我正在搜索Computer Vision主题,我以前没有任何经验。我发现了一个很好的库OpenCv与python接口.I已经开始阅读它的文档,但我遇到了许多新的概念和名称,我不熟悉,如Compute the Laplacian,GoodFeaturesToTrack,CreateMat和许多其他的
所以我的问题是,在开始学习这个库之前,我必须学习什么,才能理解这个库的功能?
我试图包含一个python应用程序,它有一个postgres,它在GCP云中。但是,当我构建应用程序时,它抛出一个错误,告诉数据库不存在,我无法理解发生了什么,我可以使用Dbeaver工具连接到数据库,但是当我运行docker文件时,容器已经打开,但是有一些错误日志。我已经在gcp sql连接中添加了我的膝上型计算机的公共ip,但无法理解它为什么会引发此错误。
我能看到原木上写着
File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/django/db/backends/postgresql/base.py", line 187,
in
我将Python代码分成web前端和使用者后端。为了与一些Java库的互操作性,后端必须在Jython下运行,但是我们希望在cpython/mod_wsgi中运行webserver,因为内存问题,我们已经通过Jetty在Jython中运行了它。
我们使用virtualenv进行开发,目前我有两个虚拟目录,一个用于cpython,另一个用于jython。我的问题是,两个解释器能否在一个虚拟环境中愉快地共存(主要是为了节省更新安装的库两次,但也出于好奇心)。我已经用两个解释器初始化了相同的环境:
virtualenv -p python environ
virtualenv -p jython e
我喜欢从头开始编译python 3.8.7,并添加numpy、scipy。Python也编译精细的numpy (禁用的LAPACK=None、BLAS=None、ATLAS=None)。如果我编译了the,就会遇到以下错误:
File "scipy/linalg/setup.py", line 20, in configuration
raise NotFoundError('no lapack/blas resources found')
numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas res
我正在尝试为GitLab配置项创建".yml“。我已经有了一个"docker-compose.yml“,它可以在我的本地机器上执行。但是,当在Docker镜像中执行它时,我遇到了一些错误。以下是我在执行"docker-comose up -d“后得到的错误:
File "/usr/lib/python3.9/site-packages/urllib3/connection.py", line 169, in _new_conn
conn = connection.create_connection(
File "/usr/lib/