pycharm里的错误代码-103

ErrorCode=-103是什么意思,是没能从数据库中成功提取数据吗

2个回答

错误信息,表示信息参考http

Maxwelll_
Maxwelll_ 说啥呢?
3 年多之前 回复

是的就是这样,赞同他的观点

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pycharm 中python 沒有编译报错提示吗

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window10版pycharm调试远程代码文件路径(script path)出现乱码

windows10本地pycahrm调试远程linux服务器代码,配置好环境后运行,发现需要编译的文件的configuration中script path有乱码,如图 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/12/1557630935_465592.jpg) 所以在编译的时候,会显示找不到路径。 但相同的操作在linux版本下就不会出现问题,是不是pycharm环境中配置路径的问题? 各位大佬指个明路叭,球球了~

pycharm引用cx_oracle报错

#### import cx_Oracle直接报错 ``` Traceback (most recent call last): File "D:/Documents/Py_file/py_excel/open_oracle.py", line 3, in <module> import cx_Oracle File "D:\Program Files (x86)\Python36-32\lib\site-packages\cx_Oracle\__init__.py", line 10, in <module> from custom_exceptions import Warning, Error, InterfaceError, DatabaseError, DataError, OperationalError, IntegrityError, InternalError, ProgrammingError, NotSupportedError ModuleNotFoundError: No module named 'custom_exceptions' ``` 代码之前运行是没问题的,后面因为使用了一下sqlite3模块,为了消除if not exists下面的小红线,就Alt+Enter,把数据库变成了sqlite,再之后import cx_Oracle就报错了。

pycharm 执行有关spark代码出现错误

版本情况: win10 spark-2.3.0-bin-hadoop2.6 python3.5 jdk1.8.0_161 同样的代码在Jupyter 完全可以执行 执行代码如下 ``` try: sc.stop() except: pass from pyspark import SparkContext sc = SparkContext() # sc.master rdd = sc.textFile("rating2.csv") ratings = rdd.map(lambda line: line.split(";")) ratingsRDD = ratings.map(lambda x: (x[0], x[1], x[2])) ratings.persist() # #训练模型 from pyspark.mllib.recommendation import ALS model = ALS.train(ratings, 5, 5, 0.01) # # #基于book推荐 user_com = model.recommendUsers(int(id_book), 6) ``` pycharm 报错: ``` 19/03/01 08:50:45 ERROR SparkUncaughtExceptionHandler: Uncaught exception in thread Thread[main,5,main] java.util.NoSuchElementException: key not found: _PYSPARK_DRIVER_CALLBACK_HOST at scala.collection.MapLike$class.default(MapLike.scala:228) at scala.collection.AbstractMap.default(Map.scala:59) at scala.collection.MapLike$class.apply(MapLike.scala:141) at scala.collection.AbstractMap.apply(Map.scala:59) at org.apache.spark.api.python.PythonGatewayServer$$anonfun$main$1.apply$mcV$sp(PythonGatewayServer.scala:50) at org.apache.spark.util.Utils$.tryOrExit(Utils.scala:1302) at org.apache.spark.api.python.PythonGatewayServer$.main(PythonGatewayServer.scala:37) at org.apache.spark.api.python.PythonGatewayServer.main(PythonGatewayServer.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.spark.deploy.JavaMainApplication.start(SparkApplication.scala:52) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:879) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:197) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:227) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:136) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409) ```

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同样的代码在pycharm不同文件中运行有完全不同的结果。

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/14/1557825329_367943.png) 运行报错的结果是这样的

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pycharm运行后显示Process finished with exit code 0

from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import csv import os.path import time import numpy as np import tensorflow as tf import gpr import load_dataset import nngp tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_string('hparams', '', 'Comma separated list of name=value hyperparameter pairs to' 'override the default setting.') flags.DEFINE_string('experiment_dir', '/tmp/nngp', 'Directory to put the experiment results.') flags.DEFINE_string('grid_path', 'pythonplace/nngp/grid_data', 'Directory to put or find the training data.') flags.DEFINE_integer('num_train', 1000, 'Number of training data.') flags.DEFINE_integer('num_eval', 1000, 'Number of evaluation data. Use 10_000 for full eval') flags.DEFINE_integer('seed', 1234, 'Random number seed for data shuffling') flags.DEFINE_boolean('save_kernel', False, 'Save Kernel do disk') flags.DEFINE_string('dataset', 'mnist', 'Which dataset to use ["mnist"]') flags.DEFINE_boolean('use_fixed_point_norm', False, 'Normalize input variance to fixed point variance') flags.DEFINE_integer('n_gauss', 501, 'Number of gaussian integration grid. Choose odd integer.') flags.DEFINE_integer('n_var', 501, 'Number of variance grid points.') flags.DEFINE_integer('n_corr', 500, 'Number of correlation grid points.') flags.DEFINE_integer('max_var', 100, 'Max value for variance grid.') flags.DEFINE_integer('max_gauss', 10, 'Range for gaussian integration.') def set_default_hparams(): return tf.contrib.training.HParams( nonlinearity='tanh', weight_var=1.3, bias_var=0.2, depth=2) def do_eval(sess, model, x_data, y_data, save_pred=False): """Run evaluation.""" gp_prediction, stability_eps = model.predict(x_data, sess) pred_1 = np.argmax(gp_prediction, axis=1) accuracy = np.sum(pred_1 == np.argmax(y_data, axis=1)) / float(len(y_data)) mse = np.mean(np.mean((gp_prediction - y_data)**2, axis=1)) pred_norm = np.mean(np.linalg.norm(gp_prediction, axis=1)) tf.logging.info('Accuracy: %.4f'%accuracy) tf.logging.info('MSE: %.8f'%mse) if save_pred: with tf.gfile.Open( os.path.join(FLAGS.experiment_dir, 'gp_prediction_stats.npy'), 'w') as f: np.save(f, gp_prediction) return accuracy, mse, pred_norm, stability_eps def run_nngp_eval(hparams, run_dir): """Runs experiments.""" tf.gfile.MakeDirs(run_dir) # Write hparams to experiment directory. with tf.gfile.GFile(run_dir + '/hparams', mode='w') as f: f.write(hparams.to_proto().SerializeToString()) tf.logging.info('Starting job.') tf.logging.info('Hyperparameters') tf.logging.info('---------------------') tf.logging.info(hparams) tf.logging.info('---------------------') tf.logging.info('Loading data') # Get the sets of images and labels for training, validation, and # # test on dataset. if FLAGS.dataset == 'mnist': (train_image, train_label, valid_image, valid_label, test_image, test_label) = load_dataset.load_mnist( num_train=FLAGS.num_train, mean_subtraction=True, random_roated_labels=False) else: raise NotImplementedError tf.logging.info('Building Model') if hparams.nonlinearity == 'tanh': nonlin_fn = tf.tanh elif hparams.nonlinearity == 'relu': nonlin_fn = tf.nn.relu else: raise NotImplementedError with tf.Session() as sess: # Construct NNGP kernel nngp_kernel = nngp.NNGPKernel( depth=hparams.depth, weight_var=hparams.weight_var, bias_var=hparams.bias_var, nonlin_fn=nonlin_fn, grid_path=FLAGS.grid_path, n_gauss=FLAGS.n_gauss, n_var=FLAGS.n_var, n_corr=FLAGS.n_corr, max_gauss=FLAGS.max_gauss, max_var=FLAGS.max_var, use_fixed_point_norm=FLAGS.use_fixed_point_norm) input("hello") # Construct Gaussian Process Regression model model = gpr.GaussianProcessRegression( train_image, train_label, kern=nngp_kernel) start_time = time.time() tf.logging.info('Training') # For large number of training points, we do not evaluate on full set to # save on training evaluation time. if FLAGS.num_train <= 5000: acc_train, mse_train, norm_train, final_eps = do_eval( sess, model, train_image[:FLAGS.num_eval], train_label[:FLAGS.num_eval]) tf.logging.info('Evaluation of training set (%d examples) took ' '%.3f secs'%( min(FLAGS.num_train, FLAGS.num_eval), time.time() - start_time)) else: acc_train, mse_train, norm_train, final_eps = do_eval( sess, model, train_image[:1000], train_label[:1000]) tf.logging.info('Evaluation of training set (%d examples) took ' '%.3f secs'%(1000, time.time() - start_time)) start_time = time.time() tf.logging.info('Validation') acc_valid, mse_valid, norm_valid, _ = do_eval( sess, model, valid_image[:FLAGS.num_eval], valid_label[:FLAGS.num_eval]) tf.logging.info('Evaluation of valid set (%d examples) took %.3f secs'%( FLAGS.num_eval, time.time() - start_time)) start_time = time.time() tf.logging.info('Test') acc_test, mse_test, norm_test, _ = do_eval( sess, model, test_image[:FLAGS.num_eval], test_label[:FLAGS.num_eval], save_pred=False) tf.logging.info('Evaluation of test set (%d examples) took %.3f secs'%( FLAGS.num_eval, time.time() - start_time)) metrics = { 'train_acc': float(acc_train), 'train_mse': float(mse_train), 'train_norm': float(norm_train), 'valid_acc': float(acc_valid), 'valid_mse': float(mse_valid), 'valid_norm': float(norm_valid), 'test_acc': float(acc_test), 'test_mse': float(mse_test), 'test_norm': float(norm_test), 'stability_eps': float(final_eps), } record_results = [ FLAGS.num_train, hparams.nonlinearity, hparams.weight_var, hparams.bias_var, hparams.depth, acc_train, acc_valid, acc_test, mse_train, mse_valid, mse_test, final_eps ] if nngp_kernel.use_fixed_point_norm: metrics['var_fixed_point'] = float(nngp_kernel.var_fixed_point_np[0]) record_results.append(nngp_kernel.var_fixed_point_np[0]) # Store data result_file = os.path.join(run_dir, 'results.csv') with tf.gfile.Open(result_file, 'a') as f: filewriter = csv.writer(f) filewriter.writerow(record_results) return metrics if __name__ == '__main__': # tf.app.run(main) hparams = set_default_hparams().parse(FLAGS.hparams) print("hparams:", hparams) x = FLAGS.experiment_dir print(x) run_nngp_eval(hparams, x)

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三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

150讲轻松搞定Python网络爬虫

【为什么学爬虫?】 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等,如何层层攻克难点拿到想要的数据,这门课程,你都能学到! &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、如果是作为一个其他行业的开发者,比如app开发,web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。 数据解析:将请求下来的数据进行过滤,提取我们想要的数据。 数据存储:将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。 那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解,带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外,因为爬虫的多样性,在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性,分别是: 爬虫进阶:包括IP代理,多线程爬虫,图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。 Scrapy和分布式爬虫:Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。 通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。 &nbsp; 从基础爬虫到商业化应用爬虫,本套课程满足您的所有需求! 【课程服务】 专属付费社群+每周三讨论会+1v1答疑

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这是一个门针对零基础学员学习微信小程序开发的视频教学课程。课程采用腾讯官方文档作为教程的唯一技术资料来源。杜绝网络上质量良莠不齐的资料给学员学习带来的障碍。 视频课程按照开发工具的下载、安装、使用、程序结构、视图层、逻辑层、微信小程序等几个部分组织课程,详细讲解整个小程序的开发过程

专为程序员设计的数学课

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