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摘要： 🎯 核心原因 文件名与第三方库重名导致Python在导入时优先加载了您的文件，而不是真正的FastAPI库。 🔍 问题机制 Python的模块搜索路径（sys.path）有特定顺序： 当前目录（脚本所在目录） - 问题根源 标准库目录 第三方库目录 其他 当您创建了名为 fastapi.py的文 阅读全文

摘要： 服务器避坑：Ctrl+C/Ctrl+Z会占空间吗？残留资源清理全指南 在服务器上运行模型训练、数据处理等任务时，Ctrl+C（强制终止）和 Ctrl+Z（暂停挂起）是最常用的进程控制快捷键。但很多开发者都会有疑问：这两个快捷键会直接占用服务器磁盘空间吗？为什么有时候用了之后，服务器变卡、空间莫名变少 阅读全文

摘要： PyTorch多GPU服务器单卡运行踩坑：AttributeError: 'XXX' object has no attribute 'module' 在多GPU服务器上部署PyTorch模型时，很多开发者会遇到一个经典错误：AttributeError: 'XXX' object has no a 阅读全文

摘要： 简介 在numpy中,可以通过如下代码实现数据过滤 pos = y_train == 1 # 创建布尔数组：当 y_train=1 时为 True，否则为 False #pos计算结果：[False, False, False, True, True, True]（对应索引 3、4、5 的样本是正类 阅读全文

摘要： 简介 a = np.arange(6) # 创建一维数组 [0, 1, 2, 3, 4, 5] a = a.reshape(-1, 3) ​​总元素数​​：原始数组有6个元素 ​​给定维度​​：你指定了第二维度为3（列数） ​​自动计算​​：-1表示让NumPy计算第一维度的大小(第一维度=6/3= 阅读全文

摘要： 简介 NumPy会检查数组中所有元素的类型，并将其提升为能够安全表示所有值的最精确类型 比如 np.array([5.,4,3,2]) ,NumPy检测到混合类型 → 将所有元素提升为浮点数类型(通常是float64) 原因 NumPy自动将混合类型提升为最精确的公共类型，这是为了确保计算精度和数据 阅读全文

摘要： 简介 在NumPy中，a = np.zeros(4) 和 a = np.zeros((4,)) ​​没有区别​​，两者创建的结果完全相同。 原因 NumPy的 np.zeros() 函数接受 ​​形状（shape）​​ 作为参数。 如果传递整数（如 4），它会自动转换为元组形式 (4,)，表示长度为 阅读全文

摘要： 问题 matlplotlib中文乱码:我在使用python语言matlplotlib作图时,设置标题为中文,结果在对应位置出现方块并且报错. 原因 matlplotlib没有中文字体 解决方案 暂时没有好的方法,网上的一些措施在某些条件下会失效,暂时未找到原因 阅读全文

摘要： 数据-计算机科学的核心 这是我对计算机科学这门科学的门外汉级别的粗糙理解,供大家批判 ​ 程序,代码,是人们利用计算机处理数据的方式.输入一种数据,得到另一种数据,这是计算机种种操作的核心和目的. ​ 数据是计算机科学的核心,在我看来,计算机科学是数据处理的一种学问,从原始数据转换成人们所希望,有实 阅读全文

摘要： ElementPlus中路由的简单理解 以下只是我初学时对于路由的简单理解,错误很多,只是记录下来供以后参考 功能实现 路由的功能实现分三步 其一,地址跳转:当点击对应菜单按钮时会跳转到对应地址 其二,路由转换:访问路由表,找到对应地址的文件或组件 其三,显示:组件内容的显示位置 其中最复杂的当属路 阅读全文