import numpy as np是灰色的

因为最近在看点云模型, 在自己的环境上部署该项目: https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet/tree/master 这里执行github项目给的demo.py文件, 命令格式如下: 使用如下命令进行安装: 该解决方法是在该github项目的issue里整理得到的, 感谢里面的几位大佬! 链接及图片如下: https://github.com/open-m

遇到这种报错，是因为你使用的是低版本的语法，需要修改为最新的,three.js 在 R125版本后将Geometry替换使用BufferGeometry 所以只需要搜索代码中的THREE.Geometry 小伙伴们，先写到这里啦，我们明天再见啦~~ 大家要天天开心哦 欢迎大家指出文章需要改正之处~ 学无止境，合作共赢 欢

需要Tensor变量，我却给了numpy变量，所以转化一下就好啦！！

在用numpy时发现如下警告： 经检查后发现，base环境中安装了numpy，而新环境也安装了numpy，因而出现该问题。 处理方法 卸载base环境/新环境中的一个numpy 此处选择卸载新环境中的numpy 卸载后无警告

前言：老版本的echars样式与新版本的组件美观度相差巨大，以美观为主所以把组件升级成了echars5.0，结果报错了【\\\"export ‘default’ (imported as ‘echarts’) was not found in ‘echarts’】！ 直接报错：\\\"export ‘default’ (imported as ‘echarts’) was not found in \\\'echarts’ 新版本的echarts引入方式

解决途中坎坷 ：大家可以直接看下面的解决方案。当然我觉得大家还是先看一下我们具体所遇到的问题是否相同，避免错误解决。         看了很多博主的解决方案，还是一头污水，有的博主说是因为numpy库下载入了两次。 刚开始跟着博主说的删除numpy 库就行，结果我在

1. P类问题（Polynomial Problem）          P类问题 是指 一类能够用确定性算法在多项式时间内求解的判定问题 。其实，在非正式的定义中，我们可以把那些在多项式时间内求解的问题当作P类问题。 2. NP类问题（Non-deterministic Polynomial Problem）         NP类问题不是非P类问

在以往的算法中，所接触到的大都是多项式时间内可完成的算法，比如O(n),O(nlogn),O(n^2)…，但仍存在一些算法的时间复杂度为：O(n^logn),O(2^n),O(n!)是非多项式时间算法，当此类程序规模一旦过大，便成为目前的计算机解决不了的难题。因此尝试用NP完全理论进行理解。 目录 NP问

混淆矩阵：Confusion Matrix，用于直观展示每个类别的预测情况，能从中计算准确率(Accuracy)、精度(Precision)、召回率(Recall)、交并比(IoU)。 混淆矩阵是 n*n 的矩阵（n是类别），对角线上的是正确预测的数量。 每一行之和是该类的真实样本数量，每一列之和是预测为该类的样本数量

目录 一.灰色关联度简介 二.灰色关联度 ​灰色关联分析案例 三.灰色预测模型简介 四.灰色预测之灰色生成数列 累加生成 累减生成 加权邻值生成 五.灰色模型GM（1，1） GM（1，1）灰色预测的步骤 1.数据的检验与处理 2.建立GM（1，1）模型 3. 检验预测值  六.灰色预测案例 灰色

np.random.normal函数是numpy库中用于生成正态分布(也叫高斯分布)随机数的函数。 normal------正态 np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 该函数有三个参数：loc, scale, size loc表示随机数的期望值（对应着整个分布的中心)。float ，loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布 scale表示随机数

NP(Non-deterministic Polynomial)-hard problem 1.多项式 多项式定义：就是一元 n n n 次方式 2.时间复杂度 表明问题扩大后，程序需要的时间长度增长地有多快。 （1）多项式级的复杂度：eg. O ( 1 ) O(1) O ( 1 ) , O ( l o g n ) O(log n) O ( l o g n ) , O ( n a ) O(n^a ) O ( n a ) ，时间复杂度为多项式的问题