AutoAnchor: 0.45 anchors/target, 0.317 Best Possible Recall (BPR). Anchors are a poor fit to dataset , attempting to improve... AutoAnchor: ERROR: No module named 'scipy'
时间: 2024-03-28 20:38:32 浏览: 36
您的问题似乎与计算机视觉或深度学习有关,其中涉及使用AutoAnchor和scipy库。由于AutoAnchor是一个较新的库,可能存在某些问题和错误。而且,scipy库可能没有正确安装或配置,因此出现了“No module named 'scipy'”的错误。您可以尝试重新安装scipy库,或者使用pip3 install scipy命令来安装它。如果问题仍然存在,建议查看AutoAnchor和scipy库的文档,或者在相关的论坛或社区中咨询其他开发者的意见。
相关问题
autoanchor: thr=0.09: 1.0000 best possible recall, 9.00 anchors past thr
这段文字的意思是在进行目标检测时,使用了一种名为"autoanchor"的算法,设置了一个阈值(thr=0.09),并且在该阈值下获得了最佳的召回率(1.0000),超过了该阈值的9个anchors被认为是可行的。通常情况下,目标检测算法会将输入图像分割成多个较小的区域,这些区域被称为"anchors",然后算法会尝试在每个anchor中寻找目标物体。该算法使用"autoanchor"的目的是为了自适应地确定合适的anchor大小和数量,以提高检测精度。
https://www.huya.com/ 写个爬虫程序
### 回答1:
好的,这里是一个简单的 Python 爬虫程序,用于爬取虎牙直播(https://www.huya.com/)的热门主播列表:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 发送 HTTP 请求
url = 'https://www.huya.com/g'
response = requests.get(url)
# 解析 HTML 页面
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 获取热门主播列表
anchors = []
for anchor in soup.find_all('a', {'class': 'avatar fl'}):
name = anchor.find('i', {'class': 'nick'}).get_text()
viewers = anchor.find('i', {'class': 'js-num'}).get_text()
anchors.append({'name': name, 'viewers': viewers})
# 输出结果
for anchor in anchors:
print('主播:{},观众人数:{}'.format(anchor['name'], anchor['viewers']))
```
这个程序首先发送 HTTP 请求,获取虎牙直播首页的 HTML 页面。然后使用 BeautifulSoup 对页面进行解析,找到所有热门主播的标签和属性,并将它们保存到一个列表中。最后,程序输出每个主播的名称和观众人数。
需要注意的是,这个程序只是一个简单的示例,爬取网站数据时需要注意遵守网站的使用协议和法律法规,并且不要过度访问网站,以免给网站带来不必要的负担。
### 回答2:
爬虫程序通常用于从互联网上获取数据,本例中我们将使用Python编写一个简单的爬虫程序来爬取 https://www.huya.com/ 网站上的数据。
首先,我们需要导入相关的库:requests用于发送HTTP请求,BeautifulSoup用于解析HTML,和re用于正则表达式。
接下来,我们发送一个GET请求到 https://www.huya.com/ 网站,并获得响应的HTML内容。
然后,我们使用BeautifulSoup解析HTML内容,并通过查找相关的HTML标签和类名,提取出我们需要的数据。
最后,我们打印或保存提取出来的数据。
下面是一个简单的示例代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
# 发送GET请求并获得响应
response = requests.get("https://www.huya.com/")
html_content = response.text
# 使用BeautifulSoup解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# 通过查找HTML标签和类名提取数据
data = soup.find_all('a', class_='game-info-item-title')
# 打印或保存提取出的数据
for item in data:
print(item.get_text())
```
这个爬虫程序将会从 https://www.huya.com/ 网站上提取出所有游戏信息的标题,并打印出来。你可以根据自己的需求进行进一步的数据处理和保存。