python代码遇到的问题

pytorch scatter方法 在后向传播中遇到的问题

代码：r=x_windows.scatter(dim=1,index=topk_index,src=attn_windows)topk_index的shape为[2,32,1,1,1]attn_windows的shape为[2,32,7,7,96]x_windows的shape为[2,64,7,7,96]该方法的作用是将attn_windows放回原来的位置中。模型训练过程中，前向传播过程不会报错
木鱼未来·2024-01-11 14:02

Python编程常见出错信息及原因分析（2）

SyntaxError:expectedanindentedblock>>>foriinrange(5):print(i)SyntaxError:expectedanindentedblock错误原因分析与解决方案：Python
dongfuguo·2024-01-11 14:50

关于Cocoapods的安装和遇到的问题

作为一个开发者，Cocoapods这个管理工具已经是开发者比较依赖的一个管理工具了，Cocoapods一下我简称为pods,它开始于2011年8月，经过这么多年的发展后现在越来越多的iOS开发者喜欢并使用它。安装使用Mac下都自带ruby，使用ruby的gem命令即可下载安装sudogeminstallcocoapodspodsetup一般这样执行安装的话,都会遇到问题所以我们要做一下的操作查看g
追逐_chase·2024-01-11 13:35

facebook广告容易遇到的问题及解决方案

在投放Facebook广告时，可能会遇到一些问题，以下是常见的问题及相应的解决方案：广告系列没有效果：这可能是由于目标受众太广泛或广告内容不够吸引人。解决方案是细化受众群体或更改广告内容，以更好地吸引目标受众。广告投放频繁：如果广告投放过于频繁，可能会导致受众感到厌烦。解决方案是减少广告的投放频率，或者更改广告形式，以吸引受众的兴趣。广告费用过高：如果广告费用过高，可能会导致预算超支。解决方案是优
m0_69528660·2024-01-11 13:50

【目标跟踪】光流跟踪（python、c++代码）

文章目录前言一、代码流程与思路二、python代码2.1代码详解2.2完整代码三、c++代码四、结果展示前言光流利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系
读书猿·2024-01-11 13:18

安装pillow可能遇到的问题

安装命令pipinstallPillow安装Pillow这个Python图像处理库时可能会遇到多种问题。以下一些常见的安装问题及其解决方法：缺少依赖项:Pillow安装可能需要一些基础库，如libjpeg和zlib。如果在安装时提示缺少这些库，你需要先安装它们。在Linux上，你可以使用包管理器（如apt-get或yum）安装这些依赖。在Windows上，通常当你通过pip安装Pillow时，它会
终将老去的穷苦程序员·2024-01-11 12:16

P4环境搭建-ubuntu 18.04,20.04

2.安装步骤3.遇到的问题与解决方法更新.ubuntu20.04版本快速安装！！！
hahahahaheiheihei·2024-01-11 11:54

openssh以及openssl升级

背景：环境扫描出openssh以及openssl漏洞，整理升级步骤和升级所遇到的问题升级过程中新的ssh连接可能会无法建立，但不影响业务正常运行，也不会造成业务数据丢失为避免升级过程中因操作等原因导致无法连接服务器
小靳,·2024-01-11 09:19

强化学习求解TSP（六）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策，该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下：1.初始化Q值函数，将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步，根据当前状态选择一个动
IT猿手·2024-01-11 09:40

强化学习求解TSP（四）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策，该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下：1.初始化Q值函数，将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步，根据当前状态选择一个动
IT猿手·2024-01-11 09:10

强化学习求解TSP（三）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策，该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下：1.初始化Q值函数，将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步，根据当前状态选择一个动
IT猿手·2024-01-11 09:09

【极简训练】第259天

去向：原因：感悟：遇到的问题：无。
璇豆的天空·2024-01-11 09:15

Flink/Doris生产环境方案选型的一些思考

也是很多公司和业务支持过程中会遇到的问题。这个问题非常「实在」也很「接地气」，因为这些技术选型问题在生产环境客观存在，更关系稳定性和成本问题。如果大家在面试中被问到了，也是一个很好的问题。
王知无(import_bigdata)·2024-01-11 09:37

强化学习求解TSP（五）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策，该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下：1.初始化Q值函数，将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步，根据当前状态选择一个动
IT猿手·2024-01-11 09:33

Unity 代码自动化生成！

【为什么要做自动化工具】工具类的创建是为了解决实际问题或者优化既有流程，我们来先看看一些项目里面经常遇到的问题。
忆中异·2024-01-11 08:05

Windows VSCode 使用Python

https://www.python.org/downloads/三、安装第三方代码规范工具参考网址：https://www.python.org/downloads/工具介绍flake8：一款辅助检测Python
WenHuiJun_·2024-01-11 08:11

词云可视化（摘录）

文章目录本课概要安装本课程所需的Python第三方模块一行命令安装（推荐，适用于99.999%的情况）如果安装过程中报错（0.001%会发生）四行Python代码上手词云制作1号词云：《葛底斯堡演说》黑色背景词云
Sparky*·2024-01-11 08:34

pcie应用记录 - pcie中断

问题描述项目中遇到的问题：在调试pcie中断时，出现龙芯未识别到pcie设备发来的中断请求，因此对中断问题进行排查。这里吐槽下龙
zzyde2021·2024-01-11 08:30

[Flutter]WindowsPlatform上运行遇到的问题总结

目录写在开头正文Q1、file_version_info.dartQ2、flutterclean，无法删除build文件夹其他写在结尾写在开头Flutter项目已能在移动端完美使用后，想看看在桌面端等使用情况基于Flutter3.0后已支持Windows/MacOS/Web等桌面端，不过具体的系统，还需要看下官方文档解释。这里抛出文档地址，可自行查看Flutter官网正文Q1、file_versi
摩羯座程序媛·2024-01-11 08:58

Python与C/C++嵌入式开发指南

然而，有时候我们可能需要在Python代码中嵌入一些C/C++代码，以提高性能或者访问底层系统资源。这种将Python与C/C++结合起来的开发方式被称为嵌入式开发。
uote_e·2024-01-11 08:53

分享一个实现侧滑菜单的Flutter页面所遇到的问题与解决思路

最近做了一个需要实现侧滑菜单相关的Flutter新页面，页面布局结构稍微比较复杂。因此，做完之后就对研发的过程做出一些整理。以下主要整理跟侧滑菜单相关的内容。直奔主题，首先，要实现侧滑菜单，有以下几个方案。而本次选取的方案，是使用Scaffold的endDrawer的方式。在使用这个方案的同时，也是遇到了一些问题……方案一：使用Scaffold的endDrawer属性简单例子：当需要在Scaffo
wzj_what_why_how·2024-01-11 08:38

方差分析（python代码实现，超全）

定义方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。来源英国统计家Fisher为解释实验数据而首先引入方差分析VSt检验方差分析的H0：所有样本的平均数相等，如果H1成了，我们只知道他们（样本平均数）不一样Thenullhypothesisinaone-wayANOVAisthatthe
python机器学习建模·2024-01-11 04:55

GIL（Global interpreter Lock）

这个锁的存在限制了多线程并行执行python代码的效果。具体来说，GIL的作用是确保在任意时刻只有一个线程在执行python字节码。
湛和·2024-01-11 04:20

解决局域网内其它设备ping不通的问题，win10为例

记录一下前段时间遇到的问题，就是再开发过程中，测试fiddler手机抓包。需要手机和电脑在同一个局域网环境下，使pc机作为代理服务器。但是设置了半天,发现手机访问不到pc机。
rightchen·2024-01-11 03:54

Neo4j 导入 Nebula Graph 的实践总结

摘要：主要介绍如何通过官方ETL工具Exchange将业务线上数据从Neo4j直接导入到NebulaGraph以及在导入过程中遇到的问题和优化方法。
NebulaGraph·2024-01-11 03:01

一个属于00后自己的公众号

为了解决00后遇到的问题，学业，成长之类的问题，特地创建了一个公众号，有什么问题可以用过微信公众号私信我，我会写一篇相应的文章来作答。下面是我的公众号00后少年，谢谢大家的支持！
流年的记忆a·2024-01-11 02:35

今日份提问 | 你想在哪一块领域深入下去并不断磨练？为什么？——这不是一个问题（041）

运航：（我）学习python，算来也有一年的时间了，前两天也开始第一次落地应用，解决实际遇到的问题：批量整理电脑上的文件（夹），头一次享受到解放
遇见斌斌·2024-01-11 00:37

移动端根据rem适配时，pc端调试器和手机显示效果不一致问题

现在遇到的问题是，我这边根据rem进行适配，html为16px，所以当设置一个低于0.8rem的字体时（0.8*16=12.8px），pc端的调试器显示就和手机上有很大区别了。
誰在花里胡哨·2024-01-11 00:02

我的阅读方法

先是写上遇到的问题，然后找出问题的根源或是解决问题时有哪些因素，最后罗列出一些想法。我的问题是如何快速高效的阅读。我突然想到读网络小说，厚厚的一大本，三天时间就能读完。其实我的阅读速度并不慢。
微澜随笔·2024-01-10 22:14

返利去京东需要注册吗？正规推广赚佣金的平台

这是许多兼职者经常遇到的问题。答案是需要注册。京东作为国内知名的电商平台，吸引了大量消费者。同时，京东也提供了丰富的返利活动，鼓励用户在平台购物，并享受相应的返利。
柚子导师·2024-01-10 22:29

python表白程序代码完整版,python表白代码大全简短

系列文章序号文章目录直达链接1浪漫520表白代码Python浪漫520表白代码_我爱你python代码-CSDN博客2满屏表白代码Python满屏表白代码_python表白弹窗_Want595的博客-CSDN
小狗AI·2024-01-10 22:56

鸿蒙开发已解决-ArkTS开发webview，html页面中的input和按钮等操作均无响应

文章目录项目场景：问题描述原因分析：解决方案（根据此方法即可解决此Bug）：本文相关知识本Bug常规排除步骤ArkTS项目场景：在鸿蒙开发过程遇到的问题：问题ArkTSAPI9使用webview加载的html
一见已难忘·2024-01-10 22:39

如何用python编写hive udf函数

使用方法：（1）将编写的python代码上传到服务器（2）添加python文件（3）使用函数：TRANSFORM(data)USING“pythonudf_test.py”as(name,address
不想起的昵称·2024-01-10 21:00

技术人的年终总结分享

印象深刻的实战经历系统学习新技术的心得体会精心整理的技术文档想要安利给所有人的开发工具对技术行业的深度思考职业规划与心灵成长新年Flag在项目中取得的辉煌成绩在应用开发中遇到的问题与解决方案职场经历与升职感悟编程语言的新趋势我的最佳代码实践我的最大收获与成长我的技术发展规划来自
测试开发-东方不败之鸭梨·2024-01-10 20:05

《AI基本原理和python实现》栏目介绍

因为用python实现AI需对相关的python库进行全方位了解，本栏目基本包含了【机器学习】相关的经典算法，除此之外还包括了数据分析、时间序列等一些概念和相关python代码。
无水先生·2024-01-10 20:42

开箱即用之 解决 SpringBoot java -jar 没有主清单属性

遇到的问题：将项目打包完之后，只有几十kb，且在服务器上使用java-jarxx.jar运行时，报错提示xx.jar中没有主清单属性解决方法：将最外层po
半自定义大剑仙·2024-01-10 19:05

JDK版本降级，如何重新编译打包项目

在开发过程中也使用了很多jdk1.8的新特性，但或许还存在一些使用jdk低版本的客户，这时如果我们提供的代码涉及必须高版本jdk才能运行的话，那代码就必须降级，客户才能使用，以下记录我们的项目demojdk降级遇到的问题
即将头秃的程序媛·2024-01-10 19:48

记录--使用frida-ios-dump遇到的问题

前言:今天说要更新游戏大厅的游戏,就拿着手机砸壳,越狱连接ssh,一顿操作之后,dump.pycom.tence....应用不启动,出现两个问题1.spawnalreadyinprogressforthespecifiedidentifier2.timeoutwasreached这就尴尬了,客户还急着要用,试了几次,同样的问题,只能找办法了......解决办法:1.更新frida-ios-dump
请叫我大帅666·2024-01-10 18:19

Windows下编译Android-ijkplayer库文件

这里把我在编译过程中遇到的问题和一些
akebrt·2024-01-10 18:21

虚拟机ubunt与开发板设置，解决ping不通的问题

其中主要遇到的问题就是设置ip地址和网络环境时，不同电脑的话，稍微有一丢丢区别！经过试验，发现实际操作的话，硬件连接分为：1.有以太网卡的笔记本如何设置并连接。
一定能毕业~·2024-01-10 17:09

如何外包一个外贸网站？

尽管kiwi总是会把客户遇到的问题都及时总结出答案放在博客上，但是我感觉外贸朋友们还是会出
Kiwi建站笔记·2024-01-10 17:53

决策力的应用

我们在成长的初期，遇到的问题越少，以后面临的问题就越大。每一个问题都可能转化为成长的契机。对我们要做到两点，要把问题转化为成长契机的能力。第一，持续学习，随时积累；第二，把握契机，提升教养效率。
玄奇·2024-01-10 17:50

漫步随笔

也有这么一帮人，乌鸦会议中叽叽喳喳，讨论着学习中遇到的问题，每一次乌鸦后都有新的收获。漫步人生倡导把知识要给用到实际，用于生活中的每个场景。
Dflower·2024-01-10 17:56

从零开始学Python第02课：第一个Python程序

编写和运行代码的工具下面我们为大家讲解几种可以编写和运行Python代码的工具，大家可以根据自己的需求来选择合适的工具。当然，对于初学者，我个人比较推荐使用
骆昊的技术专栏·2024-01-10 17:30

什么是Hybrid？

混合开发（HybridDevelopment）是一种结合原生开发和Web开发的编程方法，它旨在解决原生开发（如Android和iOS）在跨平台应用开发中遇到的问题。
志尊宝·2024-01-10 16:05

为了自由呼吸的教育 第二章 穿越雷区 1.站在学生的角度思考

文中例举了上任第一周遇到的问题，学校连续两天大雨导致学校排水困难，食堂门口形成一个大水湾，师生打饭时都需要卷起裤腿蹚过去。
做小仙女继续可爱·2024-01-10 15:27

15、VUE Element table中遇到的问题

1，关于表格分页total的赋值total一定要是数值类型，如果数据库返回的是字符串，使用Number(val)进行转换。2，推荐某列赋值，通过scope.row进行赋值；而不是使用默认prop进行默认赋值，假设某列值需要转换。【PS：不要在取数返回后，通过循环的方式修改数据结构；浪费效率；如果修改用列表行的值(scope.row)对form表单赋值，数据格式下发的时候，你还需要再转回来。数据直接
world_7735·2024-01-10 15:04

Abaqus非线性问题中可能遇到的问题及解决方法

无论是什么FEA软件，想要获得非线性问题的一些解决方法始终没有那么简单。遇到问题是很常见的，那么下面就来看看Abaqus用户克服这一类问题的解决方法吧。1.简化模型从简化模型开始，通过逐渐添加详细信息来构建它，例如可塑性和摩擦性可以在开始时排除。由于简化模型工作正常，可以逐一添加详细信息。它更容易找出收敛困难的来源，从而修复它。2.位移控制在许多情况下，并非所有接触部件的自由度都受到限制，期望接触
思茂信息·2024-01-10 15:30

强化学习求解TSP（二）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策，该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下：1.初始化Q值函数，将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步，根据当前状态选择一个动
IT猿手·2024-01-10 15:56

TSP（Python）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策，该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下：1.初始化Q值函数，将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步，根据当前状态选择一个动
IT猿手·2024-01-10 15:55
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