已解决：json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0) 一、分析问题背景 在使用Python处理JSON...数据时，开发者可能会遇到json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)的错误。...该错误表明在尝试解析JSON数据时，解析器在输入的第一个字符处就未能找到有效的JSON数据。...二、可能出错的原因 导致JSONDecodeError的原因有多种，常见的包括： 空文件：尝试解析一个空文件或空字符串时，会抛出该错误。...通过以上步骤和注意事项，可以有效解决json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)报错问题，确保JSON数据处理的稳定性和可靠性
解决方案如下： sudo rm /var/lib/dpkg/updates/* sudo apt-get update python@ubuntu:~/Desk...
如果indent是非负整数或字符串，那么JSON数组元素和对象成员将使用该缩进级别进行输入；indent为0,负数或“”仅插入换行符；indent使用正整数缩进多个空格；如果indent是一个字符串（例如...class 'dict'> {'name': 'Tom', 'age': 23} {'name': 'Tom', 'age': 23} 常见的错误...json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 17) 表示数据错误，数据太多，第2行第一列 因为json只能读取一个文档对象...f.readlines(): json_data = json.loads(line) 但是这种做法还有个问题，如果JSON文件中包含空行，还是会抛出JSONDecodeError异常 json.decoder.JSONDecodeError...= 0: json_data = json.loads(line) 合并为一个对象 将json文件处理成一个对象文件。
如下错误属于弱智错误，但是错的原因让我无语，所以记录一下 str2="{'card':6217001650004184441}" print(json.loads(str2)) Traceback...File "D:\python3.6.5\lib\json\decoder.py", line 339, in decode obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0)...File "D:\python3.6.5\lib\json\decoder.py", line 355, in raw_decode obj, end = self.scan_once(s, idx) json.decoder.JSONDecodeError...: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1) 错误原因：字符串里用单引号来标识字符。...' 对于带u'的字符串，u也要去掉： c={u"test":124} d=re.sub("u'","\"",c) json.loads(d)
从图上能看到这些随机数的分布情况，而0位置的分布最为密集，其中0是生成该正态分布随机数时指定的数学期望值。...而且，满足正态分布的随机变量样本集，大约68.3%的样本落在距数学期望值有1个标准差（即σ）的范围内，大约95.4%样本落在在距数学期望值有2个标准差（即2σ）的范围内，大约99.7%样本落在距数学期望值有...再具体一下，如果原假设是对的，而验证的结果却告诉你要放弃该假设，这叫第一类错误，在假设验证里把第一类错误出现的概率记成α。但如果原假设不对，而结果却要你接收该假设，这叫第二类错误，记作β。...一般只考虑出现第一类错误的最大概率α，而不考虑出现第二类错误的概率β，这样的假设检验就叫显著性检验，其中出错概率α叫显著性水平。...在显著性验证里，α一般的取值有0.05、0.025和0.01这三种，对应地表示出现第一类错误的可能性必须低于5%、2.5%或1%。
注：本文是自己通过查阅书籍和观看视频学习而得，若有错误，欢迎批评指正。...X1、X2、X3 … Xn-1、Xn； 第k时刻的 偏差：e(k)=Expect — Xk； e(k)>0 ：控制系统还未达到期望值； e(k)=0 ：控制系统已经达到期望值； e(k)0 ：控制系统已经超过期望值...； P环节的第k时刻的输出：u(k)=Kp * e(k) 。...偏差序列：e(k)=Expect — Xk e1、e2、e3 … en-1、en； ∑ei：对过去所有时间的偏差进行求和； ∑ei0 ：控制系统在 过去大部分时间段还未达到期望值； ∑ei=0 ：控制系统在...过去大部分时间段已经达到期望值； ∑ei>0 ：控制系统在 过去大部分时间段已经超过期望值； I环节的第k时刻的输出：u(k)=Ki * ∑ei 。
指示器随机变量是一种特殊的随机变量，它只有两个取值：0和1。通常用I来表示指示器随机变量，它的取值为1表示事件发生，取值为0表示事件未发生。...在掷骰子的例子中，我们可以将指示器随机变量定义为：I(i)={0,如果第i个骰子的点数为61,如果第i个骰子的点数大于等于2且小于等于5其中，i表示第i个骰子。...(n): # 计算二项式分布概率 p = [1/6.0 for i in range(n+1)] p[0] = 0 p[1] = 1 for i in range(2, n...= 0 for i in range(n+1): e += p[i]*s s += random.choice(dice) return e# 测试函数for n...因此，每个 $X_i$ 可以写作 $X_i = \sum{k=1}^{6} k Y_i(k)$，其中 $Y_i(k)$ 表示在第 $i$ 次掷骰子时第 $i$ 个骰子点数是否为 $k$。
w=658&h=434 正在下载第13张图片，图片地址:https://img0.baidu.com/it/u=1749953353,1887143918&fm=253&fmt=auto&app=138&...w=889&h=500 正在下载第16张图片，图片地址:https://img0.baidu.com/it/u=1511507281,552216865&fm=253&fmt=auto&app=138&...w=500&h=375 正在下载第18张图片，图片地址:https://img0.baidu.com/it/u=1620554767,3986196061&fm=253&fmt=auto&app=138&...w=499&h=341 正在下载第19张图片，图片地址:https://img0.baidu.com/it/u=1795137323,1400650075&fm=253&fmt=auto&app=138&...: print("解析错误") return urls main 启动一次模块，支持多次对应关键词的图片批量下载： if __name__ == '__
熵定义为信息的期望值，公式为： ? 其中n是分类的数目，p(xi)是选择该分类的概率，-log2p(xi)是该分类的信息，计算所有类别所有可能值包含的信息期望值便得到熵。...【1】访问列表 list[i]——访问列表正数第i+1个值 list[-i]——访问列表倒数第i个值 list[i:j]——访问列表正数第i+1到第j+1个值 算法示例： ? 运行结果： ?...【2】count()——统计字符串里某个字符出现的次数。 语法为：str.count(sub, start= 0,end=len(string))。...其中： ①sub表示待搜索的子字符串； ②start 表示字符串开始搜索的位置。默认为第一个字符（索引值为0）； ③end表示字符串中结束搜索的位置。字符中第一个字符的索引为 0。...基本语法为str.index(str, beg=0, end=len(string))，其中： ①str表示检索的字符串； ②beg表示开始索引，默认为0； ③end表示结束索引，默认为字符串的长度。
这意味着我们可以用第x+1次投掷时的概率来计算期望值。...期望值E(x)等于第x+1次投掷时至少有两个球会在同一个箱子中的概率乘以x+1： E(x) = P(at least two balls in one box | on throw x+1) × (x+...Σ[i=0 to x] (1/b) * (b-i) = b*Σ[i=0 to x] (1/b) - x*Σ[i=0 to x] (1/b)^2 其中，Σ[i=0 to x] 表示求和符号，表示从...0 到 x 的所有整数。...以此类推，第i个球有i-1个选择。
作为一个非 洲人，同时作为一个前 OIer，小 K 自然是希望最大化造成伤害的期望值。...请帮助小 K 求出这一套卡牌在一局游戏中能造成的伤害的期望值。 Input 输入文件的第一行包含一个整数 T，代表测试数据组数。 接下来一共 T 组数据。 ...Output 对于每组数据，输出一行，包含一个实数，为这套卡牌在这一局游戏中造成的 伤害的期望值。...第一轮不发动技能；第二轮亦不发动技能； 概率为 0.001225，伤害为0。 造成伤害的期望值为概率与对应伤害乘积之和，为 3.266025。 ...对于所有测试数据， 1 0 0 0 <= di <= 1000。
对于概率质量函数为p(x)的离散随机变量X，期望值为： 。 随机变量的分布的中心就是其均值或期望值。均值改变，分布会如同均值向左或向右移动。...离散随机变量的期望值可能不是实际有意义的值。 假设抛硬币结果为X，X=0表示反面向上，X=1表示正面向上。期望值E[X]=0.5×0+0.5×1=0.5。...例：标准正态分布N(0,1)的方差为1，标准差为1； 个标准正态随机数均值的总体标准差为 。...标准均匀分布U(0,1)的方差为1/12；n个均匀分布随机数均值的总体标准差为1/√(12×n)。...・标准正态分布的第1百分位数、第2.5百分位数、第5百分位数、第10百分位数分别为-1.28、-1.645、-1.96、-2.33；相应的，标准正态分布的第90百分位数、第95百分位数、第97.5百分位数
directory: 'test_data_xiejinjieguo_jiacaseid.xlsx' 相对路径和绝对路径 #涉及Excel写操作，一定要关掉Excel #Execl里面数字就是数字，其它全是字符串...来自文件test_http_request_ddt.py #参数化 #执行错误，怎么写回结果？...directory: 'test_data_xiejinjieguo_jiacaseid.xlsx' 相对路径和绝对路径 #涉及Excel写操作，一定要关掉Excel #Execl里面数字就是数字，其它全是字符串...来自文件test_http_request_login.py #参数化 #执行错误，怎么写回结果？...res.text)) # 打印结果 def tearDown(self): pass 来自文件test_http_request_recharge.py #参数化 #执行错误
文心一言：我们可以将这个问题转化为求解在指示器随机变量基础上的期望值。已知有n位顾客。已知服务生以随机顺序将帽子归还给顾客。...根据指示器随机变量的定义，I(i)表示第i位顾客是否拿到了自己的帽子，其值为1表示拿到，0表示未拿到。因为服务生归还帽子是随机的，所以每一位顾客拿到自己帽子的概率都是1/n。...设第i个顾客先被归还帽子的情况数为A(i),则A(i) = (n-i+1)!/i!*(n-i)!。...设第i个顾客先被归还帽子且拿到自己的帽子的情况数为B(i),则B(i) = A(i)n-i+1!/[i!(n-i)!]。4.对于每一种归还顺序，计算拿到自己帽子的期望数。...其中,P(X=0) = n(1/2)^(n-1),P(X=1) = n(1/2)^(n-1),且注意到如果某个顾客拿到了他想要的帽子,那么其他人就没有机会了,因此X和Y的期望值相等。
Dear junqiang： Hello 今天是“一天一文”的第18天。继续关于AI里面最重要的神经网络的知识分享。...也知道了“权重、激活函数、偏置X0、学习信号r、代价函数E”等最基本的知识。同时也学习了“sign()激活函数 和 purelin()线性激活函数”。...对于输出层：Ok = f（netk） netk = ∑WjkYj （从第j个到第k个） 对于隐层： Yj = f（netj） netk = ∑WijXj （从第i个输入点到第j个隐层结点） 以上就是...这是神经网络得以迭代逼近期望值的最根本原因和方式，重要性不言而喻。 输出层：如同前面的线性神经网络，BP网络也有代价函数E。...按照这个公式进行W和V的迭代，最终使得激活函数输出的值之和能逼近期望值。 当然，这样能拟合（逼近的高大上叫法）到最终期望值，但也存在这过度你和的问题。
CAS (Compare and Swap) CAS字面意思为比较并交换.CAS 有 3 个操作数，分别是：内存值 M，期望值 E，更新值 U。...当且仅当内存值 M 和期望值 E 相等时，将内存值 M 修改为 U，否则什么都不做。 1.CAS的应用场景 CAS 只适用于线程冲突较少的情况。...executorService = Executors.newFixedThreadPool(3); final AtomicInteger count = new AtomicInteger(0)...) { ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3); for (int i = 0;...(); ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3); for (int i = 0;
def square_root(x): assert x >= 0 result = math.sqrt(x) assert result == math.sqrt(x)...目标张量表示期望值，由奖励张量和bootstrapped_q张量计算得出，而γ是浮点数。损失张量表示我们的训练损失为均方误差。 现在，我们为引入的张量添加断言，如下清单所示。...第8行和第9行以DOT语言生成并打印那些张量依赖关系，这些依赖关系可以以图形方式呈现： ? 让我们了解以上依赖关系图： 图中的节点表示张量或张量集（例如神经网络中的所有变量）。...这通常表示一个错误。 解释完所有边缘之后，您可以通过调用generate_assertions方法来生成描述图的断言，如上面片段中的第12行所示。以下清单显示了生成的断言。它们描述了相同的依赖图。...最后，您断言实际损失等于第4行和第5行的期望损失。请注意，第4行和第5行在Python世界中。在Python世界中，您可以使用循环，调用任意函数；它比Tensorflow世界中的方法容易得多。
解决问题步骤 第一步，当我们看到这类问题的时候，首先要联想到贪心算法：针对一组数据，我们定义了限制值和期望值，希望从中选出几个数据，在满足限制值的情况下，期望值最大。...因为满足一个需求大的孩子跟满足一个需求小的孩子，对我们期望值的贡献是一样的。...return false; } // 考察左上对角线：第i行leftUp列有棋子吗 if ($leftUp >= 0 && $this...这两种通配符，并且对这两个通配符的语义稍微做些改变，其中，“*”匹配任意多个（大于等于 0 个）任意字符，“?”匹配零个或者一个任意字符。...匹配0个或者1个字符 rmatch(ti, pj+1, text, tlen); rmatch(ti+1, pj+1, text, tlen); } else if (ti
,'图片') os.chdir(self.path) def str_dict(self): '''把字符串转化成字典，通常的请求头一个一个写成字典麻烦'''...gat=1; _sp_id.0295=4996ac29-9203-4213-a46d-24cf83d147ce.1541257566.9.1543907256.1541399729.fcdb26b7-0b36...return content async def download_image(self,image): html = await self.get_image(image[0]...with open(image[1] + '.jpg','wb') as f: f.write(html) print('下载第{...try: json_obj = json.loads(await response.text()) except json.decoder.JSONDecodeError
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