前面其实我提到过一次：明明解决了gfortran问题但是仍然安装WGCNA失败,也是同样的报错，这次又出现了，但是我又是以另外一种方式解决了！...但是因为依赖包太多，所以其中个把包失败是理所当然的，比如我就再一次遇到gfortran错误！...不过新手可能会纠结于非零报错，没有经验就会陷入进去，以为重点是下面的报错信息； Warning messages: 1: In install.packages(...) : installation
无关 , 不要去找 DLL 修复工具 , 这个 DLL 动态库不是通用库 也下载不到 , 重装软件即可 ; 解决该问题 , 只需要到 VSCode 官网 重新下载一个 VSCode 重装即可 ; 问题出现的原因可能是...前一天晚上着急下班 暴力关机 导致 VSCode 目录损坏 ; 一、报错信息 今天启动 VSCode 时 , 突然报错 : 系统错误 : 由于找不到 ffmpeg.dll ,无法继续执行代码 ;...重新安装程序可能会解决此问题 昨天晚上 VSCode 用的挺好的 , 今天突然 报这个错误 ; 二、解决方案一 - 使用修复工具修复 DLL ( 失败 - 仅做参考 ) 下面找了些工具不太靠谱 , 下载了一些
iFileNumber) '输出文件内容 MsgBox strFileContent '关闭文件 Close iFileNumber End Sub 会发生错误
这几天笔者刚入职，公司配的新电脑也已经到了，然后在安装MySQL时，出现了了下面这个问题，自己之前并没有遇到过错误提示如下： ?
MyBatis Plus的“幻查” 规范到底要怎样使用哪几个查询函数 为什么会出现幻查？...还有幻删为什么会删不掉 先来解释一下 幻查和幻删 不知道前人有没有提及这样的概念 就是 他提示查询成功了 能够根据id查到对应的数据了 但是有一天这个表需要增加字段 增加完以后你就发现 他查出来的数据是没有新字段的...我在另一篇文章已经重点讲过 这里把他放出来 不多赘述 这篇文章讲的是在构建映射实体类的时候 需要将类名写成驼峰原则例如：userId（但实际上数据库里面的字段名是user_id） 关于MyBatis Plus的未知错误
所以一般对于数据集处理上，会直接对训练集进行 拟合+转换，然后直接对测试集 进行转换。 注意了，是用训练集进行拟合，然后对训练集、测试集都用拟合好的”模型“进行转换，一定要明白这个逻辑！！...StandardScaler() # 训练接操作 new_train_x = scaler_ss.fit_transform(train_x) # 测试集操作 new_test_x = scaler_ss.tranform...(test_x) 一定要注意，一定要注意，一定要注意： 不能对训练集和测试集都使用 fit_transform，虽然这样对测试集也能正常转换（归一化或标准化），但是两个结果不是在同一个标准下的，具有明显差异
您好，了解到您Windows 10遇到系统错误的问题。 请问您是在做什么操作遇到该问题的呢？
include int main(void) { /*参数依次为年、月、日、计算天数、for循环初始值*/ /*注意：days赋初始值0，不赋值，变量的值不确定，会导致运行崩溃...= average_year[i] else: result = 0 d = 0 result += d return result def tranform...while choose: contents = input('请输入要查询的日期，查询范围公元1年-公元5000年，例如：1993年1月30日\n') t = tranform...choose = 0 break else: print('输入选择错误...，请重新输入\n') else: print('输入日期错误，请重新输入\n') else: print('输入格式错误，请重新输入\n'
为什么不平衡学习 因为传统的学习方法以降低总体分类精度为目标，将所有样本一视同仁，同等对待，造成了分类器在多数类的分类精度较高而在少数类的分类精 度很低。...例如正负样本50:1的例子，算法就算全部预测为另一样本，准确率也会达到98%(50/51)，因此传统的学习算法在不平衡数据集中具有较大的局限性。...图2 SMOTE算法 SMOTE算法摈弃了随机采样复制样本的做法，使得算法的性能有所提升，但由于每个少数样本都会产生新样本，也会产生样本重叠的问题，下面介绍其改进算法。...特别地，当上述条件取右边界，即k近邻中全部样本都是多数类时此样本不会被选择为种样本生成新样本，此情况下的样本为噪音。 ?...EasyEnsemble算法如下图所示，此算法类似于随机森林的Bagging方法，它把数据划分为两部分，分别是多数类样本和少数类样 本，对于多数类样本Smaj，通过n次有放回抽样生成n份子集，少数类样本分别和这
就比如如下的tokio宏实际是添加了一个多线程（multi thread）的运行时，会阻塞当前线程直到异步任务完成。...("hello"); } // tranform to fn main() { tokio::runtime::Builder::new_multi_thread() .enable_all...("Hello world"); } // tranform to fn main() { tokio::runtime::Builder::new_current_thread()...async fn main() { delay(Duration::from_secs(1)).await; } pin 还记得future trait上参数有个Pin, 为什么要...为什么呢？ future本质是一个封装的状态机结构体，调度时会被移动，如果其包含引用，引用的地址要能保证生命周期至少在其完成前还存活，不然就会出现引用一个已失效的地址。
使用卷积神经网络模型要求有较高的机器配置，如果使用CPU版tensorflow会花费大量时间。 读者在有nvidia显卡的情况下，安装GPU版tensorflow会提高计算速度50倍。...如果没有nvidia显卡，但有visa信用卡，请阅读我的另一篇文章《在谷歌云服务器上搭建深度学习平台》，链接：https://www.jianshu.com/p/893d622d1b5a 2.完整代码 此章给读者能够直接运行的完整代码...1行代码导入此文件上一级目录utils.data_tuils路径下的get_file方法； 第2行代码导入numpy库，起别名np； 第4-12行代码定义load_data方法； 第5-7行代码会检查...缓存文件夹是用户路径的.keras文件夹，举例本文作者的keras缓存文件夹路径：C:\Users\Administrator\.keras\datasets 在第一次运行load_data方法时，会从网络上下载...image.png 从上面的运行结果可以看出，只有最后1行中的1个数被判断错误，符合前一章模型评估中99.3%的结果。
注：在 Windows 平台下解压这些文件时，操作系统会自动修改这些文件的文件名，比如会将倒数第二个短线-修改为....以指向正确的位置 由于matlab中fread函数默认读取8位二进制数，而原数据为32bit整型且数据为16进制或10进制，因此直接使用fread(f,4)或者fread(f,’uint32′)读出数据均是错误数据.../test_x'; FID = fopen(filename,'r'); MagicNumber=readint32(FID); NumberofImages=readint32(FID); rows...=readint32(FID); colums=readint32(FID); savePath = [savename,'.mat']; test_x = zeros(NumberofImages...colums); for i = 1:NumberofImages temp = fread(FID,(rows*colums), 'uchar'); test_x
{ 7 深度网络特殊结构 spatialtransformer layer } 7.1空间变换spatialtransformer layer 7.1.1为什么会有空间变换层 如下图所示，输入5和6，...我们假设以下图左边这个image是transform前的结果layerl-1，右边这个image是transform后的结果layerl，此转换是把image由上往下做了平移。 ? ?...7.1.4仿射变换 如果要控制两张image之间的关系，只是旋转平移缩放的话，即tranform，其实只需要6个参数，也就是abcdef这6个参数，就可以把一张image变成另外一张image。
pd.read_csv('train_x.csv', index_col=0) train_y = pd.read_csv('train_y.csv', index_col=0, header=None) test_x...构造决策树分类器 dtc=DecisionTreeClassifier() #训练数据集 dtc.fit(train_x,train_y) #根据测试集得到预测结果 pred_y=dtc.predict(test_x...details/52562874 3 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率...为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。...这也是为什么很多人称GBDT为机器学习领域的“屠龙刀”。 这么牛叉的算法，到底是怎么做到的呢？说到这里，就不得不说一下GBDT中的“GB”（Gradient Boosting）。
因为单独LSTM预测出来的标注可能会出现（I-Organization->I-Person,B-Organization ->I-Person）这样的问题序列。...但这种错误在CRF中是不存在的，因为CRF的特征函数的存在就是为了对输入序列观察、学习各种特征，这些特征就是在限定窗口size下的各种词之间的关系。...表示输入的句子，包含5个字分别用w1,w2,w3,w4,w5表示 没有CRF layer的网络示意图 含有CRF layer的网络输出示意图 上图可以看到在没有CRF layer的情况下出现了...而在CRF layer中会加入一些限制，以排除可能会出现上文所提及的不合法的情况 CRF loss function 完成随时函数请参考：https://createmomo.github.io/2017...' + s if (t == 'B-LOC') else s print(['person:' + per, 'location:' + loc, 'organzation:' + org]) 可能出现的错误
通常我们想分类的物体的图像可能包含许多其他物体，例如，出现在汽车图像中某处的猫可能会误导分类器。pooling有助于缓解这一现象，使covnets更好地推广。 它也大大降低了covnet的计算成本。...随着图层变得更深，pooling会减少图像的尺寸，因此，它有助于防止网络需要的flops数量激增。 分段卷积有时用作pooling的替代物。...这通常是由于过度依赖于训练集中出现的特定的特征。Dropouts是一种抑制过度拟合的技巧。 它可以随机地将一些激活值设置为0，从而避免过度拟合。...mean image from both train and test set train_x = train_x - train_x.mean() test_x = test_x - test_x.mean...对于更先进的数据增强，我们的图像加载过程会稍微改变，keras有一个非常有用的数据增强实用程序，它简化了整个过程。
使用诸如错误或准确率之类的评分指标对未用于模型训练的数据进行预测和评估。...= mean(scores), std(scores) print('Mean: %.3f, Standard Deviation: %.3f' % (mean_s, std_s)) 注意：结果可能会因算法或评估过程的随机性或数值精度的差异而有所不同...使用这种方法是考虑到每个数据在每个测试集中只出现一次。也就是说，训练数据集中的每个样本在交叉验证过程中都有一个预测。所以可以收集所有预测并将它们与目标结果进行比较，并在整个训练结束后计算分数。...为什么要使用折外预测来训练Meta-Model？...= X[train_ix], X[test_ix] train_y, test_y = y[train_ix], y[test_ix] data_x.extend(test_X) data_y.extend
image.png 打开基于TfidfVectorizer的文档分类文件夹，在按住Shift键的情况下，点击鼠标右键，出现如下图所示。...image.png PowerShell运行命令后，会自动打开网页，点击如下图所示网页中的按钮： ?...image.png 从上图可以看出，此程序占3384MB内存，所以电脑需要较高的内存配置， 第1行代码查看向量化的维数，即特征的维数； 第2行代码调用TfidfVectorizer对象的fit_transform...https://pan.baidu.com/s/1JIA_E-S3PotAGY4oLqy93w 密码: e3yk 压缩文件大小：188.8M 解压后的模型文件大小：498.9M 5.4 交叉验证 在进行此步的时候...，不需要运行此步之前的所有步骤，即可以重新运行jupyter notebook。
LLE、Laplacian Eigenmaps、LTSA、MVU全 局PCA、LDA、Isomap、MVULaplacian Eigenmaps、LPP、LTSA 三、Python机器学习 3.1 为什么选择...>= 0.13.3) 安装方法： pip install numpy,scipy, sklearn -i https://pypi.douban.com/simplewindows环境下遇到编译错误的情况...import datasets import matplotlib.pyplot as plt # 自带的数据集 iris = datasets.load_riris() # load_digital test_X...) ## 分别打印出来看看有没有预测错误的 print(np.array(test_y)) print(np.array(pred)) # 或者直接打印score print(knn.score(test_X..., test_y)) 使用SVM中的中的分类 from sklearn.svm import SVC X_scale = preprocessing.scale(X) train_X, test_X
input_data mnist_data = input_data.read_data_sets('data/mnist', one_hot=True) 如何不存在data/mnist这个目录，其会自己下载...，直接用next_batch就可以获得下一个batch的数据. train_x, train_y = mnist_data.train.images, mnist_data.train.labels test_x...训练和测试 分类嘛，还是使用cross entropy作为loss，然后计算下错误率是多少，代码如下: batch_size = 64, lr = 0.001 # placeholders input_x..., test_y = mnist_data.test.next_batch(default_batch_size) test_x = test_x.reshape(-1, 28, 28)...我只跑了3个epoch，错误率基本降低到1.5%左右，亦即正确率在98.5%左右，多跑几个epoch可能错误率还能继续降低，不过对于我们这个demo来说已经够了.
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