大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python星耀群【我喜欢站在一号公路上】问了一个Python库安装的问题,一起来看看吧。...下图是他的一个报错截图: 二、实现过程 这里【对不起果丹皮】提示到上图报错上面说要你安装pep517,但是这个好像还挺难的。后来【莫生气】提示别省事,一个一个的去安装。...主要txt文件里边的库太多了,而且格式不太规则,挨个安装后,后来暂时没有发现问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python库安装的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
大型多人在线游戏(MMO)类型的游戏模拟了一个规模庞大的生态系统,其中数量不断变化的玩家在持久、广阔的环境下对战。...输入:智能体观察以其当前位置为中心的方形农作物地块。输入包括地块的地形类型和当前智能体选中的属性(生命值、食物、水和位置)。 输出:智能体为下一个游戏时钟刻度(时间步)输出动作选项。...智能体实现最优化以获得奖励仅仅是为了维持自身的生命周期(轨迹长度),而不是为了实现特定的目标:他们得每获得 1 个奖励,生命周期就会延长一个时钟刻度。...Neural MMO 在环境复杂性和种群规模之间找到了一个中间地带。同时,他们在设计这个环境时还考虑到了开源扩展,并计划将其作为创建研究社区的基础。...因而智能体需要从不断尝试的经验中发现一个好的决策,从而在这个过程中获取更多的奖励。 因此,对于强化学习研究来说,需要在探索(未知领域)和利用(现有知识)之间找到平衡。
前面要讲的话 前段时间看到了一篇文章,很有启发,就有了这篇推送。文章中所讨论的使用熵值来计算城市的功能混合度,思路很棒。 非常感谢作者十六便士(不知道我这个计算方式,大佬给打几分 ? ? ?...一直到统计物理、信息论等一系列科学理论的发展,熵的本质才逐渐被解释清楚,即:熵的本质是一个系统“内在的混乱程度”。 国内也有专家学者尝试借助“信息熵”的概念来度量城市土地利用的多样性和混合度。...计算 终于来到了最后一步:计算信息熵!这个步骤很简单,只需要定义好函数,然后传参数进去就行了。 ? 计算的结果 ? 结果渲染 ?...总结 我们根据结果数据,来分析一下,得到的这个熵值是不是真的反应了事物的内在情况。 看看最小的 首先对功能区地块,按照熵值进行排序,就能得到了熵值最小与最大的地块 ? 我查了一下该地块的构成 ?...可以看到这个功能区地块各种分类分布的比较均匀,也就是这块地的混合程度比较高。 从这个分析结果来看,熵还是很能反应事物的本质的。 鸣谢 特别感谢姜老师的指导,让我对熵有了多一点的了解!
接下来,我将着重从玩法设计、渲染效果、发布 Steam 三个方面,带大家走进《iles》的开发幕后。 二、简单而又有趣的玩法 立项之初,摆在我们面前的第一个问题就是:要做一款什么类型的游戏呢?...在水边缘的实现上,我也尝试了多种方案,比如深度检查、手动制作模型面、射线检测生成模型面、特效等,但这些方式或多或少都有缺点,无法满足项目需求。...同时,《iles》中的高级效果基本都依赖于这个自定义渲染管线,为了能更方便调试和组织这个管线,我临时快速实现了一个可视化编辑管线的功能,大家可以获取源码后一探里面的实现原理。...我们还尝试过把每个关卡按地块排列生成简化的 3D 模型。一开始为了更能体现 3D 模型的效果,采用了斜视角,但是看着有一点乱,并且远一点的关卡显示得没那么清楚。...一开始我们以为是 Steam 还没开权限或者是网络有问题,过了一段时间还是不行,我就翻了下源码,才发现它有个 ID 的参数必须要是 String 类型,而我们测试传的是 Number。
当一个地址不保存在任何一个变量当中时,这一块地址就被认为是无法访问到了,那么就可以回收,这个算法叫引用计数算法。...而当我们令another_person = person;的时候,这一串地址的所有权发生了转移,它转移到了新的变量身上,person不再具备这个变量的所有权,person就空了,当我们再次使用person...对于生命周期标注的【并不影响代码实际执行,只是帮助函数定义时,判断函数内部逻辑是否合理】这一规则,我们可以尝试一个检验办法来理解,那就是:标注的生命周期,在函数内部合理,符合依赖的生命周期必须不短于结果的生命周期这一规则...生命周期标注和调用时候的实参生命周期不一致,但是代码是完全可以运行的,没有抛出错误。原因可以归结为以下两点:定义时,str1和str2的生命周期都不短于结果的生命周期,定义时遵守了生命周期原则。...除了函数之外,其他任何涉及到【先定义、后调用,定义时允许传入借用】的场景,都需要使用生命周期标注,比如结构体,看下面这个例子:先定义一个结构体类型,其中存在字段的类型为借用,然后使用这个类型,定义出一个实际的变量
在我每天收到的邮件中,包括团队产出的机器学习模型的发开情况。我需要确保模型本身和数据加载到数据仓库的过程中没有发生错误。 如果没有错误,我会检查并回复各种类消息和请求。...结对编程 过去五年,我作为数据科学家感受到了工作类型的变化。最初几年我专注于完成自己的工作,现在则将大部分时间花在帮助和教育经验不足的团队成员上。...随着时间推移,我了解到用通俗易懂的语言表达的重要性。现在,当我讨论模型性能时,即使我谈论的是F1分数,也将其称为“准确性”。这才是更精准的表达,不是吗?...在讨论内置算法时,我注意到很多算法没有办法实现,因为我的图形在两种类型的节点(二分图)之间存在关系,但这些算法仅适用于具有一个节点的图型。...对于这个项目(目前正在进行的),我们没有标记数据,主要在尝试一种被称为主动式学习的新技术,它本质上允许使用更少的标记数据来创建更好的机器学习模型。
如果不能完美区分的话,我们得忍受一些没有被准确标注的例子。 正如你们所知,在有标注数据的情况下,这里有一条最佳拟合线。...体重超过280镑(约127千克)的人将会成为优秀的前锋,体重低于280镑的人更可能成为一个接球手。因此我得到了两种做标注的不同的方式。 假设我现在加入了一些新数据,我想为新的例子进行标注。...当我要衡量两个样本之间的区别时,我需要明确这些样本为何是有用的。但是问题是如果能将这个问题简化,那么一切就简单了。但特征并不总能表现得如你所愿。...现在如果我把它运用在测试数据上,我得到一个还不错的结果。准确率大约是0.6。 我可以运用这个想法来尝试推广,看是否能找到更好的模型。 还有其他的测量方法,我将把这个用作最后的例子。...我可以理解为灵敏度就是,在所有正确和错误标注的集合中,有多少是标注正确的,有多少标注正确的是我想要的。我可以让灵敏度为1,将所有内容标注为我想要的。但是特异度将为0,因为我将有很多标注错误的。
你不但找到了一批高质量图片,而且它们的标注, Google 都帮你打好了。 下面一步,自然就是把这些图片下载下来了。...这个大众痛点,真的没有人尝试解决吗? 今天,一个偶然的机会,我发现了一个特别棒的 Github 项目,叫做 google-images-download。 Github repo 链接在这里。...尝试 进入下载目录: cd ~/Downloads 我们尝试下载一些图片。 《我不是药神》里面有个叫谭卓的女演员,演的不错。可是我一开始,把她当成郝蕾了。 咱们尝试下载一些谭卓的图片吧。...仿照刚才的命令,我们执行: googleimagesdownload -k "郝蕾" -l 200 然后……就报错了: 解决 遇到问题,不要慌。 你得认真看看错误提示。...请根据你的操作系统类型,选择合适的版本: 我选的是 macOS 版本。 下载后,压缩包里面只有一个文件,把它解压,放在 ~/Downloads 目录下。
1 主灯光 当我们创建场景时,引擎为我们默认创建两个节点:灯光、摄像机。...Plane 像一张纸,只有x、y,可以设置 Plane 的大小,不论怎么设置它的 Scale y 他在场景中的高度都不会变。 我们重点看一下地块节点和它的组件: ?...从 2D 游戏开发过渡到 3D 有一个关键的点就是理解材质系统,当创建一个材质资源,看到密密麻麻的属性时,心都麻了半截: ? 经过 Shawn 的连蒙带猜,将grund 地块的材质设置如下: ?...我之前还有一种做材质的做法,使用的是无光照的材质,比使用标准材质要简单一些: ? 尝试了这么多,总算是把地面材质给弄的像点样子了,下面是为地块添加碰撞组件: ?...砖块的材质需要重新定制一个,方法与前面的地面材质相同,只要我们一修改这个材质资源,场景中的所有砖块都会发生变化,这里就不在唠叨了。
/*更改绑定数据*/ model.addContacts(list); 以上是错误简写代码,让我百撕不得姐啊!...尝试好多方法监听中的log始终不得见,最后一次尝试将viewmodel中的List< 改成了Integer,直接在定义类型时初始化,发现好用。...无语,撕了大半天终得解! 补充知识:使用Android DataBinding时发现只能显示一次,不能动态更新数据 本文只是记录解决错误的过程,可能起不到分享的意义。...原因 千辛万苦找到了是因为在项目中使用了 Dagger2 在给三个Fragment注入 Activity的 ViewModel 时,实际上是注入了三个 ViewModel 对象 导致每个Fragment...@NewPesticideSingle (名字任意) 标注在 Module 和对应的 Component 中即可 以上这篇解决android viewmodel 数据刷新异常的问题就是小编分享给大家的全部内容了
比如已经有了100米的格子发现放不下这个Actor,我们可以再建立200米的格子尝试去放,如果放不下再尝试建立400米的格子去放,直到最后一个格子,肯定和整个地图一样大,那么必然能够放下这个Actor。...这个函数就是生成地块的地方。...cook的结果其实也和老的子level地块是一样的,只不过这个划地块变成实际资源的过程被WorldPartition自动做了,在编辑器下很特殊,是直接在内存里建立了对应地块的。...如果有Runtime类型的DataLayer,那么在生成的时候就会看到这样的Cell,除了Cell的编号外,还有一段DL开头的。这个就表示这个Cell内是有DataLayer的。...不过我也没尝试这么做过,不一定说的对,希望有做过这方面的同学能一起探讨。
当我们得到最少 3 个信号之后就可以利用著名的三角定位法得到我们的准确位置,这也是所有卫星定位技术使用的核心原理。 空间数据 现有空间数据库标准主要有如下两套,两套标准之间大体是相互兼容的。...但是当数据需要展示在地图上时则需要将其原始的空间数据投射到大地坐标系上(这个过程称为投影)才可以得到这个几何图形具体的地理坐标。...几何体本身的空间数据结合 SRID 就可以具体定位这个几何体在坐标系中的位置。 下图简单演示了有无 SRID 得差异。...• 随着时间推移一块土地可能会被切割成个地块,或者合并成一个更大的地块。 因此每年获取的地图数据都只是当年最新的情况,地块数据也是不停地变化的。 基于这样一个情况,若想要知道一个时间跨度下的地块变化。...这就会引发下面两个问题 • 大量的地理的几何信息、标注信息引发出大表的 Join 性能问题。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...,可谓一举两得。...sql语句代码检查了很多遍都没有任何问题,后来想到可能是因为字段中有null数据导致的变量无法绑定,经查阅筛选数据定位到了null值的字段,将该条数据的null改为空白或者其它字符后该错误就解决了。...案例二:绑定变量不一致 解决方案:上图就是出现该错误的sql语句,当我们尝试设置参数时,当参数设置错误、绑定变量不对或者变量绑定数量出现异常的时候就会报变量没有绑定的异常。...首先,对冒号的用法没有理解透彻,上图中标注的update修改语句中,plsql中是可以直接使用变量操作的,压根就不需要加冒号多此一举的,存储过程中做动态sql绑定变量时才是冒号的正确用法。
---- 我的GIS/CS学习笔记:https://github.com/yunwei37/ZJU-CS-GIS-ClassNotes --...分类 GIS的注记可以分为以下3类: 注记标签 annotation label: 选择要素层中的某个属性值作为标记,附着在各要素的旁边显示,与要素具有正式的连接关系 标签的显示风格与该要素层的文本风格定义一致...size 用于标注几何体长、宽、高数值的注记 常用于在地块、房屋的测量等应用 ESRI的GeoDatabase也提供了DimensionFeature用于描述注记尺寸类 总结: 注记标签中的文字是要素的某个字段属性...、其显示与该层的本文风格一致,因此无需额外对其进行定义; 标记文本具有自己地理位置(文本要素的放置方向或范围)和属性(文本要素的文字或显示字样),其将和点、线、多边形一样,是一种类型的要素; 标注尺寸的文本可能来自要素的某属性...,但其有自己的显示模式和风格,地理空间数据对其也有相应的定义,但目前标准尚未涉及此部分 注记文本模型的存储 基于预定义数据类型的文本标注的逻辑模型 基于扩展Geometry数据类型的文本标注的逻辑模型
因为当你的函数收到一个字典的时候,你根本不知道这个字典里面有哪些Key,你必须有一层一层往上看,找到所有尝试往字典里面添加新Key的地方,你才能知道它总共有哪些Key。...我以前遇到过一个项目,它有一个字典,刚刚开始初始化的时候,只有5个Key。这个字典作为参数被传入了很多个函数,每个函数都会往它里面加很多个Key。到最后,这个字典里面已经有40多个Key了。...我们知道,Python 的类型标注正好就是警告但不禁止。当你的类型有问题时,他会告诉你这里有错,但你强行要运行,代码也能正常工作。 对于字典,我们可以使用TypedDict来限制它能有哪些Key。...,在PyCharm也看不出有什么异常: 但当我想在函数里面,额外往字典加一个新字段时,就会发出警报: 这个警告在一定程度上,可以提醒其他人不要往字典中乱加Key。...如果你在一开始初始化字典时,就把类型指定好,那么你一开始就必须提供所有字段,否则它也会发出警告,如下图所示: 这种情况下,我们可以在初始化字典时,不加类型标注,但在函数参数里面加上类型标注。
因为 Kaggle 参赛者报告了标注错误的问题,我众包了一个额外的验证过程,要求人们听每一个音频片段,并确保它与预期的标签相匹配。...最终,得益于更多的志愿者和一些有偿众包接包者的努力,尽管删除了质量不佳的文件,我将语音样本的数量增大到了超过 100,000 份的规模。 为了帮助他人使用该数据集(并且从我的错误中吸取教训!)...这是一个显著的提升,并且当人们在安卓或树莓派上尝试应用 demo 时,结果也令人满意得多。...每当我完成这些数据处理工作,我都会发现一些对数据至关重要的东西,无论是不同种类样本数量的失衡、损坏的数据(例如将 PNG 文件的扩展名标注为 JPG 文件)、错误的标签,或者仅仅是令人感到惊讶的数据组合...遵循度量指标 当我研究语音控制系统的例子时,我最常看到的报告之一就是训练期间的混淆矩阵。
我在实际使用中遇到了许多问题,经常得回到前一种方式,比如显式地使用 virtualenv。...调试时我会首先使用 print 语句,如果一切看起来正常,我就会将 print 转成 logging 语句。所以每个 print 语句都需要手动改写,以便匹配不同类型的字符串插值。...因为这些文件定义了包之间的依赖,而它们执行代码查找依赖继承关系就非常慢。这导致一系列工具都很慢。我相信 2019 年我们的社区应该尝试解决这个问题。 此外,它依然不支持 pipfile,让它变得更慢。...再加上类型提示,维护多个类型系统就变得特别麻烦。 就像其他提到的那样,Python 4 很可能会把 JIT 当做最优先的功能。似乎这是个给类型标注进行性能优化的好地方。...在我犯过的所有编码错误中,90% 都是类型相关的错误(现在可以通过 mypy 捕获大部分),或是以为自己创建了新变量,实际上却错误地使用了同一个函数中定义过的变量。
在做一些新的项目时考虑使用 Vite、Vuejs、Less、TypeScript 这些依赖库的构建项目基础,在编写组件时使用 TSX 来获得更好的类型体验,其中在 Less 模块的使用遇到了一个很好解决但初次遇到感觉又无从下手的坑...classes; } 当我尝试将这段代码放到vite-env.d.ts文件中(.vue就在这儿定义的)时却没有得到我预期的结果,但是明明类型错误的提示有 ts 发出,Vue文件也是这样识别的,那为啥 Less...小结:在第二节中通过发现 less 模块类型识别的错误联想到了 Ts 识别 vue 模块需要做类型的声明定义,并通过百度检索得到了一份 less 模块类型声明的代码片段,再 Vite 文档的支持下成功覆盖掉默认声明的类型...两个不怎么成功的尝试 4.1 尝试更改 CSS Modules 文件命名格式: 在源码中找到了下面这块代码,内部使用正则来确定了如何识别一块 CSS 为模块或非模块,但是我并没有找到可以通过选项来控制这块逻辑的变化...CSS Modules 的方法,虽然在最后尝试去除.module 和融合typescript-plugin-css-modules插件时选择了放弃,在过度的探索中可能会出现更多的坑,会陷得更深,所以我选择适可而止了
,节省后面其他人的时间,记得标注好数据类型、获取时间、数据源。...(随时停止,下次双击脚本断点续传) 需要暂停时,在脚本所在文件夹新建一个"pause.txt"文件即可(txt内容不限) 切分地图时不支持断点续传(如果目标数据区域很大,那也没有办法……主要是我觉得没有必要...,但百度好在能随意搜索中文POI类型(也不知道有没有用) (我测试了一下北京同一个区域两个数据源获取的数据量,高德比百度多。...“居安思危”,不能把萝卜放在一个坑里,于是我又花了一点时间转向百度地图,也许后面会把已经开发了的脚本,也开发一个百度地图、天地图的版本出来…… 账号封禁:其实就是各大地图商出于保护数据的目的,这个可以理解...---- 2020.10.22 更新对象:公交线路获取脚本("3-LineToGIS.exe"文件) 更新内容: 解决某一自动退出错误(保存线路表格时线路名称含非法字符) 增加“未知错误”的容错机制
但是,当我对每个图像进行四次旋转而得的预测取平均值时,改善出现了! 92% → 92.6%。 澄清一下:上面提到的“预测取平均值”,我的意思是平均了每个类在4个图像变化中产生的模型的概率。...过采样修剪 在训练期间,SqueezeNet网络默认首先在输入图像上执行随机修剪,我没有对这个进行改动。 这种类型的数据增加使网络更好地泛化。...我重新训练了一个模型,加入“图像旋转”和“低速率附加训练”,并得到了如下提升: 92.6% → 93.5% 在训练数据中重新标签错误 当分析分类器对验证集的错误时,我注意到一些错误的置信度非常高。...我花费数小时用sloth来注释约2000张图片。当试图训练一个模型,它过拟合得非常快,可能是因为没有足够的标签数据。 也许这个方法可行,如果我能标注更多的图像。...在这个过程中我学到了很多很多。以后有机会再跟大家交流更多。
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