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2020年11月26日

json.loads(json, strict=False)#關掉strict即可


Json的嚴格寫法應該是:

{"title": "\u6587\u7ae0\u6807\u9898\n\u6362\u884c"}
  • 1

但是有的時候由于不嚴格:

{"你在哪呢": "kiral"}
  • 1

load時會造成錯誤:

JSONDecodeError: invalid control character
  • 1

解決方案:

json.loads(json, strict=False)#關掉strict即可
posted @ 2020-11-26 11:36 未央 閱讀(1093) | 評論 (0)編輯 收藏

2020年1月17日

最近在做一些視頻分類的任務,按照論文中的模型結果去做實驗,感覺有些技術上的小進步,心里是安穩些的。
在代碼上還是要繼續改進,寫出更flexible的代碼,就像收拾屋子,亂了就隨時收拾,一直保持整潔,不要積累到最后才搞大掃除,嗯嗯,繼續加油,穩住!
posted @ 2020-01-17 11:57 未央 閱讀(409) | 評論 (0)編輯 收藏

2018年11月9日

pip安裝報錯:is not a supported wheel on this platform

可能的原因1:安裝的不是對應python版本的庫,下載的庫名中cp27代表python2.7,其它同理。

可能的原因2:這個是我遇到的情況(下載的是對應版本的庫,然后仍然提示不支持當前平臺)

  我下載到的numpy庫文件名:

  使用pip安裝(在命令行中):

  報錯:***  is not a supported wheel on this platform,通過在stackoverflow上的一個帖子成功解決問題。

  方法:在shell中輸入import pip; print(pip.pep425tags.get_supported())可以獲取到pip支持的文件名還有版本,我這里如下:

復制代碼

>>import pip; print(pip.pep425tags.get_supported())
[('cp27', 'none', 'win32'), ('py2', 'none', 'win32'), ('cp27', 'none', 'any'), ('cp2', 'none', 'any'), ('cp26', 'none', 'any'), ('cp25', 'none', 'any'), ('cp24', 'none', 'any'), ('cp23', 'none', 'any'), ('cp22', 'none', 'any'), ('cp21', 'none', 'any'), ('cp20', 'none', 'any'), ('py27', 'none', 'any'), ('py2', 'none', 'any'), ('py26', 'none', 'any'), ('py25', 'none', 'any'), ('py24', 'none', 'any'), ('py23', 'none', 'any'), ('py22', 'none', 'any'), ('py21', 'none', 'any'), ('py20', 'none', 'any')]

復制代碼

  通過這里可以發現上面下載的文件名格式是不支持的,修改為:numpy-1.10.4+mkl-cp27-none-win32.whl即可成功安裝。

  其它的庫也同理可以成功安裝,不過也請注意庫的依賴。

  (參考帖子網址:http://stackoverflow.com/questions/28107123/cannot-install-numpy-from-wheel-format?rq=1)

  (python庫下載地址(庫很豐富,下載速度也很快):http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy)

posted @ 2018-11-09 15:26 未央 閱讀(685) | 評論 (0)編輯 收藏

2018年9月13日

1、python里import tensorflow時報 “ImportError: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.17' not found (required by /usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so)”

glibc 升級

GLIBC 升級 

安裝包,自己編譯 

由于centos6.5以下版本glibc最高為2.12,如果想要升級,必須自己下載源碼,編譯升級,但是從官網上下載的安裝包,需要一些其他的關聯包,安裝麻煩,且不利于其他機器的部署。 

rpm安裝 

從網上下載glibc-2.15.rpm,以及其他相關的glib安裝包, 

glibc-common-2.15-60.el6.x86_64.rpm 

glibc-devel-2.15-60.el6.x86_64.rpm 

glibc-2.15-60.el6.x86_64.rpm 

glibc-headers-2.17-60.el6.x86_64.rpm 

這個包能找到就下,找不到就不用安裝了。 

[下載好放到了nb01-sys-gpu-kongming13.nb01.baidu.com:/root/softwares/glibc217.tar] 


nscd-2.12-1.192.el6.x86_64.rpm 

在使用rpm安裝時,需要忽略包的關聯性,否則無法正常安裝。 

rpm -Uvh --nodeps *2.17-55.el6.x86_64.rpm --force 

安裝好后,ldconfig 

檢查ll /lib64/libc.* 

此時可以看到glibc.so.6 已經指向了2.17.so 

注意 

在安裝glibc時,一定注意備份,因為一旦出錯,整個系統就會掛掉。 



libstdc++.so.6

ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.19' not found 

Kongming 機器:  

export LD_PRELOAD=/home/opt/gcc-4.8.2.bpkg-r2/gcc-4.8.2.bpkg-r2/lib64/libstdc++.so.6


2. python里import tensorflow時報 “ImportError: /usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so: undefined symbol: PyUnicodeUCS4_FromString”

 

如果自己單獨升級了python,或者有多個版本的python時,便有可能出現此問題.
問題表象為:報錯:undefined symbol: PyUnicodeUCS2_AsUTF8String或者undefined symbol: PyUnicodeUCS4_AsUTF8String.
根本原因時python和某個你用的庫編譯時指定的UCS編碼方式不對.
編譯python時,可以通過指定--enable-unicode[=ucs[24]]來選擇使用UCS2或者UCS4.
如果你的錯誤是undefined symbol: PyUnicodeUCS2_AsUTF8String,說明你的python編譯時使用的是UCS4,反之依然.
解決方案兩個:1,重新編譯python,2,重新編譯庫.
選擇一般是重新編譯庫.
我這重新編譯python,因為報錯是PyUnicodeUCS4_FromString,說明tensorflow是用UCS4編譯的,而python是UCS2編譯的:  
重新編譯時設置unicode為ucs4
./configure --prefix=/usr/local/python27 --enable-unicode=ucs4
python2.7.11默認是使用UCS2.

3. 
ImportError: No module named Tkinter
https://www.douban.com/note/524197380/
posted @ 2018-09-13 18:38 未央 閱讀(1405) | 評論 (0)編輯 收藏

2018年9月12日

在linux安裝了多版本python時(例如python2.6和2.7),pip安裝的包不一定是用戶想要的位置,此時可以用 -t 選項來指定位置.

例如目標位置是/usr/local/lib/python2.7/site-packages/ ,要安裝xlrd 這個包,則:

$ pip install -t /usr/local/lib/python2.7/site-packages/ xlrd 
  • 1

權限不夠則在命令前加sudo

posted @ 2018-09-12 15:54 未央 閱讀(960) | 評論 (0)編輯 收藏

2017年10月31日

最近寫的python腳本,在用print輸出的時候,都有一個很討厭的問題,就是print的輸出被延遲了。

根源是python默認啟用了stdout緩沖,解決的辦法有兩種:


一種辦法是每次print后,都調用stdout flush(),把緩沖區打印出來,這個辦法比較麻煩,要重載stdout,不推薦。

最簡單的方法是用命令行參數-u啟動python,禁用stdout緩沖

比如腳本是build-native.py,運行 python -u build-native.py就不會出現print延遲問題了

posted @ 2017-10-31 11:33 未央 閱讀(1590) | 評論 (0)編輯 收藏

2017年9月21日

問題:在make pycaffe時,可能會出現:

error: make: ***No rule to make target 'include/layers/python_layer.hpp, needed by 'python/caffe/_caffe.so'. Stop.
這是由于caffe的版本不同導致的。

解決方法:

在 include/caffe/layers/文件夾中的python_layer.hpp復制到include/caffe/文件夾下

再次make pycaffe,編譯成功


在其他地方打開python,使之可以import caffe:

添加環境變量:

cd ~

vim /.bashrc

將export PYTHONPATH=/home/nielsen/caffe-master/python:$PYTHONPATH添加到文件中

source ~/.bashrc 使之生效

posted @ 2017-09-21 17:01 未央 閱讀(4391) | 評論 (0)編輯 收藏

2017年7月18日

Liunx 運行用 Intel MKL 庫文件的程序出錯 “error while loading shared libraries libmkl_intel.so” 解決辦法

2012-06-05 18:19 本站整理 瀏覽(9)
編譯例子
gcc -o foo foo.c -I/opt/intel/mkl/10.1.0.015/include  -L/opt/intel/mkl/10.1.0.015/lib/32 -lmkl_intel ... <other MKL libs>

錯誤提示
./foo: error while loading shared libraries libmkl_intel.so: cannot open shared object file No such file or directory

解決辦法:在Liunx 環境變量中加入Intel MKL 庫文件路徑
Intel 官網詳解:
Before using the Intel® MKL shared libraries, update the system variable LD_LIBRARY_PATH to include the libraries location. For example, if the Intel MKL libraries are in the /opt/intel/mkl/10.1.0.015/lib/32 directory then the following command line can be
used (assuming a bash shell):
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/mkl/lib/ia32:$LD_LIBRARY_PATH
posted @ 2017-07-18 10:35 未央 閱讀(1006) | 評論 (0)編輯 收藏

2015年1月28日

1. 修改 C:\wamp\bin\apache\Apache2.2.17\conf \httpd.conf(實現更改默認網站路徑,即將DocumentRoot和Directory定向到自己的默認目錄:E:/phproot/
2. 重啟所有服務
posted @ 2015-01-28 15:43 未央 閱讀(710) | 評論 (0)編輯 收藏

2014年11月10日

假定矩形是用一對點表達的(minx, miny) (maxx, maxy),那么兩個矩形
    rect1{(minx1, miny1)(maxx1, maxy1)}
    rect2{(minx2, miny2)(maxx2, maxy2)}  
相交的結果一定是個矩形,構成這個相交矩形rect{(minx, miny) (maxx, maxy)}的點對坐標是:  
    minx   =   max(minx1,   minx2)  
    miny   =   max(miny1,   miny2)  
    maxx   =   min(maxx1,   maxx2)  
    maxy   =   min(maxy1,   maxy2)  
   
如果兩個矩形不相交,那么計算得到的點對坐標必然滿足:  
  ( minx  >  maxx ) 或者 ( miny  >  maxy ) 
   
判定是否相交,以及相交矩形是什么都可以用這個方法一體計算完成。
從這個算法的結果上,我們還可以簡單的生成出下面的兩個內容:
㈠ 相交矩形:  (minx, miny) (maxx, maxy)
㈡ 面積: 面積的計算可以和判定一起進行
        if ( minx>maxx ) return 0;
        if ( miny>maxy ) return 0;
        return (maxx-minx)*(maxy-miny)
posted @ 2014-11-10 13:26 未央 閱讀(2891) | 評論 (0)編輯 收藏
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