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from urllib.request import urlopen from urllib.error import HTTPError from bs4 import BeautifulSoup def getTitle(url):     try:         html=urlopen(url)     except HTTPError as e:         return None     try:         bsObj=BeautifulSoup(html.read(),"html.parser")         title=bsObj.h1     except AttributeError as e:         return None title=getTitle("https://mail.qq.com/")

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求助解决 Traceback (most recent call last):   File "predict.py", line 3, in <module>     cvNet = cv.dnn.readNetFromTensorflow('frozen_model.pb','frozen_model.pbtxt') cv2.error: OpenCV(4.1.2) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\tensorflow\tf_importer.cpp:155: error: (-2:Unspecified error) Tensor's data type is not supported in function 'cv::dnn::dnn4_v20190902::`anonymous-namespace'::blobFromTensor'

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跪求大神专家给小白解答0.0: 习题三 编写函数,使用递归方法求 C(n, k) 。 习题四 编写函数,计算圆周率。存在圆心在直角坐标系原点且半径为 1 的圆及其外切正方形。为计算方便,仅考虑位于第一象限的四分之一正方形和四分之一圆。随机生成该四分之一正方形中一系列点,散布于四分之一圆内比例即为圆周率四分之一。散步点越多,结果越精确,耗时也越长。

回答 weixin_57975789
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37分前
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(my_env) C:\Users\xc7036>pyradiomics usage: pyradiomics image|batch [mask] [Options] pyradiomics: error: the following arguments are required: {Image,Batch}FILE

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我看有很多教程资料能使Pyinstaller仅打包需要的库以减少文件大小。然而如果程序中使用的库需要调用大型包,例如Pandas numpy torch等时,应该怎么处理以减小文件大小?   参考资料: Python 打包成 exe,太大了该怎么解决? pyinstaller将py转exe后文件体积很大达到100M+,有什么办法可以减小exe体积? 怎么解决anaconda中pyinstaller打包文件过大问题?

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用urllib.request做爬虫由于是http1.1请求头会自动添加host参数,有没有什么办法可以删掉这个参数?或者能否模拟http2的请求,具体如何操作?

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def main(): print(min(5,6),(51,6)) def min(n1,n2): smallest=n1 if n2

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def predict_data(tr_data,i): hidden_states = model.predict(tr_data) loglik, posterior = model.score_samples(tr_data) last_state = hidden_states[-1] prop_stat = posterior[:, last_state] last_pro = prop_stat[-1] len_pro = len(prop_stat) - 1 abs_pro = np.zeros(len_pro) for j in range(len_pro): abs_pro[j] = abs(prop_stat[j] - last_pro) abs_pro_ind = np.argsort(abs_pro) abs_pro_log = np.log(abs_pro) d = 5 weigh = np.zeros(d) weigh_deno = 0 for j in range(d): weigh_deno += 1 / abs_pro_log[abs_pro_ind[j]] for j in range(d): weigh[j] = 1 / (abs_pro_log[abs_pro_ind[j]] * weigh_deno) print("权重和", weigh.sum()) pre_data = tr_data[-1] for j in range(d): pre_data += weigh[j] * (tr_data[abs_pro_ind[j] + 1] - tr_data[abs_pro_ind[j]]) return pre_data 有没有大佬告诉我一下这个怎么错了

回答 Lokiloy
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2小时前
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这个代码可以实现qq邮箱的带附件群发,但是163邮箱会被退信。 显示: 有办法解决吗?   from email.header import Header from email.mime.text import MIMEText import csv import smtplib import datetime from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.application import MIMEApplication from email.mime.image import MIMEImage msg = MIMEMultipart() from_addr = 'xx@qq.com' password = 'xx' smtp_server = 'smtp.qq.com' data = [['xx','xx'],['xx','xx']] time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')   text = '收到了没?' msg1 = MIMEText(text,'plain','utf-8') msg.attach(msg1)   file1 = 'D:\\test\\img.juimg.jpg.jfif' image = MIMEImage(open(file1,'rb').read()) image.add_header('Content-ID','<image1>') image["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="earth.jpg"' msg.attach(image)   doc_file = open(r'D:\\test\\年度目标清单.docx', 'rb').read() doc = MIMEText(doc_file, 'base64', 'gb2312') doc["Content-Type"] = 'application/octet-stream' doc.add_header('Content-Disposition', 'attachment', filename='年度目标清单.docx') msg.attach(doc)   with open('to_addrs.csv','w',newline='') as f :     writer = csv.writer(f)     for row in data:         writer.writerow(row) with open('to_addrs.csv','r') as f :     reader = csv.reader(f)     for row in reader:          to_addrs=row[1]         msg['From'] = Header(from_addr)         msg['To'] = Header(to_addrs)         msg['Subject'] = Header('尝试能否发送')         msg['time'] = Header(time,'utf-8')         server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server)         server.connect(smtp_server,465)         server.login(from_addr, password)         server.sendmail(from_addr,to_addrs,msg.as_string()) server.quit()  

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各位大佬有没有金属毛刺的目标检测数据集,求分享个。。。实在找不到

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question:       I've built a python (3.5) environment on the development board, and it's OK to run the simple tensorflow (version 1.8.0 & 1.12.1) code, but as long as I train the model, it report an error that illegal instruction, and the code is OK on the PC ! When I restore the trained model from PC, it will also report the error. I have checked many websites, but there is no similar problem. How can I solve this error?      举个简单的例子说明,代码如下: import tensorflow as tf import numpy as np x = np.float32(np.random.rand(100, 1)) y = np.dot(x, 0.5) + 0.7 b = tf.Variable(np.float32(0.3)) a = tf.Variable(np.float32(0.3)) y_value = tf.multiply(x, a) + b loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_value - y)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() sess.run(init) for step in range(0, 100):     print(step)     sess.run(train)     if step % 10 == 0:         print(step, sess.run(loss), sess.run(a), sess.run(b)) 在PC端运行是完全没有问题的, ,,在arm 上运行,出现: 0 Illegal instruction 也就是在sess.run(train)报错,,,,sess.run() 函数在arm上,我测试过,函数可以运行,那就是梯度下降不能正常运行;出现了非法指令的问题; arm CPU相关信息: root@EmbedSky-Board:/xzy/mix# lscpu Architecture: armv7l Byte Order: Little Endian CPU(s): 4 On-line CPU(s) list: 0-3 Thread(s) per core: 1 Core(s) per socket: 4 Socket(s): 1 Model name: ARMv7 Processor rev 10 (v7l) CPU max MHz: 996.0000 CPU min MHz: 792.0000 root@EmbedSky-Board:/xzy/mix# cat /proc/cpuinfo processor : 0 model name : ARMv7 Processor rev 10 (v7l) BogoMIPS : 6.00 Features : half thumb fastmult vfp edsp neon vfpv3 tls vfpd32 CPU implementer : 0x41 CPU architecture: 7 CPU variant : 0x2 CPU part : 0xc09 CPU revision : 10 信息补充:arm来自于TQIMX6Q,armv7, NXP i.MX6Q Cortex-A9 4x1GHz, tensorflow 来自于https://www.piwheels.org/simple/;这是问题真是实在是太奇怪了!        

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现在我需要进行图像尺寸的处理,但目前遇到了问题: ① cv2.resize()后的图像不能能直接让QLabel控件(目前我的尝试结果是告诉我不能的) ② 进行①之后,我是这样设想的:每次 cv2.resize()后进行路径存储,命名一个新的文件,将新图像路径传给QLabel进行图像显示 ------------------------------------------------- 因此,问题来了,由于本人是图像处理和PyQt5界面开发的小白,因此想问问是否存在一种方法当图像处理后(即resize)直接传输resize_img给QLabel,让其显示。而不是保存为新的文件之后  再让QLabel打开显示??? 

回答 胜天半月子
采纳率20%
4小时前
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弄了一天找了各种解决方案,要不就是报其它错,要不就是一直报这个错  哭辽  请有做过的大神指点

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尝试了很多解决办法,不是视频路径的问题。

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def serialsend():     global ser     for i in range(len(senddata_list)):         if 0 == i:               ser.parity=serial.PARITY_ODD                     elif 1 == i:             ser.parity=serial.PARITY_EVEN                  ser.write(senddata_list[i].to_bytes(1,'little)) #        print('******')   Win7系统,程序段如上,如果屏蔽print语句,会导致串口奇偶校验不生效,如果不屏蔽print语句,则正常发送数据

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根据无向网络生成了一个邻接矩阵,想解决的问题是在非0处随机赋值。比如矩阵中的非0数有10个,想要7个位置赋值[1,3]范围,另外3个位置赋值在[4,10]范围。我只想到了如何在非0处随机赋值。 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import random #无向图 BA=nx.barabasi_albert_graph(5,1)#barabasi_albert_graph(n, m)方法生成一个含有n个节点、每次加入m条边的BA无标度网络 n = nx.number_of_nodes(BA) m = nx.number_of_edges(BA) # print(n,m) matrix = nx.to_numpy_matrix(BA) matrix_up = np.triu(matrix)#取矩阵的上三角 num = 0 for i in range(n): for j in range(n): if matrix_up[i][j] != 0: num = num +1 matrix_up[i][j] = random.randint(1,9) print('改变后的邻接矩阵:\n',matrix_up)   哪位大佬能帮忙解答下嘛,炒鸡炒鸡感谢!!!  

回答 abumelq
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5小时前
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我使用Python想批量处理一些表格,我有200个Excel表,想批量套用下图样表格式,请问怎么处理?要求表根据文件名自动生成支部名和所在党支部(文件名为XXX单位第1党支部---XXX单位第50党支部)。请大神指点!  

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输入一个数,0<n<10,打印一个三角形,这样的 1 12 123 1234 123 12 1

回答 皆明
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5小时前
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随机生成10个小写英文字母,存放于列表中,统计字母在列表中出现的次数,按字母正序排序输出。 输出格式:  按字母正序输出:      字母:字母出现的次数  按字母出现的次数逆序输出:      字母:字母出现的次数

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由于远程服务器中的每个文件比较大,需要压缩,但只支持gaip格式的压缩,如果通过python的gzip 包压缩linux上的文件。

回答 一支向阳花
采纳率72.7%
6小时前
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不知道models是什么模块,有大神能解释一下吗  

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clc clear close all %1、把碎片的矩阵进行提取 %2、把矩阵转换为向量(行和或者行平均) %3、对11*19个向量运用聚类(系统聚类:向量之间的距离用相关系数、类与类之间的距离用ward) %4、对每一类用第一题中的算法进行分类 pic1=zeros(1980,72,19); pic3=zeros(1980,1368); for i=0:18 s=strcat(int2str(i),'.bmp'); pic1(:,:,i+1)=imread(s); end %%%将图片二值化 for i=1:19 for j=1:1980 for p=1:72 if pic1(j,p,i)~=255 pic1(j,p,i)=1; else pic1(j,p,i)=0;%黑色为0,白色为1 end end end end r=zeros(19); for i=1:19 for j=i:19 r(i,j)=sum(abs(pic1(:,1,i)-pic1(:,end,j))); end end for i=1:19 for j=1:i r(i,j)=sum(abs(pic1(:,end,i)-pic1(:,1,j))); end end for i=1:19 r(i,i)=inf; end for i=1:19 if pic1(:,1,i)==0 first_pic=i;%找到第一张图片 end if pic1(:,end,i)==0 end_pic=i;%找到最后一张图片 end end r1=1980*ones(1,19); rank_pic=zeros(1,19); p1=first_pic; xuhao=1; rank_pic(xuhao)=first_pic; cjl=0;%当这个值为0时说明没有重复,从第一个排序向量开始一开始p1=first,之后我们都要判定当前计算的i值是否已经出现过,如果出现过那么就跳过不计算。 while p1~=end_pic for i=1:19 for j=1:i if i==rank_pic(j) cjl=1; end end if i~=p1 && cjl==0 r1(i)=sum(sum(abs(pic1(:,end,p1)-pic1(:,1,i)))); end cjl=0; end [~,label]=min(r1); p1=label; cjl=0; r1=1980*ones(1,19);%将R1重新初始化!!!! xuhao=xuhao+1;%序号递增 rank_pic(xuhao)=label;%将当前得到的最短距离放入排好的序列 end pic2=pic1(:,:,rank_pic(1)); for i=1:18 pic2=[pic2 pic1(:,:,rank_pic(i+1))]; end [m,n]=size(pic2); pic2=1-pic2; imshow(pic2); 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879  

回答 qq_57560022
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6小时前
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想学DOWNLOADER_MIDDLEWARES是怎么完成注册的,但是find usage只能找到项目中的调用。。。怎么看DOWNLOAD_MIDWARE的内容在底层库中怎么被注册调用的?  

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usage: video.py [-h] [--device DEVICE] [--camera-id CAMERA_ID] [--out OUT]                 [--score-thr SCORE_THR]                 config checkpoint video.py: error: unrecognized arguments: --file /home/cust02/SH.mp4