如何解决tensorflow2版本无法使用cuda-gpu加速的情况，如Could not load dynamic library 'libcudart.so.10.1' 等问题场景描述版本环境:测试脚本返回错误报告尝试解决方法：1. 重新安装 cuda 和 cuda驱动2. 不重装解决策略- step1. 找到报错提示：并且发现之前安装cuda的默认路径，进入该路径内，在界面中输入:- ste

concat函数 作用使用方法pd.concat() 参数的探索作用解决两个表或者多个表按照纵向或者横向拼接。使用方法pd.concat( [df数据1， df数据2， …… ], axis = 0或1， join = 连接方式， keys = 表明数据来源 )pd.concat() 参数的探索axis 参数axis = 0 (默认) -->表示纵向拼接多个表， 记忆方法：0 代表长长的圈，

pandas文件读取pandas文件写入

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Golang 运行速度慢的问题 解决办法：解决办法：关闭杀毒软件 （首先尝试）设置 gopoxy代理：具体的设置如下：设置环境变量： 变量名 GOPROXY，变量值：https://mirrors.aliyun.com/goproxy/关闭 vscode 之后，重新打开程序，然后运行。如果还是很慢，连结果都不出的话，重新检查程序，看看程序的循环是不是有问题，或者是程序本身就没有输出。...

递归斐波那契数列pythondef fib(n):if n == 0 or n==1:## 基准条件return 1else:## 递归条件return fib(n-1) + fib(n-2)def testFib(n):for i in range(n + 1):print(fib(i))gopackage mainimport "fmt"func fib(n int) int {if n ==

使用递归完成找出一维数组中的最大值如果是两个数，我们很容易就清楚，哪个是最大的，哪个是最小的 ，因此基准条件就是 数组中剩下两个元素递归条件：使用函数本身得到 暂时的最大值pythondef findMax(l):if len(l) == 0:## 基准条件return l[0] if l[0] > l[1] else l[1]max_temp = findMax(l[1:])## 递归条件

分治的使用方法 ： 快速排序 快速排序pythongo思考向数组中添加元素拼接多个数组快速排序基准条件：只有一个值或者数组为空，不需要快速排序了。递归条件左边放小于基准值的数组，然后对其进行快速排序 （使用递归实现）右边放大于基准值的数组，然后对其进行快速排序 （使用递归实现）合将快排的数组按照从左到有排起来，实现数组的从小到大排序。python# 快速排序def quickSort(arr):i

举例说明：用json读取字符串文件import json# 读取数据，我们的数据为json格式的str='''[{"name":"kingsan","age":'23'},{"name":"xiaolan","age":"23"}]'''print(type(str))data = json.loads(str)print(data)print(type(data))JSONDecodeError

TypeError: dropout（）: argument 'input' （position 1） must be Tensor, not str 背景解决方法整体代码参考链接背景使用 hugging face 中的 预训练模型 完成文本分类任务的过程中。出现了这个问题。问题排查的过程中，发现这里定义的 cls_layer() 出现问题。问题是数据类型错误，因此需要检查pooler_outpu