39 attributeerror attribute深度

Jupyter Notebook报错'500 : Internal Server Error'的解决方法

问题根因 Jupyter相关的软件包版本匹配存在问题,或者历史上安装过Jupyter相关的配套软件但是有残留。大部分网上的博客都是推荐用pip重装jupyter或者nbconvert,亲测无法解决该问题。 解决方案 按照指定的匹配版本,全部重装ipython、jupyter和notebook等软件, ......
Internal Notebook Jupyter 方法 Server

shell 展开之进程替换# 深度解析 管道符|和输入输出<< >>重定向的区别

参考链接 https://blog.csdn.net/zwlove5280/article/details/113609342 shell 展开中的进程替换可以说是非常难懂的一部分,它的语法为有两种 >(list) ##接受输入 看作一个整体,相当于文件描述 或 <(list) #接受输出 在 << ......
管道 深度 进程 shell lt

深度分析C#中Array的存储结构

数组是C#中最基础的存储结构之一,很多的存储结构其底层的实现中都是基于数组实现的,如:List、Queue、Stack、Dictionary、Heap等等,如果大家读过这些类型的底层实现源码,其实就可以发现,这些存储结构都是在其内部维护了一个或多个数组。本文重点来学习一下数组存储结构的实现逻辑。 首 ......
深度分析 深度 结构 Array

深度学习在图像识别中的革命性应用

深度学习在图像识别中的革命性应用标志着计算机视觉领域的重大进步。以下是深度学习在图像识别方面的一些革命性应用: 1. **卷积神经网络(CNN)的崭新时代**: - CNN是深度学习在图像识别中的核心技术,通过卷积层、池化层和全连接层,模拟人类视觉系统。这一技术的引入使得图像识别的准确性显著提高。 ......
革命性 深度 图像

在wsl中运行'./Allrun.sh'时报错:$'\r': command not found

在Windows下编写好sh文件后,在Linux下或者wsl中运行会报错: line 2: $'\r': command not found 这是因为Windows系统的文件换行使用的是 \r\n ,而Unix系统是\n 问题解决: dos2unix Allrun.sh dos2unix是将Wind ......
39 时报 command Allrun found

vue3_Extraneous non-props attributes (class) were passed to component but could not be automatically inherited because component renders fragment or text root nodes.

今天的开发中发现了这个问题 Extraneous non-props attributes (class) were passed to component but could not be automatically inherited because component renders frag ......

人工智能的科普 机器学习、 深度学习 、大模型

很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系 基础班版本 : 机器学习 升级版本 :深度学习 高级版本 :大模型 神经元 神经元是构成人工神经网络(ANN)的基本单元 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。 在机器学习中,神经网络模型被用来学习输入数 ......
人工智能 科普 人工 深度 模型

决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读

在本篇深入探讨的文章中,我们全面分析了C4.5决策树算法,包括其核心原理、实现流程、实战案例,以及与其他流行决策树算法(如ID3、CART和Random Forests)的比较。文章不仅涵盖了丰富的理论细节和实际应用,还提出了独特的洞见,旨在帮助读者全面了解C4.5算法的优缺点和应用场景。 关注Te ......
算法 实战 深度 技术 C4

I don't chase i attract

I don't chase i attract This transcript was generated automatically. Its accuracy may vary. Here I go again, analyzing another corny quote. Another on ......
attract chase don 39

刷机 pixel3 xl 报错,remote: 'Could not open super partition'解决。

问题一:Partition should be flashed in fastbootd FAILED (remote: Partition should be flashed in fastbootd) 解决: 升级到fastboot version 34.0.5-10900879版本后发现可以使 ......
partition pixel3 remote pixel Could

记录一次 maven 子模块相互依赖导致的父模块无法动态升级的问题 'parent.relativePath' points at wrong local POM

项目里面使用的commons公共模块,每次更改后之前都不会升级其版本号,导致当commons改动后,其他服务在不知道的情况下,会出现文件缺失。由于之前commons下面有12个公共子模块,所以之前一直没有升级commons模块。为了方便,于是决定每次更改commons模块后让所有的子项目都跟着升级。 ......
模块 relativePath 动态 parent points

关联规则挖掘:Apriori算法的深度探讨

在本文中,我们深入探讨了Apriori算法的理论基础、核心概念及其在实际问题中的应用。文章不仅全面解析了算法的工作机制,还通过Python代码段展示了具体的实战应用。此外,我们还针对算法在大数据环境下的性能局限提出了优化方案和扩展方法,最终以独到的技术洞见进行了总结。 关注TechLead,分享AI ......
算法 深度 规则 Apriori

深度剖析GadgetInspector执行逻辑(下)

前言 接着前面分析gadgetInspector工具 GadgetInspector gadgetinspector.PassthroughDiscovery类 和上面类似的格式,存在有discover / save这两个主要的方法 MethodCallDiscoveryClassVisitor类 ......
GadgetInspector 深度 逻辑

"Cannot read property 'length' of undefined"报错处理

数据绑定在刚开始只是和内存建立联系,并没有真正的和后台的数据挂上钩,所以一开始的res.data只是一个空值,必须在之前加个if判断,确保有值以后再开始计算length。 if(res.data){ this.num = res.data.length; } 这样就不会在控制台显示报错了。 ......
quot undefined property Cannot length

./SNeP_111: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.29' not found (required by ./SNeP_111)

001、软件报错如下: 002、系统 (base) [root@pc1 software]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 003、查看glibc版本 (base) [root@pc1 software]# ......
SNeP 111 required version GLIBC

图的建立与深度、广度遍历

图的建立有两种方式,一种是邻接矩阵,也就是顺序存储。另一种则是邻接表 在遍历过程中我们需要有一个数组,用来标记结点是否被调用过,我们称它为visited数组。 我们需要初始化一个二维矩阵edge[i][j],用来存储边的集合,含义为第i个结点与第j个结点之间有边。 其次我们在创建一个存储顶点的数组, ......
广度 深度

02深度学习笔记

1.二元分类 一些基本符号含义: 输入一幅以特征向量x表示的图像,预测对应的输出的y(0 or 1) 单个样本(x,y) n(x)特征向量,y训练结果 m表示训练集样本总数,{(x(1),y(1)),(x(2),y(2))...,((x(m),y(m))} M=M(train) 训练集 m(test ......
深度 笔记

The 'China Solution' in Nigeria

Nigeria, The northern region of Nigeria, particularly the Sahel region, is experiencing severe desertification due to factors such as deforestation, o ......
Solution Nigeria China 39 The

深度优先搜索(DFS)

深度优先搜索(DFS) 我们以二叉树的遍历为例子。 先序遍历 遍历过程 访问根节点 先序遍历其左子树 先序遍历其右子树 中序序遍历 遍历过程 中序遍历其左子树 访问根节点 中序遍历其右子树 后序遍历 遍历过程 后序遍历其左子树 后序遍历其右子树 访问根节点 我们使用数组来模拟二叉数,使用代码实现如下 ......
深度 DFS

深度学习笔记1:在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络

本文将介绍如何在一个小型的数据集上使用卷积神经网实现图片的分类。在这个例子中,我们将使用一个经典的数据集,包含24000张猫狗图片(12000张猫的图片和12000张狗的图片),提取2000张用于训练和验证,1000张用于测试。我们将首先在2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络模型,然后... ......
卷积 神经网络 从头 深度 神经

罗德里格旋转公式(Rodrigues' rotation formula)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/115276808 ......
公式 Rodrigues rotation formula 39

No libraries found for 'tk.mybatis.mapper.common.Mapper'

1,无法导入tk.mybatis.mapper.common.Mapper 2.Mapper报错No libraries found for 'tk.mybatis.mapper.common.Mapper' 解决方法如下(添加通用mybatis这个依赖) 1.在pom.xml中添加tk.mybat ......
libraries mybatis Mapper common mapper

T399742 Ting'er loves traveling 题解

Link T399742 Ting'er loves traveling Question 给出一个图,使得 \(1\) 到 \(N\) 的路径上的最大值最小 Solution 看到最大值最小想到二分,二分最大值 \(top\) 然后去 check 验证能不能从 \(1\) 走到 \(N\) Cod ......
题解 traveling T399742 399742 loves

c4w2_深度卷积网络案例探究

深度卷积模型:案例探究 为什么要学习一些案例呢? 就像通过看别人的代码来学习编程一样,通过学习卷积神经模型的案例,建立对卷积神经网络的(CNN)的“直觉”。并且可以把从案例中学习到的思想、模型移植到另外的任务上去,他们往往也表现得很好。 接下来要学习的神经网络: 经典模型:LeNet5、AlexNe ......
卷积 深度 案例 网络 c4w

mysql数据库ERROR 1193 (HY000): Unknown system variable 'validate_password_policy'问题处理

一、概况 平时我们安装完数据库,需要进行对应的密码或者密码策略修改,此时需要mysql的密码验证插件。MySQL可能没有这个插件,就需要进行相应的处理。 二、问题描述 mysql> set global validate_password_policy=0;ERROR 1193 (HY000): U ......

Can't locate Devel/Size.pm in @INC (you may need to install the Devel::Size module)

001、perl 模块报错如下:Can't locate Devel/Size.pm in @INC (you may need to install the Devel::Size module) 002、解决方法: 安装该模块 (base) [b20223040323@admin1 003_an ......
Devel Size install locate module

T399751 Liangle's Rose Problem(亮亮的玫瑰问题)题解

Link T399751 Liangle's Rose Problem(亮亮的玫瑰问题) Question 给出一个数组 \(a\) ,有 \(Q\) 次询问,每次询问 \([L,R]\) 种随便挑选几个连续的 \(a_i\) 使得,他们几个的或的值最大 Solution 考虑贪心,如果把负数视为 ......
题解 玫瑰 T399751 Liangle Problem

failed to configure a datasource: ‘url‘ attribute is not specified and no em

问题场景 在Spring Boot中整合MySQL、Mybatis进行数据库开发时,按照正常步骤添加了相关数据库的依赖,也进行了必要的数据库配置,结果在项目启动时出现如下异常信息: *************************** APPLICATION FAILED TO START *** ......

No libraries found for 'javax.persistence.GeneratedValue'

maven添加 <dependency> <groupId>javax.persistence</groupId> <artifactId>persistence-api</artifactId> <version>1.0.2</version> </dependency> ......

c2w1_深度学习的实用层面

深度学习的实用层面 数据集:Train/Dev/Test sets 深度学习是一个典型的高度迭代的过程,需要不断地进行循环测试,来找到最适合当前网络的超参。一方面可以提升迭代的效率,另一方面可以避免过度拟合等问题。 在实践中,(合理的)高质量训练集、验证集和测试集,有助于提升迭代的效率。 Train ......
层面 深度 c2w c2 2w