theano在test的时候报错 5C

已经安装了theano,但是test的时候总是会出现如图报错,不知道为什么。后来下了anaconda之后,依然是这个状态。图片说明

1个回答

error reading the project file or the SLD configuration
各位大神 http://hub.qgis.org/projects/quantum-gis/wiki/QGIS_Server_Tutorial#QGIS-Server-configuration
我按照链接的步骤 安装了OsGeo4W-Installer 用Windows7 系统
appache 安装似乎不正确,因为链接不

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theano 报错 module 'configparser' has no attribute 'ConfigParser' 用的是Anaconda3 python3.6
>theano 报错 module 'configparser' has no attribute 'ConfigParser' 用的是Win10 Anaconda3 python3.6 ``` from sklearn.datasets import load_boston import theano.tensor as T import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import theano class Layer(object): def __init__(self,inputs,in_size,out_size,activation_function=None): self.W = theano.shared(np.random.normal(0,1,(in_size,out_size))) self.b = theano.shared(np.zeros((out_size,)) + 0.1) self.Wx_plus_b = T.dot(inputs, self.W) + self.b self.activation_function = activation_function if activation_function is None: self.outputs = self.Wx_plus_b else: self.outputs = self.activation_function(self.Wx_plus_b) def minmax_normalization(data): xs_max = np.max(data, axis=0) xs_min = np.min(data, axis=0) xs = (1-0)*(data - xs_min)/(xs_max - xs_min) + 0 return xs np.random.seed(100) x_dataset = load_boston() x_data = x_dataset.data # minmax normalization, rescale the inputs x_data = minmax_normalization(x_data) y_data = x_dataset.target[:,np.newaxis] #cross validation, train test data split x_train, y_train = x_data[:400], y_data[:400] x_test, y_test = x_data[400:], y_data[400:] x = T.dmatrix('x') y = T.dmatrix('y') l1 = Layer(x, 13, 50, T.tanh) l2 = Layer(l1.outputs, 50, 1, None) #compute cost cost = T.mean(T.square(l2.outputs - y)) #cost = T.mean(T.square(l2.outputs - y)) + 0.1*((l1.W**2).sum() + (l2.W**2).sum()) #l2 regulization #cost = T.mean(T.square(l2.outputs - y)) + 0.1*(abs(l1.W).sum() + abs(l2.W).sum()) #l1 regulization gW1, gb1, gW2, gb2 = T.grad(cost, [l1.W,l1.b,l2.W,l2.b]) #gradient descend learning_rate = 0.01 train = theano.function(inputs=[x,y], updates=[(l1.W,l1.W-learning_rate*gW1), (l1.b,l1.b-learning_rate*gb1), (l2.W,l2.W-learning_rate*gW2), (l2.b,l2.b-learning_rate*gb2)]) compute_cost = theano.function(inputs=[x,y], outputs=cost) #record cost train_err_list = [] test_err_list = [] learning_time = [] for i in range(1000): if 1%10 == 0: #record cost train_err_list.append(compute_cost(x_train,y_train)) test_err_list.append(compute_cost(x_test,y_test)) learning_time.append(i) #plot cost history plt.plot(learning_time, train_err_list, 'r-') plt.plot(learning_time, test_err_list,'b--') plt.show() #作者 morvan莫凡 https://morvanzhou.github.io ``` 报错了: Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Elena/PycharmProjects/theano/regularization.py", line 1, in <module> from sklearn.datasets import load_boston File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\datasets\__init__.py", line 22, in <module> from .twenty_newsgroups import fetch_20newsgroups File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\datasets\twenty_newsgroups.py", line 44, in <module> from ..feature_extraction.text import CountVectorizer File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\__init__.py", line 10, in <module> from . import text File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py", line 28, in <module> from ..preprocessing import normalize File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\__init__.py", line 6, in <module> from ._function_transformer import FunctionTransformer File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_function_transformer.py", line 5, in <module> from ..utils.testing import assert_allclose_dense_sparse File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\testing.py", line 61, in <module> from nose.tools import raises as _nose_raises File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\nose\__init__.py", line 1, in <module> from nose.core import collector, main, run, run_exit, runmodule File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\nose\core.py", line 11, in <module> from nose.config import Config, all_config_files File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\nose\config.py", line 6, in <module> import configparser File "C:\Users\Elena\Anaconda3\Lib\site-packages\theano\configparser.py", line 15, in <module> import theano File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\theano\__init__.py", line 88, in <module> from theano.configdefaults import config File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\theano\configdefaults.py", line 17, in <module> from theano.configparser import (AddConfigVar, BoolParam, ConfigParam, EnumStr, File "C:\Users\Elena\Anaconda3\lib\site-packages\theano\configparser.py", line 77, in <module> theano_cfg = (configparser.ConfigParser if PY3 **AttributeError: module 'configparser' has no attribute 'ConfigParser**' 把theano里的configparser.py文件里的ConfigParser改成了configparser还是不行 换了模块import configparsor也不行。。。![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/30/1569832318_223436.png)
import theano报错No such file or directory
import theano 的时候出来一长串最后这样↓ 改了path也没用 Exception: Compilation failed (return status=1): g++.exe: error: Files\Anaconda2\MinGW: No such file or directory ===================================== 详细错误代码: Problem occurred during compilation with the command line below: "C:\Program Files\Anaconda2\Scripts\g++.bat" -shared -g -IC:\Program Files\Anaconda2\MinGW -DNPY_NO_DEPRECATED_API=NPY_1_7_API_VERSION -m32 -I"C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\numpy\core\include" -I"C:\Program Files\Anaconda2\include" -I"C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\gof" -L"C:\Program Files\Anaconda2\libs" -L"C:\Program Files\Anaconda2" -o C:\Users\Administrator\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-7-6.1.7601-SP1-x86_Family_16_Model_6_Stepping_3_AuthenticAMD-2.7.12-32\lazylinker_ext\lazylinker_ext.pyd C:\Users\Administrator\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-7-6.1.7601-SP1-x86_Family_16_Model_6_Stepping_3_AuthenticAMD-2.7.12-32\lazylinker_ext\mod.cpp -lpython27 ExceptionTraceback (most recent call last) <ipython-input-3-3397704bd624> in <module>() ----> 1 import theano C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\__init__.pyc in <module>() 64 object2, utils) 65 ---> 66 from theano.compile import ( 67 SymbolicInput, In, 68 SymbolicOutput, Out, C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\compile\__init__.py in <module>() 8 SpecifyShape, specify_shape, register_specify_shape_c_code) 9 ---> 10 from theano.compile.function_module import * 11 12 from theano.compile.mode import * C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\compile\function_module.py in <module>() 19 from theano.compat import izip 20 from theano.gof import graph ---> 21 import theano.compile.mode 22 from theano.compile.io import ( 23 In, SymbolicInput, SymbolicOutput) C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\compile\mode.py in <module>() 8 import theano 9 from theano import gof ---> 10 import theano.gof.vm 11 from theano.configparser import config 12 from theano.compile.ops import _output_guard C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\gof\vm.py in <module>() 657 658 try: --> 659 from . import lazylinker_c 660 661 class CVM(lazylinker_c.CLazyLinker, VM): C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\gof\lazylinker_c.py in <module>() 125 args = cmodule.GCC_compiler.compile_args() 126 cmodule.GCC_compiler.compile_str(dirname, code, location=loc, --> 127 preargs=args) 128 # Save version into the __init__.py file. 129 init_py = os.path.join(loc, '__init__.py') C:\Program Files\Anaconda2\lib\site-packages\theano\gof\cmodule.pyc in compile_str(module_name, src_code, location, include_dirs, lib_dirs, libs, preargs, py_module, hide_symbols) 2307 # difficult to read. 2308 raise Exception('Compilation failed (return status=%s): %s' % -> 2309 (status, compile_stderr.replace('\n', '. '))) 2310 elif config.cmodule.compilation_warning and compile_stderr: 2311 # Print errors just below the command line. . ception: Compilation failed (return status=1): g++.exe: error: Files\Anaconda2\MinGW: No such file or directory
Theano 报错:Wrong number of dimensions...
错误出现在:...(l2.b, l2.b - learning__rate * gb2)]) TypeError: ('Bad input argument to theano function with name "C:/Users/Administrator/Desktop/...python/theano/Regularization....py:66" at index 1(0-based)', 'Wrong number of dimensions: expected 2, got 1 with shape (200,).') ```__ import theano from sklearn.datasets import load_boston import theano.tensor as T import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class Layer(object):#定义神经层 def __init__(self, inputs, in_size, out_size, activation_function=None): self.W = theano.shared(np.random.normal(0, 1, (in_size, out_size))) self.b = theano.shared(np.zeros((out_size, )) + 0.1) self.Wx_plus_b = T.dot(inputs, self.W) + self.b self.activation_function = activation_function if activation_function is None: self.outputs = self.Wx_plus_b else: self.outputs = self.activation_function(self.Wx_plus_b) def minmax_normalization(data):#正则化数据 xs_max = np.max(data, axis=0) xs_min = np.min(data, axis=0) xs = (1 - 0) * (data - xs_min) / (xs_max - xs_min) + 0 return xs N=400 feats=28 lamda=0.1 np.random.seed(100) x_data = rng.randn(N, feats) x_data = minmax_normalization(x_data) y_data = rng.randint(size=N, low=0, high=2) x_train, y_train = x_data[:200], y_data[:200] x_test, y_test = x_data[200:], y_data[200:] x = T.dmatrix("x") y = T.dmatrix("y") l1 = Layer(x, 13, 50, T.tanh) l2 = Layer(l1.outputs, 50, 1, None) cost = T.mean(T.square(l2.outputs - y)) + lamda * ((l1.W ** 2).sum() + (l2.W ** 2).sum()) gW1, gb1, gW2, gb2 = T.grad(cost, [l1.W, l1.b, l2.W, l2.b]) learning_rate = 0.01 train = theano.function( inputs=[x, y], updates=[(l1.W, l1.W - learning_rate * gW1), (l1.b, l1.b - learning_rate * gb1), (l2.W, l2.W - learning_rate * gW2), (l2.b, l2.b - learning_rate * gb2)]) compute_cost = theano.function(inputs=[x, y], outputs=cost) train_err_list = [] test_err_list = [] learning_time = [] for i in range(1000): train(x_train, y_train) if i % 10 == 0: # record cost train_err_list.append(compute_cost(x_train, y_train)) test_err_list.append(compute_cost(x_test, y_test)) learning_time.append(i) plt.plot(learning_time, train_err_list, 'r-') plt.plot(learning_time, test_err_list, 'b--') plt.show() ``` __
执行import theano报错
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201712/15/1513340547_127328.png)
win8下安装theano报错
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版本:python2.7,pydot1.0.2,graphviz2.38 import pydot正常,但是使用theano.printing.dotpring报错:RuntimeError: Failed to import pydot. You must install pydot for `pydotprint` to work. 查找问题根源,发现graphviz没有找到,于是使用pydot.find_graphviz()测试,报错如下: --------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) <ipython-input-17-97d9c276b23b> in <module>() ----> 1 pydot.find_graphviz() C:\Anaconda\lib\site-packages\pydot.pyc in find_graphviz() 407 # 408 hkey = win32api.RegOpenKeyEx( win32con.HKEY_LOCAL_MACHINE, --> 409 "SOFTWARE\ATT\Graphviz", 0, win32con.KEY_QUERY_VALUE ) 410 411 path = win32api.RegQueryValueEx( hkey, "InstallPath" )[0] error: (2, 'RegOpenKeyEx', '\xcf\xb5\xcd\xb3\xd5\xd2\xb2\xbb\xb5\xbd\xd6\xb8\xb6\xa8\xb5\xc4\xce\xc4\xbc\xfe\xa1\xa3')
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anconda在import theano失败,求大神帮助!!
=============================== Problem occurred during compilation with the command line below: C:\MinGW\bin\g++.exe -shared -g -march=core-avx2 -mcx16 -msahf -mmovbe -maes -mpclmul -mpopcnt -mabm -mno-lwp -mno-fma -mno-fma4 -mn o-xop -mbmi -mbmi2 -mno-tbm -mno-avx -mno-avx2 -msse4.2 -msse4.1 -mlzcnt -mno-rtm -mno-hle -mrdrnd -mf16c -mfsgsbase -mno-rdseed -mn o-prfchw -mno-adx -mfxsr -mno-xsave -mno-xsaveopt --param l1-cache-size=32 --param l1-cache-line-size=64 --param l2-cache-size=3072 -mtune=core-avx2 -D NPY_NO_DEPRECATED_API=NPY_1_7_API_VERSION -m64 -DMS_WIN64 -IC:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\core\include -IC :\Anaconda\include -o C:\Users\Jim\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-7-6.1.7600-Intel64_Family_6_Model_60_Stepping_3_GenuineIn tel-2.7.9-64\lazylinker_ext\lazylinker_ext.pyd C:\Users\Jim\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-7-6.1.7600-Intel64_Family_6_Mode l_60_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.9-64\lazylinker_ext\mod.cpp -LC:\Anaconda\libs -LC:\Anaconda -lpython27 C:\Users\Jim\AppData\Local\Temp\cc4OSOrg.o: In function `unpack_list_of_ssize_t': C:/Users/Jim/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-7-6.1.7600-Intel64_Family_6_Model_60_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.9-64/lazylinke r_ext/mod.cpp:58: undefined reference to `__imp_PyExc_TypeError' C:/Users/Jim/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-7-6.1.7600-Intel64_Family_6_Model_60_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.9-64/lazylinke r_ext/mod.cpp:68: undefined reference to `__imp_PyExc_IndexError' C:\Users\Jim\AppData\Local\Temp\cc4OSOrg.o: In function `CLazyLinker_init':
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![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201802/17/1518872818_158345.png) 求问这个情况怎么解决哇,我只是单纯的调用了一下theano,我的是win10的环境,求大佬。主要是第一行的问题。
theano gpu配置问题
系统win10 64位 python2.7 64位 cuda7.5 vs2013 安装theano gpu加速时 import theano时 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201704/10/1491795243_99092.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201704/10/1491795257_662660.png) ![.theanorc.txt](https://img-ask.csdn.net/upload/201704/10/1491795329_26110.png)
Python中import theano中出现的import error相关的问题,希望能得到解答
新人第一次使用theano,目前网上没又找到相关的解决方案,我想在这里问下各位朋友,以下是错误 Problem occurred during compilation with the command line below: "g++" -shared -g -IC:\Users\wskyl\Anaconda3\MinGW -DNPY_NO_DEPRECATED_API=NPY_1_7_API_VERSION -m32 -I"C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\numpy\core\include" -I"C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\include" -I"C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\theano\gof\c_code" -L"C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\libs" -L"C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32" -o "C:\Users\wskyl\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-10-10.0.16299-SP0-Intel64_Family_6_Model_158_Stepping_9_GenuineIntel-3.6.2-32\lazylinker_ext\lazylinker_ext.pyd" "C:\Users\wskyl\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-10-10.0.16299-SP0-Intel64_Family_6_Model_158_Stepping_9_GenuineIntel-3.6.2-32\lazylinker_ext\mod.cpp" -lpython36 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\theano\gof\lazylinker_c.py", line 75, in <module> raise ImportError() ImportError During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\theano\gof\lazylinker_c.py", line 92, in <module> raise ImportError() ImportError During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\theano\__init__.py", line 110, in <module> from theano.compile import ( File "C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\theano\compile\__init__.py", line 12, in <module> from theano.compile.mode import * File "C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\theano\compile\mode.py", line 11, in <module> import theano.gof.vm File "C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\theano\gof\vm.py", line 673, in <module> from . import lazylinker_c File "C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\theano\gof\lazylinker_c.py", line 127, in <module> preargs=args) File "C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\theano\gof\cmodule.py", line 2312, in compile_str compile_stderr = decode(p_out[1]) File "C:\Users\wskyl\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\theano\compat\__init__.py", line 43, in decode return x.decode() UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 4: invalid continuation byte
keras 运行cnn时报内存错误
如题,我早先自学的是tf,昨天入了一下keras的坑,没用服务器,用我这个丐版的联想本装了一个基于theano的keras,一开始跑了一个全连接的神经网络,没啥问题。然后又做了一个很小的cnn,(代码如下),能够用 model.summary()输出网络的结构,但是运行起来就会弹出信息框报错: 代码: ``` import keras import numpy as np from keras.models import load_model input1=keras.layers.Input(shape=(25,)) x=keras.layers.Reshape([5,5,1])(input1) x1=keras.layers.Conv2D(filters=2,kernel_size=(2,2),strides=(1,1),padding='valid',activation='elu')(x) x2=keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2),strides=(1,1),padding='valid')(x1) x3=keras.layers.Conv2D(filters=4,kernel_size=(2,2),strides=(1,1),padding='valid',activation='elu')(x2) x4=keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2,2),strides=(1,1),padding='valid')(x3) x5=keras.layers.Reshape([4*4*2,])(x1) xx=keras.layers.Dense(1,activation='elu')(x5) model=keras.models.Model(inputs=input1,outputs=xx) model.summary() model.compile(loss='mse', optimizer='sgd') def data(): data=np.random.randint(0,2,[1,25]) return(data) def num(data): data=np.reshape(data,[25]) sum_=0 for i in data: sum_=sum_+i if sum_>10: result=[[1]] else: result=[[0]] return(result) while True: for i in range(100): x=data() y=num(x) cost = model.train_on_batch([x], [y]) print(i) x=data() y=num(x) cost = model.evaluate(x, y) print('loss=',cost) x=data() y=num(x) print('x=',x) print('y=',y) Y_pred = model.predict(x) print(Y_pred) words=input('continue??\::') if words=='n': break ``` 可以输出模型的结构![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202001/07/1578376564_807468.png) 但是再往下运行,就会弹出信息框报错: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202001/07/1578376772_416127.png) 请问各位高手有何高见 我的电脑是xp系统,32位,内存不到1G(老掉牙的耍着玩),装的是python 2.7.15,numpy(1.16.6),scipy(1.2.2),theano(1.0.4),keras(2.3.1) 勿喷,一般都是在服务器上写tf,这台电脑纯属娱乐。。 求教求教。。。
theano或Python环境的问题,运行train.py出现一些问题,求大神指导
wangj@liutl:~/Work/NSC-master/NSC/src$ THEANO_FLAGS="floatX=float32,device=gpu" python train.py IMDB 10 Using gpu device 0: GeForce GTX TITAN Black (CNMeM is disabled, cuDNN Version is too old. Update to v5, was 4004.) data loaded. Traceback (most recent call last): File "train.py", line 15, in <module> model = LSTMModel(voc.size,trainset, devset, dataname, classes, None) File "/home/wangj/Work/NSC-master/NSC/src/LSTMModel.py", line 61, in __init__ updates=updates, File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/compile/function.py", line 320, in function output_keys=output_keys) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/compile/pfunc.py", line 479, in pfunc output_keys=output_keys) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/compile/function_module.py", line 1777, in orig_function defaults) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/compile/function_module.py", line 1641, in create input_storage=input_storage_lists, storage_map=storage_map) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/gof/link.py", line 690, in make_thunk storage_map=storage_map)[:3] File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/gof/vm.py", line 1003, in make_all no_recycling)) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/scan_module/scan_op.py", line 913, in make_thunk from . import scan_perform_ext File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/scan_module/scan_perform_ext.py", line 141, in <module> from scan_perform.scan_perform import * File "__init__.pxd", line 155, in init theano.scan_module.scan_perform (/home/wangj/.theano/compiledir_Linux-3.13--generic-x86_64-with-Ubuntu-14.04-trusty-x86_64-2.7.6-64/scan_perform/mod.cpp:9984) ValueError: ('The following error happened while compiling the node', forall_inplace,gpu,scan_fn}(Elemwise{minimum,no_inplace}.0, GpuDimShuffle{0,1,x}.0, GpuSubtensor{int64:int64:int8}.0, GpuIncSubtensor{InplaceSet;:int64:}.0, GpuIncSubtensor{InplaceSet;:int64:}.0, Wf1, Wf2, Wc1, Wc2, Wi1, Wi2, Wo1, Wo2, GpuDimShuffle{x,0}.0, GpuDimShuffle{x,0}.0, GpuDimShuffle{x,0}.0, GpuDimShuffle{x,0}.0), '\n', 'numpy.dtype has the wrong size, try recompiling')
theano+keras,代码运行的时候提示too few arguments,求大佬带
#parsing command line arguments import argparse #decoding camera images import base64 #for frametimestamp saving from datetime import datetime #reading and writing files import os #high level file operations import shutil #matrix math import numpy as np #real-time server import socketio #concurrent networking import eventlet #web server gateway interface import eventlet.wsgi #image manipulation from PIL import Image #web framework from flask import Flask #input output from io import BytesIO #load our saved model from keras.models import load_model #helper class import utils #initialize our server sio = socketio.Server() #our flask (web) app app = Flask(__name__) #init our model and image array as empty model = None prev_image_array = None #set min/max speed for our autonomous car MAX_SPEED = 25 MIN_SPEED = 10 #and a speed limit speed_limit = MAX_SPEED #registering event handler for the server @sio.on('telemetry') def telemetry(sid, data): if data: # The current steering angle of the car steering_angle = float(data["steering_angle"]) # The current throttle of the car, how hard to push peddle throttle = float(data["throttle"]) # The current speed of the car speed = float(data["speed"]) # The current image from the center camera of the car image = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(data["image"]))) try: image = np.asarray(image) # from PIL image to numpy array image = utils.preprocess(image) # apply the preprocessing image = np.array([image]) # the model expects 4D array # predict the steering angle for the image steering_angle = float(model.predict(image, batch_size=1)) # lower the throttle as the speed increases # if the speed is above the current speed limit, we are on a downhill. # make sure we slow down first and then go back to the original max speed. global speed_limit if speed > speed_limit: speed_limit = MIN_SPEED # slow down else: speed_limit = MAX_SPEED throttle = 1.0 - steering_angle**2 - (speed/speed_limit)**2 print('{} {} {}'.format(steering_angle, throttle, speed)) send_control(steering_angle, throttle) except Exception as e: print(e) # save frame if args.image_folder != '': timestamp = datetime.utcnow().strftime('%Y_%m_%d_%H_%M_%S_%f')[:-3] image_filename = os.path.join(args.image_folder, timestamp) image.save('{}.jpg'.format(image_filename)) else: sio.emit('manual', data={}, skip_sid=True) @sio.on('connect') def connect(sid, environ): print("connect ", sid) send_control(0, 0) def send_control(steering_angle, throttle): sio.emit( "steer", data={ 'steering_angle': steering_angle.__str__(), 'throttle': throttle.__str__() }, skip_sid=True) if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description='Remote Driving') parser.add_argument( 'model', type=str, help='Path to model h5 file. Model should be on the same path.' ) parser.add_argument( 'image_folder', type=str, nargs='?', default='', help='Path to image folder. This is where the images from the run will be saved.' ) args = parser.parse_args() #load model model = load_model(args.model) if args.image_folder != '': print("Creating image folder at {}".format(args.image_folder)) if not os.path.exists(args.image_folder): os.makedirs(args.image_folder) else: shutil.rmtree(args.image_folder) os.makedirs(args.image_folder) print("RECORDING THIS RUN ...") else: print("NOT RECORDING THIS RUN ...") # wrap Flask application with engineio's middleware app = socketio.Middleware(sio, app) # deploy as an eventlet WSGI server eventlet.wsgi.server(eventlet.listen(('', 4567)), app)
使用Theano卷积神经网络的疑问
我是64bit Theano 使用卷积神经网络, 当使用32bit Anaconda进行神经 网络计算时python崩溃 但当去掉卷积层时(仅保留多层感知层),没有问题。 当使用64bit Anaconda就没有这个问题。 请问原因
终于明白阿里百度这样的大公司,为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了
点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点,捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类,各个线程都拥有一份线程私...
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过...
Linux(服务器编程):15---两种高效的事件处理模式(reactor模式、proactor模式)
前言 同步I/O模型通常用于实现Reactor模式 异步I/O模型则用于实现Proactor模式 最后我们会使用同步I/O方式模拟出Proactor模式 一、Reactor模式 Reactor模式特点 它要求主线程(I/O处理单元)只负责监听文件描述符上是否有事件发生,有的话就立即将时间通知工作线程(逻辑单元)。除此之外,主线程不做任何其他实质性的工作 读写数据,接受新的连接,以及处...
阿里面试官问我:如何设计秒杀系统?我的回答让他比起大拇指
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图和个人联系方式,欢迎Star和指教 前言 Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸,打败了...
五年程序员记流水账式的自白。
不知觉已中码龄已突破五年,一路走来从起初铁憨憨到现在的十九线程序员,一路成长,虽然不能成为高工,但是也能挡下一面,从15年很火的android开始入坑,走过java、.Net、QT,目前仍处于android和.net交替开发中。 毕业到现在一共就职过两家公司,目前是第二家,公司算是半个创业公司,所以基本上都会身兼多职。比如不光要写代码,还要写软著、软著评测、线上线下客户对接需求收集...
C语言魔塔游戏
很早就很想写这个,今天终于写完了。 游戏截图: 编译环境: VS2017 游戏需要一些图片,如果有想要的或者对游戏有什么看法的可以加我的QQ 2985486630 讨论,如果暂时没有回应,可以在博客下方留言,到时候我会看到。 下面我来介绍一下游戏的主要功能和实现方式 首先是玩家的定义,使用结构体,这个名字是可以自己改变的 struct gamerole { char n...
一文详尽系列之模型评估指标
点击上方“Datawhale”,选择“星标”公众号第一时间获取价值内容在机器学习领域通常会根据实际的业务场景拟定相应的不同的业务指标,针对不同机器学习问题如回归、分类、排...
究竟你适不适合买Mac?
我清晰的记得,刚买的macbook pro回到家,开机后第一件事情,就是上了淘宝网,花了500元钱,找了一个上门维修电脑的师傅,上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷,只是想要个固态硬盘的笔记本,用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后,最终决定,还是买个好(xiong)看(da)的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了,所以今天尽量客观...
程序员一般通过什么途径接私活?
二哥,你好,我想知道一般程序猿都如何接私活,我也想接,能告诉我一些方法吗? 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”,还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多,挣到的钱也没有多少,加起来不到 20W。说实话,这个数目说出来我是有点心虚的,毕竟太少了,大家轻喷。但我想,恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉,我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外...
压测学习总结(1)——高并发性能指标:QPS、TPS、RT、吞吐量详解
一、QPS,每秒查询 QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。互联网中,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。 二、TPS,每秒事务 TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一...
Python爬虫爬取淘宝,京东商品信息
小编是一个理科生,不善长说一些废话。简单介绍下原理然后直接上代码。 使用的工具(Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver)其中要使用pycharm也可以私聊我selenium是一个框架可以通过pip下载 pip installselenium -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ...
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
Java工作4年来应聘要16K最后没要,细节如下。。。
前奏: 今天2B哥和大家分享一位前几天面试的一位应聘者,工作4年26岁,统招本科。 以下就是他的简历和面试情况。 基本情况: 专业技能: 1、&nbsp;熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、&nbsp;熟悉常用项目管理工具:SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、&nbsp;熟悉Nginx、tomca...
2020年,冯唐49岁:我给20、30岁IT职场年轻人的建议
点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(ID:jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐:职场人35岁以后,方法论比经验重要》,收到了不少读者的反馈,觉得挺受启发。其实,冯唐写了不少关于职场方面的文章,都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...
程序员该看的几部电影
1、骇客帝国(1999) 概念:在线/离线,递归,循环,矩阵等 剧情简介: 不久的将来,网络黑客尼奥对这个看似正常的现实世界产生了怀疑。 他结识了黑客崔妮蒂,并见到了黑客组织的首领墨菲斯。 墨菲斯告诉他,现实世界其实是由一个名叫“母体”的计算机人工智能系统控制,人们就像他们饲养的动物,没有自由和思想,而尼奥就是能够拯救人类的救世主。 可是,救赎之路从来都不会一帆风顺,到底哪里才是真实的世界?如何...
Python绘图,圣诞树,花,爱心 | Turtle篇
每周每日,分享Python实战代码,入门资料,进阶资料,基础语法,爬虫,数据分析,web网站,机器学习,深度学习等等。 公众号回复【进群】沟通交流吧,QQ扫码进群学习吧 微信群 QQ群 1.画圣诞树 import turtle screen = turtle.Screen() screen.setup(800,600) circle = turtle.Turtle()...
作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会!
CPU对每个程序员来说,是个既熟悉又陌生的东西? 如果你只知道CPU是中央处理器的话,那可能对你并没有什么用,那么作为程序员的我们,必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的,尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事,因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起,来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说,我们首先就要搞明白它是怎么回事,也就是它的内部构造,当然,CPU那么牛的一个东...
还记得那个提速8倍的IDEA插件吗?VS Code版本也发布啦!!
去年,阿里云发布了本地 IDE 插件 Cloud Toolkit,仅 IntelliJ IDEA 一个平台,就有 15 万以上的开发者进行了下载,体验了一键部署带来的开发便利。时隔一年的今天,阿里云正式发布了 Visual Studio Code 版本,全面覆盖前端开发者,帮助前端实现一键打包部署,让开发提速 8 倍。 VSCode 版本的插件,目前能做到什么? 安装插件之后,开发者可以立即体验...
2019年除夕夜的有感而发
天气:小雨(加小雪) 温度:3摄氏度 空气:严重污染(399) 风向:北风 风力:微风 现在是除夕夜晚上十点钟,再有两个小时就要新的一年了; 首先要说的是我没患病,至少现在是没有患病;但是心情确像患了病一样沉重; 现在这个时刻应该大部分家庭都在看春晚吧,或许一家人团团圆圆的坐在一起,或许因为某些特殊原因而不能团圆;但不管是身在何处,身处什么境地,我都想对每一个人说一句:新年快乐! 不知道csdn这...
听说想当黑客的都玩过这个Monyer游戏(1~14攻略)
第零关 进入传送门开始第0关(游戏链接) 请点击链接进入第1关: 连接在左边→ ←连接在右边 看不到啊。。。。(只能看到一堆大佬做完的留名,也能看到菜鸡的我,在后面~~) 直接fn+f12吧 &lt;span&gt;连接在左边→&lt;/span&gt; &lt;a href="first.php"&gt;&lt;/a&gt; &lt;span&gt;←连接在右边&lt;/span&gt; o...
在家远程办公效率低?那你一定要收好这个「在家办公」神器!
相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息,接下来,在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了,相反,对于沟通效率,文件协作,以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战,比如: 1在异地互相不见面的会议上,如何提高沟通效率? 2文件之间的来往反馈如何做到及时性?如何保证信息安全? 3如何规划安排每天工作,以及如何进行成果验收? ...... ...
作为一个程序员,内存和磁盘的这些事情,你不得不知道啊!!!
截止目前,我已经分享了如下几篇文章: 一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!! 作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会! 作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂! 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识,可能大家在上大学的时候都学习过了,但是嘞,当时由于老师讲解的没那么有趣,又加上这些知识本身就比较枯燥,所以嘞,大家当初几乎等于没学。 再说啦,学习这些,也看不出来有什么用啊!...
2020年的1月,我辞掉了我的第一份工作
其实,这篇文章,我应该早点写的,毕竟现在已经2月份了。不过一些其它原因,或者是我的惰性、还有一些迷茫的念头,让自己迟迟没有试着写一点东西,记录下,或者说是总结下自己前3年的工作上的经历、学习的过程。 我自己知道的,在写自己的博客方面,我的文笔很一般,非技术类的文章不想去写;另外我又是一个还比较热衷于技术的人,而平常复杂一点的东西,如果想写文章写的清楚点,是需要足够...
别低估自己的直觉,也别高估自己的智商
所有群全部吵翻天,朋友圈全部沦陷,公众号疯狂转发。这两周没怎么发原创,只发新闻,可能有人注意到了。我不是懒,是文章写了却没发,因为大家的关注力始终在这次的疫情上面,发了也没人看。当然,我...
这个世界上人真的分三六九等,你信吗?
偶然间,在知乎上看到一个问题 一时间,勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工,做过家教,干过辅导班,做过中介。零下几度的晚上,贴过广告,满脸、满手地长冻疮。 再回首那段岁月,虽然苦,但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了,在这个世界上,无论环境多么的恶劣,只要心存希望,星星之火,亦可燎原。 下文是原回答,希望能对你能有所启发。 如果我说,这个世界上人真的分三六九等,...
节后首个工作日,企业们集体开晨会让钉钉挂了
By 超神经场景描述:昨天 2 月 3 日,是大部分城市号召远程工作的第一天,全国有接近 2 亿人在家开始远程办公,钉钉上也有超过 1000 万家企业活跃起来。关键词:十一出行 人脸...
Java基础知识点梳理
虽然已经在实际工作中经常与java打交道,但是一直没系统地对java这门语言进行梳理和总结,掌握的知识也比较零散。恰好利用这段时间重新认识下java,并对一些常见的语法和知识点做个总结与回顾,一方面为了加深印象,方便后面查阅,一方面为了掌握好Android打下基础。
2020年全新Java学习路线图,含配套视频,学完即为中级Java程序员!!
新的一年来临,突如其来的疫情打破了平静的生活! 在家的你是否很无聊,如果无聊就来学习吧! 世上只有一种投资只赚不赔,那就是学习!!! 传智播客于2020年升级了Java学习线路图,硬核升级,免费放送! 学完你就是中级程序员,能更快一步找到工作! 一、Java基础 JavaSE基础是Java中级程序员的起点,是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。 在Java基础板块中有6个子模块的学...
B 站上有哪些很好的学习资源?
哇说起B站,在小九眼里就是宝藏般的存在,放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下,更别提今年的跨年晚会,我简直是跪着看完的!! 最早大家聚在在B站是为了追番,再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频,最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了,而且学习成本还免费,真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ノ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源: 综合类 Oeasy: 综合...
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