AccessControl 5.3.1 Python模块发布 - 支持ARM架构

需积分: 5 0 下载量 143 浏览量 更新于2024-11-27 收藏 187KB ZIP 举报
资源摘要信息:"AccessControl-5.3.1-cp39-manylinux_aarch64.whl" 文件标题中包含了多个重要的技术知识点,下面将分别详细阐述: 1. 文件扩展名 ".whl": ".whl" 是 Python 语言中的 Wheel 包的文件格式扩展名。Wheel 是一种分发 Python 包的归档文件格式,旨在加速安装过程。Wheel 文件通常用于 PyPI(Python Package Index),即 Python 包的官方仓库,作为源代码分发(Source Distribution, sdist)的更快替代品。Wheel 文件包含了预编译的二进制文件,因此安装速度比源代码分发更快,并且可以在不重新编译的情况下安装。 2. 包版本 "5.3.1": "5.3.1" 表示当前 Wheel 文件包含的 AccessControl 包的版本号。版本号的常见格式是主版本号.次版本号.修订号,其中每个部分都有不同的含义。主版本号通常在引入了重大更改时增加,次版本号在添加了向下兼容的新功能时增加,修订号则用于小的修复或更新。了解版本号对于安装、维护和管理软件包非常重要,因为它可以帮助用户确定是否需要升级到新版本,以及该版本是否解决了特定的问题或添加了所需的功能。 3. Python 版本 "cp39": "cp39" 指定了 Wheel 文件与 Python 版本的兼容性。在这里,“cp”表示该轮子是为 CPython 编写,即标准的、用 C 语言实现的 Python 解释器。"39" 表示该包兼容 Python 3.9 版本。CPython 是最广泛使用的 Python 实现,因此这个标识帮助用户知道他们是否可以在自己的系统上安装和运行这个 Wheel 文件。 4. 架构 "manylinux_aarch64": "manylinux_aarch64" 表示该 Wheel 文件是为基于 Linux 的系统上的 aarch64 架构构建的。aarch64 是 ARM 架构的 64 位版本,通常用于高性能计算和服务器端应用程序。"manylinux" 是一个标准,它指定了构建轮子的 Linux 系统的最小通用要求,使得轮子可以在多种 Linux 系统上安装而无需重新编译。因此,带有 "manylinux" 标志的轮子可以为多个 Linux 发行版提供跨平台兼容性。 文件描述与文件标题相同,没有提供额外信息,因此这里不再重复描述。 标签 "whl": "whl" 标签指出了该文件是一个 Wheel 包文件,这有助于在文件管理或者下载时快速识别文件类型。 压缩包子文件的文件名称列表包含了以下文件: - 使用说明.txt: 这个文件通常包含了如何安装、配置以及使用 Wheel 包中包含的软件的指南和说明。它是用户开始使用软件前的重要参考,能够帮助用户解决安装过程中的问题,了解软件的基本操作,以及提供一些高级配置的示例。为了充分利用软件功能,用户应当仔细阅读并遵循这份文档中的指导。 - AccessControl-5.3.1-cp39-manylinux2014_aarch64.whl: 此文件名与标题提供的 Wheel 文件名非常相似,但实际上这里可能存在一个小错误。标题中的文件名是 "manylinux_aarch64",而列表中的是 "manylinux2014_aarch64"。"manylinux2014" 是一个特定的 manylinux 子标准,指的是基于 CentOS 7 发行版构建的环境,它保证了与大多数现代 Linux 发行版的兼容性。这种差异可能表明文件列表中的 Wheel 文件是为一个更具体的子集的 Linux 系统构建的,尽管这种细微的区别可能对最终用户影响不大。 总结来说,AccessControl-5.3.1-cp39-manylinux_aarch64.whl 文件是一个针对 Python 3.9 版本且兼容 aarch64 架构的预编译 Wheel 包,可以在支持 manylinux 标准的 Linux 系统上安装。它遵循了 Python 包分发的 Wheel 标准,并且包含了与软件包相关的使用说明文档。

Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py", line 761, in _score scores = scorer(estimator, X_test, y_test) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 103, in __call__ score = scorer._score(cached_call, estimator, *args, **kwargs) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 264, in _score return self._sign * self._score_func(y_true, y_pred, **self._kwargs) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1123, in f1_score return fbeta_score( File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1261, in fbeta_score _, _, f, _ = precision_recall_fscore_support( File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1544, in precision_recall_fscore_support labels = _check_set_wise_labels(y_true, y_pred, average, labels, pos_label) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1348, in _check_set_wise_labels y_type, y_true, y_pred = _check_targets(y_true, y_pred) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 93, in _check_targets raise ValueError( ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous targets

2023-05-25 上传