小编Doc*_*vil的帖子

我想知道是否有一种方法可以在不使用 win32api 的情况下使用 Selenium 单击扩展按钮。这是图像，黑色圆圈中是我想要单击的扩展程序图标。



该图标位于工具栏中，所以我不知道是否有办法使用 Selenium 查找它。

我试图通过输入进程名称从进程的内存中读取数据，然后使用 psutil 查找 PID。到目前为止，我有这个：

import ctypes
from ctypes import *
from ctypes.wintypes import *
import win32ui
import psutil # install, not a default module
import sys

# input process name
nameprocess = "notepad.exe"

# find pid
def getpid():
    for proc in psutil.process_iter():
        if proc.name() == nameprocess:
            return proc.pid

PROCESS_ID = getpid()

if PROCESS_ID == None:
    print "Process was not found"
    sys.exit(1)


# read from addresses
STRLEN = 255

PROCESS_VM_READ = 0x0010
process = windll.kernel32.OpenProcess(PROCESS_VM_READ, 0, PROCESS_ID)
readProcMem = windll.kernel32.ReadProcessMemory
buf …

我正在尝试建立一个神经网络,以预测每个网球运动员在互相比赛时赢得服务点的概率.对于输入,我会使用N每个玩家所玩的最后一场比赛,取得对手的排名差异以及赢得比赛中他点的实际概率.

例如,仅查看每个玩家的2个匹配项,一个输入就是

i=[-61, 25, 0.62, 0.64, 2, -35, 0.7, 0.65]

前4名是第1名球员(排名差异和概率),其他4名是第2名.输出将是

o=[0.65, 0.63]

因此,培训投入将是X=[i1, i2, i3,...]和输出y=[o1, o2, o3,...]

我有几个新手问题:

1. 是否有必要对整个数据集中的输入(排名和概率)进行标准化？
2. 当我尝试在python中运行它时,它说

ValueError:标签二值化不支持多输出目标数据

我可以让MLPClassifier使用2个输出吗？

编辑:添加了一些代码

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
clf = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5,
                   hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1)
X=[[-61, 25, 0.62, 0.64, 2, -35, 0.7, 0.65], [2,-5,0.58,0.7,-3,-15,0.65,0.52] ]
y=[ [0.63, 0.64], [0.58,0.61] ]
clf.fit(X,y)

该代码返回提到的错误.数据在这里没有标准化,但是现在让我们忽略它.