我尝试将 Tensorflow 2.7.0 与 GPU 结合使用，但我不断遇到同样的问题：
2022-02-03 08:32:31.822484: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /home/username/.cache/pypoetry/virtualenvs/poetry_env/lib/python3.7/site-packages/cv2/../../lib64:/home/username/miniconda3/envs/project/lib/
2022-02-03 08:32:31.822528: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
这个问题已经在这里和 github 上出现过多次。然而，通常建议的解决方案是：a) 下载丢失的 CUDA 文件，b) 降级/升级到正确的 CUDA 版本，c) 设置正确的LD_LIBRARY_PATH.
我已经在我的电脑上使用了支持 CUDA 的 PyTorch，并且没有遇到任何问题。我nvidia-smi返回的是 11.0 版本，这正是我想要的唯一版本。另外，如果我尝试运行：
import os
LD_LIBRARY_PATH = '/home/username/miniconda3/envs/project/lib/'
print(os.path.exists(os.path.join(LD_LIBRARY_PATH, "libcudart.so.11.0")))
它返回True。这正是 …
我已经保存了一些Shapely Polygons的字符串表示形式：
'POLYGON ((51.0 3.0, 51.3 3.61, 51.3 3.0, 51.0 3.0))'
有直接将其转换回多边形类型的快速方法吗？还是我需要手动分析字符串以创建Polygon对象？
我是 Swift 和 iOS 的初学者，我正在尝试：
我目前停留在第一个。我正在将 ARKit4 与 MetalKit 结合使用。似乎我可以从帧中获取深度数据，但我渲染的可视化效果非常糟糕。根据ARKit4视频（https://youtu.be/SpZyxHkmfqE?t=1132 - 带时间戳），深度图的质量非常低，颜色实际上不同，并且根本没有显示远处的物体（当然，我并不是指真正遥远的物体，但即使在约 1m 的距离上，它在室内静态环境中也已经完全失效了）。示例位于问题底部。
我的ViewController.swift：
import UIKit
import Metal
import MetalKit
import ARKit
extension MTKView : RenderDestinationProvider {
}
class ViewController: UIViewController, MTKViewDelegate, ARSessionDelegate {
var session: ARSession!
var configuration = ARWorldTrackingConfiguration()
var renderer: Renderer!
var depthBuffer: CVPixelBuffer!
var confidenceBuffer: CVPixelBuffer!
override func viewDidLoad() {
super.viewDidLoad()
// Set the view's delegate
session = ARSession()
session.delegate = self
// Set the view to use …我正在估计位置数据（x 和 y 坐标）的高斯二元 KDE，并用于sns.kdeplot此目的。虽然它工作正常（即我得到了我得到的图），但对于我拥有的数据量来说，它的速度相当慢（最多可达 50 万个 (x,y) 对）。
kdeplot实施的复杂性是多少seaborn？我似乎找不到这个信息。它是“经典”$O(nm)$ KDE 复杂度吗？
是否有比 KDE 图更快的免费实现seaborn？
是否有一些位置数据的预处理方法可以加快计算速度？我已经阅读了https://stats.stackexchange.com/questions/105623/how-to-speed-up-kernel- Density-estimation 的答案，但我还没有完全理解它，而且我也不确定它是否直接适用于我的数据类型。在这些问题的答案中，获取位置数据的首选方法是什么？kD 树是一个好的方法吗？它是否已经在seaborn（或其他库）中像这样实现了，或者我应该编写自己的实现？
我已经看到了这个Progress&Interval组件的例子，用于在 Dash 中显示进度：
import dash_bootstrap_components as dbc
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output
progress = html.Div(
[
dcc.Interval(id="progress-interval", n_intervals=0, interval=500),
dbc.Progress(id="progress"),
]
)
@app.callback(
[Output("progress", "value"), Output("progress", "children")],
[Input("progress-interval", "n_intervals")],
)
def update_progress(n):
# check progress of some background process, in this example we'll just
# use n_intervals constrained to be in 0-100
progress = min(n % 110, 100)
# only add text after 5% progress to ensure text …我用来拟合SVM，我想知道所有拟合模型的GridSearchCV支持向量的数量。目前我只能访问此 SVM 的属性以获得最佳模型。
玩具示例：
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
y = np.array([1, 1, 2, 2])
clf = SVC()
params = {'C': [0.01, 0.1, 1]}
search = GridSearchCV(estimator=clf, cv=2, param_grid=params, return_train_score=True)
search.fit(X, y);
最佳模型的支持向量数量：
search.best_estimator_.n_support_
如何获得n_support_所有型号的？正如我们分别获得每个参数的训练/测试误差一样C。
几天来我一直在尝试使用 Conan 安装 OpenCV（在 Windows 10 上）。但是，安装在构建libjpeg/9d依赖项时失败。
柯南简介：
[settings]
arch=x86_64
arch_build=x86_64
build_type=Debug
compiler=gcc
compiler.libcxx=libstdc++11
compiler.version=8
os=Windows
os_build=Windows
[options]
[build_requires]
[env]
使用的命令：
conan install .. --profile vslamprofile --build=missing
与错误相关的日志部分：
libjpeg/9d: configure: creating ./config.status
libjpeg/9d: config.status: creating Makefile
libjpeg/9d: config.status: creating libjpeg.pc
libjpeg/9d: config.status: creating jconfig.h
libjpeg/9d: config.status: executing depfiles commands
libjpeg/9d: config.status: error: in /c/users/username/.conan/data/libjpeg/9d/_/_/build/2e90c2fe2f69846019f521f2004427fb191035af':
libjpeg/9d: config.status: error: Something went wrong bootstrapping makefile fragments
libjpeg/9d: for automatic dependency tracking. Try re-running configure with the
libjpeg/9d: '--disable-dependency-tracking' option to at …我是 Julia 的新手，无法确定Flux模型中层的类型。举例来说，假设我的模型只有一个神经元：
using Flux
m = Chain(Dense(1, 1, sigmoid))
我想迭代我的，Chain并根据层的类型，进行不同的操作（具体来说，我想为Dense层添加正则化）。
我从 Python 来到 Julia，我的第一个猜测是将层的类型与Dense. 与我的直觉相反，这给了我false：
for layer in m
println(typeof(layer) == typeof(Dense))
end
struct（in/ out/sigmoid在以下情况下Dense）存在给定层，但就没有保证，这不是一些其他层为类似的领域。目前我有一个以下列方式打开的窗口：
property variant win
Button {
id: testButton
MouseArea {
onClicked: {
var component = Qt.createComponent("test.qml");
win = component.createObject(testButton);
win.show();
}
}
}
创建这样的窗口是否可以，或者有更好的方法来做到这一点（来自 QML，而不是来自 C++）？
当我关闭这个附加窗口时（只需单击“x”按钮），我想将它连接到另一个事件（例如，更改按钮的颜色）。怎么做？
谢谢。
我从 Keras 收到非常令人困惑的错误消息。我使用以下模型并将形状传递给它 input (num_examples, n, 1)。
def create_model():
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(n,1), return_sequences=False))
model.add(Dense(units=n, activation='linear'))
return model
我收到此错误消息：
ValueError: Error when checking target: expected dense_16 to have 2 dimensions, but got array with shape (11030, 50, 1)。
但这怎么可能呢？如果我使用model.summary()，则显示LSTM输出具有以下形状：(None, 64)。那么它如何将具有形状的数组传递(11030, 50, 1)给 Dense 层呢？
此外，如果我尝试model.add(Flatten())在 LSTM 和 Dense 之间添加，我会收到此错误：ValueError: Input 0 is incompatible with layer flatten_3: expected min_ndim=3, found ndim=2.
因此，它将 2D 传递给 Flatten，但是它怎么可能将 3D …
我需要构建一个较旧的 OpenCV 版本，并且我已经坚持使用它好几天了。任何帮助表示赞赏。
我从 CMake 获得的配置：
General configuration for OpenCV 2.4.11 =====================================
Version control: unknown
Platform:
Host: Windows 10.0.19044 AMD64
CMake: 3.24.3
CMake generator: MinGW Makefiles
CMake build tool: C:/Tools/mingw64/bin/mingw32-make.exe
Configuration: Release
C/C++:
Built as dynamic libs?: YES
C++ Compiler: C:/Tools/mingw64/bin/c++.exe (ver 8.1.0)
C++ flags (Release): -fsigned-char -mstackrealign -W -Wall -Werror=return-type -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -fomit-frame-pointer -msse -msse2 -ffunction-sections -O2 -DNDEBUG -DNDEBUG
C++ flags (Debug): -fsigned-char -mstackrealign -W -Wall -Werror=return-type …