pip3安装lxml出现报错可以转去这个网站:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml下载对应的.whl文件，但是我下了很多个都出现了这样的情况网上说是要改对应的文件名，敲pip3debug--verbose（你用的是pip安装就敲pip）然后就有下图的这些名字是可以的把对应的名字改成这样，再敲一遍图二的命令lxml库就安装好了。而且不仅是l

下面放一张跑的效果图，因为我数据只用了几个，所以他报错训练集容量太小，这个我之后得慢慢把数据提取出来才行（这个时候才知道数据标记的繁琐性）。代码修改我就不放了，CSDN我会常登，大家关注并私聊我，或者直接加q群（681511486）我过一段时间会发哈。用的模型是中文模型，但是文档的语言用的则是英文，所以他就检测冲突了，只需要把lang的值修改为"zh"即可。要不是我看了好几遍，我真找不到这玩意下载

docker环境部署

这里就只是单纯讲一下opencv的安装与使用时遇到的坑，毕竟作为一个萌新还没资格对一个成熟的框架指手画脚。安装：一般直接pip3安装太慢了的话我们可以使用国内的镜像，这里我用的是清华源pip3 install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple但是导入时是导入cv2,而不是opencv.然后就是掉包它里面的分类器时,路

其中红色线围成的区间就是置信区间，误差线越短，表示效果越好，可以修改对应的x值，看y值变化。但是由于它只给我们固定的模型，如果我们要用其他非线性模型来拟合数据怎么办？这个时候就有第三个方法了。这个方法最简单，也最好用，但是也有局限，比如非线性的时候就可以用下面的方法。它没有返回值，是因为直接调用这个函数之后，会出现下面这个。就把所需要的解变成变量，存放在工作台了。

我是安装sklearn时报错的（当然安装这个库时前提是你已经安装了numpy，scipy等库）：pip3 install scikit-learn然后就出现了下面的情况解决方法1：在" --target= "后加上安装路径，如：pip install --target=Python包安装的路径（一般最后都为\xx\site-packages） scikit-learn如果还有报错的话，再多加两个参

还在准备数模比赛，但是导师已经安排我可以先准备投稿的事了，反正投国外期刊本身就是一件很漫长的事，加上这是我的第一次，我决定先记录一下。