# Byte-compiled / optimized / DLL files __pycache__/ *.py[cod] *$py.class # C extensions *.so # Distribution / packaging .Python build/ develop-eggs/ dist/ downloads/ eggs/ .eggs/ lib/ lib64/ parts/ sdist/ var/ wheels/ pip-wheel-metadata/ share/python-wheels/ *.egg-info/ .installed.cfg *.egg MANIFEST # PyInstaller # Usually these files are written by a python script from a template # before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it. *.manifest *.spec # Installer logs pip-log.txt pip-delete-this-directory.txt # Unit test / coverage reports htmlcov/ .tox/ .nox/ .coverage .coverage.* .cache nosetests.xml coverage.xml *.cover *.py,cover .hypothesis/ .pytest_cache/ # Translations *.mo *.pot # Django stuff: *.log local_settings.py db.sqlite3 db.sqlite3-journal # Flask stuff: instance/ .webassets-cache # Scrapy stuff: .scrapy # Sphinx documentation docs/_build/ # PyBuilder target/ # Jupyter Notebook .ipynb_checkpoints # IPython profile_default/ ipython_config.py # pyenv .python-version # pipenv # According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control. # However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies # having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not # install all needed dependencies. #Pipfile.lock # PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow __pypackages__/ # Celery stuff celerybeat-schedule celerybeat.pid # SageMath parsed files *.sage.py # Environments .env .venv env/ venv/ ENV/ env.bak/ venv.bak/ # Spyder project settings .spyderproject .spyproject # Rope project settings .ropeproject # mkdocs documentation /site # mypy .mypy_cache/ .dmypy.json dmypy.json # Pyre type checker .pyre/

时间: 2024-04-28 18:21:01 浏览: 293
ZIP

VB精华文摘-系统篇.zip_VB C/S_vb 教材_visual c

这段代码是一个常见的 Python 项目的 .gitignore 文件，用于指定哪些文件不应该被 Git 跟踪和提交到版本控制系统中。其中包含了许多常见的 Python 项目中不需要跟踪的文件和目录，例如编译文件、依赖包、日志文件、测试报告、临时文件等。这样可以避免这些文件影响项目的可维护性和可移植性。
阅读全文

相关推荐

rar

Python-code-learn-.rar_python_py―learn code

"Python-code-learn-.rar" 提供的资源显然是一份关于学习Python编程的教程，特别是针对那些希望通过阅读源代码来深入理解Python的人。"py-learn_code"标签进一步强调了这个主题，暗示了这是一个关于Python编程技巧和...
rar

chmlib-0.40.tar.rar_Linux/Unix编程_C/C++_

"L Linux/Unix编程_C/C++"标签暗示了这个库是用C或C++语言编写的，并且是为Linux和Unix操作系统下的程序员设计的。 在描述中提到的"打包生成chm文件，包括所需要的各种库文件"，意味着chmlib不仅提供了处理CHM文件...

/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py:14: DeprecationWarning: Please use rotate from the scipy.ndimage namespace, the scipy.ndimage.interpolation namespace is deprecated. from scipy.ndimage.interpolation import rotate Traceback (most recent call last): File "/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py", line 509, in <module> ddpm = DDPM(device, beta_1, beta_T, T, drop_prob=0.1) File "/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py", line 309, in __init__ self.model = UNet(T).to(device) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1145, in to return self._apply(convert) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 820, in _apply param_applied = fn(param) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1143, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误是因为 Torch 没有启用 CUDA 编译。CUDA 是用利用 GPU 运行深度学习型的技术，所以如果你想在 GPU 上运行代码，你需要确保 Torch 已经启用了 CUDA。 要解决个问题，你可以按照以下步骤操作： ...

Traceback (most recent call last): File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 268, in <module> train() File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 102, in train lprnet.to(device) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 899, in to return self._apply(convert) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 593, in _apply param_applied = fn(param) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 897, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 208, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误是因为你的torch没有启用CUDA。在训练LPRNet时需要使用GPU加速，因此需要启用CUDA。你可以检查一下你的torch是否安装了CUDA版本，并且在代码中使用了正确的版本。如果你的torch没有安装CUDA版本，你需要重新...
ra

all-working-java-programs-with-compiled-output.ra_Java编程_Java_

all working java programs with compiled output
rar

PartSegCore_compiled_backend-0.14.0-pp38_pp73-win_amd64.whl.rar

在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl...
pdf

PHP Warning: PHP Startup: Unable to load dynamic library D:/php5/ext/php_mysqli.dll

当遇到PHP环境启动时提示无法加载动态链接库（Dynamic Link Library，DLL）的问题时，比如错误信息："PHP Warning: PHP Startup: Unable to load dynamic library D:/php5/ext/php_mysqli.dll"，表明PHP在初始化时...
rar

5397_TD.rar_C/C++__C/C++_

标题中的“5397_TD.rar_C/C++__C/C++_”可能指的是一个关于C/C++编程语言的资源包，其中包含了相关的类库和方法的详细解释。这个压缩包很可能是为了帮助开发者理解并使用C/C++进行编程而设计的。 在描述中，“包含...
rar

Compiled_Server_rev8---LEGACY---UA-SERVER.rar_Enjoy_ragnarok

"Compiled_Server_rev8---LEGACY---UA-SERVER.rar_Enjoy_ragnarok"是一个专为Ragnarok Online 2爱好者精心编译的服务器端程序，它集成了最新的更新和优化，旨在为玩家提供更加稳定和有趣的游戏体验。"Enjoy ragnarok...
zip

Linux_C_chm.zip_Linux/Unix编程_C/C++_

Linux_C_chm.zip是一个包含有关Linux下C语言编程的压缩文件，主要针对的是对Linux操作系统以及C/C++编程感兴趣的用户。这个压缩包里的核心资源是名为"Linux_C.chm"的文件，它很可能是一个帮助文件（CHM是Microsoft的...

RuntimeError: module compiled against API version 0x10 but this version of numpy is 0xe . Check the section C-API incompatibility at the Troubleshooting ImportError section at https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html#c-api-incompatibility for indications on how to solve this problem . Error loading C extensions Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\lib\site-packages\radiomics\__init__.py", line 286, in <module> from radiomics import _cmatrices as cMatrices # noqa: F401 ImportError: numpy.core.multiarray failed to import Traceback (most recent call last): File "C:/Users/lenovo/Desktop/CMR/venv/Feature_extraction.py", line 3, in <module> import radiomics File "D:\Anaconda\lib\site-packages\radiomics\__init__.py", line 297, in <module> raise e File "D:\Anaconda\lib\site-packages\radiomics\__init__.py", line 286, in <module> from radiomics import _cmatrices as cMatrices # noqa: F401 ImportError: numpy.core.multiarray failed to import

这个错误通常是由于 numpy 版本不兼容导致的。根据错误消息，您的 radiomics 库需要 numpy 版本 0x10，但您安装的 numpy 版本是 0xe。您可以在命令行中使用以下命令升级 numpy： pip install --upgrade numpy ...

Traceback (most recent call last): File "D:/SRP/源码/111/faster-rcnn-pytorch-master/predict.py", line 14, in <module> frcnn = FRCNN() File "D:\SRP\源码\111\faster-rcnn-pytorch-master\frcnn.py", line 80, in __init__ self.std = self.std.cuda() File "D:\Anaconda\Anaconda3\envs\shiyan\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误提示说明你的 PyTorch 没有启用 CUDA，也就是说你的 PyTorch 不能在 GPU 上运行。你需要检查你的 PyTorch 安装是否正确以及是否启用了 CUDA。如果你的 PyTorch 安装正确并已启用 CUDA，但仍然出现这个错误，...

Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda3\.conda\envs\Py3.7\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 22, in <module> from . import multiarray File "D:\anaconda3\.conda\envs\Py3.7\lib\site-packages\numpy\core\multiarray.py", line 12, in <module> from . import overrides File "D:\anaconda3\.conda\envs\Py3.7\lib\site-packages\numpy\core\overrides.py", line 7, in <module> from numpy.core._multiarray_umath import ( ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\樊晨悦\PycharmProjects\HyMOS-main\train.py", line 1, in <module> from utils.utils import Logger File "C:\Users\樊晨悦\PycharmProjects\HyMOS-main\utils\utils.py", line 8, in <module> import numpy as np File "D:\anaconda3\.conda\envs\Py3.7\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 150, in <module> from . import core File "D:\anaconda3\.conda\envs\Py3.7\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 48, in <module> raise ImportError(msg) ImportError: IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE! Importing the numpy C-extensions failed. This error can happen for many reasons, often due to issues with your setup or how NumPy was installed. We have compiled some common reasons and troubleshooting tips at: https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html Please note and check the following: * The Python version is: Python3.7 from "D:\anaconda3\.conda\envs\Py3.7\python.exe" * The NumPy version is: "1.21.6" and make sure that they are the versions you expect. Please carefully study the documentation linked above for further help. Original error was: DLL load failed: 找不到指定的模块。

python -c "import numpy; print(numpy.__version__)" 如果你的 Python 版本和 NumPy 版本都正确，那么你可能需要检查你的环境变量是否正确配置。 3. 如果你使用的是 Anaconda 环境，那么你可以尝试重新...

ValueError: in user code: File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1160, in train_function * return step_function(self, iterator) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1146, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1135, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 994, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1052, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 152, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 272, in call ** return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 1990, in categorical_crossentropy return backend.categorical_crossentropy( File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5529, in categorical_crossentropy target.shape.assert_is_compatible_with(output.shape) ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 62) are incompatible

这个错误是由于模型的输出形状与目标数据的形状不匹配导致的。 根据错误信息，模型的输出形状是(None, 1)，而目标数据的形状是(None, 62)。这表示模型输出的每个样本都是一个形状为(None, 1)的张量，而目标数据的每...

Traceback (most recent call last): File "D:\python\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 23, in <module> from . import multiarray File "D:\python\lib\site-packages\numpy\core\multiarray.py", line 10, in <module> from . import overrides File "D:\python\lib\site-packages\numpy\core\overrides.py", line 8, in <module> from numpy.core._multiarray_umath import ( ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.core._multiarray_umath' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\neox_tools-master\neox_tools-master\onmyoji_converter.py", line 2, in <module> import numpy as np File "D:\python\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 139, in <module> from . import core File "D:\python\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 49, in <module> raise ImportError(msg) ImportError: IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE! Importing the numpy C-extensions failed. This error can happen for many reasons, often due to issues with your setup or how NumPy was installed. We have compiled some common reasons and troubleshooting tips at: https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html Please note and check the following: * The Python version is: Python3.8 from "D:\python\python.exe" * The NumPy version is: "1.25.0" and make sure that they are the versions you expect. Please carefully study the documentation linked above for further help. Original error was: No module named 'numpy.core._multiarray_umath'

这个错误通常是由于您的NumPy库安装不完整或损坏导致的。根据您提供的错误信息，NumPy无法找到名为numpy.core._multiarray_umath的模块。 要解决这个问题，您可以尝试以下步骤： 1. 确保您已经正确安装了NumPy库...

Epoch 1/10 2023-07-22 21:56:00.836220: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1807] OP_REQUIRES failed at cast_op.cc:121 : UNIMPLEMENTED: Cast string to int64 is not supported Traceback (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\AI\env\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 52, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Graph execution error: Detected at node 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' defined at (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function return step_function(self, iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1051, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1109, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 142, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 268, in call return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 2078, in sparse_categorical_crossentropy return backend.sparse_categorical_crossentropy( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5610, in sparse_categorical_crossentropy target = cast(target, "int64") File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 2304, in cast return tf.cast(x, dtype) Node: 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' Cast string to int64 is not supported [[{{node sparse_categorical_crossentropy/Cast}}]] [Op:__inference_train_function_1010]

这个错误是由于标签 labels 中的数据类型不正确导致的。labels 中的数据应该是整数类型，但是在您的代码中，它们被解析为字符串类型。为了解决这个问题，您需要将标签转换为整数类型。 请尝试在加载数据集时将...

D:\python3.10\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py:96: UserWarning: Failed to initialize NumPy: module compiled against API version 0x10 but this version of numpy is 0xf . Check the section C-API incompatibility at the Troubleshooting ImportError section at https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html#c-api-incompatibility for indications on how to solve this problem . (Triggered internally at ..\torch\csrc\utils\tensor_numpy.cpp:84.) self.weight = Parameter(torch.empty((out_features, in_features), **factory_kwargs)) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\PycharmProjects\dl1test\main.py", line 46, in <module> data_train = torch.tensor(x_train).float() RuntimeError: Could not infer dtype of numpy.uint8

这个警告提示是因为 NumPy 的版本和 Torch 包中的线性层模块不兼容，需要通过查看在 https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html 中关于 C-API 不兼容的部分来解决 ImportError 的问题。

2023-05-14 00:41:17.476475: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_101.dll D:\ruanjian\Anaconda\envs\tf2\lib\site-packages\h5py\__init__.py:40: UserWarning: h5py is running against HDF5 1.10.5 when it was built against 1.10.4, this may cause problems '{0}.{1}.{2}'.format(*version.hdf5_built_version_tuple) Warning! ***HDF5 library version mismatched error*** The HDF5 header files used to compile this application do not match the version used by the HDF5 library to which this application is linked. Data corruption or segmentation faults may occur if the application continues. This can happen when an application was compiled by one version of HDF5 but linked with a different version of static or shared HDF5 library. You should recompile the application or check your shared library related settings such as 'LD_LIBRARY_PATH'. You can, at your own risk, disable this warning by setting the environment variable 'HDF5_DISABLE_VERSION_CHECK' to a value of '1'. Setting it to 2 or higher will suppress the warning messages totally. Headers are 1.10.4, library is 1.10.5 SUMMARY OF THE HDF5 CONFIGURATION ================================= General Information:什么解决

这个警告是因为你使用的h5py库的头文件版本和链接的HDF5库的版本不匹配。这可能会导致数据损坏或分段错误。你可以尝试重新编译应用程序或检查共享库相关设置，例如LD_LIBRARY_PATH。你也可以通过将环境变量HDF5_...
rar

compiled-graphical-clock.rar_C语言画圆_clock bresenham_画圆 汇编

标题中的“compiled-graphical-clock.rar”表明这是一个关于图形化时钟程序的压缩包，而“C语言画圆_clock bresenham_画圆 汇编”则揭示了该程序的核心技术是用C语言和汇编语言实现的，具体是通过Bresenham算法来...

最新推荐

recommend-type

sonar-scanner连接sonarquebe7的sonar.java.binaries问题的解决方案

如果没有正确设置这个属性，分析过程会失败，并显示错误消息：“Please provide compiled classes of your project with sonar.java.binaries property”。 在问题描述中提到的现象是：使用SonarScanner命令执行...
recommend-type

毕设和企业适用springboot企业数据管理平台类及跨境电商管理平台源码+论文+视频.zip

毕设和企业适用springboot企业数据管理平台类及跨境电商管理平台源码+论文+视频
recommend-type

基于net的超市管理系统源代码（完整前后端+sqlserver+说明文档+LW）.zip

功能说明： 环境说明： 开发软件：VS 2017 （版本2017以上即可，不能低于2017） 数据库：SqlServer2008r2（数据库版本无限制，都可以导入） 开发模式：mvc。。。
recommend-type

Windows平台下的Fastboot工具使用指南

资源摘要信息:"Windows Fastboot.zip是一个包含了Windows环境下使用的Fastboot工具的压缩文件。Fastboot是一种在Android设备上使用的诊断和工程工具，它允许用户通过USB连接在设备的bootloader模式下与设备通信，从而可以对设备进行刷机、解锁bootloader、安装恢复模式等多种操作。该工具是Android开发者和高级用户在进行Android设备维护或开发时不可或缺的工具之一。" 知识点详细说明: 1. Fastboot工具定义： Fastboot是一种与Android设备进行交互的命令行工具，通常在设备的bootloader模式下使用，这个模式允许用户直接通过USB向设备传输镜像文件以及其他重要的设备分区信息。它支持多种操作，如刷写分区、读取设备信息、擦除分区等。 2. 使用环境： Fastboot工具原本是Google为Android Open Source Project（AOSP）提供的一个组成部分，因此它通常在Linux或Mac环境下更为原生。但由于Windows系统的普及性，许多开发者和用户需要在Windows环境下操作，因此存在专门为Windows系统定制的Fastboot版本。 3. Fastboot工具的获取与安装： 用户可以通过下载Android SDK平台工具（Platform-Tools）的方式获取Fastboot工具，这是Google官方提供的一个包含了Fastboot、ADB（Android Debug Bridge）等多种工具的集合包。安装时只需要解压到任意目录下，然后将该目录添加到系统环境变量Path中，便可以在任何位置使用Fastboot命令。 4. Fastboot的使用： 要使用Fastboot工具，用户首先需要确保设备已经进入bootloader模式。进入该模式的方法因设备而异，通常是通过组合特定的按键或者使用特定的命令来实现。之后，用户通过运行命令提示符或PowerShell来输入Fastboot命令与设备进行交互。常见的命令包括： - fastboot devices：列出连接的设备。 - fastboot flash [partition] [filename]：将文件刷写到指定分区。 - fastboot getvar [variable]：获取指定变量的值。 - fastboot reboot：重启设备。 - fastboot unlock：解锁bootloader，使得设备能够刷写非官方ROM。 5. Fastboot工具的应用场景： - 设备的系统更新或刷机。 - 刷入自定义恢复（如TWRP）。 - 在开发阶段对设备进行调试。 - 解锁设备的bootloader，以获取更多的自定义权限。 - 修复设备，例如清除用户数据分区或刷写新的boot分区。 - 加入特定的内核或修改系统分区。 6. 注意事项： 在使用Fastboot工具时需要格外小心，错误的操作可能会导致设备变砖或丢失重要数据。务必保证操作前已备份重要数据，并确保下载和刷入的固件是针对相应设备的正确版本。此外，不同的设备可能需要特定的驱动程序支持，因此在使用Fastboot之前还需要安装相应的USB驱动。 7. 压缩包文件说明： 资源中提到的"windows-fastboot.zip"是一个压缩文件，解压后应当包含一个或多个可执行文件、库文件等，这些文件合起来组成了Fastboot工具的Windows版本。解压后，用户应当参考解压后的文档或说明文件来进行安装和配置，以便能够正确地使用该工具。 总结而言，Fastboot作为一个功能强大的工具，它为Android设备的开发者和高级用户提供了一个界面简洁但功能全面的操作平台，以实现对设备深层次的控制。然而，它的使用要求用户具备一定的技术知识和经验，否则不当操作可能导致设备损坏。因此，使用Fastboot时应当谨慎并确保自己了解每个命令的具体含义和后果。
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

DLMS规约深度剖析：从基础到电力通信标准的全面掌握

![DLMS规约基础介绍](https://afteracademy.com/images/what-is-data-model-in-dbms-and-what-are-its-types-hierarchical-model-48add64778fd4b8f.jpg) # 摘要 DLMS/COSEM是一种广泛应用于智能电网和电力计量领域的通信协议。本文首先介绍了DLMS规约的基础概念、起源以及核心技术原理，包括协议架构、数据模型、通信过程、数据封装与传输机制。随后，文章探讨了DLMS规约在电力通信中的实际应用，如智能电表和电网自动化系统的数据通信，并分析了DLMS规约的测试与验证方法。文
recommend-type

修改代码，使其正确运行

要使提供的代码能够正确运行，需要解决以下几个关键点： 1. **输入处理**：确保从控制台读取的文法规则和待解析字符串格式正确。 2. **FIRST集和FOLLOW集计算**：确保FIRST集和FOLLOW集的计算逻辑正确无误。 3. **预测分析表构建**：确保预测分析表的构建逻辑正确，并且能够处理所有可能的情况。 4. **LL(1)分析器**：确保LL(1)分析器能够正确解析输入字符串并输出解析过程。 以下是经过修改后的完整代码： ```java package com.example.demo10; import java.util.*; public class Main
recommend-type

Python机器学习基础入门与项目实践

资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律，并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型，该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据，其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中，模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据，其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习，而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库： 1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。 2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中，Python可以贯穿始终，从数据采集到模型部署，Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化，机器学习的应用领域也在不断扩大，从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。
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

【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

![【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案](https://static.coggle.it/diagram/Wf_r5VcFBgABR93J/thumbnail?mtime=1510053270529) # 摘要 本文首先介绍wc命令的基本使用和功能，旨在为读者提供一个理解文本行、单词、字节统计的基础。随后，深入探讨了wc命令的高级用法，包括对多个文件的统计与比较，与其他工具如grep和awk的结合使用，以及通过管道实现的高效数据处理。文章第三部分关注wc命令的性能优化和实用技巧，包括提升效率的执行方法和解决常见使用问题的策略。最后，文章探索了wc命令的替代工具与功