ModuleNotFoundError: No module named 'whoosh'

时间: 2023-11-07 11:06:11 浏览: 350
JSON

A级景区数据文件json

ModuleNotFoundError: No module named 'whoosh' 是一个Python模块导入错误的提示。它表示你的代码中使用了一个名为'whoosh'的模块，但是该模块并未安装或者无法被找到。解决这个问题的方法是通过pip命令安装whoosh模块，或者检查你的代码中是否正确导入了该模块。
阅读全文

相关推荐

zip

使用Java编写的坦克大战小游戏.zip学习资料

python 使用Java编写的坦克大战小游戏.zip学习资料
zip

【python毕设】p073基于Spark的温布尔登特色赛赛事数据分析预测及算法实现_flask(5).zip

项目资源包含：可运行源码+sql文件+； python3.7+flask+spark+mysql5.7+vue 适用人群：学习不同技术领域的小白或进阶学习者；可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 项目具有较高的学习借鉴价值，也可拿来修改、二次开发。 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主看到后会第一时间及时解答。 系统是一个很好的项目，结合了后端服务（flask）和前端用户界面（Vue.js）技术，实现了前后端分离。 后台路径地址：localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html 前台路径地址：localhost:8080/项目名称/front/index.html
rar

C#编写的OPCClient 利用OPCDAAuto.dll

1.执行setup64.bat注册com组件。文件是64位系统，如果是32位系统请自行修改（C:\Windows\System32） 2.程序目标框架改为.net4，否则报错。
docx

用Python编程实现控制台爱心形状绘制技术教程

内容概要：本文档主要讲解了使用不同编程语言在控制台绘制爱心图形的方法，特别提供了Python语言的具体实现代码。其中包括了一个具体的函数 draw_heart() 实现，使用特定规则在控制台上输出由星号组成的心形图案，代码展示了基本的条件判断以及字符打印操作。 适合人群：对编程有兴趣的学生或者初学者，特别是想要学习控制台图形输出技巧的人。 使用场景及目标：适合作为编程入门级练习，帮助学生加深对于控制流、字符串处理及图形化输出的理解。也可以作为一个简单有趣的项目用来表达情感。 阅读建议：建议读者尝试动手运行并修改代码，改变输出图形的颜色、大小等特性，从而提高对Python基础语法的掌握程度。
zip

毕业设计&课设_会议厅预约管理系统：Java 毕设项目，含前后端登录.zip

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
xlsx

AI's prompts

AI's prompts
zip

想知道你的模型看到了什么吗？这是一个在新的 YOLO V8 模型上应用 EigenCAM 的包.zip

EigenCAM for YOLO V8 可解释性用于在新的 YOLO V8 模型上应用 EigenCAM 的软件包。只需克隆软件包并导入模块即可开始使用。其基本结构接近Jacob Gil 的 AI 可解释性软件包，经过修改后可用于 YOLO V8 模型。使用案例它目前可用于 YOLO V8 分类和对象检测模型。将添加对其他任务的支持。您还可以发送拉取请求以为其添加更多功能。什么是 EigenCAMEigenCAM 是一种涉及计算神经网络中 2D 激活的第一个主成分的技术，不考虑类别区分，并且已被发现能产生有效的结果。图像灰度热图物体检测 分类 分割 综合物体检测 分类 分割 物体检测模型分类模型分割模型入门只需克隆此存储库或下载 yolo_cam 文件夹即可。你必须将 yolo_cam 文件夹放在与笔记本相同的位置首先导入库from yolo_cam.eigen_cam import EigenCAMfrom yolo_cam.utils.image import show_cam_on_image, scale_c
exe

彩蝶ARP防火墙，很好用！

彩蝶ARP防火墙，很好用！不过只能在XP系统安装！
7z

pandoc-3.4-windows-x86_64.7z

前端/后端/AI/运维/全栈工程师 常用工具 2024年最新版
zip

毕业设计&课设_网上购物管理系统：Java 毕设项目.zip

该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过严格测试运行成功才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
pdf

【国泰君安期货-2024研报】锌：供需双弱，区间震荡.pdf

研究报告
pdf

【IEA-2024研报】国际能源署年世界能源就业（英）.pdf

行业研究报告、行业调查报告、研报
zip

Tensorrt YOLOv8 的简单实现.zip

Tensorrt YOLOv8 的简单实现B站教学视频https://www.bilibili.com/video/BV1Pa4y1N7HS介绍基于Tensorrt加速Yolov8，本采用项目ONNX转Tensorrt方案支持Windows10和Linux支持Python/C++YOLOv8环境Tensorrt 8.4.3。Cuda 11.6 Cudnn 8.4.1onnx 1.12.0快速入门安装yolov8仓库，并下载官方模型。pip install ultralytics==8.0.5pip install onnx==1.12.0# download offical weights(".pt" file)https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt使用官方命令导出ONNX模型。yolo mode=export model=yolov8n.pt format=onnx dynamic=False使用本仓库v8_transf
zip

对象检测端到端框架.zip

对象检测端到端框架#Darknet# Darknet 是一个用 C 和 CUDA 编写的开源神经网络框架，速度快，安装简单，支持 CPU 和 GPU 计算。欲了解更多信息，请参阅Darknet 项目网站。如有任何疑问或问题，请使用Google Group。#关于此分叉#这个 fork 存储库除了 pjreddie 当前的 darkenet 之外，还添加了一些额外的功能。例如（1）.读取视频文件，进行处理，并输出带有边界框的视频。(2). 一些实用函数，例如 image_to_Ipl，将来自 darknet 的图像转换回来自 OpenCV(C) 的 Ipl 图像格式。(3). 添加一些python脚本来标注我们自己的数据，并通过darknet将标注预处理为所需的格式。...更多内容待添加这个分支存储库说明了如何使用我们自己的数据和我们自己的类来训练定制的神经网络。该过程记录在 README.md 中。#使用我们自己的数据训练的 YOLO 演示#电视https://www.youtube.com/watch?v=t4_O5Cs7uRM#
zip

道路机器人识别交通灯，马路，左右转，黄线，人行道，机器人等路面导航标志识别-使用yolov8标记

道路机器人识别交通灯，马路，左右转，黄线，人行道，机器人等路面导航标志识别-使用yolov8标记
zip

毕业设计&课设_虚拟商品管理系统：计算机毕设项目.zip

该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过严格测试运行成功才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
zip

毕业设计&课设_上门维修管理系统：计算机毕设项目.zip

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
zip

yolov5目标检测模型的知识补充（基于响应的补充）.zip

代码地址https://github.com/Sharpiless/yolov5-knowledge-distillation教师模型python train.py --weights weights/yolov5m.pt \ --cfg models/yolov5m.yaml --data data/voc.yaml --epochs 50 \ --batch-size 8 --device 0 --hyp data/hyp.scratch.yaml 酒精训练python train.py --weights weights/yolov5s.pt \ --cfg models/yolov5s.yaml --data data/voc.yaml --epochs 50 \ --batch-size 8 --device 0 --hyp data/hyp.scratch.yaml \ --t_weights yolov5m.pt --distill训练参数:--weights预训练模型
pdf

【PitchBook-2024研报】PitchBook年三季度加密货币报告（英）.pdf

行业研究报告、行业调查报告、研报

最新推荐

recommend-type

A级景区数据文件json

A级景区数据文件json
recommend-type

使用Java编写的坦克大战小游戏.zip学习资料

python 使用Java编写的坦克大战小游戏.zip学习资料
recommend-type

JHU荣誉单变量微积分课程教案介绍

资源摘要信息:"jhu2017-18-honors-single-variable-calculus" 知识点一：荣誉单变量微积分课程介绍 本课程为JHU（约翰霍普金斯大学）的荣誉单变量微积分课程，主要针对在2018年秋季和2019年秋季两个学期开设。课程内容涵盖两个学期的微积分知识，包括整合和微分两大部分。该课程采用IBL（Inquiry-Based Learning）格式进行教学，即学生先自行解决问题，然后在学习过程中逐步掌握相关理论知识。 知识点二：IBL教学法 IBL教学法，即问题导向的学习方法，是一种以学生为中心的教学模式。在这种模式下，学生在教师的引导下，通过提出问题、解决问题来获取知识，从而培养学生的自主学习能力和问题解决能力。IBL教学法强调学生的主动参与和探索，教师的角色更多的是引导者和协助者。 知识点三：课程难度及学习方法 课程的第一次迭代主要包含问题，难度较大，学生需要有一定的数学基础和自学能力。第二次迭代则在第一次的基础上增加了更多的理论和解释，难度相对降低，更适合学生理解和学习。这种设计旨在帮助学生从实际问题出发，逐步深入理解微积分理论，提高学习效率。 知识点四：课程先决条件及学习建议 课程的先决条件为预演算，即在进入课程之前需要掌握一定的演算知识和技能。建议在使用这些笔记之前，先完成一些基础演算的入门课程，并进行一些数学证明的练习。这样可以更好地理解和掌握课程内容，提高学习效果。 知识点五：TeX格式文件 标签"TeX"意味着该课程的资料是以TeX格式保存和发布的。TeX是一种基于排版语言的格式，广泛应用于学术出版物的排版，特别是在数学、物理学和计算机科学领域。TeX格式的文件可以确保文档内容的准确性和排版的美观性，适合用于编写和分享复杂的科学和技术文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
recommend-type

如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能，并确保与Linux内核的兼容性，首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接，保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接：[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括： 1. 在Vivado中设计硬件电路，配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚，同时确保USB时钟的正确配置。
recommend-type

Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

![【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，损失函数（loss function）起着至关重要的作用，它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体（agent）的策略（policy）表现，帮助智能体通过减少损失来改进自
recommend-type

如何在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，并使用Vue.js与ElementUI进行界面开发？

要在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，首先需要了解Springboot、WebRTC、Vue.js以及ElementUI的基本概念和用途。Springboot作为后端框架，负责处理业务逻辑和提供API接口；WebRTC技术则用于实现浏览器端的实时视频和音频通信；Vue.js作为一个轻量级的前端框架，用于构建用户界面；ElementUI提供了丰富的UI组件，可加速前端开发过程。 参考资源链接：[多人视频会议前端项目：Springboot与WebRTC的结合](https://wenku.csdn.net/doc/6jkpejn9x3?spm=1055.2569.3001