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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
【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
【Python零基础入门篇 · 5】:if判断的用法、内置函数range()、for循环和while循环以及break和contine

一、if判断1、if判断的基本了解if 要判断的条件:条件成立时,需要做的事情if的基本格式2、if判断的思维导图二、内置函数range()range()函数:用于生成一个整数序列1、创建range()对象的三种方式代码演示返回值是一个迭代器对象(迭代器将会在后面的内容进行介绍)2、range()类型的优点不管range对象表示的整形序列有多长,所有range()对象占用的内存空间是相同的,因为仅

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#学习
Python基础作业:百钱百鸡问题、求最大公倍数和最小公约数、判断回文数

一、百钱百鸡问题题目:公鸡5文钱一只,母鸡3文钱一只,小鸡3只一文钱,用100文钱买一百只鸡,其中公鸡、母鸡、小鸡都必须要有,问公鸡,母鸡,小鸡要买多少只刚好凑足100文钱。代码如下:for i in range(1,20): #i是公鸡的数量for j in range(1,33): #j是母鸡的数量z=100-(i+j) #z是小鸡的数量if z%3==0 and i*5+j*3+z/3==1

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#python#开发语言#后端
【Python零基础入门之终结篇】:虚拟机Linux命令、Vim编辑器、有趣的命令

目录一、虚拟机Linux命令1、基本命令常用命令文件操作命令2、通过代码演示了解基本命令的使用pwd、ls、ls -a 命令的使用cd 目录名、cd 命令的使用tab:自动补全命令cd ..:回到上一级clear: 清除屏幕reset: 真正的清空终结屏幕mkdir: 创建目录(文件夹)rmdir: 删除文件夹;删除为空的文件夹touch: 创建文件rm:删除文件;rm -r:递归删除目录及内容;

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#linux#vim#编辑器
【机器学习 - 2】:数据集的处理

例如对于一个训练集,将其20%作为测试集,80%作为训练集,这20%的测试集是已经有目标值了的,将训练集进行拟合,获得模型,再通过测试集进行测试,获得最终结果,将最终结果和已知的目标值进行比对,可预测其训练模型的精确度。举个例子:在knn分类器中,即KNeighborsClassifier(n_neighbors=3),n_neighbors值的不同,会导致模型的准确率不同,我们需要不断调整参数,

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#python#sklearn
【机器学习 - 2】:数据集的处理

例如对于一个训练集,将其20%作为测试集,80%作为训练集,这20%的测试集是已经有目标值了的,将训练集进行拟合,获得模型,再通过测试集进行测试,获得最终结果,将最终结果和已知的目标值进行比对,可预测其训练模型的精确度。举个例子:在knn分类器中,即KNeighborsClassifier(n_neighbors=3),n_neighbors值的不同,会导致模型的准确率不同,我们需要不断调整参数,

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#python#sklearn
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