ERROR: not found: C:\Users\27913\Desktop\web-framework-master\aip\get_token_test.py::TestCaseGetToken (no name 'C:\\Users\\27913\\Desktop\\web-framework-master\\aip\\get_token_test.py::TestCaseGetToken' in any of [<Module get_token_test.py>])

时间: 2023-07-08 11:45:32 浏览: 84
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aip-java-sdk-4.2.0.zip_aip-java_aip-java-sdk_aip-java-sdk 4.2.0_

这个错误提示意味着 Python 找不到你尝试运行的测试用例。具体原因可能是测试用例文件中没有名为 `TestCaseGetToken` 的测试用例，或者测试用例文件的路径不正确。 你可以检查一下测试用例文件的路径是否正确，并且确认一下测试用例文件中是否存在名为 `TestCaseGetToken` 的测试用例。如果测试用例文件路径正确，但是测试用例文件中没有名为 `TestCaseGetToken` 的测试用例，那么你需要创建一个名为 `TestCaseGetToken` 的测试用例，并且在其中编写你的测试代码。
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ImportError while importing test module 'C:\Users\27913\Desktop\web-framework-master\aip\get_token_test.py'. Hint: make sure your test modules/packages have valid Python names.

这个错误提示表明在导入测试模块时发生了错误，并且建议你确保测试模块具有有效的 Python 名称。通常情况下，Python 模块的名称应该是有效的标识符，不能包含空格、破折号、点号等特殊字符。你可以检查一下你的测试...

WARNING | Invalid testcase file: C:\Users\27913\Desktop\web-framework-master\aip\edit_flag.yml TestCaseFormatError: TestCase ValidationError: error: 2 validation errors for TestCase

具体来说，测试用例文件'C：\ Users \ 27913 \ Desktop \ web-framework-master \ aip \ edit_flag.yml'中存在两个验证错误。可能的原因是文件格式不正确或测试用例本身存在问题。 要解决此问题，您可以尝试检查...

aip/get_token_test.py::TestCaseGetToken::test_start c:\python37\lib\site-packages\_pytest\python.py:200: PytestReturnNotNoneWarning: Expected None, but aip/get_token_test.py::TestCaseGetToken::test_start returned <aip. get_token_test.TestCaseGetToken object at 0x00000250F06F7A08>, which will be an error in a future version of pytest. Did you mean to use assert instead of return? f"Expected None, but {pyfuncitem.nodeid} returned {result!r}, which will be an error in a " -- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html

这是一个关于 pytest 的警告信息，提示开发者在测试用例中使用 assert 语句而不是 return ...具体来说，这个警告是在运行 aip/get_token_test.py 文件中的 TestCaseGetToken::test_start 测试用例时产生的。

config: name: testcase description variables: appid: wxba9a30b144d1fd16 grant_type: client_credential secret: 6a0b75e631ebe43f6d60a551ad4ac3fe verify : false base_url: ${get_base_url()} teststeps: - name: /cgi-bin/token request: headers: Postman-Token: 9250a585-9ce0-4ffb-a62b-de0d87adde4a User-Agent: PostmanRuntime/7.32.2 method: GET params: appid: $appid grant_type: $grant_type secret: $secret url: /cgi-bin/token extract: access_token: content.access_token validate: - eq: - status_code - 200 - eq: - headers.Content-Type - application/json; encoding=utf-8 报错：FAILED aip/get_token_test.py::TestCaseGetToken::test_start - httprunner.exceptions.ValidationFailure: assert body.access_token equal 69_tTRqts3TI83zMAzm5O5ZknHsVRYG_zze jGFOQGJu9PcE_KFzLU6q8-Xsu96pPYzeu_nCGOnC6s4dTNfFKtdiNx8lLc2Ythhznuebz6xZUO1pWEwQDj0iRW1Fax8HSDbAIANYJ(str) ==> fail

根据错误信息，期望的 access_token 值应该是 69_tTRqts3TI83zMAzm5O5ZknHsVRYG_zzejGFOQGJu9PcE_KFzLU6q8-Xsu96pPYzeu_nCGOnC6s4dTNfFKtdiNx8lLc2Ythhznuebz6xZUO1pWEwQDj0iRW1Fax8HSDbAIANYJ，但实际返回的 ...
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Traceback (most recent call last): File "D:\tangyingwei\审核单张图片1.py", line 1, in <module> from aip import AipContentCensor File "C:\Users\QCXY-PC\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\aip\__init__.py", line 7, in <module> from .nlp import AipNlp File "C:\Users\QCXY-PC\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\aip\nlp.py", line 16, in <module> import chardet ModuleNotFoundError: No module named 'chardet'如何解决这些问题

这个错误提示是缺少了 'chardet' 模块，你可以尝试通过以下步骤解决这个问题： 1. 确认你是否安装了 chardet 模块，如果没有，请使用以下命令安装： pip install chardet 2. 如果已经安装了 chardet ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\21070\PycharmProjects\pythonProject7\wtp.py", line 2, in <module> from aip import AipOcr File "C:\Users\21070\PycharmProjects\pythonProject7\venv\lib\site-packages\aip\__init__.py", line 7, in <module> from .nlp import AipNlp File "C:\Users\21070\PycharmProjects\pythonProject7\venv\lib\site-packages\aip\nlp.py", line 16, in <module> import chardet ModuleNotFoundError: No module named 'chardet'

这个错误提示显示你的Python环境缺少了需要的模块chardet。你可以通过在命令行中运行以下命令来安装chardet模块： pip install chardet 如果你已经安装了chardet模块但是仍然遇到这个错误，可能是因为模块...

解析以下这段代码if not ACCESS_TOKEN: print("2. ACCESS_TOKEN 为空，调用鉴权接口获取TOKEN") auth_url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials"\ "&client_id={}&client_secret={}".format(API_KEY, SECRET_KEY) auth_resp = requests.get(auth_url) auth_resp_json = auth_resp.json() ACCESS_TOKEN = auth_resp_json["access_token"] print("新 ACCESS_TOKEN: {}".format(ACCESS_TOKEN)) else: print("2. 使用已有 ACCESS_TOKEN")

response = requests.get(auth_url) if response: ACCESS_TOKEN = json.loads(response.text)["access_token"] print("3. ACCESS_TOKEN 获取成功") 这段代码是Python语言编写的，先判断ACCESS_TOKEN是否为空，若...

Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\test1\GUI.py", line 6, in <module> from Main1 import * File "D:\PyCharm\test1\Main1.py", line 2, in <module> import baiduasr File "D:\PyCharm\test1\baiduasr.py", line 5, in <module> from aip import AipSpeech File "C:\Users\19606\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\aip\__init__.py", line 7, in <module> from .nlp import AipNlp File "C:\Users\19606\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\aip\nlp.py", line 16, in <module> import chardet ModuleNotFoundError: No module named 'chardet' 进程已结束,退出代码1

这是一个Python的错误提示信息，看起来是缺少了一个名为"chardet"的模块。你需要安装这个模块，可以使用pip命令在命令行中进行安装，如下所示： pip install chardet 如果你已经安装了这个模块，可以尝试...

dependencies { implementation 'com.baidu.aip:java-sdk:4.16.16' implementation 'androidx.core:core-ktx:1.10.0' implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.6.1' implementation 'com.google.android.material:material:1.8.0' implementation 'androidx.constraintlayout:constraintlayout:2.1.4' implementation 'androidx.lifecycle:lifecycle-livedata-ktx:2.4.1' implementation 'androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:2.4.1' implementation 'androidx.navigation:navigation-fragment-ktx:2.4.1' implementation 'androidx.navigation:navigation-ui-ktx:2.4.1' testImplementation 'junit:junit:4.13.2' androidTestImplementation 'androidx.test.ext:junit:1.1.3' androidTestImplementation 'androidx.test.espresso:espresso-core:3.4.0' implementation 'com.yanzhenjie:permission:2.0.2' //room implementation "androidx.room:room-runtime:2.5.0" implementation "androidx.room:room-ktx:2.5.0" kapt 'androidx.room:room-compiler:2.5.0' implementation 'com.makeramen:roundedimageview:2.3.0' } Execution failed for task ':app:checkDebugDuplicateClasses'. > A failure occurred while executing com.android.build.gradle.internal.tasks.CheckDuplicatesRunnable > Duplicate class com.google.common.util.concurrent.ListenableFuture found in modules guava-23.0 (com.google.guava:guava:23.0) and listenablefuture-1.0 (com.google.guava:listenablefuture:1.0)

这是一个 Gradle 依赖项的配置文件，其中列出了用于构建应用程序的各种库和框架。...这可能是由于使用了两个不同版本的 Guava 库所引起的。你可以尝试在文件中排除一个库的依赖，或者更新 Guava 库的版本以解决这个问题...

dependencies { implementation ("com.baidu.aip:java-sdk:4.16.16") { exclude group: 'com.google.guava', module: 'listenablefuture' } implementation 'androidx.core:core-ktx:1.10.0' implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.6.1' implementation 'com.google.android.material:material:1.8.0' implementation 'androidx.constraintlayout:constraintlayout:2.1.4' implementation 'androidx.lifecycle:lifecycle-livedata-ktx:2.6.1' implementation 'androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:2.4.1' implementation 'androidx.navigation:navigation-fragment-ktx:2.4.1' implementation 'androidx.navigation:navigation-ui-ktx:2.5.2' testImplementation 'junit:junit:4.13.2' androidTestImplementation 'androidx.test.ext:junit:1.1.3' androidTestImplementation 'androidx.test.espresso:espresso-core:3.4.0' implementation 'com.yanzhenjie:permission:2.0.2' //room implementation ("androidx.room:room-runtime:2.5.0") { exclude group: 'com.google.guava', module: 'listenablefuture' } implementation "androidx.room:room-ktx:2.5.0" kapt 'androidx.room:room-compiler:2.5.0' implementation 'com.makeramen:roundedimageview:2.3.0' } Duplicate class com.google.common.util.concurrent.ListenableFuture found in modules guava-23.0 (com.google.guava:guava:23.0) and listenablefuture-1.0 (com.google.guava:listenablefuture:1.0) Go to the documentation to learn how to Fix dependency resolution errors.

你已经成功解决了冲突！现在你的 Gradle 文件中排除了两个库中的一个，即com.google.guava:listenablefuture，这个库的... 现在你应该可以正常构建你的项目了。如果你在构建过程中遇到了其他问题，请随时向我提问。

#!/usr/local/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2023/6/11 14:19 # @Author : 志在星空 # @File : jietu12.py # @Software: PyCharm import base64 import urllib import requests import json API_KEY = "jHxdMDf2bhEPxcG6zFoRUejo" SECRET_KEY = "QF5GO9eLQncG2Zr1MKrxLOWvKAkAtVfI" def main(): # 发送 OCR 请求并获取响应 url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general?access_token=" + get_access_token() # payload = 'image=%2F9j%2F4AAQ' headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Accept': 'application/json' } image_path = "11.jpg" with open(image_path, "rb") as image_file: image_data = image_file.read() response = requests.post(url, headers=headers, data=image_data) # response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) # 解析响应并提取 words_result 中的所有 words 字段 result = json.loads(response.text) print(result) # words_list = [item['words'] for item in result['words_result']] # print(words_list) # # # 打印所有提取到的内容 # for words in words_list: # print(words) def get_file_content_as_base64(path, urlencoded=False): """ 获取文件base64编码 :param path: 文件路径 :param urlencoded: 是否对结果进行urlencoded :return: base64编码信息 """ with open(path, "rb") as f: content = base64.b64encode(f.read()).decode("utf8") if urlencoded: content = urllib.parse.quote_plus(content) return content def get_access_token(): """ 使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token） :return: access_token，或是None(如果错误) """ url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token")) if __name__ == '__main__': main()运行出现{'log_id': 1667825949995168966, 'error_msg': 'param image not exist', 'error_code': 216101}，怎么办

根据API的响应信息，错误信息为"param image not exist"，也就是说API无法找到你指定的图片文件。请确保文件路径是正确的，并且文件名和扩展名的大小写与实际文件匹配。如果文件名或路径错误，将导致API无法找到该...

#!/usr/local/bin/python3 # -- coding: utf-8 -- # @Time : 2023/6/11 14:19 # @Author : 志在星空 # @File : jietu12.py # @Software: PyCharm import base64 import urllib import requests import json API_KEY = "jHxdMDf2bhEPxcG6zFoRUejo" SECRET_KEY = "QF5GO9eLQncG2Zr1MKrxLOWvKAkAtVfI" def main(): # 发送 OCR 请求并获取响应 url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general?access_token=" + get_access_token() # payload = 'image=%2F9j%2F4AAQ' headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Accept': 'application/json' } image_path = "11.jpg" with open(image_path, "rb") as image_file: image_data = image_file.read() response = requests.post(url, headers=headers, data=image_data) # response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) # 解析响应并提取 words_result 中的所有 words 字段 result = json.loads(response.text) print(result) # words_list = [item['words'] for item in result['words_result']] # print(words_list) # # # 打印所有提取到的内容 # for words in words_list: # print(words) def get_file_content_as_base64(path, urlencoded=False): """ 获取文件base64编码 :param path: 文件路径 :param urlencoded: 是否对结果进行urlencoded :return: base64编码信息 """ with open(path, "rb") as f: content = base64.b64encode(f.read()).decode("utf8") if urlencoded: content = urllib.parse.quote_plus(content) return content def get_access_token(): """ 使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token） :return: access_token，或是None(如果错误) """ url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token")) if name == 'main': main()运行出现{'log_id': 1667825949995168966, 'error_msg': 'param image not exist', 'error_code': 216101}，请修改一下

return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token")) if __name__ == '__main__': headers = { 'Content-Type': 'multipart/form-data', 'Accept': 'application/json' } main() ...

这个结果输出的可以保存到csv中吗import base64 import urllib import requests import json API_KEY = "GQchk1EqMwsI51DnVLzE6Hsh" SECRET_KEY = "9M4X60ginE4QYmDLZLhw8edP1Nt91g6z" def main(image_path): url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=" + get_access_token() # image 可以通过 get_file_content_as_base64("C:\fakepath\LIU.jpg",False) 方法获取 image = get_file_content_as_base64(image_path,False) payload = json.dumps({ "image": image, "image_type": "BASE64", "face_field": "emotion" }) headers = { 'Content-Type': 'application/json' } response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) print(response.text) return response.text def get_file_content_as_base64(path, urlencoded=False): """ 获取文件base64编码 :param path: 文件路径 :param urlencoded: 是否对结果进行urlencoded :return: base64编码信息 """ with open(path, "rb") as f: content = base64.b64encode(f.read()).decode("utf8") if urlencoded: content = urllib.parse.quote_plus(content) return content def get_access_token(): """ 使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token） :return: access_token，或是None(如果错误) """ url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))

"face_token": item["face_token"], "emotion": item["emotion"]["type"] }) # 将结果保存为csv文件 with open("output.csv", "w", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["face_token", ...

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![【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8871522/e113209d8f0e317542ca15c510d91a73.png) # 1. 回归模型与分类模型的理论基础 ## 1.1 回归模型与分类模型的区别 回归模型和分类模型是机器学习中最基础的两类监督学习算法，它们在处理问题的本质上存在显著不同。 - **分类模型**：旨在通过数据集中的已知类别（标签）来预测新数据的类别。例如，邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，或者根据用户的点击行为预测用户是否会购买某个
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用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

创建一个高速收费系统的框架涉及到几个步骤，这里我将以 IntelliJ IDEA（一种流行的 Java IDE）为例，简要概述一下如何构建一个基础框架，并提供一些关键代码片段。我们将用到Spring Boot作为主要的框架，因为它简化了设置和部署。 1. **初始化项目**： - 打开IntelliJ IDEA，选择"Create New Project"，然后选择"Maven"并勾选"Spring Initializr"。 - 输入项目名称和依赖项，例如`highway-toll-system`，并添加Spring Web、Spring Data JPA以及相关的数据库驱动。
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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。