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tf.unstack

通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。...例如，给定一个形状张量(A, B, C, D);如果axis == 0，那么输出中的第i张量就是切片值[i，:，:，:]，而输出中的每个张量都有形状(B, C, D)。...如果没有(默认值)就自动推断。axis: 一个整型数。沿着整型数展开堆栈。默认为第一个维度。负值环绕，所以有效范围是[-R, R]。name: 操作的名称(可选)。...返回值:张量对象的列表从值中分解。...异常:ValueError: If num is unspecified and cannot be inferred.ValueError: If axis is out of the range [

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深度操作系统Deepin安装坚果云

解压缩，编译和安装Nautilus插件（下面4个命令，每次执行一个） tar zxf nutstore_linux_src_installer.tar.gz cd nutstore_linux_src_installer...解决打不开问题按照上面的方法安装好以后，你可能还是无法运行坚果云。..., ‘0.1’) File “/usr/lib64/python2.7/site-packages/gi/init.py”, line 130, in require_version raise ValueError...(‘Namespace %s not available’ % namespace) ValueError: Namespace AppIndicator3 not available 解决方法：安装...('Namespace %s not available' % namespace) ValueError: Namespace Notify not available 解决方法：安装Notify

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几个小例子给你讲解Python中类的描述符

假想你正在给学校写一个成绩管理系统，并没有太多编码经验的你，可能会这样子写。...76, chinese: 87, english:68> 但是程序并不像人那么智能，不会自动根据使用场景判断数据的合法性，如果老师在录入成绩的时候，不小心录入了将成绩录成了负数，或者超过100，程序是无法感知的...程序是智能了，但在__init__里有太多的判断逻辑，很影响代码的可读性。巧的是，你刚好学过 Property 特性，可以很好的应用在这里。...它返回属性的值，若属性不存在、不合法等都可以抛出对应的异常。 __set__：将在属性分配操作中调用。不会返回任何内容。 __delete__：控制删除操作。不会返回内容。...这里的 Score 避免了使用Property 出现大量的代码无法复用的尴尬。

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常用模块补充，内置函数，异常处理

') z.close() # 解压 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r') z.extractall(path='.') z.close() zipfile压缩解压缩...) # 解压 >>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','r') >>> t.extractall('/egon') >>> t.close() tarfile压缩解压缩...('mogu','password') print(val1) #123 #查看标题section1下is_admin的值=>布尔值格式 val2=config.getboolean('mogu','...# 传入一个调用者不期望的值，即使值的类型是正确的常用异常 ?...只有在错误发生的条件无法预知的情况下，才应该加上try...except

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python 文件描述符是什么_python程序设计第三版课后答案

假想你正在给学校写一个成绩管理系统，并没有太多编码经验的你，可能会这样子写。...chinese: 87, english:68> 复制代码但是程序并不像人那么智能，不会自动根据使用场景判断数据的合法性，如果老师在录入成绩的时候，不小心录入了将成绩录成了负数，或者超过100，程序是无法感知的...程序是智能了，但在__init__里有太多的判断逻辑，很影响代码的可读性。巧的是，你刚好学过 Property 特性，可以很好的应用在这里。...它返回属性的值，若属性不存在、不合法等都可以抛出对应的异常。 __set__：将在属性分配操作中调用。不会返回任何内容。 __delete__：控制删除操作。不会返回内容。...这里的 Score 避免了使用Property 出现大量的代码无法复用的尴尬。

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【说站】python元组如何打包和解包

python元组如何打包和解包 1、在将多个以逗号分隔的值赋给一个变量时，多个值被打包成一个元组类型。当我们将一个元组赋给多个变量时，它将解包成多个值，然后分别将其赋给相应的变量。...tuple'> (1, 10, 100) # 解包 i, j, k = a print(i, j, k) # 1 10 100 2、解包时，如果解包出来的元素数目与变量数目不匹配，就会引发ValueError...错误信息为：too many values to unpack（解包的值太多）或not enough values to unpack（解包的值不足）。...a = 1, 10, 100, 1000 # i, j, k = a # ValueError: too many values to unpack (expected 3) #... i, j, k, l, m, n = a # ValueError: not enough values to unpack (expected 6, got 4) 以上就是python元组打包和解包

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NumPy 秘籍中文第二版：八、质量保证

实际上，Pylint 打印了太多文本，因此在这里大部分都必须省略： $ pylint *.py No config file found, using default configuration ***...解压缩源归档文件并运行以下命令： $ python setup.py install 或者，使用pip安装 Pychecker： $ sudo pip install http://sourceforge.net...创建一个模拟，如下所示： reactor.factorial = MagicMock(return_value=6) 这样可以确保模拟返回值6。...只能比外星人傻—外星人克隆人无法告诉您被替换的真实人物的生日。我们需要设置它们以适当的方式进行响应。例如，在此示例中，模拟返回6 。...幸运的是，这些秘籍的要求非常简单-我们只需写下不同的输入值和预期的输出。我们在Given，When和Then部分中有不同的方案，它们对应于不同的测试步骤。

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挑战30天学完Python：Day17 异常处理、参数打解包、Spread和枚举..

一个异常例外可能是错误的输入，错误的文件名，文件无法找到或IO设备故障等。优雅的捕获和处理这些异常可以防止应用的崩溃。在上一篇中我们介绍的不同错误类型。...And your age is {age}.') except TypeError: print('Type error occur') except ValueError: print...我们可以解压缩列表并对参数进行更改。...+ e lst = [1, 2, 3, 4, 5] print(sum_of_five_nums(*lst)) # 15 我们还可以使用 range 内置函数中实现解包，该函数需要开始和结束两个值。...第17天练习 解压缩前五个国家并将它们存储在一个变量 nordic_nations 中，将Estonia和Russia分别存储在es和ru中。

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python 异常

SyntaxError: invalid syntax 如：出现这样的错误就是语法错误，第1行结尾if语句缺少 ":"，第6行结尾多了 ")" 2、异常 1）运行期检测到的错误被称为异常，python的语法检测无法检查这样的错误...9 print("异常的提示信息-->", e) 10 except: 11 pass 12 print("----------") 13 14 15 # 输出结果 16 转换后的值nu...，而else中的语句只有不出现异常是才会执行出现异常时try-except-else-finally如下 1 try: 2 i = 1 / 0 3 print("没有出现异常i值"...不管是否出现异常，这里的语句一定会被执行没有出现异常时try-except-else-finally如下 1 try: 2 i = 1 / 1 3 print("没有出现异常i值"...>", line 2, in 13 i = 1 / 0 14 ZeroDivisionError: division by zero 注：异常处理尽量在需要的时候再使用，使用太多会影响代码的可读性

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Python回顾与整理8：错误和异常

---- 1.什么是异常错误错误是语法（导致解释器无法解释）或逻辑（也就是代码质量问题）上的，在Python中，当检测到错误时，解释器会指出当前流无法继续执行下去，于是就出现了异常。...但是对于SystemExit和KeyboardInterupt这两个异常，使用Exception是无法捕获的，因为它们不是Exception的继承者，原因很简单，因为这两个异常不是由于错误条件引起的。...built-in exceptions) 因此，如果真的想要捕获所有的异常（包括非错误条件引起的），就可以使用BaseException，可以看下面的例子：使用Exception：无法捕获...try-except-else-finally try: A except Exception1, e: B else: C finally: D 至于书本上说的各种形式上的问题，则可以不用考虑太多...not NoneType # 即达不到所描述的效果，即使前面已经有异常出现，还是会触发TypeError异常 ---- 7.断言断言通过assert语句实现，测试一个表达式，如果返回值是假

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这个 Python 知识点，90% 的人都得挂~

假想你正在给学校写一个成绩管理系统，并没有太多编码经验的你，可能会这样子写。...76, chinese: 87, english:68> 但是程序并不像人那么智能，不会自动根据使用场景判断数据的合法性，如果老师在录入成绩的时候，不小心录入了将成绩录成了负数，或者超过100，程序是无法感知的...程序是智能了，但在__init__里有太多的判断逻辑，很影响代码的可读性。巧的是，你刚好学过 Property 特性，可以很好的应用在这里。...这里的 Score 避免了使用Property 出现大量的代码无法复用的尴尬。...之后的正确代码，则是把描述符直接当做代理，本身不存储值。以上便是我对描述符的全部分享，希望能对你有所帮助。 ?

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这个 Python 知识点，90% 的人都得挂

假想你正在给学校写一个成绩管理系统，并没有太多编码经验的你，可能会这样子写。...76, chinese: 87, english:68> 但是程序并不像人那么智能，不会自动根据使用场景判断数据的合法性，如果老师在录入成绩的时候，不小心录入了将成绩录成了负数，或者超过100，程序是无法感知的...程序是智能了，但在__init__里有太多的判断逻辑，很影响代码的可读性。巧的是，你刚好学过 Property 特性，可以很好的应用在这里。...这里的 Score 避免了使用Property 出现大量的代码无法复用的尴尬。...之后的正确代码，则是把描述符直接当做代理，本身不存储值。

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tf.cond()

cond使用一些额外的图节点将true_fn和false_fn调用期间创建的图片段拼接在一起，以确保根据pred的值执行正确的分支。...true_fn和false_fn都必须返回列表、元组和/或命名元组的相同(可能是嵌套的)值结构。单例列表和元组是唯一的例外:当true_fn和/或false_fn返回时，它们被隐式解压缩为单个值。...返回值：调用true_fn或false_fn返回的张量。如果callables返回一个单例列表，则从列表中提取元素。...可能产生的异常：TypeError: if true_fn or false_fn is not callable.ValueError: if true_fn and false_fn do not

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程序猿的日常——工作中常用的Shell脚本

source目录下 scp a.jar root@xxxip:/home/source # 拷贝远程的文件到本地 scp root@xxxip:/home/source/b.jar b.jar 目录下文件太多无法删除...如果目录下的文件很多，无法直接rm -rf，那么可以寻找一些匹配模型，分批删除。...那么可以按照下面的命令删除： rm -rf *1.png 文件的解压缩 xxx目录为待压缩的目录： tar -cvf xxx.tar xxx 压缩 解压缩： tar -xvf xxx.tar 默认解压缩到当前目录

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python的变量

变量是用来存储值的所在处，变量具有名字以及数据类型两种属性。数据类型决定了内容中不同类型的值的存储结构。变量名用来调用变量。 ...变量的类型和值是在赋值时决定的。...： x,y="1" Traceback (most recent call last): Python Shell, prompt 118, line 1 ValueError: need more... Shell, prompt 116, line 1 ValueError: too many values to unpack x,y="123" Traceback (most recent call... last): Python Shell, prompt 117, line 1 ValueError: too many values to unpack 异常：太多的值需要解包关于解包的知识在函数传参的内容中会详细讲解

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Python异常及处理方法总结

GeneratorExit # 生成器(generator)发生异常来通知退出 +-- Exception # 常规异常的基类 +-- StopIteration # 迭代器没有更多的值...# 操作或函数接收到具有正确类型但值不合适的参数 | +-- UnicodeError # 发生与Unicode相关的编码或解码错误 | +-- UnicodeDecodeError...ReadTimeout # 服务器未在指定的时间内发送任何数据 +-- URLRequired # 发出请求需要有效的URL +-- TooManyRedirects # 重定向太多...+-- MissingSchema(+-- ValueError) # 缺少URL架构(例如http或https) +-- InvalidSchema(+-- ValueError...2.1 捕获所有异常包括键盘中断和程序退出请求（用sys.exit()就无法退出程序了，因为异常被捕获了），因此慎用。

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Python基础语法-函数的错误处理-常见异常类型

a = "Hello"b = 2c = a + b # 抛出TypeError异常，无法将字符串和整数相加ValueError当函数或操作应用于具有正确类型但不适合特定值的对象时，会抛出ValueError...a = int("Hello") # 抛出ValueError异常，无法将字符串转换为整数ZeroDivisionError当尝试除以0时，会抛出ZeroDivisionError异常。...a = 1 / 0 # 抛出ZeroDivisionError异常，除数为0IndexError当尝试访问超出列表或元组索引范围的值时，会抛出IndexError异常。...f = open("test.txt", "r") # 抛出IOError异常，文件不存在或无法读取

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Python3 shutil(高级文件操作模块)

datarchive') >>>shutil.copy('old.txt',r'c:datarchive') >>>os.remove('junk.dat') 2、高级文件操作(拷贝/移动/压缩/解压缩...python # coding=utf-8 __author__ = 'zhuo' __date__ = '2017/5/25' # shutil_demo.py 高级文件操作(拷贝 / 移动 / 压缩 / 解压缩...至少写一个,不然会造成压缩包再次被打包的情况 # 分拆归档, filename:文件名, extract_dir:解压到目录(默认当前目录), format:格式 (未提供,根据扩展名查找,未找到引发ValueError...shutil.get_terminal_size(fallback=(columns, lines)) columns, lines = shutil.get_terminal_size() # 查询终端大小(宽, 高), 无法查询返回默认大小

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解决ValueError: cannot convert float NaN to integer

解决ValueError: cannot convert float NaN to integer当我们在使用Python进行数值计算时，有时会遇到类似于ValueError: cannot convert...当我们进行一些计算而结果无法得到有效的数值时，会产生NaN。...isnan 函数检查if np.isnan(x): x = 0 # 或者其他合适的值# 转换为整数x = int(x)通过上述方法，我们可以避免ValueError: cannot convert...这个示例展示了如何在实际应用场景中处理NaN值，并将其转换为整数类型，避免了ValueError: cannot convert float NaN to integer错误。...NaN通常表示一个操作的结果无法得到有效的数值。例如，进行0除以0的操作会得到NaN，或者对一个非数值类型的变量进行数值运算也会得到NaN。在Python中，NaN表示为浮点数表示法nan。

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【Python】已解决：ValueError: All arrays must be of the same length

已解决：ValueError: All arrays must be of the same length 一、分析问题背景在数据科学和机器学习中，处理数据的常见工具之一是pandas库。...然而，有时会遇到ValueError: All arrays must be of the same length的报错问题。...二、可能出错的原因导致ValueError: All arrays must be of the same length报错的原因主要有以下几点：数组长度不一致：传入的数组或列表长度不同，无法构成一个完整的...: [4, 5] # 长度比'A'列短 } df = pd.DataFrame(data) 错误分析：数组长度不一致：字典中键’A’对应的列表长度为3，而键’B’对应的列表长度为2，pandas无法将它们合并为一个...数据预处理：在数据预处理过程中，注意检查和处理可能导致数据长度不一致的操作，如删除缺失值、过滤数据等。验证数据：在使用外部数据源时，验证数据的一致性，确保没有数据丢失或错误。

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