我的环境是python 3.7.5。pre-commit检查代码报错

今天在pdf转换为图片的时候，出现了下面的错误：➜OCR_table python pdf_to_image.pyTraceback (most recent call last):File "pdf_to_image.py", line 1, in <module>import sys, fitzFile "/home/eric/anaconda3/lib/python3.6/sit

【代码】anaconda安装python 3.11。

今天重启电脑后，重新运行docker的container，发现啦下面的错误：Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]解决方法yum install nvidia-container-runtime参考文献[1].[Docker] 错误之Error response

今天尝试了一下https://github.com/AI4Finance-Foundation/Deep-Reinforcement-Learning-for-Automated-Stock-Trading-Ensemble-Strategy-ICAIF-2020的股票量化交易策略，需要安装很多库，我这里把我的运行方法分享出来：然后运行命令：参考文献[1]. Deep Reinforcement

今天尝试用numpy打开文件看了一下，这里分享一下我的读取过程：import numpy as npdata=np.load('fid_stats_cifar10_train.npz')print(data.files) #显示文件里包含了哪些keys# 打印shapeprint(data['mu'].shape)print(data['sigma'].shape)输出['mu', 'sigma'

可能有些人会有疑问，这些数据长什么样子呢？我分享一些demo数据，详细数据还需要自己来弄哈。数据是从CSMAR 上下载的哈。

上面的一些工作都是最近调研的比较有代表性的工作，其中包含了百度的一些工作，因为百度在搜索领域有着得天独厚的优势，我也使用了一些RocketQA等系列的模型，在学术和工业落地场景上都有着不错的效果，除了这些工作外还有SimLM，ColBERTv2等工作。更多关于语义检索方向的内容讲解，请参考本栏目后续的文章，如果有不懂的内容，请留言，我随即为大家安排上哈。

最近使用Paddle运行多卡程序的时候，出现了下面的错误：Traceback (most recent call last):File "train_pairwise.py", line 238, in <module>do_train()File "train_pairwise.py", line 116, in do_trainpaddle.distributed.init_par

最近在做知识图谱的时候，需要用到实体对齐的方法，后面发现了用最小编辑距离和jacard可以做一个实体对齐的算法，原代码见参考文献，但是源代码写得有点粗糙，我这里重新整理了一下，最小编辑距离代码：def edit_distance(word1, word2):len1 = len(word1)len2 = len(word2)dp = np.zeros((len1...