TensorFlow不能导入python的问题

Python版本2.7.13.下好tensorflow之后Import tensorflow as tf 失败了!图片说明求大神解答一下啊!

1个回答

你要下载安装windows版本的tensorflow。

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
python3.7中的tensorflow2.0模块没有的问题。
小白刚做手写字识别,遇到tensorflow导入模块的一些问题,模块ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.examples.tutorials'不会解决。 import keras # 导入Keras import numpy as np from keras.datasets import mnist # 从keras中导入mnist数据集 from keras.models import Sequential # 导入序贯模型 from keras.layers import Dense # 导入全连接层 from keras.optimizers import SGD # 导入优化函数 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot = True) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/17/1573957701_315782.png) 在网上找了好久,也不怎么懂,能告诉我详实点的解决办法。
horovod.tensorflow的问题
我在python3.7.5上直接在文件夹导入horovod包,然后cmd下载tensorflow,分别检测,没有问题。 但是import tensorflow as tf import horovod.tensorflow as hvd pycharm提示说没有horovod.tensorflow这个模块,后面的代码都没办法运行 我试过改tensorflow版本,1.15和2.0都试过,但同样是不行, 想问问有没有人遇到相同的问题,但解决了的。
我用tensorflow2没法导入set_random_seed,请高手教一下谢谢
导入失败,结果显示ImportError: cannot import name 'set_random_seed'
在jupyter notebook 导入tensorflow_hub失败
**我的tensorflow版本是2.0的gpu版本,然后tensorflow_hub是0.6版本** ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201910/01/1569896067_863194.png) **我在pychram能够成功导入tensorflow_hub,但是在jupyter notebook却导入失败** ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201910/01/1569896118_459889.png) 请问各位大佬,应该如何解决
怎样正确在pycharm运行tensorflow-gpu
我在网上尝试寻找正确安装与运行tensorflow-gpu的方法。 最终卡在了无法导入tensorflow,但是却可以.出联想方法,求助。 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/27/1569546276_565168.png) 全部报错如下: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module> from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module> _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper() File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description) File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\imp.py", line 242, in load_module return load_dynamic(name, filename, file) File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic return _load(spec) ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/DeepLearning2/demo.py", line 1, in <module> import tensorflow File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 28, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module> raise ImportError(msg) ImportError: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module> from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module> _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper() File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description) File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\imp.py", line 242, in load_module return load_dynamic(name, filename, file) File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic return _load(spec) ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 Failed to load the native TensorFlow runtime. See https://www.tensorflow.org/install/errors for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace above this error message when asking for help.
用pip3安装模块后,在某些地方无法正常导入。
我用的是苹果系统的python3.6.5,在打开终端后的默认路径下用 ``` pip3 install tensorflow ``` 安装了tensorflow后直接进入Python3输入 ``` import tensorflow as tf ``` 是正常可以导入的。然后我进入到桌面的某个文件夹里,再次进入python3输入上面代码会显示错误,当时忘记截图了大概意思是tensorflow没有属性 estimator。 回到桌面后再次进入python3尝试导入tensorflow又是正常的。后来到处弄了些操作,其中一个就是进入那个文件夹再次安装tf ``` pip3 install tensorflow ``` 当然,它显示早已安装好了,还有一些操作记不清了。过了一会后发现就可以正常使用这个模块了。 请问是怎么回事?
horovod.tensroflow的疑问
我在python3.7.5,手动导入horovod库,然后用cmd下载了tensorflow库,检测过import horovod和import tensorflow都是没问题的。 但是 import tensorflow as tf import horovod.tensorflow as hvd pycharm提示说,没有 horovod.tensorflow 这个。(我现在在更改tensorflow的版本试试能不能解决这个问题,但已经换了几个,现在还在换tensorflow的版本) 想问一下..有没有遇到过,然后有解决方法..
tensorflow1.13,gpu版本,导入时错误,无法找到指定模块
tensorflow1.13 cuda 10.1 cudnn 7.5 python3.6 tensorflow直接用pip安装的,普通的CPU版本没有问题,就是GPU版本会出现这个错误 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201903/16/1552726160_937980.png) 重新安装过好多遍了,显卡驱动也更新了 用的是笔记本,双显卡,gtx960M
怎么在TensorFlow上导入ImageNet数据进行试验?
请问一下,将数据集转为tfrecord格式之后,自己load数据的时候经常跑到一半报错 ``` tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError: RandomShuffleQueue '_1_shuffle_batch/random_shuffle_queue' is closed and has insufficient elements (requested 1, current size 0) [[Node: shuffle_batch = QueueDequeueUpToV2[component_types=[DT_UINT8, DT_INT32], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](shuffle_batch/random_shuffle_queue, shuffle_batch/n)]] ``` 怎么回事,我这部分的代码大致是这样的: ``` import os import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow.contrib.slim as slim from PIL import Image tfrecord_paths = "./ImageNet_validate.tfrecord" def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filename_queue) #返回文件名和文件 features = tf.parse_single_example(serialized_example, features={ 'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64), 'image' : tf.FixedLenFeature([], tf.string), }) img = tf.decode_raw(features['image'], tf.uint8) img = tf.reshape(img,[1,433200]) # img = tf.reshape(img, [380, 380, 3]) # img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5 label = tf.cast(features['label'], tf.int32) return img, label img, label = read_and_decode(tfrecord_paths) img_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([img, label], batch_size=1, capacity=1000, num_threads = 512, allow_smaller_final_batch=True, min_after_dequeue=1) global_init = tf.global_variables_initializer() local_init = tf.local_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(global_init) sess.run(local_init) coord=tf.train.Coordinator() threads= tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for i in range(1000): print(i) print("image:",img_batch.get_shape().as_list()) print("label:",label_batch.get_shape().as_list()) val, l= sess.run([img_batch,label_batch]) print(val.shape, l) ```
为什么用pip安装的库有的可以直接在终端用命令执行?
1.如题,在终端用pip安装一些第三方库,有些是需要进入python中,使用import该第三方库进行使用;另外有一种是用pip安装第三方库之后,直接在终端输入相关命令使用该第三方库,此时该三方库犹如一条命令,其中一些完美的库里还附带使用说明,查看该第三方库的使用说明,这是怎么做到的? 2.例如用pip安装TensorFlow深度学习框架下的tensorboard后,可以在命令行使用tensorbord --help查看tensorboard的使用说明。而自己写的一些.py文件就需要在python里用import进行导入后使用。 3.尝试过使用python自带的setuptools,但是不得其法。 4.求解。
TensorFlow SSD训练自己的数据 checkpoint问题
1、参考教程:https://blog.csdn.net/liuyan20062010/article/details/78905517 2、一直到训练成功! 3、导入模型测试,代码 ``` # Restore SSD model. ckpt_filename = '../train_model/model.ckpt-100' # ckpt_filename = '../checkpoints/VGG_VOC0712_SSD_300x300_ft_iter_120000.ckpt' isess.run(tf.global_variables_initializer()) saver = tf.train.Saver() saver.restore(isess, ckpt_filename) ``` 4、错误信息: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201903/31/1553997360_295222.png) 5、经网上查阅,说是修改了模型结构的问题,但是只是按教程上面修改了类别数,且训练成功了。其他均未修改。
使用Keras找不到tensorflow
程序代码 #-*- coding: utf-8 -*- #使用神经网络算法预测销量高低 import pandas as pd #参数初始化 inputfile = 'D:/python/chapter5/demo/data/sales_data.xls' data = pd.read_excel(inputfile, index_col = u'序号') #导入数据 #数据是类别标签,要将它转换为数据 #用1来表示“好”、“是”、“高”这三个属性,用0来表示“坏”、“否”、“低” data[data == u'好'] = 1 data[data == u'是'] = 1 data[data == u'高'] = 1 data[data != 1] = 0 x = data.iloc[:,:3].as_matrix().astype(int) y = data.iloc[:,3].as_matrix().astype(int) from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation model = Sequential() #建立模型 model.add(Dense(input_dim = 3, output_dim = 10)) model.add(Activation('relu')) #用relu函数作为激活函数,能够大幅提供准确度 model.add(Dense(input_dim = 10, output_dim = 1)) model.add(Activation('sigmoid')) #由于是0-1输出,用sigmoid函数作为激活函数 model.compile(loss = 'binary_crossentropy', optimizer = 'adam', class_mode = 'binary') #编译模型。由于我们做的是二元分类,所以我们指定损失函数为binary_crossentropy,以及模式为binary #另外常见的损失函数还有mean_squared_error、categorical_crossentropy等,请阅读帮助文件。 #求解方法我们指定用adam,还有sgd、rmsprop等可选 model.fit(x, y, nb_epoch = 1000, batch_size = 10) #训练模型,学习一千次 yp = model.predict_classes(x).reshape(len(y)) #分类预测 from cm_plot import * #导入自行编写的混淆矩阵可视化函数 cm_plot(y,yp).show() #显示混淆矩阵可视化结果 错误提示 Using TensorFlow backend. Traceback (most recent call last): File "D:\python\chapter5\demo\code\5-3_neural_network.py", line 19, in <module> from keras.models import Sequential File "C:\Python27\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 3, in <module> from . import utils File "C:\Python27\lib\site-packages\keras\utils\__init__.py", line 6, in <module> from . import conv_utils File "C:\Python27\lib\site-packages\keras\utils\conv_utils.py", line 3, in <module> from .. import backend as K File "C:\Python27\lib\site-packages\keras\backend\__init__.py", line 83, in <module> from .tensorflow_backend import * File "C:\Python27\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 1, in <module> import tensorflow as tf ImportError: No module named tensorflow
jupyter:激活环境后,新建文件可以导入keras;原有文件运行时,不能导入keras
**jupyter**的问题:<br> <br> 我在终端激活环境后,<br> 新建文件可以导入keras;<br> 原有文件运行时,不能导入keras.<br> <br> ![原有文件不可导入](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/02/1546415808_75697.png) <br> ![新建文件可以导入](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/02/1546415857_897483.png)
导入npy预训练文件出现No gradients provided for any variable
Traceback (most recent call last): File "/data2/test/cxj/fcn_vgg16/test_fcn16_vgg.py", line 134, in <module> loss, optimizer, fcn_prob,fcn_pred,fcn_pred_up,lr = train_net(vgg_fcn=fcn, input_tensor=images, out_tensor=true_out) File "/data2/test/cxj/fcn_vgg16/test_fcn16_vgg.py", line 72, in train_net apply_gradient_op = optimizer.apply_gradients(grads) File "/home/test/anaconda3/envs/mask_rcnn/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py", line 591, in apply_gradients ([str(v) for _, v, _ in converted_grads_and_vars],)) ValueError: No gradients provided for any variable: ["<tf.Variable 'upscore2/up_filter:0' shape=(4, 4, 2, 2) dtype=float32_ref>", "<tf.Variable 'upscore32/up_filter:0' shape=(32, 32, 2, 2) dtype=float32_ref>"]. 在线等,求指教!!!!
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
本人(新手)手动+自动卸载了dlib模块,但是还能正常import这怎么回事啊
我前几天安装好了dlib的库,想练练人脸识别的那玩样,费了好大的劲才装好dlib模块,后来发现CPU版本的处理起来有点慢,打算卸载了安装GPU版本的,cmd输入pip uninstall dlib,一开始是显示无法找到这个模块的位置。 我就很纳闷了...然后各种手动删dlib的文件夹也还是能import dlib,使用dlib.DLIB_USE_CUDA一直显示false。接着我卸载重装了python还有anaconda3,依旧能导入dlib...不过经过我各种乱删(我知道这并不好),现在能Import dlib,但是里面的功能都没了,用pip uninstall dlib显示Skipping dlib as it is not installed. 所以,这个库究竟能不能清理干净哇?第一次求助请求各位大佬们包涵 还有,那个python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --yes DLIB_USE_CUDA指令好像对dlib-19.17没用了? 一直显示The --yes options to dlib's setup.py don't do anything since all these options are on by default. So --yes has been removed. Do not give it to setup.py. = =现在不知道怎么安装GPU版本了...我非计算机专业的但我还算有兴趣想要学python,遇到很多问题只能百度...这个问题百度了好久没答案只好求助各位了..
pyinstaller 打包python程序后出错,提示:"NoModuleFindError"
在用pyinstaller打包python程序 pyinstaller版本为:3.3.1 python 版本:3.6.1 系统版本:Windows-10-10.0.16299-SP0 ---------------------------------------------- 我的python程序名为:data_processing_gui.py 程序在python环境下正常运行。 打包使用的格式为:pyinstaller -F -p <导入的包路径> myprogram.py 完整打包命令为: ``` pyinstaller -F -p C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\PyQt5\Qt\bin;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\pydicom;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\radiomics;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\pywt;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\pywt\_extensions;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\SimpleITK;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\PIL;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\pandas;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\nrrd;C:\Users\fanyu\Anaconda3\Lib\site-packages\numpy -i C:\Users\fanyu\Desktop\work\package\image\doctor.ico data_processing_gui.py pause ``` 打包过程无报错,打包完成后运行程序提示出错信息: ``` Traceback (most recent call last): File "data_processing_gui.py", line 12, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 631, in exec_module exec(bytecode, module.__dict__) File "site-packages\radiomics\__init__.py", line 15, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 631, in exec_module exec(bytecode, module.__dict__) File "site-packages\radiomics\imageoperations.py", line 6, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 631, in exec_module exec(bytecode, module.__dict__) File "site-packages\pywt\__init__.py", line 17, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 631, in exec_module exec(bytecode, module.__dict__) File "site-packages\pywt\_functions.py", line 17, in <module> File "c:\users\fanyu\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\loader\pyimod03_importers.py", line 714, in load_module module = loader.load_module(fullname) File "pywt/_extensions/_pywt.pyx", line 1, in init pywt._extensions._pywt (pywt\_extensions\_pywt.c:31281) ModuleNotFoundError: No module named 'pywt._extensions._cwt' [7564] Failed to execute script data_processing_gui ``` 这里给出的错误是找不到包,但是打包时已包含了pywt._extensions的路径,不知什么地方有错误,求大神支招~
centos7 安装glibc2.23,configure: error: The x86_64 is not supported.
进入python时,导入以下命令出现glibc版本异常 ``` import tensorflow as tf ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/11/1568195596_990140.png) 下载对应的glibc版本 ``` ./configure --prefix=/usr/local/glibc-2.2.3 --disable-profile --enable-add-ons --with-headers=/usr/include --with-binutils=/usr/bin ``` 又遇一个坑 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/11/1568195807_735696.png) 也去网上找了一些方法,但问题还是存在! 以下是我找的资料: https://blog.csdn.net/qq_37817129/article/details/89570808 https://blog.csdn.net/f0UiRe/article/details/88736755 https://blog.csdn.net/u013216061/article/details/78813805 http://www.itkeyword.com/doc/2258901672188509x371/how-to-compile-glibc-32bit-on-an-x86-64-machine http://blog.chinaunix.net/uid-26000296-id-5159364.html
130 个相见恨晚的超实用网站,一次性分享出来
文末没有公众号,只求 点赞 + 关注 搞学习 知乎:www.zhihu.com 大学资源网:http://www.dxzy163.com/ 简答题:http://www.jiandati.com/ 网易公开课:https://open.163.com/ted/ 网易云课堂:https://study.163.com/ 中国大学MOOC:www.icourse163.org 网易云课堂:stu
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有的数
win10系统安装教程(U盘PE+UEFI安装)
一、准备工作 u盘,电脑一台,win10原版镜像(msdn官网) 二、下载wepe工具箱  极力推荐微pe(微pe官方下载) 下载64位的win10 pe,使用工具箱制作启动U盘打开软件,   选择安装到U盘(按照操作无需更改) 三、重启进入pe系统   1、关机后,将U盘插入电脑 2、按下电源后,按住F12进入启动项选择(技嘉主板是F12)     选择需要启
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
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、PDF搜索网站推荐 对于大部
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
java源码分析 Arrays.asList()与Collections.unmodifiableList()
举个栗子 本章示例代码来自java编程思想——17.4.1未获支持的操作——Unsupported类。 import java.util.*; public class Unsupported { static void test(String msg, List&lt;String&gt; list) { System.out.println("--- " + msg
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
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 install selenium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
Java学习笔记(七十二)—— Cookie
概述 会话技术: 会话:一次会话中包含多次请求和响应 一次会话:浏览器第一次给服务器发送资源请求,会话建立,直到有一方断开为止 功能:在一次会话的范围内的多次请求间,共享数据 方式: 客户端会话技术:Cookie,把数据存储到客户端 服务器端会话技术:Session,把数据存储到服务器端 Cookie 概念:客户端会话技术,将数据存储到客户端 快速入门: 使用步骤: 创建C
程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收录,有一线大厂面试点思维导图,也整理了很多我的文档,欢迎Star和完善,大家面试可以参照考点复习,希望我们一起有点东西。 前前言 为啥今天有个前前言呢? 因为你们的丙丙啊,昨天有牌面了哟,直接被微信官方推荐,知乎推荐,也就仅仅是还行吧(心里乐开花)
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?
蓝桥杯知识点汇总:基础知识和常用算法
文章目录JAVA基础语法:算法竞赛常用的JAVA API:基础算法待更: 此系列包含蓝桥杯所考察的绝大部分知识点,一共有基础语法,常用API,基础算法和数据结构,和往年真题四部分,虽然语言以JAVA为主,但算法部分是相通的,C++组的小伙伴也可以看哦。所有文章的链接都会在此公布,还有很多没有更新,会持续更新,如果大佬发现文章有错误的地方请指正,我会十分感谢。另外,有什么问题可私信我~ JAVA基础
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
破14亿,Python分析我国存在哪些人口危机!
2020年1月17日,国家统计局发布了2019年国民经济报告,报告中指出我国人口突破14亿。 猪哥的朋友圈被14亿人口刷屏,但是很多人并没有看到我国复杂的人口问题:老龄化、男女比例失衡、生育率下降、人口红利下降等。 今天我们就来分析一下我们国家的人口数据吧! 一、背景 1.人口突破14亿 2020年1月17日,国家统计局发布了 2019年国民经济报告 ,报告中指出:年末中国大陆总人口(包括31个
实现简单的轮播图(单张图片、多张图片)
前言 刚学js没多久,这篇博客就当做记录了,以后还会完善的,希望大佬们多多指点。ps:下面出现的都是直接闪动,没有滑动效果的轮播图。 单张图片的替换 原理 1.将几张图片叠在一起,通过改变"display:block"和"display:none"这两个属性实现替换。 (前提:在css中给所有图片加上display:none属性) 2.不用将图片叠在一起,将一个div当做"窗口",通过"of
强烈推荐10本程序员在家读的书
很遗憾,这个鼠年春节注定是刻骨铭心的,新型冠状病毒让每个人的神经都是紧绷的。那些处在武汉的白衣天使们,尤其值得我们的尊敬。而我们这些窝在家里的程序员,能不外出就不外出,就是对社会做出的最大的贡献。 有些读者私下问我,窝了几天,有点颓丧,能否推荐几本书在家里看看。我花了一天的时间,挑选了 10 本我最喜欢的书,你可以挑选感兴趣的来读一读。读书不仅可以平复恐惧的压力,还可以对未来充满希望,毕竟苦难终
Linux自学篇——linux命令英文全称及解释
man: Manual 意思是手册,可以用这个命令查询其他命令的用法。 pwd:Print working directory 显示当前目录 su:Swith user 切换用户,切换到root用户 cd:Change directory 切换目录 ls:List files 列出目录下的文件 ps:Process Status 进程状态 mk
Python实战:抓肺炎疫情实时数据,画2019-nCoV疫情地图
文章目录1. 前言2. 数据下载3. 数据处理4. 数据可视化 1. 前言 今天,群里白垩老师问如何用python画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者,国家重点实验室成员,于不惑之年学习python,实为我等学习楷模。先前我并没有关注武汉肺炎的具体数据,也没有画过类似的数据分布图。于是就拿了两个小时,专门研究了一下,遂成此文。 2月6日追记:本文发布后,腾讯的数据源多次变更u
智力题(程序员面试经典)
NO.1  有20瓶药丸,其中19瓶装有1克/粒的药丸,余下一瓶装有1.1克/粒的药丸。给你一台称重精准的天平,怎么找出比较重的那瓶药丸?天平只能用一次。 解法 有时候,严格的限制条件有可能反倒是解题的线索。在这个问题中,限制条件是天平只能用一次。 因为天平只能用一次,我们也得以知道一个有趣的事实:一次必须同时称很多药丸,其实更准确地说,是必须从19瓶拿出药丸进行称重。否则,如果跳过两瓶或更多瓶药
Java与Python学习通法(1)和(2)序言和编程语言发展史怎么学
大家好,我是 jacky 朱元禄,很高兴跟大家一起学习 《Java与Python学习通法系列》。 首先,说一下,我为什么要录这个课; 我们都已经知道Java 和 Python的视频教程和书籍,可以说是非常非常多了,那我录制本系列课的意义是什么呢? (1)课程特色一:我想告诉大家学习编程语言是有捷径的,这个捷径就是 理解技术背后的“哲学逻辑”,或者说是“人文逻辑”,相信你听完 jack
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!
阿里架构师花近十年时间整理出来的Java核心知识pdf(Java岗)
由于细节内容实在太多啦,所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍,每个小节点里面都有更细化的内容! 整理了一份Java核心知识点。覆盖了JVM、锁、并发、Java反射、Spring原理、微服务、Zookeeper、数据库、数据结构等大量知识点。       欢迎大家加入java学习交流社区  点击加入   可获取文中文档       小编推荐:     
Python基础知识点梳理
python基础知识点梳理 摘要: 本文主要介绍一些平时经常会用到的python基础知识点,用于加深印象,也算是对于学习这门语言的一个总结与回顾。python的详细语法介绍可以查看官方编程手册,也有一些在线网站对python语法进行了比较全面的介绍,比如菜鸟教程: python3 教程|菜鸟教程 为了方便聚焦知识点,本文涉及的操作实例并不多,想学好一门语言关键还得自己多编码多实践。 python语
2020年2月全国程序员工资统计,平均工资13716元
趋势 2020年2月,中国大陆程序员平均工资13716元,比上个月增加。具体趋势如图: 各主要程序员城市工资变化 城市 北京,上海,深圳,杭州,广州四地的工资最高。 city 平均工资 最低工资 中位数 最高工资 招聘人数 百分比 北京 18098 3750 15000 45000 20529 9.53% 深圳 16903 5750 15000 37500 30941 14
Java坑人面试题系列: 包装类(中级难度)
Java Magazine上面有一个专门坑人的面试题系列: https://blogs.oracle.com/javamagazine/quiz-2。 这些问题的设计宗旨,主要是测试面试者对Java语言的了解程度,而不是为了用弯弯绕绕的手段把面试者搞蒙。 如果你看过往期的问题,就会发现每一个都不简单。 这些试题模拟了认证考试中的一些难题。 而 “中级(intermediate)” 和 “高级(ad
为什么说程序员做外包没前途?
之前做过不到3个月的外包,2020的第一天就被释放了,2019年还剩1天,我从外包公司离职了。我就谈谈我个人的看法吧。首先我们定义一下什么是有前途 稳定的工作环境 不错的收入 能够在项目中不断提升自己的技能(ps:非技术上的认知也算) 找下家的时候能找到一份工资更高的工作 如果你目前还年轻,但高不成低不就,只有外包offer,那请往下看。 外包公司你应该
基于Python的人脸自动戴口罩系统
目录 1、项目背景 2、页面设计 3、器官识别 4、退出系统 1、项目背景 2019年新型冠状病毒感染的肺炎疫情发生以来,牵动人心,举国哀痛,口罩、酒精、消毒液奇货可居。 抢不到口罩,怎么办?作为技术人今天分享如何使用Python实现自动戴口罩系统,来安慰自己,系统效果如下所示: 本系统的实现原理是借助 Dlib模块的Landmark人脸68个关键点检测库轻松识别出人脸五官
相关热词 c# 压缩图片好麻烦 c#计算数组中的平均值 c#获取路由参数 c#日期精确到分钟 c#自定义异常必须继承 c#查表并返回值 c# 动态 表达式树 c# 监控方法耗时 c# listbox c#chart显示滚动条
立即提问