小编des*_*aut的帖子

我正在尝试使用pip来安装TensorFlow:

$ pip install tensorflow --user
Collecting tensorflow
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow

我究竟做错了什么？到目前为止,我已经使用了Python和pip而没有任何问题.

我正在使用 flutter、android studio 和 firebase 运行最新的 OSX/Flutter/XCode 版本，1 小时前一切正常。

然后我重新启动了我的 MacBook，当我尝试启动 ios 模拟器时，我收到此错误“无法启动模拟器”。

以下步骤显示无解决方案：

1. 重新安装ios模拟器
2. Flutter clean 和 pub get
3. 更新命令行工具13.3.1 (13E500a)
4. 运行android studio的无效缓存

我也在 stackoverflow 上发现了这个问题，但所有建议都不起作用。

有任何想法吗？

这是我的代码,

for line in open('u.item'):
#read each line

每当我运行此代码时,它会给出以下错误:

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe9 in position 2892: invalid continuation byte

我试图解决这个问题并在open()中添加一个额外的参数,代码看起来像;

for line in open('u.item', encoding='utf-8'):
#read each line

但它再次给出了同样的错误.那我该怎么办!请帮忙.

我正在尝试培训CNN按主题对文本进行分类.当我使用binary_crossentropy时,我得到~80%acc,而categorical_crossentrop我得到~50%acc.

我不明白为什么会这样.这是一个多类问题,这是否意味着我必须使用分类,二进制结果是没有意义的？

model.add(embedding_layer)
model.add(Dropout(0.25))
# convolution layers
model.add(Conv1D(nb_filter=32,
                    filter_length=4,
                    border_mode='valid',
                    activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_length=2))
# dense layers
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Activation('relu'))
# output layer
model.add(Dense(len(class_id_index)))
model.add(Activation('softmax'))

然后

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

要么

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在R中,plot()函数采用pch控制图中点的外观的参数.我正在制作具有数万个点的散点图,并且更喜欢一个小的但不是太小的点.基本上,我觉得pch='.'太小了,但pch=19太胖了.有什么东西在中间或某种方式来缩小点以某种方式？

我在Ubuntu 14.04中使用python 2.7.我用这些命令安装了scikit-learn,numpy和matplotlib:

sudo apt-get install build-essential python-dev python-numpy \
python-numpy-dev python-scipy libatlas-dev g++ python-matplotlib \
ipython

但是当我导入这些包时:

from sklearn.cross_validation import train_test_split

它返回给我这个错误:

ImportError: No module named sklearn.cross_validation

我需要做什么？

我编写的代码可以同时打开16个数字.目前它们都作为单独的图形打开.我希望他们在同一页面上打开所有内容.不一样的图表.我想在一个页面/窗口上有16个单独的图形.由于某种原因,numbins和defaultreallimits的格式不能超过图1.我是否需要使用subplot命令？我不明白为什么我必须但不知道我还会做什么？

import csv
import scipy.stats
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

for i in range(16):
    plt.figure(i)
    filename= easygui.fileopenbox(msg='Pdf distance 90m contour', title='select file', filetypes=['*.csv'], default='X:\\herring_schools\\')
    alt_file=open(filename)    
    a=[]
    for row in csv.DictReader(alt_file):
        a.append(row['Dist_90m(nmi)'])
    y= numpy.array(a, float)    
    relpdf=scipy.stats.relfreq(y, numbins=7, defaultreallimits=(-10,60))
    bins = numpy.arange(-10,60,10)
    print numpy.sum(relpdf[0])
    print bins
    patches=plt.bar(bins,relpdf[0], width=10, facecolor='black')
    titlename= easygui.enterbox(msg='write graph title', title='', default='', strip=True, image=None, root=None)
    plt.title(titlename)
    plt.ylabel('Probability Density Function')
    plt.xlabel('Distance from 90m Contour Line(nm)')
    plt.ylim([0,1])

plt.show()

在尝试安装时npm install，出现以下错误，如何解决？

$

npm install
        npm ERR! code ERESOLVE
        npm ERR! ERESOLVE unable to resolve dependency tree
        npm ERR!
        npm ERR! While resolving: sssclub@0.1.0
        npm ERR! Found: react@18.1.0
        npm ERR! node_modules/react
        npm ERR!   react@"^18.0.0" from the root project
        npm ERR!
        npm ERR! Could not resolve dependency:
        npm ERR! peer react@"^16.8.0 || ^17.0.0" from @material-ui/core@4.12.4
        npm ERR! node_modules/@material-ui/core
        npm ERR!   @material-ui/core@"^4.12.4" from the root project
        npm ERR!
        npm ERR! Fix the upstream dependency conflict, or retry
        npm ERR! this …

我在寻找合适的颤振图标时遇到困难。是否有任何网站或任何来源可以获取可用于 flutter 的所有图标的列表？

我使用Naive Bayes分类器将数千个文档分类为30个不同的类别.我已经实现了Naive Bayes分类器,并且通过一些特征选择(主要是过滤无用的单词),我获得了大约30%的测试精度,45%的训练准确度.这明显优于随机,但我希望它更好.

我尝试用NB实现AdaBoost,但它似乎没有给出明显更好的结果(文献似乎对此有所分歧,一些论文称AdaBoost与NB没有给出更好的结果,其他人这样做).你知道NB的任何其他扩展可能会提供更好的准确性吗？