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树莓派4B下载lap模块报错:Failed building wheel for lap 或 error: subprocess-exited-with-error

当我在树莓派4B中使用yolov8时需要下载lap模块,但是在树莓派中下载lap模块会报出以下错误。无论是下载lap文件夹放入树莓派中,使用以下命令安装lap都会报出以下错误。:可能是树莓派暂不支持lap模块。

#python
【机器学习 - 8】:随机梯度下降法

为什么使用随机梯度下降法?如果当我们数据量和样本量非常大时,每一项都要参与到梯度下降,那么它的计算量时非常大的,所以我们可以采用随机梯度下降法。随机梯度下降法中的学习率必须是随着循环的次数增加而递减的。如果eta取一样的话有可能在非常接近我们的最优值时会跳过,所以随着迭代次数的增加,学习率eta要随之减小,我们可以用实现(如下图所示),t0和t1是一个常数,定值,其通常是根据经验取得一些值。

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#机器学习#python#numpy
下载paddleocr报错:Could not build wheels for …, while is required to install pyproject.toml-based

所以切换到Python3.8版本时下载就成功解决问题。Python解释器版本可能过低。在Python3.6环境下下载。需要Python解释器版本。

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【机器学习 - 4】:线性回归算法

举个例子,比如第一个团队有2个人,统计其工资的均方误差为800,第二个团队有100个人,工资的均方误差为1000,能说明第一个团队比较好吗?这是不行的,因为统计的个数不同,样本不同,导致量纲不一样,所以需要除以样本数量m,减少量纲的影响。我们希望找到一条最佳拟合的直线方程,y=ax+b,对于每一个样本点,在这个直线方程上都有一个预测值,预测值和真实值有一定的差距,我们希望这些样本到直线方程的差距之

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#回归#python
树莓派4B下载lap模块报错:Failed building wheel for lap 或 error: subprocess-exited-with-error

当我在树莓派4B中使用yolov8时需要下载lap模块,但是在树莓派中下载lap模块会报出以下错误。无论是下载lap文件夹放入树莓派中,使用以下命令安装lap都会报出以下错误。:可能是树莓派暂不支持lap模块。

#python
【Python网络蜘蛛 · 14】:Scrapy中settings.py文件中的相关配置说明

settings.py文件中的相关配置说明USER_AGENT配置ROBOTSTXT_OBEY 协议DOWNLOAD_DELAYDOWNLOADER_MIDDLEWARES 下载中间件ITEM_PIPELINES 管道COOKIES_ENABLED 配置cookie

#python#scrapy#开发语言
【Python零基础入门篇 · 24】:协程和IO操作的简单理解、greenlet协程模块的使用、gevent模块的使用、程序打补丁、总结

一、协程1、协程的理解协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。协程是python个中另外一种实现多任务的方式,只不过比线程更小占用更小执行单元(理解为需要的资源)。 为啥说它是一个执行单元,因为它自带CPU上下文。这样只要在合适的时机, 我们可以把一个协程 切换到另一个协程。 只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的。通俗的理解: 在一个线程中的某个函数,可以在任何地

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#python#学习#开发语言
【Python零基础入门篇 · 6】:列表、元组的相关操作(完整版)

目录一、列表--[]1、列表的基本格式2、列表的基本操作使用下标,打印列表使用for循环,打印列表使用while循环,打印列表3、列表的相关操作(增删改查排序)添加元素:append、extend、insert删除元素:del、pop、remove修改列表中的元素:通过下标修改查找列表中的元素in、not in、count、index列表的排序:sort、reverse、sorted4、列表推导式

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#python#开发语言#后端
【机器学习 - 5】:多元线性回归

注意观察上图,上图中第一个特征值为负数,说明该特征与房价为负相关,即该特增大时,房价降低,反之,特征值的系数为正,则为正相关。以下是多元线性回归的模型,我们需要求出theta,使得真实值和预测值的差值最小。通过对矩阵进行转换,加一个X0维度,可以求出两个矩阵点乘的最小值问题。西塔0(theta)代表截距,西塔除第一个以外的元素代表系数。正规方程解的缺点:时间复杂度高,是O(n^3)。正规方程解的优

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#线性回归#python
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