TensorFlow基于anaconda3快速构建
基于python构建太累
Installing Packages - Python Packaging User Guide
使用 pip 安装 TensorFlow
有兴趣自己学,我放弃了
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下面基于anaconda
1、下载
Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
自己找一个,我用的最底下的,600m大小,安装完成要2.3个G
2、安装
坑1:要选64bit的,要不然一弄一上午,一弄不吱声
坑2:尽可能一定要用管理员权限安装,一直往下点
ps:遇到vscode可以直接skip
3、软调
conda info -e 看环境
conda env remove --name your_env_name 删除环境
conda create -n TF2.1 python=3.7
坑3:可以python3.6 3.7 3.8 各个都说有道理,你自己试验,能装上,但是一定要64位。。。
等收集完环境自己确认,点y安装
The following packages will be downloaded:package | build---------------------------|-----------------ca-certificates-2024.3.11 | haa95532_0 168 KBsqlite-3.45.3 | h2bbff1b_0 1.4 MBvs2015_runtime-14.27.29016 | h5e58377_2 2.2 MBcertifi-2022.12.7 | py37haa95532_0 152 KBpip-22.3.1 | py37haa95532_0 2.7 MBopenssl-1.1.1w | h2bbff1b_0 5.8 MBsetuptools-65.6.3 | py37haa95532_0 1.4 MBvc-14.2 | h21ff451_1 8 KBwincertstore-0.2 | py37haa95532_2 15 KBpython-3.7.16 | h6244533_0 17.9 MBwheel-0.38.4 | py37haa95532_0 76 KB------------------------------------------------------------Total: 31.8 MBThe following NEW packages will be INSTALLED:ca-certificates: 2024.3.11-haa95532_0certifi: 2022.12.7-py37haa95532_0openssl: 1.1.1w-h2bbff1b_0pip: 22.3.1-py37haa95532_0python: 3.7.16-h6244533_0setuptools: 65.6.3-py37haa95532_0sqlite: 3.45.3-h2bbff1b_0vc: 14.2-h21ff451_1vs2015_runtime: 14.27.29016-h5e58377_2wheel: 0.38.4-py37haa95532_0wincertstore: 0.2-py37haa95532_2Proceed ([y]/n)? y
坑4:完成后各种教程有争议
conda activate name 或者activate name 开启,我的是后者,自行判断,
坑5:预配置钱要先配置源,要不还是不吱声
C:\Users\Administrator>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
Warning: 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/' already in 'channels' list, moving to the topC:\Users\Administrator>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
Warning: 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/' already in 'channels' list, moving to the topC:\Users\Administrator>conda config --show-sources
==> C:\Users\Administrator\.condarc <==
channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- defaults
坑6:GPU预置,可跳过
conda install cudatoolkit=10.1
conda install cudnn=7.6
4、安装
pip install tensorflow==2.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
妥妥赢家
C:\Users\Administrator> pip install tensorflow==2.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting tensorflow==2.1Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/34/d5/ce8c17971067c0184c9045112b755be5461d5ce5253ef65a367e1298d7c5/tensorflow-2.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (355.8 MB)---------------------------------------- 355.8/355.8 MB 5.4 MB/s eta 0:00:00
Collecting protobuf>=3.8.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/61/70/ee9585603255156d88f07528a6094733e37f8e3f72711b8583fcbb77d5ec/protobuf-4.24.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl (430 kB)---------------------------------------- 430.0/430.0 kB 13.5 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: wheel>=0.26 in d:\programdata\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.38.4)
Collecting tensorflow-estimator<2.2.0,>=2.1.0rc0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/18/90/b77c328a1304437ab1310b463e533fa7689f4bfc41549593056d812fab8e/tensorflow_estimator-2.1.0-py2.py3-none-any.whl (448 kB)---------------------------------------- 449.0/449.0 kB 13.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting scipy==1.4.1Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/61/51/046cbc61c7607e5ecead6ff1a9453fba5e7e47a5ea8d608cc7036586a5ef/scipy-1.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl (30.9 MB)---------------------------------------- 30.9/30.9 MB 16.8 MB/s eta 0:00:00
Collecting keras-applications>=1.0.8Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/71/e3/19762fdfc62877ae9102edf6342d71b28fbfd9dea3d2f96a882ce099b03f/Keras_Applications-1.0.8-py3-none-any.whl (50 kB)---------------------------------------- 50.7/50.7 kB ? eta 0:00:00
Collecting opt-einsum>=2.3.2Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/bc/19/404708a7e54ad2798907210462fd950c3442ea51acc8790f3da48d2bee8b/opt_einsum-3.3.0-py3-none-any.whl (65 kB)---------------------------------------- 65.5/65.5 kB 3.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting google-pasta>=0.1.6Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/a3/de/c648ef6835192e6e2cc03f40b19eeda4382c49b5bafb43d88b931c4c74ac/google_pasta-0.2.0-py3-none-any.whl (57 kB)---------------------------------------- 57.5/57.5 kB 3.0 MB/s eta 0:00:00
Collecting absl-py>=0.7.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/a2/ad/e0d3c824784ff121c03cc031f944bc7e139a8f1870ffd2845cc2dd76f6c4/absl_py-2.1.0-py3-none-any.whl (133 kB)---------------------------------------- 133.7/133.7 kB 8.2 MB/s eta 0:00:00
Collecting gast==0.2.2Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/4e/35/11749bf99b2d4e3cceb4d55ca22590b0d7c2c62b9de38ac4a4a7f4687421/gast-0.2.2.tar.gz (10 kB)Preparing metadata (setup.py) ... done
Collecting keras-preprocessing>=1.1.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/79/4c/7c3275a01e12ef9368a892926ab932b33bb13d55794881e3573482b378a7/Keras_Preprocessing-1.1.2-py2.py3-none-any.whl (42 kB)---------------------------------------- 42.6/42.6 kB ? eta 0:00:00
Collecting six>=1.12.0Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d9/5a/e7c31adbe875f2abbb91bd84cf2dc52d792b5a01506781dbcf25c91daf11/six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB)
Collecting termcolor>=1.1.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/67/e1/434566ffce04448192369c1a282931cf4ae593e91907558eaecd2e9f2801/termcolor-2.3.0-py3-none-any.whl (6.9 kB)
Collecting wrapt>=1.11.1Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/66/a5/50e6a2bd4cbf6671012771ec35085807a375da5e61540bc5f62de62ba955/wrapt-1.16.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (37 kB)
Collecting tensorboard<2.2.0,>=2.1.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d9/41/bbf49b61370e4f4d245d4c6051dfb6db80cec672605c91b1652ac8cc3d38/tensorboard-2.1.1-py3-none-any.whl (3.8 MB)---------------------------------------- 3.8/3.8 MB 27.2 MB/s eta 0:00:00
Collecting grpcio>=1.8.6Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/cb/a8/9344f2d3499b59ad8acbb190d97aba0f292f9165c4afc49341d0decdc569/grpcio-1.62.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl (4.5 MB)---------------------------------------- 4.5/4.5 MB 28.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting numpy<2.0,>=1.16.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/97/9f/da37cc4a188a1d5d203d65ab28d6504e17594b5342e0c1dc5610ee6f4535/numpy-1.21.6-cp37-cp37m-win_amd64.whl (14.0 MB)---------------------------------------- 14.0/14.0 MB 40.9 MB/s eta 0:00:00
Collecting astor>=0.6.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/c3/88/97eef84f48fa04fbd6750e62dcceafba6c63c81b7ac1420856c8dcc0a3f9/astor-0.8.1-py2.py3-none-any.whl (27 kB)
Collecting h5pyDownloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/44/c6/ebb183fcd341681fe41d86b10790335c27372dd279189ab514c75acdbfb2/h5py-3.8.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (2.6 MB)---------------------------------------- 2.6/2.6 MB 55.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting requests<3,>=2.21.0Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/70/8e/0e2d847013cb52cd35b38c009bb167a1a26b2ce6cd6965bf26b47bc0bf44/requests-2.31.0-py3-none-any.whl (62 kB)
Collecting markdown>=2.6.8Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/1a/b5/228c1cdcfe138f1a8e01ab1b54284c8b83735476cb22b6ba251656ed13ad/Markdown-3.4.4-py3-none-any.whl (94 kB)---------------------------------------- 94.2/94.2 kB 5.6 MB/s eta 0:00:00
Collecting werkzeug>=0.11.15Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f6/f8/9da63c1617ae2a1dec2fbf6412f3a0cfe9d4ce029eccbda6e1e4258ca45f/Werkzeug-2.2.3-py3-none-any.whl (233 kB)---------------------------------------- 233.6/233.6 kB 14.0 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: setuptools>=41.0.0 in d:\programdata\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (65.6.3)
Collecting google-auth<2,>=1.6.3Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/fb/7a/1b3eb54caee1b8c73c2c3645f78a382eca4805a301a30c64a078e736e446/google_auth-1.35.0-py2.py3-none-any.whl (152 kB)---------------------------------------- 152.9/152.9 kB ? eta 0:00:00
Collecting google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/b1/0e/0636cc1448a7abc444fb1b3a63655e294e0d2d49092dc3de05241be6d43c/google_auth_oauthlib-0.4.6-py2.py3-none-any.whl (18 kB)
Collecting pyasn1-modules>=0.2.1Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/cd/8e/bea464350e1b8c6ed0da3a312659cb648804a08af6cacc6435867f74f8bd/pyasn1_modules-0.3.0-py2.py3-none-any.whl (181 kB)---------------------------------------- 181.3/181.3 kB 10.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting cachetools<5.0,>=2.0.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/ea/c1/4740af52db75e6dbdd57fc7e9478439815bbac549c1c05881be27d19a17d/cachetools-4.2.4-py3-none-any.whl (10 kB)
Collecting rsa<5,>=3.1.4Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/49/97/fa78e3d2f65c02c8e1268b9aba606569fe97f6c8f7c2d74394553347c145/rsa-4.9-py3-none-any.whl (34 kB)
Collecting requests-oauthlib>=0.7.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/3b/5d/63d4ae3b9daea098d5d6f5da83984853c1bbacd5dc826764b249fe119d24/requests_oauthlib-2.0.0-py2.py3-none-any.whl (24 kB)
Collecting importlib-metadata>=4.4Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/ff/94/64287b38c7de4c90683630338cf28f129decbba0a44f0c6db35a873c73c4/importlib_metadata-6.7.0-py3-none-any.whl (22 kB)
Collecting charset-normalizer<4,>=2Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/96/fc/0cae31c0f150cd1205a2a208079de865f69a8fd052a98856c40c99e36b3c/charset_normalizer-3.3.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl (98 kB)---------------------------------------- 98.1/98.1 kB 5.9 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in d:\programdata\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (2022.12.7)
Collecting urllib3<3,>=1.21.1Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d2/b2/b157855192a68541a91ba7b2bbcb91f1b4faa51f8bae38d8005c034be524/urllib3-2.0.7-py3-none-any.whl (124 kB)
Collecting idna<4,>=2.5Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/e5/3e/741d8c82801c347547f8a2a06aa57dbb1992be9e948df2ea0eda2c8b79e8/idna-3.7-py3-none-any.whl (66 kB)
Collecting MarkupSafe>=2.1.1Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/6c/4c/3577a52eea1880538c435176bc85e5b3379b7ab442327ccd82118550758f/MarkupSafe-2.1.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl (17 kB)
Collecting typing-extensions>=3.6.4Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/ec/6b/63cc3df74987c36fe26157ee12e09e8f9db4de771e0f3404263117e75b95/typing_extensions-4.7.1-py3-none-any.whl (33 kB)
Collecting zipp>=0.5Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/5b/fa/c9e82bbe1af6266adf08afb563905eb87cab83fde00a0a08963510621047/zipp-3.15.0-py3-none-any.whl (6.8 kB)
Collecting pyasn1<0.6.0,>=0.4.6Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d1/75/4686d2872bf2fc0b37917cbc8bbf0dd3a5cdb0990799be1b9cbf1e1eb733/pyasn1-0.5.1-py2.py3-none-any.whl (84 kB)---------------------------------------- 84.9/84.9 kB 5.0 MB/s eta 0:00:00
Collecting oauthlib>=3.0.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/7e/80/cab10959dc1faead58dc8384a781dfbf93cb4d33d50988f7a69f1b7c9bbe/oauthlib-3.2.2-py3-none-any.whl (151 kB)---------------------------------------- 151.7/151.7 kB 8.8 MB/s eta 0:00:00
Building wheels for collected packages: gastBuilding wheel for gast (setup.py) ... doneCreated wheel for gast: filename=gast-0.2.2-py3-none-any.whl size=7549 sha256=a076a0856a88175f0b225e64c76ae34eccca1c902dd4b35a412c90d00c0f6955Stored in directory: c:\users\administrator\appdata\local\pip\cache\wheels\cc\0e\83\9f24c5972affa5a98636935d34edb987be537aba9f10e43d4b
Successfully built gast
Installing collected packages: tensorflow-estimator, zipp, wrapt, urllib3, typing-extensions, termcolor, six, pyasn1, protobuf, oauthlib, numpy, MarkupSafe, idna, grpcio, gast, charset-normalizer, cachetools, astor, absl-py, werkzeug, scipy, rsa, requests, pyasn1-modules, opt-einsum, keras-preprocessing, importlib-metadata, h5py, google-pasta, requests-oauthlib, markdown, keras-applications, google-auth, google-auth-oauthlib, tensorboard, tensorflow
Successfully installed MarkupSafe-2.1.5 absl-py-2.1.0 astor-0.8.1 cachetools-4.2.4 charset-normalizer-3.3.2 gast-0.2.2 google-auth-1.35.0 google-auth-oauthlib-0.4.6 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.62.2 h5py-3.8.0 idna-3.7 importlib-metadata-6.7.0 keras-applications-1.0.8 keras-preprocessing-1.1.2 markdown-3.4.4 numpy-1.21.6 oauthlib-3.2.2 opt-einsum-3.3.0 protobuf-4.24.4 pyasn1-0.5.1 pyasn1-modules-0.3.0 requests-2.31.0 requests-oauthlib-2.0.0 rsa-4.9 scipy-1.4.1 six-1.16.0 tensorboard-2.1.1 tensorflow-2.1.0 tensorflow-estimator-2.1.0 termcolor-2.3.0 typing-extensions-4.7.1 urllib3-2.0.7 werkzeug-2.2.3 wrapt-1.16.0 zipp-3.15.0
5、验证
python
import tensorflow as tf
坑7:编译器提示的信息下载3.19.0,属于二选一
pip install protobuf==3.19.0
pip install protoc==3.19.0
继续验证命令
tf.__version__
6、pycharm 预置环境
选择 解释器的conda环境
坑8:Anaconda安装目录下,找到envs文件夹,选择TF2.1文件夹,选中里面的python.exe
坑9:
如果终端不想输出Tensorflow的标红日志,您可以在import tensorflow前面输入如下命令:
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
import tensorflow as tf
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大模型平台后端开发(xiaomi)
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性能测试工具—jmeter的基础使用
1.Jmeter三个重要组件 1.1线程组的介绍: 特点: 模拟用户,支持多用户操作多个线程组可以串行执行,也可以并行执行 线程组的分类: setup线程组:前置处理,初始化普通线程组:编写…...
前端 JS 经典:CommonJs 规范
1. Node 环境介绍 CommonJs 简称 CMJ,CMJ 的模块标准,必须在 node 的环境中才支持。在浏览器中用,是不行的。 查看电脑是否安装 node,通过打开终端,运行 node -v 查看是否返回 node 版本。返回则已安装。 CMJ 在 no…...
三分钟速览量化交易系统:揭秘QMT与Ptrade(内附免费提供渠道)
在当今金融市场的快速发展中,量化交易系统以其独特的优势,逐渐成为投资者们追求稳定收益的重要工具。其中,QMT和Ptrade作为两大知名的量化交易平台,受到了广泛关注。本文将带您在三分钟内快速了解量化交易系统,并深入揭…...
处理QTcpSocket接收到数据的槽函数
这段代码是一个典型的用于处理QTcpSocket接收到数据的槽函数 onReadyRead()。它尝试从发出信号的QTcpSocket读取数据,并将这些数据添加到一个成员变量 recvList(假设这是一个 QList<QString> 类型)。整体上,这段代码逻辑是合…...
回归的无分布预测推理
摘要 我们利用保形推理,开发了回归中无分布预测推理的一般框架。所提出的方法允许使用回归函数的任何估计量构建响应变量的预测带。所得的预测带在标准假设下保留了原始估计量的一致性,同时保证了有限样本边际覆盖,即使这些假设不成立。我们…...
有限域中的一些概念
一、单位元: 在自然数中,任意数加上0等于本身,0则为加法的单位元,任意数乘以1等于本身,1则为乘法单位元。 有限域中单位元用e表示,即乘法,加法的单位元都用e表示,不过这两者的e不一样…...
使用css的box-reflect属性制作倒影效果
box-reflect 是一个在 CSS 中创建元素倒影效果的非标准属性。尽管它在过去的一些 WebKit 浏览器中(如旧版的 Safari 和 Chrome)得到了支持,但由于它并未成为 CSS 标准的一部分,因此在现代浏览器中的兼容性较差。以下是对 box-refl…...
ChatGPT 4o 使用案例之一
2024年GPT迎来重大更新,OpenAI发布GPT-4o GPT-4o(“o”代表“全能”) 它可以接受任意组合的文本、音频和图像作为输入,并生成任意组合的文本、音频和图像输出。它可以在 232 毫秒内响应音频输入,平均为 320 毫秒&…...
label-studio的使用教程(导入本地路径)
文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...
python打卡day49
知识点回顾: 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业:尝试对今天的模型检查参数数目,并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...
Zustand 状态管理库:极简而强大的解决方案
Zustand 是一个轻量级、快速和可扩展的状态管理库,特别适合 React 应用。它以简洁的 API 和高效的性能解决了 Redux 等状态管理方案中的繁琐问题。 核心优势对比 基本使用指南 1. 创建 Store // store.js import create from zustandconst useStore create((set)…...
LeetCode - 394. 字符串解码
题目 394. 字符串解码 - 力扣(LeetCode) 思路 使用两个栈:一个存储重复次数,一个存储字符串 遍历输入字符串: 数字处理:遇到数字时,累积计算重复次数左括号处理:保存当前状态&a…...
Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...
【AI学习】三、AI算法中的向量
在人工智能(AI)算法中,向量(Vector)是一种将现实世界中的数据(如图像、文本、音频等)转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知(如语义、视觉特征)与…...
vue3 定时器-定义全局方法 vue+ts
1.创建ts文件 路径:src/utils/timer.ts 完整代码: import { onUnmounted } from vuetype TimerCallback (...args: any[]) > voidexport function useGlobalTimer() {const timers: Map<number, NodeJS.Timeout> new Map()// 创建定时器con…...
Linux-07 ubuntu 的 chrome 启动不了
文章目录 问题原因解决步骤一、卸载旧版chrome二、重新安装chorme三、启动不了,报错如下四、启动不了,解决如下 总结 问题原因 在应用中可以看到chrome,但是打不开(说明:原来的ubuntu系统出问题了,这个是备用的硬盘&a…...
leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析
leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析 题目: 表:sales ---------------------- | Column Name | Type | ---------------------- | sale_id | int | | product_id | int | | sale_date | date | | quantity | int | | price | decimal | -…...
《基于Apache Flink的流处理》笔记
思维导图 1-3 章 4-7章 8-11 章 参考资料 源码: https://github.com/streaming-with-flink 博客 https://flink.apache.org/bloghttps://www.ververica.com/blog 聚会及会议 https://flink-forward.orghttps://www.meetup.com/topics/apache-flink https://n…...
