python代码pycharm报错

请问哪位知道这个代码是出了啥问题,最近刚接触python,这个代码主要是用来筛选符合条件的城市,在PyCharm上的代码显示如下:
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import re
from statistics import *
from pypinyin import lazy_pinyin
import time

def job_crawler(city, job):
url_zhaopin_main = 'http://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?jl={}&kw={}'.format(city, job)
web_data = requests.get(url_zhaopin_main)
soup = BeautifulSoup(web_data.text, 'lxml')
job_num = soup.select('body > div.main > div.search_newlist_main > div.search_yx > span > em')[0].get_text()
page_num = int(job_num)//60+1
if page_num > 90:
page_num = 90
salary_min = []
salary_max = []
for i in range(1, page_num+1):
url_zhaopin_page = url_zhaopin_main+'&p={}'.format(i)
web_data_page = requests.get(url_zhaopin_page)
soup_page = BeautifulSoup(web_data_page.text, 'lxml')
salary_total = soup_page.select('.zwyx')
for i in salary_total:
salary = i.get_text()
if salary.find('-')+1:
salary_min.append(int(salary[:salary.find('-')]))
salary_max.append(int(salary[salary.find('-')+1]))
average_salary_min = round(mean(salary_min))
average_salary_max = round(mean(salary_max))
median_salary_min = round(median(salary_min))
median_salary_max = round(median(salary_max))
print('在{},关键词为{}的工作共有{}份,平均工资为{}-{},中位数工资为{}-{}'.format(city, job, job_num, average_salary_min, average_salary_max, median_salary_min, median_salary_max))

def house_crawler(city):
city_pinyin = ''.join(lazy_pinyin(city))
for i in range(1, 20):
time.sleep(2)
rent_url = 'http://{}.ganji.com/fang1/o{}/'.format(city_pinyin,i)
rent_web_data = requests.get(rent_url)
rent_soup = BeautifulSoup(rent_web_data.text, 'lxml')
rent_prices = rent_soup.select('.sale-price')
rent_areas = rent_soup.find_all(text=re.compile("m²"))[1::2]
rent_price_list = []
rent_area_list = []
rent_sq_price_list = []
for price in rent_prices:
rent_price_list.append(price.get_text())
for area in rent_areas:
yuan_position = area.find('.')
rent_area_list.append(int(area[1:yuan_position]))
for i, j in zip(rent_price_list, rent_area_list):
if i != '面议' and j != 0:
rent_sq_price_list.append(round(int(i)/j))
rent_average_price = round(mean(rent_sq_price_list))
time.sleep(10)
buy_sq_price_list = []
for i in range(1, 20):
time.sleep(2)
buy_url = 'http://{}.ganji.com/fang5/o{}/'.format(city_pinyin,i)
buy_web_data = requests.get(buy_url)
buy_soup = BeautifulSoup(buy_web_data.text, 'lxml')
buy_sq_price = buy_soup.find_all(text=re.compile('元'))
for price in buy_sq_price:
if price != '':
if price[2:price.find('元')].isdigit():
buy_sq_price_list.append(int(price[2:price.find('元')]))
buy_price = round(mean(buy_sq_price_list))
print('{}的租房平均价格为{}元/平方米/月,二手房平均价格为{}元/平方米'.format(city, rent_average_price, buy_price))

def weather_crawler(city):
city_pinyin = ''.join(lazy_pinyin(city))
weather_url = 'http://lishi.tianqi.com/{}/index.html'.format(city_pinyin)
weather_web_data = requests.get(weather_url)
weather_soup = BeautifulSoup(weather_web_data.text, 'lxml')
weather = weather_soup.select('div.tqtongji>p')[0].get_text()[0:-15]
wind = weather_soup.select('div.tqtongji>ul')[1].get_text().replace('\n', '')
print(weather, '\n\n'+'风力情况为:\n', wind)
if name == '__main__':
city_keyword = input('请输入目标城市:')
job_keyword = input('请输入工作关键词:')
job_crawler(city_keyword, job_keyword)
print('')
house_crawler(city_keyword)
print('')
weather_crawler(city_keyword)

1个回答

Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
tornado使用遇到的问题pycharm报错为NotImplementedError Python

简单到不能在简单的代码,但是这个错误真的看不懂,别人好像都没遇到这个问题啊,真萌新求助大佬 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/16/1581857987_236379.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/16/1581858004_793028.png)

pycharm 中python 沒有编译报错提示吗

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/19/1568896380_162384.png) ``` ``` pycharm 中python 沒有编译报错提示吗? 如果有请问下怎么设置? 百度上说可以再这个上面设置但是没有效果,写不存在的模块下的方法完全没有报错![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/19/1568896604_852894.png) 补充说下准确的说就是检查不存在的函数和方法给提示 闹了个乌龙

在pycharm中写HTML报错

在pycharm中写web前段代码的时候看,总会有不知道为什么报错的原因 ``` <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>名次</title> <script> function jiangXinag() { var m=document.getElementById('num').value(); switch (m) { case 1: word='金牌'; break; case 2: word='银牌'; break; case 3: word='铜牌'; break; default: word='没有奖牌'; } document.getElementById('jieGuo').innerHTML=word; } </script> </head> <body> 请输入名次:<input type="text" id="num"><br> <input type="button" value="确定" onclick="jiangXinag()"> 获得奖项:<p id="jieGuo"></p> </body> </html> ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202005/03/1588490179_844170.jpg) ``` <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> <link rel="stylesheet" href="css/new_file.css" /> </head> <body> <table align="center" border="0" width="600" bordercolor="black" cellspacing="0" cellpadding="0"> <caption><font face="贤二体" color="black" size="10">May 2020</font></caption> <tr height="60" align="center"> <td>星期日</td> <td>星期一</td> <td>星期二</td> <td>星期三</td> <td>星期四</td> <td>星期五</td> <td>星期六</td> </tr> <tr height="50" align="center"> <td></td> <td></td> <td></td> <td></td> <td></td> <td>1</td> <td>2</td> </tr> <tr height="50" align="center"> <td>3</td> <td>4</td> <td>5</td> <td>6</td> <td>7</td> <td>8</td> <td>9</td> </tr> <tr height="50" align="center"> <td>10</td> <td>11</td> <td>12</td> <td>13</td> <td>14</td> <td>15</td> <td>16</td> </tr> <tr height="50" align="center"> <td>17</td> <td>18</td> <td>19</td> <td>20</td> <td>21</td> <td>22</td> <td>23</td> </tr> <tr height="50" align="center"> <td>24</td> <td>25</td> <td>26</td> <td>27</td> <td>28</td> <td>29</td> <td>30</td> </tr> <tr height="50" align="center"> <td>31</td> <td></td> <td></td> <td></td> <td></td> <td></td> <td></td> </tr> </table> </body> </html> ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202005/03/1588490352_26189.jpg)

《Python网络数据采集》 书中代码我用Pycharm报错

新手,真是不知道为啥 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201701/25/1485309067_272550.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201701/25/1485309084_393194.png) 是《Python网络数据采集》里面的代码 人家运行得好好得..... PS:查了百度以及书籍勘误,没查到

pycharm上面简单的python代码运行报错怎么解决?貌似是pycharm的环境没有配置好,跪求大神指点!

各位大神好: 本人是一枚python初学者,最近在练习编码的时候用的是pycharm,同样写了一段简单的代码,就是把两个表格进行拼接合并,pandas库也进行了安装,写好之后,在pycharm上运行,一堆报错的,但是在其他程序上代码是可以正常运行的,感觉像是哪的环境没有搭配好。 自己也尝试了百度搜索答案,在pycharm里面配置了本地的python程序,可是还是不行。期望各位大神和老师有空了能给些指点!非常感谢了。 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201906/25/1561425967_103879.png) 代码如下: #data1和data2两个表格进行拼接合并 import pandas as pd data1 = pd.read_excel( r"C:\Users\cui\Desktop\测试\2\客户资金对帐2019601-20190619_001.xlsx", sheet_name=0, header=0, dtype='str') data2 = pd.read_excel( r"C:\Users\cui\Desktop\测试\2\客户资金对帐2019601-20190619_002.xlsx", sheet_name=0, header=0, dtype='str') data3 = pd.concat([data1, data2]) data3.to_excel(excel_writer=r"C:\Users\cui\Desktop\测试\汇总输出\huizong.xlsx") ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201906/25/1561425996_709591.png) 报错的代码如下:报错的内容比写的代码都长 Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 04:06:47) [MSC v.1914 32 bit (Intel)] on win32 runfile('C:/Users/cui/PycharmProjects/untitled/ceshi1.py', wdir='C:/Users/cui/PycharmProjects/untitled') Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.3\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.3\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "C:/Users/cui/PycharmProjects/untitled/ceshi1.py", line 2, in <module> import pandas as pd File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.3\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Users\cui\.virtualenvs\untitled\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 42, in <module> from pandas.core.api import * File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.3\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Users\cui\.virtualenvs\untitled\lib\site-packages\pandas\core\api.py", line 7, in <module> from pandas.core.arrays.integer import ( File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.3\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Users\cui\.virtualenvs\untitled\lib\site-packages\pandas\core\arrays\__init__.py", line 2, in <module> from .base import (ExtensionArray, # noqa File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.3\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Users\cui\.virtualenvs\untitled\lib\site-packages\pandas\core\arrays\base.py", line 21, in <module> from pandas.core import ops File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.3\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Users\cui\.virtualenvs\untitled\lib\site-packages\pandas\core\ops.py", line 16, in <module> from pandas._libs import algos as libalgos, lib, ops as libops ImportError: cannot import name 'ops' from 'pandas._libs' (C:\Users\cui\.virtualenvs\untitled\lib\site-packages\pandas\_libs\__init__.py) ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201906/25/1561426121_610768.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201906/25/1561426201_516230.png)

Python脚本运行问题,在pycharm中运行会出错

初学python,写了一段脚本: from sys import argv script,user_name=argv prompt='<' print("hi %s,i am the %s script."%(user_name,script)) print("I'd like to ask you a few questions.") print("DO you like me %s"%user_name) input(prompt) 在Pycharm上面运行会出现如下错误: D:\PycharmProjects\untitled\venv\Scripts\python.exe D:/PycharmProjects/untitled/ex14.py Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/untitled/ex14.py", line 2, in <module> script,user_name=argv ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1) Process finished with exit code 1 这是什么原因,用cmd运行就没有问题,可以出来结果

pycharm opencv_python 代码补全问题

试了好几个版本 opencv-python 都不行 按网上修改—init—.py文件也不行 不过我发现了一个奇怪现象 当我刚安装 包的时候 ,pycharm 重新加载包中途有代码补全 ctrl+左键 进去imread函数发 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201902/18/1550494182_102283.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201902/18/1550494068_225705.png) 现函数在cv2 .cv2的__init__.py文件里,当包加载完的时候这个cv2.cv2文件夹消失了,变成了一个data文件夹,代码补全就没得了,不知道怎么回事 ,求大神指点 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201902/18/1550494267_94557.png)

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) ```

Python三重引号字符文本报错,求教

最近在尝试学习Python语言,按照书上的代码敲出来就这个样子,但执行的时候没等我按enter键就闪退,求教各位大神! ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201711/25/1511571476_500499.png)

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。

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

为什么python中print函数无法正常使用end,sep?

for i in range(1, 5): print(i, end=' ') 报错:Unexpected expression syntax ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/06/1580972178_451502.png) 查询过类似的发现可能是python2.x的版本不支持 查了下版本 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/06/1580972537_907999.png) 应该不是版本问题 使用的是Pycharm 发现是输入end或sep后面的'='就立马报错 求解 这个 '=' 错在哪里 即使从别的地方复制粘贴类似修改end的代码也如此报错 到底是 啥?

基于python3编程lintCode的rotate string,在pycharm内成功实现,为什么在lintcode运行出错

刚上手python,在lintcode刷到一个旋转字符串的问题,在pycharm上运行没有问题,但是在lintcode网页运行却提示错误结果,下面是自己写的代码。 ``` def rotateString(s, offset): # write your code here str_length = len(s) str_new = s[str_length - offset:] + s[:str_length - offset] return str_new str_old = 'abcdefg' print(rotateString(str_old, 3)) ``` 在lintcode运行出现: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201908/04/1564896256_101036.jpg) 求问各位大神问题出在哪里?

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)

求助:pycharm不论运行任何代码都报错TypeError: an integer is required (got type bytes)

pycharm不管运行任何代码都会报同样的错误,求助什么原因,如何解决? 简单的 print('hello') 也会这样报错

关于pycharm和geany的新手问题

同样的代码为什么pycharm报错而geany能正常运行 代码如下 import sys import pygame def run_game(): pygame.init() screen=pygame.display.set_mode((1200,800)) pygame.display.set_caption("Alien Invasion") while True: for event in pygame.event.get(): if event.type==pygame.QUIT: sys.exit() pygame.display.flip() run_game() 刚开始学,求大大们解惑!

vscode调试Python程序时print函数报错

我下载的是最新64位的anaconda(之前电脑没有安装Python),并且安装了anaconda中打包的vscode,vscode中添加了自己的配置文件。但是调试代码的时候,print函数无法使用,出现:发生异常: AttributeError'NoneType' object has no attribute 'write' 的错误提示。 已经排除anaconda的错误,下面是cmd终端的输出,没有任何错误: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201902/12/1549947472_17855.jpg) 下面是vscode中的报错信息: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201902/12/1549947627_276412.jpg) 谁能帮我解决一下这个问题吗?先行谢过了。

刚刚想入手学python,下了个pycharm,感觉默认的配色方案很难看,于是呼.....

# 想换一个配色方案,但是自己又没没甚艺术细胞去配色 # 想从网上下一个配色方案下来导入 可是下了都是.icls的文件,pycharm报错说这不是配置文件,求大神们解答如何将icls的 配置文件导入到pycharm之中,感激不尽

pycharm没有numpy模块

本人深度学习萌新,准备用yolov3进行车的识别,看了一个大佬的文章开始操作但是在调用numpy时报错,按照站内一些大佬指引配置了python的anaconda的环境仍然不行,而且另外开的文件用numpy就可以正常运作不报错、 ``` C:\Users\27568\Anaconda3\envs\untitled\python.exe D:/keras-yolo3-master/train.py Traceback (most recent call last): File "D:/keras-yolo3-master/train.py", line 7, in <module> import numpy as np ModuleNotFoundError: No module named 'numpy' Process finished with exit code 1 ``` 附上原代码和随意写的新代码 ``` """ Retrain the YOLO model for your own dataset. """ import numpy as np import keras.backend as K from keras.layers import Input, Lambda from keras.models import Model from keras.callbacks import TensorBoard, ModelCheckpoint, EarlyStopping ``` 新代码: ``` import numpy as np print("hello") ``` 并不报错

Java基础知识面试题(2020最新版)

文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的主类有何不同?Java应用程序与小程序之间有那些差别?Java和C++的区别Oracle JDK 和 OpenJDK 的对比基础语法数据类型Java有哪些数据类型switc...

软件测试入门、SQL、性能测试、测试管理工具

软件测试2小时入门,让您快速了解软件测试基本知识,有系统的了解; SQL一小时,让您快速理解和掌握SQL基本语法 jmeter性能测试 ,让您快速了解主流来源性能测试工具jmeter 测试管理工具-禅道,让您快速学会禅道的使用,学会测试项目、用例、缺陷的管理、

基于西门子S7—1200的单部六层电梯设计程序,1部6层电梯

基于西门子S7—1200的单部六层电梯设计程序,1部6层电梯。 本系统控制六层电梯, 采用集选控制方式。 为了完成设定的控制任务, 主要根据电梯输入/输出点数确定PLC 的机型。 根据电梯控制的要求,

捷联惯导仿真matlab

捷联惯导的仿真(包括轨迹仿真,惯性器件模拟输出,捷联解算),标了详细的注释捷联惯导的仿真(包括轨迹仿真,惯性器件模拟输出,捷联解算),标了详细的注释

深度学习原理+项目实战+算法详解+主流框架(套餐)

深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

图书管理系统(Java + Mysql)我的第一个完全自己做的实训项目

图书管理系统 Java + MySQL 完整实训代码,MVC三层架构组织,包含所有用到的图片资源以及数据库文件,大三上学期实训,注释很详细,按照阿里巴巴Java编程规范编写

玩转Linux:常用命令实例指南

人工智能、物联网、大数据时代,Linux正有着一统天下的趋势,几乎每个程序员岗位,都要求掌握Linux。本课程零基础也能轻松入门。 本课程以简洁易懂的语言手把手教你系统掌握日常所需的Linux知识,每个知识点都会配合案例实战让你融汇贯通。课程通俗易懂,简洁流畅,适合0基础以及对Linux掌握不熟练的人学习; 【限时福利】 1)购课后按提示添加小助手,进答疑群,还可获得价值300元的编程大礼包! 2)本月购买此套餐加入老师答疑交流群,可参加老师的免费分享活动,学习最新技术项目经验。 --------------------------------------------------------------- 29元=掌握Linux必修知识+社群答疑+讲师社群分享会+700元编程礼包。 &nbsp;

网络工程师小白入门--【思科CCNA、华为HCNA等网络工程师认证】

本课程适合CCNA或HCNA网络小白同志,高手请绕道,可以直接学习进价课程。通过本预科课程的学习,为学习网络工程师、思科CCNA、华为HCNA这些认证打下坚实的基础! 重要!思科认证2020年2月24日起,已启用新版认证和考试,包括题库都会更新,由于疫情原因,请关注官网和本地考点信息。题库网络上很容易下载到。

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。

微信小程序 实例汇总 完整项目源代码

微信小程序 实例汇总 完整项目源代码

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。

2020-五一数学建模大赛C类问题饲料加工配比及优化.pdf

2020年,“51”数学建模C类问题,关于饲料配比问题以及加工优化方案。论文采用统计分析,建立了关于饲料加工的多目标优化模型。并利用蒙特卡罗算法对目标函数进行优化,解决了饲料加工质量最优配比问题并进行

MySQL数据库从入门到实战应用

限时福利1:购课进答疑群专享柳峰(刘运强)老师答疑服务 限时福利2:购课后添加学习助手(微信号:csdn590),按消息提示即可领取编程大礼包! 为什么说每一个程序员都应该学习MySQL? 根据《2019-2020年中国开发者调查报告》显示,超83%的开发者都在使用MySQL数据库。 使用量大同时,掌握MySQL早已是运维、DBA的必备技能,甚至部分IT开发岗位也要求对数据库使用和原理有深入的了解和掌握。 学习编程,你可能会犹豫选择 C++ 还是 Java;入门数据科学,你可能会纠结于选择 Python 还是 R;但无论如何, MySQL 都是 IT 从业人员不可或缺的技能! 【课程设计】 在本课程中,刘运强老师会结合自己十多年来对MySQL的心得体会,通过课程给你分享一条高效的MySQL入门捷径,让学员少走弯路,彻底搞懂MySQL。 本课程包含3大模块:&nbsp; 一、基础篇: 主要以最新的MySQL8.0安装为例帮助学员解决安装与配置MySQL的问题,并对MySQL8.0的新特性做一定介绍,为后续的课程展开做好环境部署。 二、SQL语言篇: 本篇主要讲解SQL语言的四大部分数据查询语言DQL,数据操纵语言DML,数据定义语言DDL,数据控制语言DCL,学会熟练对库表进行增删改查等必备技能。 三、MySQL进阶篇: 本篇可以帮助学员更加高效的管理线上的MySQL数据库;具备MySQL的日常运维能力,语句调优、备份恢复等思路。 &nbsp;

navicat简体中文版 绿色版 (64位)

解压后安装navicat,打开navicat执行PatchNavicat即破解成功。可以正常使用啦。

linux“开发工具三剑客”速成攻略

工欲善其事,必先利其器。Vim+Git+Makefile是Linux环境下嵌入式开发常用的工具。本专题主要面向初次接触Linux的新手,熟练掌握工作中常用的工具,在以后的学习和工作中提高效率。

机器学习初学者必会的案例精讲

通过六个实际的编码项目,带领同学入门人工智能。这些项目涉及机器学习(回归,分类,聚类),深度学习(神经网络),底层数学算法,Weka数据挖掘,利用Git开源项目实战等。

Python代码实现飞机大战

文章目录经典飞机大战一.游戏设定二.我方飞机三.敌方飞机四.发射子弹五.发放补给包六.主模块 经典飞机大战 源代码以及素材资料(图片,音频)可从下面的github中下载: 飞机大战源代码以及素材资料github项目地址链接 ————————————————————————————————————————————————————————— 不知道大家有没有打过飞机,喜不喜欢打飞机。当我第一次接触这个东西的时候,我的内心是被震撼到的。第一次接触打飞机的时候作者本人是身心愉悦的,因为周边的朋友都在打飞机, 每

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,课程永久有效观看时长,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

java jdk 8 帮助文档 中文 文档 chm 谷歌翻译

JDK1.8 API 中文谷歌翻译版 java帮助文档 JDK API java 帮助文档 谷歌翻译 JDK1.8 API 中文 谷歌翻译版 java帮助文档 Java最新帮助文档 本帮助文档是使用谷

Qt5.10 GUI完全参考手册(强烈推荐)

本书是Qt中文版的参考手册,内容详尽易懂,详细介绍了Qt实现的各种内部原理,是一本不可多得的参考文献

Python可以这样学(第四季:数据分析与科学计算可视化)

董付国老师系列教材《Python程序设计(第2版)》(ISBN:9787302436515)、《Python可以这样学》(ISBN:9787302456469)配套视频,在教材基础上又增加了大量内容,通过实例讲解numpy、scipy、pandas、statistics、matplotlib等标准库和扩展库用法。

设计模式(JAVA语言实现)--20种设计模式附带源码

课程亮点: 课程培训详细的笔记以及实例代码,让学员开始掌握设计模式知识点 课程内容: 工厂模式、桥接模式、组合模式、装饰器模式、外观模式、享元模式、原型模型、代理模式、单例模式、适配器模式 策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代器模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式 课程特色: 笔记设计模式,用笔记串连所有知识点,让学员从一点一滴积累,学习过程无压力 笔记标题采用关键字标识法,帮助学员更加容易记住知识点 笔记以超链接形式让知识点关联起来,形式知识体系 采用先概念后实例再应用方式,知识点深入浅出 提供授课内容笔记作为课后复习以及工作备查工具 部分图表(电脑PC端查看):

进程监控软件 Performance Monitor中文版

告诉你每个程序现在在做什么,还可以根据你的要求过滤无关的内容。

八数码的深度优先算法c++实现

人工智能的八数码的深度优先算法c++实现

2021考研数学张宇基础30讲.pdf

张宇:博士,全国著名考研数学辅导专家,教育部“国家精品课程建设骨干教师”,全国畅销书《张宇高等数学18讲》《张宇线性代数9讲》《张宇概率论与数理统计9讲》《张宇考研数学题源探析经典1000题》《张宇考

2019 Python开发者日-培训

本次活动将秉承“只讲技术,拒绝空谈”的理念,邀请十余位身处一线的Python技术专家,重点围绕Web开发、自动化运维、数据分析、人工智能等技术模块,分享真实生产环境中使用Python应对IT挑战的真知灼见。此外,针对不同层次的开发者,大会还安排了深度培训实操环节,为开发者们带来更多深度实战的机会。

C/C++跨平台研发从基础到高阶实战系列套餐

一 专题从基础的C语言核心到c++ 和stl完成基础强化; 二 再到数据结构,设计模式完成专业计算机技能强化; 三 通过跨平台网络编程,linux编程,qt界面编程,mfc编程,windows编程,c++与lua联合编程来完成应用强化 四 最后通过基于ffmpeg的音视频播放器,直播推流,屏幕录像,

2020_五一数学建模_C题_整理后的数据.zip

该数据是我的程序读取的数据,仅供参考,问题的解决方案:https://blog.csdn.net/qq_41228463/article/details/105993051

机器学习实战系列套餐(必备基础+经典算法+案例实战)

机器学习实战系列套餐以实战为出发点,帮助同学们快速掌握机器学习领域必备经典算法原理并结合Python工具包进行实战应用。建议学习顺序:1.Python必备工具包:掌握实战工具 2.机器学习算法与实战应用:数学原理与应用方法都是必备技能 3.数据挖掘实战:通过真实数据集进行项目实战。按照下列课程顺序学习即可! 课程风格通俗易懂,用最接地气的方式带领大家轻松进军机器学习!提供所有课程代码,PPT与实战数据,有任何问题欢迎随时与我讨论。

实用主义学Python(小白也容易上手的Python实用案例)

3折秒杀! 系统掌握Python核心语法16点,轻松应对工作中80%以上的Python使用场景! 69元=72讲+源码+社群答疑+讲师社群分享会&nbsp; 【哪些人适合学习这门课程?】 1)大学生,平时只学习了Python理论,并未接触Python实战问题; 2)对Python实用技能掌握薄弱的人,自动化、爬虫、数据分析能让你快速提高工作效率; 3)想学习新技术,如:人工智能、机器学习、深度学习等,这门课程是你的必修课程; 4)想修炼更好的编程内功,优秀的工程师肯定不能只会一门语言,Python语言功能强大、使用高效、简单易学。 【超实用技能】 从零开始 自动生成工作周报 职场升级 豆瓣电影数据爬取 实用案例 奥运冠军数据分析 自动化办公:通过Python自动化分析Excel数据并自动操作Word文档,最终获得一份基于Excel表格的数据分析报告。 豆瓣电影爬虫:通过Python自动爬取豆瓣电影信息并将电影图片保存到本地。 奥运会数据分析实战 简介:通过Python分析120年间奥运会的数据,从不同角度入手分析,从而得出一些有趣的结论。 【超人气老师】 二两 中国人工智能协会高级会员 生成对抗神经网络研究者 《深入浅出生成对抗网络:原理剖析与TensorFlow实现》一书作者 阿里云大学云学院导师 前大型游戏公司后端工程师 【超丰富实用案例】 0)图片背景去除案例 1)自动生成工作周报案例 2)豆瓣电影数据爬取案例 3)奥运会数据分析案例 4)自动处理邮件案例 5)github信息爬取/更新提醒案例 6)B站百大UP信息爬取与分析案例 7)构建自己的论文网站案例

相关热词 c#设计思想 c#正则表达式 转换 c#form复制 c#写web c# 柱形图 c# wcf 服务库 c#应用程序管理器 c#数组如何赋值给数组 c#序列化应用目的博客园 c# 设置当前标注样式
立即提问