我正在尝试将数据插入 MySQL 数据库。我正在使用 python 2.7，我正在使用 mysql.connector。
我的错误是：
mysql.connector.errors.ProgrammingError: 1064 (4200): 你的 SQL 语法有错误；检查与您的 MySQL 服务器版本相对应的手册，以获取在第 1 行的 '%s) 附近使用的正确语法。
这表明我的代码中有错误，我试图插入我的变量 np (VALUES (%s)");)。np 是一个“名词短语”，例如“滑板”。
import mysql.connector
from textblob import TextBlob
cnx = mysql.connector.connect(user='XXX', password='XXX',
host='XXXXX',
database='XXXX')
cursor = cnx.cursor(buffered=True)
Latest = ("SELECT * FROM SentAnalysis")
cursor.execute(Latest)
for row in cursor.fetchall():
SentText = row[2]
blob = TextBlob(SentText)
for np in blob.noun_phrases:
print(np)
SQLInsertCmd = ("INSERT INTO TestNounPhrase (NPhrase) VALUES (%s)")
cursor.execute(SQLInsertCmd,np)
cnx.commit()
cursor.close()
cnx.close()
手册中的示例是https://dev.mysql.com/doc/connector-python/en/connector-python-example-cursor-transaction.html。例如
"VALUES (%s, %s, %s, …我一直在探索 NLP 技术，目的是确定调查评论的主题（然后将其与情感分析结合使用）。我想要发表高水平的声明，例如“10% 的调查受访者对客户经理做出了积极评价（+情绪）”。
\n\n我的方法使用了命名实体识别（NER）。现在，我正在处理真实的数据，我开始了解与识别句子主语相关的一些复杂性和细微差别。以下是主语为客户经理的 5 个句子示例。出于演示目的，我已将命名实体以粗体显示。
\n\n我发现三个挑战增加了我的任务的复杂性
\n\n其中同义词问题是最常见的问题，其次是歧义问题。根据我所看到的，缩写问题在我的数据中并不常见。
\n\n是否有任何 NLP 技术可以帮助以相对较高的置信度处理这些问题？
\n我正在尝试将代码从 Jupyter Notebook 移植到 Colab Notebook，以便我可以共享工作的 MobileNet 图像分类器。我正在努力引用共享文件夹和文件，
原始的 Jupyter Notebook（基于此youtube 教程）包含两种类型的参考
1) 相对路径引用。例如
img_path = 'MobileNet-inference-images/'
2）上述目录中的一个文件。例如
preprocessed_image = prepare_image( 'American_Cam.jpg' )
我的大部分尝试都集中在尝试引用 Google 驱动器文件夹（也称为“MobileNet-inference-image”）和其中的“American_Cam.jpg”文件。共享文件夹位于此处。
我未能找到引用谷歌驱动器中的文件和文件夹的工作示例。例如 -这种方法对我来说是错误的。
作为参考，我的 Colab 笔记本及其相关链接和代码位于此处。
欢迎任何建议或有关替代方法的建议。
我正在尝试从空间查询（SQL Server 2016）创建参数化存储过程。当参数（@long/经度）被硬编码时（例如 174.7115），底层空间查询工作正常。
当我尝试使用经度 ( ) 参数创建存储过程时，@long出现以下错误。
消息 6522，级别 16，状态 1，过程 Spatial8，第 5 行 [批处理起始行 0] 在执行用户定义的例程或聚合“地理”期间发生 .NET Framework 错误： System.FormatException：24141：需要一个数字输入的位置11。输入有@Long。System.FormatException：在 Microsoft.SqlServer.Types.WellKnownTextReader.RecognizeDouble() 在 Microsoft.SqlServer.Types.WellKnownTextReader.ParsePointText(Boolean parseParentheses) 在 Microsoft.SqlServer.Types.WellKnownTextReader.ParseTaggedText(OpenGisType 类型) 在 Microsoft.SqlServer.Types .WellKnownTextReader.Read（OpenGisType 类型，Int32 srid）在 Microsoft.SqlServer.Types.SqlGeography.ParseText（OpenGisType 类型，SqlChars taggedText，Int32 srid）在 Microsoft.SqlServer.Types.SqlGeography.GeographyFromText（OpenGisType 类型，SqlChars taggedText，Int32 srid） ) ................................
这是存储过程..
CREATE PROC Spatial8 @Long decimal(9,6)
AS
DECLARE @Car geography;
SET @Car = geography::STGeomFromText ('Point(@Long -36.81143)', 4326);
/* Add 20m buffer to each side of the cars position (Lat and long) */ …t-sql sql-server stored-procedures spatial-query sql-server-2016
我的以下代码遍历文件列表并使用文件名在 Jupyter Notebook 中“内联”打印每个图像。
from IPython.display import Image, display
listOfImageNames = ["0/IMG_1118.JPG","0/IMG_1179.JPG"]
for imageName in listOfImageNames:
display(Image(filename=imageName))
print(imageName)
但是，我想实现相同的输出，但要遍历一个图像文件夹，而不必在代码中引用每个图像文件。我一直在与这个作斗争 - 任何人都可以指出我正确的方向吗？
我正在尝试将一些 OpenCV 图像分析（使用 Python3）从本地 Jupyter 笔记本迁移到 Google Colab。
我的原始 Jupyter Notebook 代码运行良好，视频呈现良好（在其自己的窗口中）（请参阅下面的代码子集）。此代码使用 cv2.imshow() 来渲染视频。在 Colab 中使用相同的“cv2.imshow()”代码时，视频不会呈现。
基于这个建议- 我改用 Colab 中的 cv2_imshow() 。但是，此更改导致垂直系列 470 个图像（每帧 1 个），而不是正在播放的视频。
谁能概述如何在 Colab 中渲染 OpenCV 处理的视频？
import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(r"C:\.....Blocks.mp4")
counter = 0
while(True):
# Capture frame-by-frame
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow(frame)
print("Frame number: " + str(counter))
counter = counter+1
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# When everything done, release …当我尝试运行预训练的MobileNet分类时,我在帖子标题中收到错误.我用来运行脚本的图像位于我的'MobileNet-inference-images/American_Cam.jpg目录中.
任何帮助或建议将不胜感激.
这是我的脚本,我的环境,错误追溯,以及到目前为止调查的内容.
import numpy as np
import keras
from keras import backend as K
from keras.layers.core import Dense
from keras.optimizers import Adam
from keras.metrics import categorical_crossentropy
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Model
from keras.applications import imagenet_utils
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
mobile =keras.applications.mobilenet.MobileNet()
def prepare_image(file):
img_path = 'MobileNet-inference-images/'
img = image.load_img(img_path + file, target_size=(224, 224))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array_expanded_dims = np.expand_dims(img_array, axis=0)
return
keras.applications.mobilenet.preprocess_imput(img_array_expanded_dims)
preprocessed_image = prepare_image('MobileNet-inference-images/American_Cam.jpg')
predictions = mobile.predict(preprocessed_image) …