Anaconda3-5.2.0+Cuda10.0+cudnn10.0资源下载链接：https://pan.baidu.com/s/11GD3XiFXlfHeCzKmb72FnA提取码：8yn0CUDA安装步骤一、查看自己的显卡是否支持CUDA：查看网址https://developer.nvidia.com/cuda-gpus二、首先检查显卡驱动是否安装完整，检查方式：右击开...

决策树可视化

可以使用 jsonlines 库，读取多个json对象的json文件。, 内容如下，里面包含多个 json 对象。直接使用 json 读取会报错。也可以使用 pandas 读取。

1 hive// hive-- 删除表DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;1.1 get_json_object(string json_string, string path) 用法// json 格式数据data ={"store":{"fruit":[{"weight":8,"type":"apple"}, {"weight":9,"type":"pear"}

原文：使用moviepy用：clip1 = VideoFileClip(‘F:\video\3.mp4’)加载视频时报错，如下：Traceback (most recent call last):File “<pyshell#3>”, line 1, inclip1 = VideoFileClip(‘F:\video\3.mp4’)File “C:\Program Files\Pyth

LangChain 中有一些可用的Agent内置工具，但在实际应用中我们可能需要编写自己的Agent。

Can't create/write to file '/home/hadoop/data/mysql/mysql/db.MYI' (Errcode: 13 - Permission denied)InnoDB: Cannot open '/home/hadoop/data/mysql/ib_buffer_pool.incomplete' for writing: Permission denie

colab 中 gpu 可用，但torch.cuda.is_available() 为 False

colab 中 gpu 可用，但torch.cuda.is_available() 为 False

使用“group by” 方式我们通常会有以下一个或几个步骤：Splitting：根据某一准则对数据分组Applying ：对每一分组数据运用某个方法Combining ：将结果组合为数据结构在上述步骤中，split 方法较直接，在 split 之后我们希望对分组数据做相关计算，在 apply 步骤中我们可能想对数据进行如下操作：Aggregation:：聚合操作，对分组数据做汇总统计，如计算su