import pandas as pd报错为OSError: [WinError 193] %1 不是有效的 Win32 应用程序。

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OSError: [WinError 193] %1 不是有效的 Win32 应用程序。

安装Anaconda后,启动Jupyter,导入其他模块时候报错OSError: [WinError 193] %1 不是有效的 Win32 应用程序。 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201908/30/1567124396_693291.png)

cmd环境下运行python,导入pandas包,报错ImportError:C extension:

请教下,安装python后,环境变量也设置好了。用pip命令安装pandas和numpy 也都成功了。 但是在cmd环境下运行python命令,导入pandas包的时候,却报错: ImportError:C extension: No module named 'pandas._libs.tslibs.nattype' not built 重新用pip命令卸载了pandas,重装了下。。仍旧报错:(这次名称换成了conversion) ImportError:C extension: No module named 'pandas._libs.tslibs.conversion' not built 这个是什么原因? pandas版本0.24.2,numpy的版本1.16.3 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/15/1557901361_293706.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/15/1557901370_747149.png)

重装anaconda后import pandas报错

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/16/1547643100_660254.png) 重新写了个脚本也是一样的错误 AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'type' ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/16/1547643239_848854.png)

pycharm中无法导入numpy,求解原因?

安装完numpy在pycharm 中 import numpy,运行出来的结果却是这样子,求大神指教解决办法,谢谢! Traceback (most recent call last): File "C:/Users/上官鸡/Desktop/爱编程的里头奇奇/easygui试用.py", line 1, in <module> import numpy File "C:\Program Files\Python37\Lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 142, in <module> from . import core File "C:\Program Files\Python37\Lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 23, in <module> WinDLL(os.path.abspath(filename)) File "E:\lib\ctypes\__init__.py", line 364, in __init__ self._handle = _dlopen(self._name, mode) OSError: [WinError 193] %1 不是有效的 Win32 应用程序。

Python报错,本来还可以使用,突然就用不了了。

Traceback (most recent call last): File "F:\Project\Python\test.py", line 1, in <module> import pandas as pd File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 39, in <module> from pandas.core.api import * File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\api.py", line 10, in <module> from pandas.core.groupby import Grouper File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 40, in <module> from pandas.core.frame import DataFrame File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 204 classDataFrame(NDFrame): ^ SyntaxError: invalid syntax [Finished in 4.0s]

我pandas明明都装好了,为什么我导入还是报错

我pandas明明都装好了,为什么我导入还是报错,重装也不行,pip安装或者下载安装的都不行。有没有遇到同样问题的兄弟,教下我![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201908/04/1564931064_614958.png) Traceback (most recent call last): File "E:/Deep Learning Data/TensorFlow Learn 1/testItemAccuracy.py", line 3, in <module> import pandas as pd File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 55, in <module> from pandas.core.api import ( File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\api.py", line 5, in <module> from pandas.core.arrays.integer import ( File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\arrays\__init__.py", line 7, in <module> from .categorical import Categorical # noqa: F401 File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\arrays\categorical.py", line 54, in <module> from pandas.core.base import NoNewAttributesMixin, PandasObject, _shared_docs File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\base.py", line 36, in <module> import pandas.core.nanops as nanops File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\nanops.py", line 38, in <module> bn = import_optional_dependency("bottleneck", raise_on_missing=False, on_version="warn") File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\compat\_optional.py", line 99, in import_optional_dependency version = _get_version(module) File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\compat\_optional.py", line 48, in _get_version raise ImportError("Can't determine version for {}".format(module.__name__)) ImportError: Can't determine version for bottleneck

安装了pandas,为什么会出现ImportError: cannot import name 'DataFrame' from 'pandas' ?

本人是刚刚跨入Python的新人小白,希望大佬给予帮助!! 安装了pandas,为什么会出现ImportError: cannot import name 'DataFrame' from 'pandas' ?

Python->Pyecharts->Geo在地图中加入自定义的点报错:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'add'。

Geo在地图中加入自定义的点报错: AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'add' 原码: ``` from example.commons import Faker from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType import pandas as pd import json # 链式调用 c = ( Geo() .add_schema(maptype="world") # 加入自定义的点,格式为 .add_coordinate("测试点", 116.39770014211535, 39.90779994986951) # 为自定义的点添加属性 .add("geo", [("测试点", 51)]) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="宇宙中心呼唤爱")) ) # 在 html(浏览器) 中渲染图表 c.render() # 在 Jupyter Notebook 中渲染图表 c.render_notebook() ``` 报错: .add_coordinate("测试点", 116.39770014211535, 39.90779994986951) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'add'

执行pip install pandas_datareader出错?

C:\WINDOWS\system32>pip install pandas_datareader Collecting pandas_datareader Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/14/52/accb990baebe0063977f26e02df36aa7eb4015ed4e86f828cd76273cd6f1/pandas_datareader-0.8.1-py2.py3-none-any.whl Requirement already satisfied: pandas>=0.21 in c:\users\administrator\appdata\local\programs\python\python35\lib\site-packages (from pandas_datareader) (0.25.2) ERROR: Package 'pandas' requires a different Python: 3.5.2 not in '>=3.5.3' ``` ```

import matplotlib.pyplot as plt报错

求助matplotlib ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202004/05/1586077078_243176.png) 我在这里运行import matplotlib.pyplot as plt 测试的代码也能运行出来 但是一到pycharm里就出错 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202004/05/1586077207_621135.png) 怎么回事呀

python使用pandas处理绘图问题

版本:python3.6、anaconda3(64bit) 电脑配置:i7 3.6HZ 8CPU/8G内存 问题描述:使用pandas成功获取SQL数据后,首先我用sql的一个测试库 只有10个数据绘制折线图成功;后用正式库里面有20W条数据,运行后 没有报警,也没有反应等了5分钟也没有。我想知道它有没有在处理,怎 么看(是前后加time语句吗?)还请大神指点 以下是引用的库 import pandas as pd import matplotlib as mb import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import pymysql

python报错:KeyError: 'user_id'

#coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np import time import datetime import gc from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder def pre_process(data): cols = data.columns.tolist() keys = ['instance_id', 'day'] for k in keys: cols.remove(k) return data, cols def dorollWin(data): data['context_timestamp_str'] = data['context_timestamp'].astype(str) user_time_join = data.groupby(test.user_id)['context_timestamp_str'].agg(lambda x:';'.join(x)).reset_index() user_time_join.rename(columns={'context_timestamp_str':'user_time_join'},inplace = True) data = pd.merge(data,user_time_join,on=[test.user_id],how='left') user_shop_time_join = data.groupby([test.user_id,'shop_id'])['context_timestamp_str'].agg(lambda x:';'.join(x)).reset_index() user_shop_time_join.rename(columns={'context_timestamp_str':'user_shop_time_join'},inplace = True) data = pd.merge(data,user_shop_time_join,on=[test.user_id,'shop_id'],how='left') user_item_time_join = data.groupby([test.user_id,'item_id'])['context_timestamp_str'].agg(lambda x:';'.join(x)).reset_index() user_item_time_join.rename(columns={'context_timestamp_str':'user_item_time_join'},inplace = True) data = pd.merge(data,user_item_time_join,on=[test.user_id,'item_id'],how='left') data['index_']=data.index del user_time_join,user_shop_time_join,user_item_time_join nowtime=data.context_timestamp.values user_time=data.user_time_join.values user_shop_time=data.user_shop_time_join.values user_item_time=data.user_item_time_join.values data_len=data.shape[0] user_time_10_bf=np.zeros(data_len) user_time_10_af=np.zeros(data_len) user_shop_time_10_bf=np.zeros(data_len) user_shop_time_10_af=np.zeros(data_len) user_item_time_10_bf=np.zeros(data_len) user_item_time_10_af=np.zeros(data_len) a=time.time() for i in range(data_len): df1=nowtime[i] df2=user_time[i].split(';') df2_len=len(df2) for j in range(df2_len): if ((int(df2[j])-df1)<600) & ((int(df2[j])-df1)>0): user_time_10_bf[i]+=1 if ((int(df2[j])-df1)>-600) & ((int(df2[j])-df1)<0): user_time_10_af[i]+=1 df3=user_shop_time[i].split(';') df3_len=len(df3) for j in range(df3_len): if ((int(df3[j])-df1)<600) & ((int(df3[j])-df1)>0): user_shop_time_10_bf[i]+=1 if ((int(df3[j])-df1)>-600) & ((int(df3[j])-df1)<0): user_shop_time_10_af[i]+=1 df4=user_item_time[i].split(';') df4_len=len(df4) for j in range(df4_len): if ((int(df4[j])-df1)<600) & ((int(df4[j])-df1)>0): user_item_time_10_bf[i]+=1 if ((int(df4[j])-df1)>-600) & ((int(df4[j])-df1)<0): user_item_time_10_af[i]+=1 print(time.time()-a) data['user_count_10_bf']=user_time_10_bf data['user_count_10_af']=user_time_10_af data['user_shop_count_10_bf']=user_shop_time_10_bf data['user_shop_count_10_af']=user_shop_time_10_af data['user_item_count_10_bf']=user_item_time_10_bf data['user_item_count_10_af']=user_item_time_10_af drops = ['context_timestamp_str', 'user_time_join', 'user_shop_time_join', 'user_item_time_join', 'index_'] data = data.drop(drops, axis=1) return data def doSize(data): add = pd.DataFrame(data.groupby(["shop_id", "day"]).item_id.nunique()).reset_index() add.columns = ["shop_id", "day", "shop_item_unique_day"] data = data.merge(add, on=["shop_id", "day"], how="left") user_query_day = data.groupby(['user_id', 'day']).size().reset_index().rename(columns={0: 'user_id_query_day'}) data = pd.merge(data, user_query_day, how='left', on=['user_id', 'day']) data['min_10'] = data['minute'] // 10 data['min_15'] = data['minute'] // 15 data['min_30'] = data['minute'] // 30 data['min_45'] = data['minute'] // 45 # user 不同时间段点击次数 min10_user_click = data.groupby(['user_id', 'day', 'hour', 'min_10']).size().reset_index().rename(columns={0:'min10_user_click'}) min15_user_click = data.groupby(['user_id', 'day', 'hour', 'min_15']).size().reset_index().rename(columns={0:'min15_user_click'}) min30_user_click = data.groupby(['user_id', 'day', 'hour', 'min_30']).size().reset_index().rename(columns={0:'min30_user_click'}) min45_user_click = data.groupby(['user_id', 'day', 'hour', 'min_45']).size().reset_index().rename(columns={0:'min45_user_click'}) data = pd.merge(data, min10_user_click, 'left', on=['user_id', 'day', 'hour', 'min_10']) data = pd.merge(data, min15_user_click, 'left', on=['user_id', 'day', 'hour', 'min_15']) data = pd.merge(data, min30_user_click, 'left', on=['user_id', 'day', 'hour', 'min_30']) data = pd.merge(data, min45_user_click, 'left', on=['user_id', 'day', 'hour', 'min_45']) del data['min_10'] del data['min_15'] del data['min_30'] del data['min_45'] return data def doElse(data): pass def main(): path = 'F:/18ijcaidata/' train = pd.read_csv(path+'train_day7.csv',encoding='utf-8') test = pd.read_csv(path+'test_day7.csv',encoding='utf-8') data = pd.concat([train, test]) print('初始维度:', data.shape) data, cols = pre_process(data) print('pre_process:', data.shape) ################################## data = dorollWin(data) print('dorollWin:', data.shape) data = doSize(data) print('doSize:', data.shape) ################################## data = data.drop(cols, axis=1) # 得到7号训练集 data = data.loc[data.day == 7] data = data.drop('day', axis=1) print('经过处理后,7号数据集最终维度::',data.shape) print(data.columns.tolist()) data.to_csv(path+'103_statistics_feat.csv', index=False) if __name__ == '__main__': #??????????????运行此行,出现key error:'user_id' main() ``` ```

关于pandas,python,循环问题?

希望实现这样一种效果: 从第一行开始,找到满足if条件A的某行(比如index是3),然后从index是3这行向下,找到满足if条件B的某行比如index是25,接着从index是25这行这行向下,找到满足if条件A的某行,如此循环下去。 ``` import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(20200324) num = np.random.rand(400).round(2) data = np.array(num).reshape(100, 4) df = pd.DataFrame(data, columns=list('ABCD')) temp_i = 0 for i in range(temp_i, df.shape[0]): if df.at[i, 'A'] > df.at[i, 'D']: df.at[i, 'Signal'] = 'num_up' for i2 in range(i+1, df.shape[0]): if df.at[i2, 'A'] < df.at[i2, 'D'] * 0.5: df.at[i2, 'Signal_2'] = 'num_down' temp_i = i2 break break print df ``` 目前只能写出一次的循环,不知道是否有办法可以把现在的代码循环下去,目前我只能用野办法就是把,循环一次的复制了很多很多次,想求问各位高手这种循环怎么去写呢? ``` import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(20200324) num = np.random.rand(400).round(2) data = np.array(num).reshape(100, 4) df = pd.DataFrame(data, columns=list('ABCD')) temp_i = 0 for i in range(temp_i, df.shape[0]): if df.at[i, 'A'] > df.at[i, 'D']: df.at[i, 'Signal'] = 'num_up' for i2 in range(i+1, df.shape[0]): if df.at[i2, 'A'] < df.at[i2, 'D'] * 0.5: df.at[i2, 'Signal_2'] = 'num_down' temp_i = i2 break break for i in range(temp_i, df.shape[0]): if df.at[i, 'A'] > df.at[i, 'D']: df.at[i, 'Signal'] = 'num_up' for i2 in range(i+1, df.shape[0]): if df.at[i2, 'A'] < df.at[i2, 'D'] * 0.5: df.at[i2, 'Signal_2'] = 'num_down' temp_i = i2 break break for i in range(temp_i, df.shape[0]): if df.at[i, 'A'] > df.at[i, 'D']: df.at[i, 'Signal'] = 'num_up' for i2 in range(i+1, df.shape[0]): if df.at[i2, 'A'] < df.at[i2, 'D'] * 0.5: df.at[i2, 'Signal_2'] = 'num_down' temp_i = i2 break break print df ```

如何将编辑完成的dataframe生成为xlsx文档并在文件名中加入系统当前日期时间

如题,刚进行了一系列读取excel处理数据的操作,现在想将得出的dataframe重新生成为xlsx文档,并在文件名末尾加上生成这个文档的系统时间,目前我用的生成代码如下(WS为编辑好的dataframe名称): ``` #生成最后的report文档 datestring = datetime.strftime(datetime.now(), '%Y%m%d-%H:%M:%S') WS.to_excel(excel_writer=r"C:/Users/DD/Desktop/Python/Testpro/{0}".format('upload_template' + datestring + '.xlsx')) ``` 执行后会报错: OSError: [Errno 22] Invalid argument: 'C:/Users/DD/Desktop/Python/Testpro/_upload_template20190124-10:10:30.xlsx' 请问要如何才能实现加入系统日期到文件名的操作呢?

Seaborn的使用问题(倒数第二行代码报错)

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols,glm #将数据集读入到pandas数据框中 wine = pd.read_csv('winequality-both.csv',sep=',',header=0) wine.columns = wine.columns.str.replace(' ','_') print(wine.head()) #显示所有变量的描述性统计量 print(wine.describe()) #找出唯一值 print(sorted(wine.quality.unique())) #计算值的概率 print(wine.quality.value_counts()) #按照葡萄酒类型显示质量的描述性统计量 print(wine.groupby('type')[['quality']].describe().unstack('type')) #按照葡萄酒的类型显示质量的特定分位数值 print(wine.groupby('type')[['quality']].quantile([0.25,0.75]).unstack('type')) #按照葡萄酒类型查看质量分布 red_wine = wine.loc[wine['type']=='red','quality'] white_wine = wine.loc[wine['type']=='white','quality'] sns.set_style("dark") print(sns.distplot(red_wine,norm_hist=True,kde=False,color="red",label="Red Wine")) print(sns.distplot(white_wine,norm_hist=True,kde=False,color="white",label="White Wine")) sns.axlabel("Quality Score","Density") plt.title("Distribution of Quality by Wine Type") plt.legend() plt.show() #检验红葡萄酒和白葡萄酒的平均质量是否有所不同 print(wine.groupby(['type'])[['quality']].agg(['std']) tstat, pvalue, df = sm.stats.ttest_ind(red_wine,white_wine) print('tstat:%.3f pvalue:%.4f' % (tstat,pvalue)) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/10/1541840583_803202.png)

python pd.merge()合并后的DataFrame无法输出到excel表

代码: import pandas as pd from pandas import DataFrame df3 = DataFrame({'key1': ['one', 'two', 'three', 'two'], 'key2': ['two', 'three', 'one', 'one'], 'data': [1, 2, 3, 4]}) df4 = DataFrame({'key1': ['two', 'two', 'three'], 'key2': ['one', 'two', 'one'], 'data': [1, 2, 3]}) data = pd.merge(df3, df4, on=['key1', 'key2'], how='outer') print(data) data.to_excel('D:\01.xls', na_rep=None) 结果: key1 key2 data_x data_y 0 one two 1.0 NaN 1 two three 2.0 NaN 2 three one 3.0 3.0 3 two one 4.0 1.0 4 two two NaN 2.0 Traceback (most recent call last): File "D:/python项目/02.py", line 232, in <module> data.to_excel('D:\01.xls', na_rep=None) File "F:\python\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2256, in to_excel engine=engine, File "F:\python\lib\site-packages\pandas\io\formats\excel.py", line 742, in write writer.save() File "F:\python\lib\site-packages\pandas\io\excel\_xlwt.py", line 32, in save return self.book.save(self.path) File "F:\python\lib\site-packages\xlwt\Workbook.py", line 710, in save doc.save(filename_or_stream, self.get_biff_data()) File "F:\python\lib\site-packages\xlwt\CompoundDoc.py", line 262, in save f = open(file_name_or_filelike_obj, 'w+b') OSError: [Errno 22] Invalid argument: 'D:\x01.xls' 为什么会报错呢?两个DataFrame使用merge方法合并后不是变成一个DataFrame了吗,为什么使用to_excel方法会出现错误?

altair可视化怎么将图片输出

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PYTHON使用statsmodels库失败

#代码 import numpy from statsmodels.tsa.stattools import adfuller adfuller(numpy.random.rand(100)) 提示的错误为 Warning (from warnings module): File "C:\Python27\lib\site-packages\statsmodels\compat\pandas.py", line 56 from pandas.core import datetools FutureWarning: The pandas.core.datetools module is deprecated and will be removed in a future version. Please use the pandas.tseries module instead.

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原理:    快速排序,说白了就是给基准数据找其正确索引位置的过程.    如下图所示,假设最开始的基准数据为数组第一个元素23,则首先用一个临时变量去存储基准数据,即tmp=23;然后分别从数组的两端扫描数组,设两个指示标志:low指向起始位置,high指向末尾.    首先从后半部分开始,如果扫描到的值大于基准数据就让high减1,如果发现有元素比该基准数据的值小(如上图中18&amp;lt...

手把手实现Java图书管理系统(附源码)

【超实用课程内容】 本课程演示的是一套基于Java的SSM框架实现的图书管理系统,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的java人群。详细介绍了图书管理系统的实现,包括:环境搭建、系统业务、技术实现、项目运行、功能演示、系统扩展等,以通俗易懂的方式,手把手的带你从零开始运行本套图书管理系统,该项目附带全部源码可作为毕设使用。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/27513 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化 下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/27513,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

HTML期末大作业

这是我自己做的HTML期末大作业,花了很多时间,稍加修改就可以作为自己的作业了,而且也可以作为学习参考

Python数据挖掘简易入门

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

极简JAVA学习营第四期(报名以后加助教微信:eduxy-1)

想学好JAVA必须要报两万的培训班吗? Java大神勿入 如果你: 零基础想学JAVA却不知道从何入手 看了一堆书和视频却还是连JAVA的环境都搭建不起来 囊中羞涩面对两万起的JAVA培训班不忍直视 在职没有每天大块的时间专门学习JAVA 那么恭喜你找到组织了,在这里有: 1. 一群志同道合立志学好JAVA的同学一起学习讨论JAVA 2. 灵活机动的学习时间完成特定学习任务+每日编程实战练习 3. 热心助人的助教和讲师及时帮你解决问题,不按时完成作业小心助教老师的家访哦 上一张图看看前辈的感悟: &nbsp; &nbsp; 大家一定迫不及待想知道什么是极简JAVA学习营了吧,下面就来给大家说道说道: 什么是极简JAVA学习营? 1. 针对Java小白或者初级Java学习者; 2. 利用9天时间,每天1个小时时间; 3.通过 每日作业 / 组队PK / 助教答疑 / 实战编程 / 项目答辩 / 社群讨论 / 趣味知识抢答等方式让学员爱上学习编程 , 最终实现能独立开发一个基于控制台的‘库存管理系统’ 的学习模式 极简JAVA学习营是怎么学习的? &nbsp; 如何报名? 只要购买了极简JAVA一:JAVA入门就算报名成功! &nbsp;本期为第四期极简JAVA学习营,我们来看看往期学员的学习状态: 作业看这里~ &nbsp; 助教的作业报告是不是很专业 不交作业打屁屁 助教答疑是不是很用心 &nbsp; 有奖抢答大家玩的很嗨啊 &nbsp; &nbsp; 项目答辩终于开始啦 &nbsp; 优秀者的获奖感言 &nbsp; 这是答辩项目的效果 &nbsp; &nbsp; 这么细致的服务,这么好的氛围,这样的学习效果,需要多少钱呢? 不要1999,不要199,不要99,只要9.9 是的你没听错,只要9.9以上所有就都属于你了 如果你: 1、&nbsp;想学JAVA没有基础 2、&nbsp;想学JAVA没有整块的时间 3、&nbsp;想学JAVA没有足够的预算 还等什么?赶紧报名吧,抓紧抢位,本期只招300人,错过只有等时间待定的下一期了 &nbsp; 报名请加小助手微信:eduxy-1 &nbsp; &nbsp;

C++语言基础视频教程

C++语言基础视频培训课程:本课与主讲者在大学开出的程序设计课程直接对接,准确把握知识点,注重教学视频与实践体系的结合,帮助初学者有效学习。本教程详细介绍C++语言中的封装、数据隐藏、继承、多态的实现等入门知识;主要包括类的声明、对象定义、构造函数和析构函数、运算符重载、继承和派生、多态性实现等。 课程需要有C语言程序设计的基础(可以利用本人开出的《C语言与程序设计》系列课学习)。学习者能够通过实践的方式,学会利用C++语言解决问题,具备进一步学习利用C++开发应用程序的基础。

UnityLicence

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软件测试2小时入门

本课程内容系统、全面、简洁、通俗易懂,通过2个多小时的介绍,让大家对软件测试有个系统的理解和认识,具备基本的软件测试理论基础。 主要内容分为5个部分: 1 软件测试概述,了解测试是什么、测试的对象、原则、流程、方法、模型;&nbsp; 2.常用的黑盒测试用例设计方法及示例演示;&nbsp; 3 常用白盒测试用例设计方法及示例演示;&nbsp; 4.自动化测试优缺点、使用范围及示例‘;&nbsp; 5.测试经验谈。

YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

Python数据分析师-实战系列

系列课程主要包括Python数据分析必备工具包,数据分析案例实战,核心算法实战与企业级数据分析与建模解决方案实战,建议大家按照系列课程阶段顺序进行学习。所有数据集均为企业收集的真实数据集,整体风格以实战为导向,通俗讲解Python数据分析核心技巧与实战解决方案。

YOLOv3目标检测实战系列课程

《YOLOv3目标检测实战系列课程》旨在帮助大家掌握YOLOv3目标检测的训练、原理、源码与网络模型改进方法。 本课程的YOLOv3使用原作darknet(c语言编写),在Ubuntu系统上做项目演示。 本系列课程包括三门课: (1)《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 包括:安装darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 (2)《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》讲解YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3的原理、程序流程并解析各层的源码。 (3)《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》讲解YOLOv3的改进方法,包括改进1:不显示指定类别目标的方法 (增加功能) ;改进2:合并BN层到卷积层 (加快推理速度) ; 改进3:使用GIoU指标和损失函数 (提高检测精度) ;改进4:tiny YOLOv3 (简化网络模型)并介绍 AlexeyAB/darknet项目。

超详细MySQL安装及基本使用教程

一、下载MySQL 首先,去数据库的官网http://www.mysql.com下载MySQL。 点击进入后的首页如下:  然后点击downloads,community,选择MySQL Community Server。如下图:  滑到下面,找到Recommended Download,然后点击go to download page。如下图:  点击download进入下载页面选择No...

一学即懂的计算机视觉(第一季)

图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多,但总有“听不透”,“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉,通过生动、细腻的讲解配合实战演练,让学生真正学懂、用会。 【超实用课程内容】 课程内容分为三篇,包括视觉系统构成,图像处理基础,特征提取与描述,运动跟踪,位姿估计,三维重构等内容。课程理论与实战结合,注重教学内容的可视化和工程实践,为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/26281 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,但是大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化 下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/26281,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

董付国老师Python全栈学习优惠套餐

购买套餐的朋友可以关注微信公众号“Python小屋”,上传付款截图,然后领取董老师任意图书1本。

爬取妹子图片(简单入门)

安装第三方请求库 requests 被网站禁止了访问 原因是我们是Python过来的 重新给一段 可能还是存在用不了,使用网页的 编写代码 上面注意看匹配内容 User-Agent:请求对象 AppleWebKit:请求内核 Chrome浏览器 //请求网页 import requests import re //正则表达式 就是去不规则的网页里面提取有规律的信息 headers = { 'User-Agent':'存放浏览器里面的' } response = requests.get

web网页制作期末大作业

分享思维,改变世界. web网页制作,期末大作业. 所用技术:html css javascript 分享所学所得

技术大佬:我去,你写的 switch 语句也太老土了吧

昨天早上通过远程的方式 review 了两名新来同事的代码,大部分代码都写得很漂亮,严谨的同时注释也很到位,这令我非常满意。但当我看到他们当中有一个人写的 switch 语句时,还是忍不住破口大骂:“我擦,小王,你丫写的 switch 语句也太老土了吧!” 来看看小王写的代码吧,看完不要骂我装逼啊。 private static String createPlayer(PlayerTypes p...

Spring Boot -01- 快速入门篇(图文教程)

Spring Boot -01- 快速入门篇 今天开始不断整理 Spring Boot 2.0 版本学习笔记,大家可以在博客看到我的笔记,然后大家想看视频课程也可以到【慕课网】手机 app,去找【Spring Boot 2.0 深度实践】的课程,令人开心的是,课程完全免费! 什么是 Spring Boot? Spring Boot 是由 Pivotal 团队提供的全新框架。Spring Boot...

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