data=(data-data.mean())/data.std() data.head() 输入代码显示报错为unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str',应该怎么解决?

时间: 2024-03-23 21:42:12 浏览: 82
这个错误通常是由于代码中使用了错误的数据类型导致的。根据你提供的信息,我猜测问题出在 data.mean() 和 data.std() 方法上,这两个方法返回的数据类型是 float,而在运算时与字符串相加导致了错误。 你可以尝试将这两个方法返回的值转换为字符串类型,例如: ``` data = (data - data.mean()) / data.std() print("Data after preprocessing:") print(data.head()) ``` 通过将 data.mean() 和 data.std() 的返回值用 str() 方法转换为字符串类型,就可以避免上述错误。
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/BuildRoot/Library/Caches/com.apple.xbs/Sources/AppleFSCompression/AppleFSCompression-96.200.3/Common/ChunkCompression.cpp:49: Error: unsupported compressor 8 /BuildRoot/Library/Caches/com.apple.xbs/Sources/AppleFSCompression/AppleFSCompression-96.200.3/Libraries/CompressData/CompressData.c:353: Error: Unknown compression scheme encountered for file '/System/Library/CoreServices/CoreTypes.bundle/Contents/Resources/Exceptions.plist' /BuildRoot/Library/Caches/com.apple.xbs/Sources/AppleFSCompression/AppleFSCompression-96.200.3/Common/ChunkCompression.cpp:49: Error: unsupported compressor 8 /BuildRoot/Library/Caches/com.apple.xbs/Sources/AppleFSCompression/AppleFSCompression-96.200.3/Libraries/CompressData/CompressData.c:353: Error: Unknown compression scheme encountered for file '/System/Library/CoreServices/CoreTypes.bundle/Contents/Library/AppExceptions.bundle/Exceptions.plist'

这个错误通常是由于文件损坏或系统错误导致的。您可以尝试以下几个步骤来解决这个问题: 1. 重启您的设备,有时候这样可以解决一些系统错误。 2. 尝试使用终端命令修复文件系统,命令如下: ``` sudo fsck_hfs -fy /dev/disk0s2 ``` 注意:这个命令会检查和修复磁盘上的文件系统,可能需要一些时间。 3. 如果以上步骤都没有解决问题,您可以尝试使用恢复模式或重装系统来解决问题。 如果您还有其他问题,请提供更多的错误信息和代码上下文,以便更好地帮助您解决问题。

[root@test ~]# xtrabackup --defaults-file=/etc/my.cnf --user=root --password=123qqq...A --socket=/var/lib/mysql/mysql.sock --target-dir=/var/lib/mysql/backups/ --backup Can't locate Digest/MD5.pm in @INC (@INC contains: /usr/local/lib64/perl5 /usr/local/share/perl5 /usr/lib64/perl5/vendor_perl /usr/share/perl5/vendor_perl /usr/lib64/perl5 /usr/share/perl5 .) at - line 693. BEGIN failed--compilation aborted at - line 693. 230608 11:55:11 Connecting to MySQL server host: localhost, user: root, password: set, port: 0, socket: /var/lib/mysql/mysql.sock Error: Unsupported server version: '5.7.42-log'. Please report a bug at https://bugs.launchpad.net/percona-xtrabackup

根据你提供的信息,xtrabackup 在执行备份时出现了错误。错误信息中提到了 "Can't locate Digest/MD5.pm",这意味着你的 Perl 环境缺少 Digest::MD5 模块。 你需要安装 Digest::MD5 模块并重新运行备份命令。你可以使用下面的命令安装该模块: ``` yum install perl-Digest-MD5 ``` 同时,错误信息中也提到了 "Unsupported server version: '5.7.42-log'",这意味着你的 MySQL 服务器版本不被支持。你需要升级 xtrabackup 或降低 MySQL 服务器版本以解决这个问题。
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java.lang.IllegalStateException: Failed to execute CommandLineRunner at org.springframework.boot.SpringApplication.callRunner(SpringApplication.java:798) [spring-boot-2.3.4.RELEASE.jar:2.3.4.RELEASE] at org.springframework.boot.SpringApplication.callRunners(SpringApplication.java:779) [spring-boot-2.3.4.RELEASE.jar:2.3.4.RELEASE] at org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:322) [spring-boot-2.3.4.RELEASE.jar:2.3.4.RELEASE] at org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:1237) [spring-boot-2.3.4.RELEASE.jar:2.3.4.RELEASE] at org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:1226) [spring-boot-2.3.4.RELEASE.jar:2.3.4.RELEASE] at com.unkown.data.hw.ipran.straight.collect.UnkownDataHwIpranStraightCollectApplication.main(UnkownDataHwIpranStraightCollectApplication.java:39) [classes/:na] Caused by: feign.FeignException$InternalServerError: [500 INTERNAL SERVER ERROR] during [POST] to [http://ants-flask/api/collect/endpoint] [RemoteIpranScanService#endpoint(String)]: [<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str' // Wer... (20567 bytes)] at feign.FeignException.serverErrorStatus(FeignException.java:231) ~[feign-core-10.10.1.jar:na] at feign.FeignException.errorStatus(FeignException.java:180) ~[feign-core-10.10.1.jar:na] at feign.FeignException.errorStatus(FeignException.java:169) ~[feign-core-10.10.1.jar:na] at feign.codec.ErrorDecoder$Default.decode(ErrorDecoder.java:92) ~[feign-core-10.10.1.jar:na] at feign.AsyncResponseHandler.handleResponse(AsyncResponseHandler.java:96) ~[feign-core-10.10.1.jar:na] at feign.SynchronousMethodHandler.executeAndDecode(SynchronousMethodHandler.java:138) ~[feign-core-10.10.1.jar:na] at feign.SynchronousMethodHandler.invoke(SynchronousMethodHandler.java:89) ~[feign-core-10.10.1.jar:na] at com.alibaba.cloud.sentinel.feign.SentinelInvocationHandler.invoke(SentinelInvocationHandler.java:107) ~[spring-cloud-starter-alibaba-sentinel-2.2.3.RELEASE.jar:2.2.3.RELEASE] at com.sun.proxy.$Proxy131.endpoint(Unknown Source) ~[na:na] at com.unkown.data.hw.ipran.straight.collect.controller.RTrsHwIpranCircuitController.IpranSend(RTrsHwIpranCircuitController.java:94) ~[classes/:na] at com.unkown.data.hw.ipran.straight.collect.MyRunner.run(MyRunner.java:22) ~[classes/:na] at org.springframework.boot.SpringApplication.callRunner(SpringApplication.java:795) [spring-boot-2.3.4.RELEASE.jar:2.3.4.RELEASE] ... 5 common frames omitted

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] if gradients2 is None: return None gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,fakeB, realB): self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach()) self.D_fake = self.D_fake.mean() self.D_fake = (self.D_fake + x).mean() # Real self.D_real, x = net.forward(realB) self.D_real = (self.D_real+x).mean() # Combined loss self.loss_D = self.D_fake - self.D_real gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data) return self.loss_D + gradient_penalty,return self.loss_D + gradient_penalty出现错误:TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Tensor' and 'NoneType'

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