解释/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/__init__.py:107: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working from collections import MutableMapping /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/rcsetup.py:20: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working from collections import Iterable, Mapping /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/colors.py:53: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working from collections import Sized

时间: 2024-01-17 16:05:36 浏览: 264
PDF

解决-BASH: /HOME/JAVA/JDK1.8.0_221/BIN/JAVA: 权限不够问题

这段警告信息是在使用 Matplotlib 库时出现的，其中的 DeprecationWarning 告诉我们使用或导入 'collections' 中的 ABCs 而不是从 'collections.abc' 中导入是不推荐的。在 Python 3.8 中，这种用法将停止工作。通常情况下，这些警告可以忽略，因为它们不会影响代码的运行。但如果你想避免这些警告，可以使用 'collections.abc' 中的 ABCs，而不是从 'collections' 中导入。
阅读全文

相关推荐

gz

jdk8 解压缩安装包下载地址https://www.oracle.com/java/technologies/download

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar 保存并关闭文件，然后执行 source ~/.bashrc 或 source ~/.bash_profile 使更改生效。 4. **验证安装**：现在你可以通过运行 ...
zip

MinGW-w64安装包

4. **库文件（lib）**：这里存放的是编译好的静态库（.a文件）和动态库（.dll文件）。静态库在编译时会被直接合并到目标代码中，而动态库则在运行时被加载，降低了程序大小但增加了依赖性。 5. **libexec**：通常...

Traceback (most recent call last): File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/threading.py", line 926, in _bootstrap_inner self.run() File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/threading.py", line 870, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/dataloader_iter.py", line 505, in _thread_loop batch = self._get_data() File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/dataloader_iter.py", line 634, in _get_data batch.reraise() File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/worker.py", line 169, in reraise raise self.exc_type(msg) IsADirectoryError: DataLoader worker(4) caught IsADirectoryError with message:

这是一个Python的错误追踪信息，其中包含了程序运行中出现的异常信息和出错位置。根据信息显示，出错位置在一个叫做DataLoaderIter的模块中的第505行，具体的异常信息为IsADirectoryError，意思是试图使用一个目录的...

ImportError: cannot import name 'in_dynamic_mode' from 'paddle' (/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/__init__.py)

这个错误可能是因为您的PaddlePaddle版本过低导致的。您可以尝试更新PaddlePaddle到最新版本，或者将PaddlePaddle降级到支持in_dynamic_mode的版本。您可以在PaddlePaddle官方网站上查看版本信息和安装方法。...

cannot import name 'filter_largest_volume' from 'utils' (/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/utils/__init__.py)

这个错误信息表明在 utils 模块中找不到名为 'filter_largest_volume' 的函数。可能是因为函数名拼写错误或者该函数并不存在于 utils 模块中。请检查函数名是否正确，并确认该函数是否存在于 utils 模块中。...

ImportError: cannot import name 'CIFAR10' from 'paddle.vision.datasets' (/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/vision/datasets/__init__.py)

这个错误是因为在paddle.vision.datasets中找不到CIFAR10类，可能是因为您的PaddlePaddle版本过低或者您没有安装CIFAR10数据集。您可以尝试升级PaddlePaddle版本或者安装CIFAR10数据集来解决这个问题。您可以使用...

ImportError: cannot import name 'ConciseDateFormatter' from 'matplotlib.dates' (/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/dates.py)

这个错误通常是由于 matplotlib 的版本问题引起的，可能是因为您使用的 matplotlib 版本与您的代码或其他依赖项不兼容。您可以尝试更新 matplotlib 到最新版本，或者回滚到与您代码兼容的 matplotlib 版本。您可以...

报错cannot import name 'HistGradientBoostingClassifier' from 'sklearn.ensemble' (/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/sklearn/ensemble/__init__.py)什么意思，应该怎样修改

这个错误是因为您正在使用的 scikit-learn 版本太旧，没有 HistGradientBoostingClassifier 这个类。...conda update scikit-learn 如果您仍然遇到问题，可以尝试卸载并重新安装 scikit-learn。

Can not import paddle core while this file exists: /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/libpaddle.so

这个问题可能是由于 paddle 和 paddlepaddle 包版本不一致导致的。可以尝试卸载 paddlepaddle 包，然后重新安装 paddle 包，或者安装与 paddlepaddle 包版本一致的 paddle 包。 可以按照以下步骤来卸载 ...

on3.7/site-packages/selenium/webdriver/common/driver_finder.py in get_path(service, options) 41 try: ---> 42 path = SeleniumManager().driver_location(options) if path is None else path 43 except Exception as err: /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/selenium/webdriver/common/selenium_manager.py in driver_location(self, options) 95 ---> 96 result = self.run(args) 97 executable = result.split("\t")[-1].strip() /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/selenium/webdriver/common/selenium_manager.py in run(args) 120 if completed_proc.returncode: --> 121 raise WebDriverException(f"Unsuccessful command executed: {command}.\n{result}{stderr}") 122 else: WebDriverException: Message: Unsuccessful command executed: /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/selenium/webdriver/common/linux/selenium-manager --browser MicrosoftEdge --output json. request or response body error: operation timed out During handling of the above exception, another exception occurred: NoSuchDriverException Traceback (most recent call last)/tmp/ipykernel_94/3666868230.py in <module>

根据您的代码和错误信息，看起来您在使用Selenium WebDriver时遇到了问题。NoSuchDriverException错误表明您的代码无法找到指定的驱动程序。 这个问题可能是由于没有正确安装或配置WebDriver驱动程序引起的。...

gains = paddle.stack((1.0 / red_gain, paddle.to_tensor([1.0]), 1.0 / blue_gain)) / rgb_gain File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/tensor/manipulation.py", line 798, in stack return layers.stack(x, axis, name) File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/layers/nn.py", line 10184, in stack return _C_ops.stack(x, 'axis', axis) ValueError: (InvalidArgument) stack(): argument 'X' (position 0) must be list of Tensors, but got list of float (at /paddle/paddle/fluid/pybind/op_function.h:886)

这个错误是由于 paddle.stack() 函数要求输入的是张量列表，但您在输入时将列表中的一些元素提供为标量（float）。为了解决这个问题，您可以将标量转换为张量，或者在输入列表中将所有元素都作为张量提供。以下是...

KeyError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_223/1273718879.py in <module> 47 48 # 每个特征取值的平均数 ---> 49 mean_data=data.groupby('花卉种类').mean() 50 plt.plot(mean_data.T, marker="o") 51 plt.xticks(rotation=0) /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/frame.py in groupby(self, by, axis, level, as_index, sort, group_keys, squeeze, observed, dropna) 6523 squeeze=squeeze, 6524 observed=observed, -> 6525 dropna=dropna, 6526 ) 6527 /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/groupby/groupby.py in __init__(self, obj, keys, axis, level, grouper, exclusions, selection, as_index, sort, group_keys, squeeze, observed, mutated, dropna) 531 observed=observed, 532 mutated=self.mutated, --> 533 dropna=self.dropna, 534 ) 535 /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/groupby/grouper.py in get_grouper(obj, key, axis, level, sort, observed, mutated, validate, dropna) 784 in_axis, name, level, gpr = False, None, gpr, None 785 else: --> 786 raise KeyError(gpr) 787 elif isinstance(gpr, Grouper) and gpr.key is not None: 788 # Add key to exclusions KeyError: '花卉种类'

这是一个 KeyError，通常表示在 Python 字典或 Pandas 数据框中，你试图使用不存在的键来获取对应的值，导致了这个错误。在你的代码中，错误出现在对 '花卉种类' 这个键进行了分组操作，但是这个键在数据框中不存在...

/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexing.py:1596: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy self.obj[key] = _infer_fill_value(value) /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexing.py:1763: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy isetter(loc, value)

这是一个 pandas 库的警告信息，通常出现在使用索引对 DataFrame 进行切片并赋值操作时。警告信息的意思是，用户试图对一个 DataFrame 对象的一个切片进行赋值操作，但是该操作会先对切片对象进行一次复制操作（copy...

def feature_Kmeans(data,label): mms = MinMaxScaler() feats = [f for f in data.columns if f not in ['loan_id', 'user_id', 'isDefault']] data = data[feats] mmsModel = mms.fit_transform(data.loc[data['class'] == label]) clf = KMeans(5, random_state=2021) pre = clf.fit(mmsModel) test = pre.labels_ final_data = pd.Series(test, index=data.loc[data['class'] == label].index) if label == 1: /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:74: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:75: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:76: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

这段代码中出现了 SettingWithCopyWarning 警告，警告的...python if label == 1: final_data = pd.DataFrame({'class': final_data}) data.loc[data['class'] == label, 'class'] = final_data['class']

/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddlets/utils/backtest.py:6: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working from collections import defaultdict, Iterable

这个警告是说在 Python 3.8 中，从 collections 导入 ABCs 将不再被支持，建议直接从 collections.abc 导入 ABCs。您可以这样修改代码： python from collections.abc import defaultdict, Iterable 这样...

Traceback (most recent call last): File "<string>", line 17, in <module> File "/home/yangkang/.conda/envs/py37-DeepPlaceFPGA/lib/python3.7/site-packages/pyomo/opt/base/solvers.py", line 533, in solve self.available(exception_flag=True) File "/home/yangkang/.conda/envs/py37-DeepPlaceFPGA/lib/python3.7/site-packages/pyomo/opt/solver/shellcmd.py", line 141, in available raise ApplicationError(msg % self.name) pyomo.common.errors.ApplicationError: No executable found for solver 'ipopt'

这个错误提示表明，在你的系统上找不到名为'ipopt'的求解器可执行文件。在使用Pyomo求解二次规划问题时，你可以选择不同的求解器来进行求解。如果你想使用ipopt求解器，你需要确保已经正确安装了ipopt并设置了路径。...

ImportError: cannot import name 'init_random_seed' from 'mmdet.apis' (/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/mmdet/apis/__init__.py)

这个错误可能是因为你的代码中导入了 mmdet.apis 模块下的 init_random_seed 函数，但是在该模块中找不到该函数。这可能是因为你使用的 mmdetection 版本不同导致的。 你可以尝试更新你的 mmdetection 版本，...
zip

ta-lib-0.5.1-cp312-cp312-win32.whl

ta_lib-0.5.1-cp312-cp312-win32.whl
zip

在线实时的斗兽棋游戏，时间赶，粗暴的使用jQuery + websoket 实现实时H5对战游戏 + java.zip课程设计

课程设计 在线实时的斗兽棋游戏，时间赶，粗暴的使用jQuery + websoket 实现实时H5对战游戏 + java.zip课程设计

最新推荐

recommend-type

解决-BASH: /HOME/JAVA/JDK1.8.0_221/BIN/JAVA: 权限不够问题

下面我们将详细解释这个问题的原因，并提供解决方法。 **问题原因：** 在Linux系统中，文件和目录都有其特定的权限设置，包括读（r）、写（w）和执行（x）。当尝试执行一个二进制文件（如`JAVA`），系统会检查该...
recommend-type

ta-lib-0.5.1-cp312-cp312-win32.whl

ta_lib-0.5.1-cp312-cp312-win32.whl
recommend-type

在线实时的斗兽棋游戏，时间赶，粗暴的使用jQuery + websoket 实现实时H5对战游戏 + java.zip课程设计

课程设计 在线实时的斗兽棋游戏，时间赶，粗暴的使用jQuery + websoket 实现实时H5对战游戏 + java.zip课程设计
recommend-type

ta-lib-0.5.1-cp310-cp310-win-amd64.whl

ta_lib-0.5.1-cp310-cp310-win_amd64.whl
recommend-type

全国江河水系图层shp文件包下载

资源摘要信息:"国内各个江河水系图层shp文件.zip" 地理信息系统（GIS）是管理和分析地球表面与空间和地理分布相关的数据的一门技术。GIS通过整合、存储、编辑、分析、共享和显示地理信息来支持决策过程。在GIS中，矢量数据是一种常见的数据格式，它可以精确表示现实世界中的各种空间特征，包括点、线和多边形。这些空间特征可以用来表示河流、道路、建筑物等地理对象。 本压缩包中包含了国内各个江河水系图层的数据文件，这些图层是以shapefile（shp）格式存在的，是一种广泛使用的GIS矢量数据格式。shapefile格式由多个文件组成，包括主文件（.shp）、索引文件（.shx）、属性表文件（.dbf）等。每个文件都存储着不同的信息，例如.shp文件存储着地理要素的形状和位置，.dbf文件存储着与这些要素相关的属性信息。本压缩包内还包含了图层文件（.lyr），这是一个特殊的文件格式，它用于保存图层的样式和属性设置，便于在GIS软件中快速重用和配置图层。 文件名称列表中出现的.dbf文件包括五级河流.dbf、湖泊.dbf、四级河流.dbf、双线河.dbf、三级河流.dbf、一级河流.dbf、二级河流.dbf。这些文件中包含了各个水系的属性信息，如河流名称、长度、流域面积、流量等。这些数据对于水文研究、环境监测、城市规划和灾害管理等领域具有重要的应用价值。 而.lyr文件则包括四级河流.lyr、五级河流.lyr、三级河流.lyr，这些文件定义了对应的河流图层如何在GIS软件中显示，包括颜色、线型、符号等视觉样式。这使得用户可以直观地看到河流的层级和特征，有助于快速识别和分析不同的河流。 值得注意的是，河流按照流量、流域面积或长度等特征，可以被划分为不同的等级，如一级河流、二级河流、三级河流、四级河流以及五级河流。这些等级的划分依据了水文学和地理学的标准，反映了河流的规模和重要性。一级河流通常指的是流域面积广、流量大的主要河流；而五级河流则是较小的支流。在GIS数据中区分河流等级有助于进行水资源管理和防洪规划。 总而言之，这个压缩包提供的.shp文件为我们分析和可视化国内的江河水系提供了宝贵的地理信息资源。通过这些数据，研究人员和规划者可以更好地理解水资源分布，为保护水资源、制定防洪措施、优化水资源配置等工作提供科学依据。同时，这些数据还可以用于教育、科研和公共信息服务等领域，以帮助公众更好地了解我国的自然地理环境。
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

Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度

![Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度](https://dvl.in.tum.de/img/lectures/automl.png) # 1. Keras模型压缩与优化概览 随着深度学习技术的飞速发展，模型的规模和复杂度日益增加，这给部署带来了挑战。模型压缩和优化技术应运而生，旨在减少模型大小和计算资源消耗，同时保持或提高性能。Keras作为流行的高级神经网络API，因其易用性和灵活性，在模型优化领域中占据了重要位置。本章将概述Keras在模型压缩与优化方面的应用，为后续章节深入探讨相关技术奠定基础。 # 2. 理论基础与模型压缩技术 ### 2.1 神经网络模型压缩
recommend-type

MTK 6229 BB芯片在手机中有哪些核心功能，OTG支持、Wi-Fi支持和RTC晶振是如何实现的？

MTK 6229 BB芯片作为MTK手机的核心处理器，其核心功能包括提供高速的数据处理、支持EDGE网络以及集成多个通信接口。它集成了DSP单元，能够处理高速的数据传输和复杂的信号处理任务，满足手机的多媒体功能需求。 参考资源链接：[MTK手机外围电路详解：BB芯片、功能特性和干扰滤波](https://wenku.csdn.net/doc/64af8b158799832548eeae7c?spm=1055.2569.3001.10343) OTG（On-The-Go）支持是通过芯片内部集成功能实现的，允许MTK手机作为USB Host与各种USB设备直接连接，例如，连接相机、键盘、鼠标等
recommend-type

点云二值化测试数据集的详细解读

资源摘要信息:"点云二值化测试数据" 知识点： 一、点云基础知识 1. 点云定义：点云是由点的集合构成的数据集，这些点表示物体表面的空间位置信息，通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。 2. 点云特性：点云数据通常具有稠密性和不规则性，每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。 3. 点云应用：广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。 二、二值化处理概述 1. 二值化定义：二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程，即黑白两色表示。在点云数据中，二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。 2. 二值化的目的：简化数据处理，便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。 3. 二值化方法：点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。 三、点云二值化技术 1. 密度阈值方法：通过设定一个密度阈值，将高于该阈值的点分类为前景，低于阈值的点归为背景。 2. 距离阈值方法：根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化，距离小于某个值的点为前景，大于的为背景。 3. 混合方法：结合密度、距离或其他特征，通过更复杂的算法来确定点的二值化。 四、二值化测试数据的处理流程 1. 数据收集：使用相应的设备和技术收集点云数据。 2. 数据预处理：包括去噪、归一化、数据对齐等步骤，为二值化处理做准备。 3. 二值化：应用上述方法，对预处理后的点云数据执行二值化操作。 4. 测试与验证：采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。 5. 结果分析：通过比较二值化前后点云数据的差异，分析二值化效果是否达到预期目标。 五、测试数据集的结构与组成 1. 测试数据集格式：文件可能以常见的点云格式存储，如PLY、PCD、TXT等。 2. 数据集内容：包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。 3. 数据集数量和多样性：根据实际应用场景，测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。 六、相关软件工具和技术 1. 点云处理软件：如CloudCompare、PCL（Point Cloud Library）、MATLAB等。 2. 二值化算法实现：可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。 3. 评估指标：用于衡量二值化效果的指标，例如分类的准确性、召回率、F1分数等。 七、应用场景分析 1. 自动驾驶：在自动驾驶领域，点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。 2. 三维重建：在三维建模中，二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。 3. 工业检测：在工业检测中，二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。 综上所述，点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程，对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。
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