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python 运行时出现fixture xxx not found

一、问题在pycharm中运行带有pytest包的代码会出现如下错误:Efixture 'a' not found>available fixtures: cache, capfd, capfdbinary, caplog, capsys, capsysbinary, doctest_namespace, monkeypatch, pytestconfig,...

#python
机器学习实战_K近邻算法 —— 电影分类

一、数据参考二、代码import numpy as npimport operatordef createDataSet():"""函数说明:创建数据集Parameters:NoneReturns:group - 数据集labels - 分类标签"""# 七组二维特...

#python
机器学习实战_K近邻算法 —— 电影分类

一、数据参考二、代码import numpy as npimport operatordef createDataSet():"""函数说明:创建数据集Parameters:NoneReturns:group - 数据集labels - 分类标签"""# 七组二维特...

#python
模型评估指标

模型评估指标离线模型评估指标:MRR、MR、HITS@nMRR的全称是Mean reciprocal rank 。reciprocal rank是第一个正确答案的排名的倒数。MRR是指多个查询语句的排名倒数的均值。该指标越大越好。具体的计算方法如下:MR的全称是Mean Rank。该指标越小越好。具体的计算方法如下:HITS@n:第一个正确答案的排名小于n为1,否则为0;全部累加求...

人工智能(python)开发——Linux环境基本知识要点

1、终端工具            打开方法:1、点击左侧图标;2、点击“搜索计算机”【终端图标上方】输入:“gnome-terminal”/“终端”;3、快捷键:Ctrl + shift + t    退出方法 :1、$exit <回车>;2、ctrl + d ;3、点击左上角x2、Linux常用基本命令主要包括有:ls、pwd、cd、mkdir、rmdir、touc

#python
人工智能(PythonWeb)—— Django

目录参考源码:https://github.com/hilqiqi0/AI/tree/master/3.Web/django一、WEB、服务器和框架    1、WEB 与 服务器    2、框架二、Django框架    1、什么是Django    2、Django的框架模式 - MTV    3、Django的使用    4、Django项目结构介绍    ...

#django
人工智能(python)—— 汇总和补充

 一、PEP8编码规范 1、代码编排        a、使用4空格缩进。不使用Tab,更不允许用Tab和空格混合缩进        b、每行最大长度最大79字节,换行可以使用反斜杠,最好使用圆括号        c、类和全局函数定义间隔两个空行,类内方法定义间隔一个空行,其它地方可以不加空行。2、文档编排        模块内容的顺序:模块说明和docstring(文档...

机器学习实战 —— 决策树

代码"""用字典存储决策树结构:{'有自己的房子':{0:{'有工作':{0:'no', 1:'yes'}}, 1:'yes'}}年龄:0代表青年,1代表中年,2代表老年有工作:0代表否,1代表是有自己的房子:0代表否,1代表是信贷情况:0代表一般,1代表好,2代表非常好类别(是否给贷款):no代表否,yes代表是pickle包可以将决策树保存下来,方便下次直接调用"""...

#机器学习#决策树
TensorFlow物体识别——通过机器学习搭建属于自己的物体识别库

       由于每个项目需要检查的目标对象都不一定相同,一个大而全面的库固然是好多,但是如果仅仅是为了识别一个视角中的一种或少数种类的物体,庞大的库就会显得笨重,严重占用cpu资源和存储空间。       所以这就需要我们通过机器机器学习完成特殊物体的库。本次我的检测目标物体是茶杯,所以我在网上收集了大量的图标并进行了标记,然后通过机器训练生产了自己的库,最后完成物体有有效识别。       

人工智能(python)开发 —— python 简要

python 的简介:       创始人: Guido van Rossum(荷兰人)        时间: 1989 圣诞节期间        Python的命名: 源于一个喜剧团 Monty Pythonpython 的应用领域:       系统运维、网络编程、科学计算、人工智能,机器人、web 开发、大数据及数据库编程、云计算、教育、游戏,图像、等其它python 的优缺点      

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