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开心档之C# 匿名方法我们已经提到过,委托是用于引用与其具有相同标签方法。换句话说,您可以使用委托对象调用可由委托引用方法。 匿名方法(Anonymou

C# 匿名方法我们已经提到过,委托是用于引用与其具有相同标签方法。换句话说,您可以使用委托对象调用可由委托引用方法。...匿名方法(Anonymous methods) 提供了一种传递代码块作为委托参数技术。匿名方法是没有名称只有主体方法。...在匿名方法中您不需要指定返回类型,它是从方法主体内 return 语句推断。图片编写匿名方法语法匿名方法是通过使用 delegate 关键字创建委托实例来声明。...委托可以通过匿名方法调用,也可以通过命名方法调用,即,通过向委托对象传递方法参数。注意: 匿名方法主体后面需要一个 ;。...例如:nc(10);实例下面的实例演示了匿名方法概念:实例using System;delegate void NumberChanger(int n);namespace DelegateAppl{

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关于Python可视化Dash工具

GeoJSON格式“dict”,具有58个多边形或多多边形特征,其“id”是一个选区数字ID,其'district'属性是ID和地区名称。...; 28、parallel_categories:并行类别图 在并行类别(或平行集)图中,每行data_frame与其他共享相同行组合,dimensions然后通过一组平行轴绘制为折线标记,每个平行轴对应一个...Finance Traces 财务轨迹线 Map Traces 地图轨迹线 Specialized Traces 特殊轨迹线 dash_html_components库包含每个HTML标签组件类以及所有...HTML标签子项是通过children关键字参数指定。 dash_core_components库包含一组更高级别的组件,如下拉列表,图形等。...dash_html_components库为所有HTML标签提供类,同时关键字参数描述HTML属性,例如style,className和ID。

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解决 ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following f

​​ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following fields​​ 错误。...错误原因​​ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following fields​​ 错误通常在以下情况下出现...在机器学习实践中,这种错误通常是比较常见,但通过仔细检查和调试,我们可以快速解决这个问题,确保顺利进行模型训练和测试。在一个实际应用场景中,我们正在开发一个房价预测模型,使用是线性回归算法。...通过比较模型预测结果与测试数据集中实际标签或目标值,可以评估模型性能和准确度。测试数据特征列质量和有效性将直接影响模型性能和预测能力。...因此,对于测试数据集,特征列选择、处理和预处理是非常重要,需要根据具体任务和数据特点进行合适选择和处理,以确保模型能够对未知数据具有良好泛化能力。

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如何实现数据通过表格批量导入数据库

如何实现数据通过表格批量导入数据库 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页:IT·陈寒博客 该系列文章专栏:Java学习路线 其他专栏:Java学习路线 Java面试技巧 Java...实战项目 AIGC人工智能 数据结构学习 文章作者技术和水平有限,如果文中出现错误,希望大家能指正 欢迎大家关注!...= pd.read_excel(file_path) # 批量导入数据库 def import_to_database(data_frame): try: connection...优化和拓展 4.1 批量插入优势 批量插入相较于逐条插入具有明显性能优势,减少了数据库和脚本之间通信开销。这对大规模数据导入尤为重要。...4.2 错误处理 在实际应用中,应该添加适当错误处理机制,确保脚本能够处理可能出现异常,如数据库连接失败、表格文件不存在等情况。

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【测试开发】python系列教程:array库

上一篇 【测试开发】python系列教程:decimal库 这次我们分享pythonarray库 ---- array 模块定义了一种对象类型,可以紧凑表示以 字符、整数、浮点数...array 模块中定义数组属于序列类型,其行为也与列表类型非常相似,但是数组中元素数据类型是受到限制只能设置在初始化时指定某一种类型。...ABC') print("类型") print(test.typecode) print("一个元素字节长度") print(test.itemsize) 结果 添加 添加功能比较统一一点就是都没有返回值...如果 iterable 是另一个数组,它必须具有 完全 相同类型码;否则将引发 TypeError。...这等价于 for x in list: a.append(x),区别在于如果发生类型错误,数组将不会被改变。

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tf.lite

**kwargs:“name”标签“tag”标签用来对多个参数进行分组,这些参数将被聚合。例如,像'cool_input'这样字符串。...**kwargs:“name”标签“tag”标签用来对多个参数进行分组,这些参数将被聚合。例如,像'cool_input'这样字符串。...4、add_outputsadd_outputs( *args, **kwargs)将一系列输出添加到函数调用中。参数:*args:要转换输出列表(应该是tf.张量)。...这必须是一个可调用对象,返回一个支持iter()协议对象(例如一个生成器函数)。生成元素必须具有与模型输入相同类型和形状。八、tf.lite.TargetSpec目标设备规格。...从具有量化意识训练输出模型到完全量化模型信号转换,然后推论_output_type默认为tf.uint8。在所有其他情况下,推论_output_type必须是tf。否则将抛出一个错误

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Python抛出异常_python抛出异常作用

在python中不同异常可以用不同类型(python中统一了类与类型,类型即类)去标识,不同对象标识不同异常,一个异常标识一种错误 AttributeError #试图访问一个对象没有的树形...#Python代码非法,代码不能编译(个人认为这是语法错误,写错了) TypeError #传入对象类型与要求不符合 UnboundLocalError #试图访问一个还未被设置局部变量...使用if判断式可以异常处理,但是if判断式异常处理只能针对某一段代码,对于不同代码段相同类型错误你需要写重复if来进行处理。...单分支只能用来处理指定异常情况,如果未捕获到异常,则报错 try: abc() except ValueError: print('异常输出') except IndexError:...如果可选参数全部省略,则 raise 会把当前错误原样抛出;如果仅省略 (reason),则在抛出异常时,将不附带任何异常描述信息。 每次执行 raise 语句,都只能引发一次执行异常。

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tf.nest

nest2:一个任意嵌套结构。check_types:如果序列类型为True(默认值)也被选中,包括字典键。如果设置为False,例如,如果对象列表和元组具有相同大小,则它们看起来是相同。...注意,具有相同名称和字段namedtuple总是被认为具有相同浅结构。...如果这两种类型都是list子类型(允许可跟踪依赖项跟踪中“list”和“_ListWrapper”进行相等比较),那么这两种类型也将被认为是相同。...结构中所有结构必须具有相同特性,返回值将包含具有相同结构布局结果。参数:func:一个可调用函数,它接受参数和结构一样多。...**kwargs:有效关键字args是:check_types:如果设置为True(默认值),结构中迭代器类型必须相同(例如map_structure(func,[1],(1,)),这会引发类型错误异常

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Python异常处理

] #触发ValueError s='hello' int(s) 常见异常 AttributeError 试图访问一个对象没有的属性,比如foo.x,但是foo没有属性x IOError 输入/输出异常...Python代码非法,代码不能编译(个人认为这是语法错误,写错了) TypeError 传入对象类型与要求不符合 UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置局部变量,基本上是由于另有一个同名全局...变量,导致你以为正在访问它 ValueError 传入一个调用者不期望值,即使值类型是正确 其他错误 ArithmeticError AssertionError AttributeError...''' 总结: if判断式异常处理只能针对某一段代码,对于不同代码段相同类型错误你需要写重复if来 进行处理。...1 == 1 assert 1 == 2 try..except方式比较if方式好处 把错误处理和真正工作分开来 代码更易组织,更清晰,复杂工作任务更容易实现 毫无疑问,更安全了,不至于由于一些小疏忽而使程序意外崩溃了

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如何使用 Python编程来识别整数、浮点数、分数和复数

2 标签:给数字命名  当开始设计更复杂 Python 程序时,我们会给数字命名,有些时候是为了方便,但大部分情况是出于必要。这里有一个简单例子:  达相同想法。...可以使用 real 和 imag 属性来提取复数实部和虚部,如下所示:  >>> z = 2 + 3j>>> z.real2.0>>> z.imag3.0 复数共轭(conjugate)具有相同实部...,但是具有相同大小和相反符号虚部。...如果将一个具有浮点数字符串(例如“2.5”或“2.0”)输入 int()函数中,你会收到一条错误消息:  >>> int('2.0')Traceback (most recent call last)...我们不能仅比较 86 华氏度与 303.15 开尔文数值,因为它们以不同计量单位表示,即使它们测量物理量是相同(温度)。只有当物理量两个数值用相同计量单位表示时,才能比较它们。

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Python 枚举类型 Enum

1d = {"jan": 1, "feb": 2, "mar": 2} 对于这种情况,在 Python3.4 之后,给我们增加了枚举类,枚举类型可以看作是一种标签或是一系列常量集合,通常用于表示某些特定有限集合...2 5 BLUE = 3 运行之后,会提示类型错误。...枚举基本操作 获取枚举标签值 1Color.GREEN.value 获取枚举标签名字 1Color.GREEN.name 对枚举进行遍历 1for v in Color: 2 print(v...比如 a = 1,直接将该变量传入枚举类即可 1a = 1 2print(Color(a)) 3 4输出结果: 5Color.RED 总结 1.枚举类不能用来实例化对象 2.访问枚举类中某一项,直接使用类名访问加上要访问项即可...,比如 color.RED 3.枚举类里面定义 Key = Value,在类外部不能修改 Value 值 4.枚举项可以用来比较,使用 ==,或者 is 5.枚举类中 Key 不能相同,Value

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python常见报错以及解决方案(持续更新)

✅作者简介:大家好我是hacker707,大家可以叫我hacker 个人主页:hacker707csdn博客 系列专栏:python 推荐一款模拟面试、刷题神器点击跳转进入网站 使用python...可能出现原因: 1.命名.py文件时,使用了Python保留字或者与模块名等相同。 解决:修改文件名 2…pyc文件中缓存了没有更新代码。...可能出现原因: 1.Python内置对象没有属性。 解决:去除相关访问 2.Python自定义对象没有设置属性。 解决:在自定义对象中添加属性 3.通过类名访问实例属性。...解决:将其修改为比较运算符== 4.定义没有参数函数时没有加小括号。...解决:检查连接FTP参数是否正确 TypeError: can only concatenate str (not “XXX”) to str 描述:只能进行字符串与字符串连接。

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面向对象:异常处理

part3:python中异常种类 在python中不同异常可以用不同类型(python中统一了类与类型,类型即类)去标识,不同对象标识不同异常,一个异常标识一种错误 # 触发IndexError...KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下 NameError 使用一个还未被赋予对象变量 SyntaxError Python代码非法,代码不能编译(个人认为这是语法错误,写错了) TypeError...传入对象类型与要求不符合 UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置局部变量,基本上是由于另有一个同名全局变量, 导致你以为正在访问它 ValueError 传入一个调用者不期望值...''' 使用if判断进行异常处理 总结: 1.if判断式异常处理只能针对某一段代码,对于不同代码段相同类型错误你需要写重复if来进行处理。...提示:g是基于文件句柄f而存在,因而只能在next(g)抛出异常StopIteration后才可以执行f.close() ''' 读文件例2 **part2:异常类只能用来处理指定异常情况. # 未捕获到异常

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十一·二)

请参阅 使用标签进行切片 和 端点是包含。) 布尔数组(任何 NA 值都将被视为 False)。 带有一个参数(调用系列或数据帧)并返回索引有效输出(上述之一) callable 函数。...具有标签'a':'f'切片对象(请注意,与通常 Python 切片相反,当存在于索引中时,起始和停止都包括在内!请参见使用标签切片)。 一个布尔数组。...为了保证选择输出具有与原始数据相同形状,您可以在 Series 和 DataFrame 中使用 where 方法。...query()用例 query()一个用例是当你有一组具有共同列名(或索引级别/名称)子集DataFrame对象时。你可以将相同查询传递给两个框架,而不需要指定你要查询框架。...有时你想要根据一系列标签和列标签提取一组值,这可以通过 pandas.factorize 和 NumPy 索引来实现。

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深度学习trick--labelsmooth

labelsmooth 分类问题中错误标注一种解决方法 1....其应用场景必须具备以下几个要素: 标签是one-hot向量; 损失函数是交叉熵损失函数 其作用对象是真实标签....计算accuracy时只拿真实标签值和预测索引值做比较,如果二者相等,则说明预测准确,此时真实标签并不参与计算。...标签是人为标注,如果人在标注时候一个不留神标错了,而模型判决又“充分”信任人为标注标签,它作为模型判断保留或丢弃某项数据标准,这就会使错误标签在模型训练中产生较大影响。 2....在此过程中,为了达到最好拟合效果,最优预测概率分布为: image.png 也就是说,网络会驱使自身往正确标签错误标签差值大方向学习,在训练数据不足以表征所以样本特征情况下,这就会导致网络过拟合

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