0,D(ε)=σ2。...
2022-08-25 21:06:20
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