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成功解决TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘parse_cols or ‘sheetname‘
成功解决ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or
成功解决matplotlib绘图中描述性字体特殊符号(比如数值的右上角标和右下角标表示)
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成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.learning_curve‘
成功解决AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘ix‘
ML之kNNC:基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测
ML之KMeans:利用KMeans算法对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行二聚类分析
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DL之DCGAN(Keras框架):基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加载模型)
成功解决利用matplotlib.pyplot进行绘图的时候整个画布中的绘制曲线只显示一部分
CV:计算机视觉技术之图像基础知识(二)—图像内核的可视化解释
成功解决ValueError: Dimension 1 in both shapes must be equal, but are 1034 and 1024. Shapes are [100,103
DL之VGG16(keras框架):基于VGG16迁移技术实现猫狗分类识别(图片数据量调整→保存h5模型)
成功解决raise ValueError(‘No model found in config file.‘) ValueError: No model found in config file.
DL之AlexNet(Keras框架):利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型→加载模型)
成功解决ValueError: With n_samples=0, test_size=0.3 and train_size=None, the resulting train set will be
成功解决schedule.ScheduleValueError: Invalid time format
成功解决RuntimeError: Decompression ‘SNAPPY‘ not available. Options: [‘GZIP‘, ‘UNCOMPRESSED‘]
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成功解决An error ocurred while starting the kernel
成功解决ImportError: cannot import name ‘Imputer‘
成功解决ImportError: Missing optional dependency ‘fastparquet‘. fastparquet is required for parquet supp
成功解决RuntimeError: Java is not installed, or the Java executable is not on system path
成功解决.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host=‘pypi.tuna.tsinghua.edu.cn‘, port=443): Read timed o
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成功解决ValueError: ‘usecols‘ must either be list-like of all strings, all unicode, all integers or a ca
成功解决ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问。backend_agg.cp36
成功解决pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 49, saw 2
成功解决OpenVideoCall(不可用)以及MSB8020 The build tools for v141 (Platform Toolset = ‘v141‘) cannot be found
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成功解决ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
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