我试图从Windows命令提示符(Windows 10)运行python.因此,当未配置路径环境变量时,结果是典型的结果
c:\windows\system32>python
'python' is not recognized as an internal or external command, operable
program or batch file
但是,我不确定哪个是我应该在路径变量中设置的正确目录.
我尝试了一些变化,但没有一个变化,包括:
c:\users\xxx\anaconda3
c:\users\xxx\anaconda3\Scripts
c:\users\xxx\anaconda3\libs\python34
并且它们都不起作用.
有没有人有这个特殊系统星座(windows,anaconda)的经验.谢谢.
可能很简单,但我想知道〜=运算符在lua中是什么意思,就像在
if x ~= params then
搜索但没有找到任何东西.
我是lua/torch的新手.我注意到变量_被大量使用,特别是在迭代器中.例:
for _, node in ipairs(protos.rnn.forwardnodes) do
a, b = whatever(a,b)
end
这个'变量命名约定'(可以这么说)也用于其他情况,如:
local _,loss = optimizer(feval,params, optim_state)
_是否有任何特殊含义,或者它只是一个可变名称,在众多可能的名称中？
我正在运行lasagne/nolearn,它使用theano.
安装和编译theano特别困难.安装64位g ++编译器后发生以下编译错误.
非常感谢帮助.谢谢!
使用以下命令行编译期间出现问题:
C:\MinGW\bin\g++.exe -shared -g -march=corei7-avx -mcx16 -msahf -mmovbe -maes -mpclmul -mpopcnt -mabm -mno-lwp -mfma -mno-fma4 -mno-xop -mbmi -mbmi2 -mno-tbm -mavx -mavx2 -msse4.2 -msse4.1 -mlzcnt -mno-rtm -mno-hle -mrdrnd -mf16c -mfsgsbase -mno-rdseed -mno-prfchw -mno-adx -mfxsr -mxsave -mxsaveopt --param l1-cache-size=0 --param l1-cache-line-size=0 --param l2-cache-size=256 -mtune=generic -D NPY_NO_DEPRECATED_API=NPY_1_7_API_VERSION -m64 -DMS_WIN64 -IC:\Users\aleja_000\Anaconda\lib\site-packages\numpy\core\include -IC:\Users\aleja_000\Anaconda\include -o C:\Users\aleja_000\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-8-6.2.9200-Intel64_Family_6_Model_60_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.9-64\lazylinker_ext\lazylinker_ext.pyd C:\Users\aleja_000\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-8-6.2.9200-Intel64_Family_6_Model_60_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.9-64\lazylinker_ext\mod.cpp -LC:\Users\aleja_000\Anaconda\libs -LC:\Users\aleja_000\Anaconda -lpython27
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\aleja_000\Anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3032, in run_code
===============================
C:\Users\aleja_000\AppData\Local\Theano\compiledir_Windows-8-6.2.9200-Intel64_Family_6_Model_60_Stepping_3_GenuineIntel-2.7.9-64\lazylinker_ext\mod.cpp:1:0: sorry, unimplemented: 64-bit mode not compiled in
#include <Python.h> …我有以下pandas数据帧.为简单起见,我们假设它只有两列:id和search_term
id search_term
37651 inline switch
我做:
train['search_term'] = train['search_term'].str.replace("in."," in. ")
期望上面的数据集不受影响,但我得到了这个数据集的回报:
id search_term
37651 in. in. switch
这意味着inl被替换为in.,ine并被替换为in.,好像我使用正则表达式,其中dot表示任何字符.
如何重新设置第一个命令,以便字面上in.替换为in.任何in未跟随点的任何一个命令,如下所示:
a = 'inline switch'
a = a.replace('in.','in. ')
a
>>> 'inline switch'
我使用python包装器来调用c ++ dll库的函数.一个ctype由dll库返回,我将其转换为numpy数组
score = np.ctypeslib.as_array(score,1)
但阵列没有形状？
score
>>> array(-0.019486344729027664)
score.shape
>>> ()
score[0]
>>> IndexError: too many indices for array
如何从乐谱数组中提取双精度？
谢谢.
我试图了解caffe的基础知识,特别是与python一起使用.
我的理解是模型定义(比如给定的神经网络架构)必须包含在'.prototxt'文件中.
当您使用数据训练模型时'.prototxt',将权重/模型参数保存到'.caffemodel'文件中
此外,'.prototxt'用于培训的文件(包括学习速率和正则化参数)与用于测试/部署的文件(不包括它们)之间存在差异.
问题:
'.prototxt'训练的基础并且'.caffemodel'是训练(重量)的结果
是正确的'.prototxt'吗？'.prototxt'训练和一个用于测试,并且只有轻微的差异(学习率和训练的正规化因素),但nn架构(假设你使用神经网络)是相同的？为这些基本问题道歉,可能还有一些非常不正确的假设,我正在做一些在线研究,上面的几行总结了我迄今为止的理解.
我有这个代码:
我稍微重申了问题的表述.不确定礼仪是否要发布新问题.如果是这样,我的坏
import numpy as np
a = np.array([0,0])
b = np.array([1,0])
c = np.array([2,0])
my_array_list = [a,b,c]
for my_array in my_array_list:
np.save('string_that is representative of my_array',my_array)
其中'代表我的数组的字符串'等于'a','b','c'或类似字符.
可能有更好的方法来解决这个问题,我现在就想不出来.
快速有效地做到这一点的最佳方法是什么？
我们将视频保存在移动客户端上，然后将其发送到服务器。在服务器上，我使用以下代码保存框架：
import skvideo.io
import cv2
haar =
'/home/ubuntu/opencv/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml'
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(haar)
ret = True
video = 'my_video.mov'
i = 0
while ret == True:
cap = skvideo.io.VideoCapture(video)
ret, frame = cap.read()
cv2.imwrite('frame_'+str(i)+'.jpg',frame)
i+=1
当我们在Windows Media Player或iTunes上播放视频时，它看起来不错。即玩家知道如何定向。
但是skvideo.io不知道，我们保存的那些帧会逆时针旋转90度。
我们如何将信息嵌入到skvideo知道正确方向的视频文件（.mov）文件中？
我有以下系列：
s = pd.Series([['a', 'b'], ['c', 'd'], ['f', 'g']])
>>> s
0 [a, b]
1 [c, d]
2 [f, g]
dtype: object
什么是串联该系列中所有列表的最简单方法（最好是矢量化方法），所以我得到：
l = ['a', 'b', 'c', 'd', 'f', 'g']
谢谢！