写在前面：最近在做TSP的作业，老师给了berlin52的文件，开头是一些脏数据，一共6行，如何跳过脏数据，直接读取有效数据？方法1最笨最有效的，手工处理，把多于数据删掉。方法2通过跳行操作。具体使用read_cvs的skiprows函数。skiprows=n，即代表连续跳前n行。如果不读取指定行，即skiprows=[1,2,3]，括号内输入指定行号即可错误示范：skiprows=[3:6]，不

**报错信息;**pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields问题代码：df = pd.read_csv(r'berlin52.tsp',sep=" "，skiprows=6, header=None)city = np.array(df[0][0:len(df)-2])# 最后一行为EOF

问题显示：处理办法：找到左上角：File->Settings->Tools->Python Scientific，取消掉Show plots in toolwindow选项五步操作即可。

报错信息：OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。 Error loading “E:\anaconda\envs\python\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops.dll” or one of its dependencies.问题解决：scdn方法：由于libssl-1_1-x64.dlls日期不匹配，只需

最重要的不是拿到代码，而是学习的过程。下面把自己遇到的问题记录一下：0.第一个403报错，最开始程序出错后，不停的测试问题，然后被豆瓣查，然后查过多种方法，第一种+cookie信息，第二种用代理ip数据池（目前还没学到）第一种方法如下403报错信息1.提示逗号报错。排查半天发现是sql拼接语句的时候，问号打成中文的了。。。提醒凡是涉及到关于衔接数据库中需要做到字符串拼接的，一定慢慢敲代码。。。2.

个人电脑和实验室电脑异地编程导致代码数据不同步。因此利用github和pycharm实现commit和push功能。未完待续，以此记录学习生活，尚有不足，欢迎指出讨论。

本文介绍了重新开始机器学习/深度学习前的开发环境配置指南。首先详细讲解了Anaconda的安装步骤，包括官网下载、一键安装、环境变量配置（特别说明PATH变量非列表形式的处理方法），以及通过命令行验证安装成功的方法。接着介绍了VSCode的安装与汉化设置，具体说明了如何通过修改locale参数实现界面汉化，并提醒需要重启软件使设置生效。全文提供了多个操作界面截图，方便读者按图索骥完成环境搭建。

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转载：作者：加勒比海鲜王链接：https://www.jianshu.com/p/92f6624135be来源：简书说实话，是聆听了大神们，本人只是捧哏似的嗯、啊了几句。之前paperweekly的GAN讨论组要进行一次讨论，给出了很多议题进行投票。里边有GAN in NLP、GAN and RL、半监督GAN等我比较感兴趣的话题。也有图像相关的关于GAN的正统问题。没想到最后GAN in NLP

0.用管理员方式打开cmd窗口。1.跳转到python对应目录比如：或者直接在该路径下输入cmd直接跳转。直接回车搞定！！2.输入 pip install pillow安装即可成功后提示：接下来才是高潮！！！这一坨实个什么东西！！！还是找我度娘问下，不会咱就学嘛，对吧最后一行是提示版本更新，对当前问题并没有任何影响，不做讨论总结输出解决方法1：I、在Python的安装目录G:/Python27/L