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发表了文章 2023-08-18

yolov7—tensorrt报错AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘execute_v2‘已解决。

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已解决 ZeroDivisionError: float division by zero 。

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已解决 RuntimeError: There is no current event loop in thread ‘Thread-1‘.

Jetson Xavier NX 报错 RuntimeError: There is no current event loop in thread 'Thread-1'.异常错误，已解决

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已解决 BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe

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已解决Win11报错 OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。

Win11报错 OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。 Error loading "D:\aaaa\envs\gs\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll" or one of its dependencies.

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【强化学习】常用算法之一 “SAC”

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习的分支，其目标是让智能体（agent）通过与环境的交互学习到最优的行为策略。SAC（Soft Actor-Critic）算法是近年来在强化学习领域取得重要突破的算法之一，它是一种基于策略优化和价值函数学习的算法。相对于传统的强化学习算法，SAC算法在优化过程中引入了熵正则化和软化策略更新的概念，使得智能体能够更好地探索未知的状态，提高学习效率。

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【强化学习】常用算法之一 “A3C”

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法是一种在强化学习领域中应用广泛的算法，它结合了策略梯度方法和价值函数的学习，用于近似解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）问题。A3C算法在近年来备受关注，因为它在处理大规模连续动作空间和高维状态空间方面具有出色的性能。A3C算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，通过多个并行的智能体异步地与环境交互，并利用Actor和Critic网络实现策略和价值的近似，从而实现快速而稳定的强化学习训练。

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【强化学习】常用算法之一 “PPO”

强化学习是一种通过智能体与环境的互动来学习最优行为策略的机器学习方法。相较于监督学习和无监督学习，强化学习的特点在于具有延迟奖赏和试错机制。在强化学习中，智能体通过选择动作来影响环境，并且从环境中获得奖励作为反馈。强化学习的目标是通过与环境的交互，使得智能体能够学会最优的行为策略。PPO算法属于策略优化（Policy Optimization）算法家族，是由OpenAI在2017年提出的。与其他策略优化算法相比，PPO算法具有较高的样本利用率和较好的收敛性能。

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【强化学习】常用算法之一 “DQN”

DQN算法是深度学习领域首次广泛应用于强化学习的算法模型之一。它于2013年由DeepMind公司的研究团队提出，通过将深度神经网络与经典的强化学习算法Q-learning结合，实现了对高维、连续状态空间的处理，具备了学习与规划的能力。本文对DQN算法进行了详细的讲解，包括发展史、算法公式和原理、功能、示例代码以及如何使用。DQN算法通过结合深度学习和Q-learning算法，实现了对高维、连续状态空间的处理，具备了学习和规划的能力。

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【强化学习】常用算法之一 “SARSA”

强化学习是一种通过学习与环境交互来最大化累积奖励的方法。在强化学习中，一个智能体在特定环境中根据当前状态选择一个动作，执行该动作后，环境将转移到新的状态，并且智能体将获得奖励。强化学习的目标是通过学习，使智能体能够选择一系列能够获取最大累积奖励的动作序列，即找到最优策略。SARSA算法是一种基于状态-动作值的强化学习算法，用来学习最优策略。本文详细介绍了强化学习中的SARSA算法，包括其发展历程、算法原理、功能以及使用方法，并给出了求解迷宫问题的示例代码。

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【强化学习】常用算法之一 “Q-learning”

Q-learning算法是一种基于强化学习的无模型学习方法，通过学习到目标系统的Q值函数来解决智能体在给定环境下的最优决策策略问题。Q-learning算法是基于后验策略方法，即学习出目标系统的价值函数Q之后，通过使用某种策略来最大化该价值函数，称之为后验策略。Q-learning算法是偏差-方差权衡的算法，在偏差较高的情况下可以在基于模型的强化学习中找到一个接近最优策略的解决方案。同时它也具有较高的收敛速度和广泛的适用性，因为其只需要存储一个值函数，不需要存储模型。

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【强化学习】什么是“强化学习”

强化学习是机器学习领域的一种重要方法，主要通过使用环境的反馈信息来指导智能体的行为，并且通过智能体收集的经验数据对自身策略进行优化。在强化学习中，我们通常用“智能体”来表示学习机器或者一个决策实体。这个智能体在某个环境中采取行动，然后收到环境的反馈信号（奖励或者惩罚），从而逐渐学习到一个最优的行动策略。在强化学习中，主要涉及到一些概念，如状态、行动、奖励、策略等等。状态指的是输入进入智能体算法的集合，行动指的是智能体做出的反应，奖励通常是指环境给予智能体的反馈信息，策略指的是智能体在某种状态下选择的行为。

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【机器学习】十大算法之一 “神经网络”

神经网络是一种模拟人脑信息处理方式的算法，其通过神经元之间不断传递信息、调节连接权重等方式进行学习和预测，最终实现数据分类、识别等功能。由于神经网络算法的强大功能和广泛应用，其在过去几十年间经历了多次的发展和变革。神经网络算法是一种非常强大和广泛应用的算法，其在数据分类、预测、图像处理、自然语言处理等领域都有着非常出色的表现。神经网络算法的发展历程从原始的感知机模型到多层神经网络，再到卷积神经网络，反应了机器学习的发展过程，各个模型优点互补，使神经网络在各个领域得以深入应用。

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【机器学习】十大算法之一 “PCA”

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种广泛使用的线性降维算法，在机器学习领域被广泛应用。通俗地说，它是一种通过将高维数据映射到低维数据，保留数据主要特征的方法。在PCA中，数据被投影到一个新的低维抽象空间中，使新的特征集能最大化地解释数据集的方差，我们可以选择保留最大方差的前k个特征值。通常，PCA被用于降维，但它也被用作一种特征提取算法。在本文中，我们介绍了PCA算法的基本原理，讨论了它的应用，以及在Python中如何实现。

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【机器学习】十大算法之一 “逻辑回归”

逻辑回归算法是一种用于分类问题的机器学习算法，其基本原理是利用线性回归模型对数据进行拟合，并通过逻辑函数对结果进行分类。逻辑回归算法的主要特点是模型简单、计算方便，并且能够处理大规模数据。我们可以将逻辑回归算法应用于二分类问题和多分类问题中，对于二分类问题，逻辑回归算法通常将数据分为两个类别，例如阴性和阳性，假和真等；而对于多分类问题，逻辑回归算法则可以将数据分为多个类别。逻辑回归算法是实现二分类和多分类问题的一种流行算法。这种算法在概率建模方面展现了良好的特性，它能够输出范围在0和1之间的标签概率值。

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【机器学习】十大算法之一 “线性回归”

机器学习是人工智能的一个重要分支，它利用各种算法和模型，通过分析和理解数据，让机器学习到一个智能模型，从而对数据作出预测和判断。回归分析是一种基于统计学方法的数学分析技术，用于描述两个或多个变量之间的关系。线性回归是一种最简单的回归分析方法，它使用最小二乘法来拟合一个关于自变量的线性函数，以预测其与因变量之间的相互作用关系。线性回归是机器学习领域中最为常见的算法之一，它是一个简单但非常有效的算法，常用于数据挖掘和机器学习的预测分析，例如房价预测、销售额预测等等。

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【机器学习】十大算法之一 “随机森林”

随机森林算法(Random Forest, RF)是由Leo Breiman和Adele Cutler于2001年提出的一种集成学习(Ensemble Learning)算法。它是由多个决策树构成的分类器，通过对每个决策树的投票结果来确定最终的预测结果。随机森林算法可以用于分类和回归分析。在分类问题中，每个决策树的输出结果为一个类别标签，通过投票来确定样本所属的类别。在回归问题中，每个决策树的输出结果为一个连续值，取所有决策树输出结果的平均值作为最终结果。可以处理高维度数据；可以处理不平衡的数据集。

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【机器学习】十大算法之一 “决策树”

传统的机器学习算法通常是根据数据来寻找模型、寻找关于数据的规律或者说是特征，是一种第一步是给定数据，然后在学习过程中发现一个模型用来描述这些数据的算法。与此不同的是，决策树则是一种将自主变量切分成不同数据集最优方法的算法，具有易于理解、易于解释、能够处理缺失数据、可处理不连续型数据、简单性、目标变量存在非线性关系的优点，因此被广泛应用于数据挖掘、机器学习等领域。在机器学习中，决策树算法是非常重要的一种算法。通过不断地分割数据集，决策树算法可以构建一棵分类或回归树，从而实现对数据的分类或回归。

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【机器学习】十大算法之一 “SVM”

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是机器学习十大算法之一，是一种二分类模型。SVM将实例空间映射到一个高维空间，将空间进行线性划分，同时使得分类面到两端最近的数据点的距离（margin）最大化，因此SVM也被称为最大间隔分类器（Maximal Margin Classifier）。SVM是由Vapnik和Cortes于1995年提出的，是一种广泛应用的机器学习算法，具有很好的泛化能力和鲁棒性。SVM是一种非常有用的算法，它在分类和回归问题中都表现出色。

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【机器学习】十大算法之一 “KNN”

KNN（k-nearest neighbors）算法是一种监督学习算法，也是机器学习中比较基础的算法之一。它主要应用于分类和回归。KNN算法的基本思想是在训练集中搜索k个距离测试样本最近的样本，并对这些邻居样本中的大多数进行分类或回归。KNN算法是一种非参数算法，不需要对数据分布进行任何假设，具有很强的鲁棒性和普适性。KNN算法可以用于图像识别、语音识别、推荐系统等常见的机器学习应用领域。KNN算法在实际应用中具有很高的可扩展性，几乎可以应用于任何领域。

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【机器学习】十大算法之一 “K-means”

k-means算法早在1957年就被发明了，最早由J. MacQueen提出。后来，Lloyd（1982年）、Hartigan（1975年）、Forgy（1965年）等学者对此算法进行了修正和改进。这个算法已被广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域，它可以用来识别数据集之间的模式，因此是一种十分实用的机器学习算法。本篇文章介绍了k-means算法，一种常见的聚类算法。我们详细讲解了该算法的发展史、原理、功能以及示例代码。

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【机器学习】十大算法之一 “朴素贝叶斯”

朴素贝叶斯算法是一种监督学习的算法，通过计算条件概率来预测或分类数据。它的核心思想是贝叶斯定理，即后验概率等于先验概率与似然函数的乘积除以证据因子。在文本分类的应用中，假设我们有一个文档和一个文档分类，我们想要判断这个文档属于哪个分类。我们可以将文档中的每个词都看作一个特征，每个特征的值为 0 或 1，0 表示该词不在文档中，1 表示该词在文档中。这样，我们就可以将每个文档表示为一个特征向量。然后，我们可以使用朴素贝叶斯算法来计算每个分类的条件概率，并选择条件概率最大的分类作为文档所属的分类。

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【Python】一文带你了解并使用 Json 模块

python的json模块是python官方提供的一个用于解析和生成JSON数据格式的库。JSON是JavaScript对象表示法（JavaScript Object Notation）的缩写，是一种轻量级的数据交换格式，常被用于Web应用程序中，也被广泛地应用于非Web应用程序中。python的json库可以方便地将python中的数据转换为JSON格式数据，并支持将JSON格式数据转换为python中的数据类型。

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【Python】一文带你了解正则表达式 + 简单操作

正则表达式是一种匹配文本模式的工具，广泛应用于各种编程语言中。Python 通过 re 模块提供对正则表达式的支持，可用于处理字符串、文本文件等内容。正则表达式的原理是定义一种规则，根据这种规则去识别目标字符串中的符合规则的内容，使用规则可以进行灵活的匹配操作。正则表达式通过一些元字符和普通字符组合起来，构成一种定义规则的语言，常用于字符串匹配和操作。在 Python 中，re 模块提供了常见的正则表达式功能，如编译正则表达式、匹配字符串、搜索目标字符串、替换字符串等操作。

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【Python】一文带你认识 Web 框架之 FastAPI

FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建API，基于Python 3.6+，并使用了标准的Python类型注解（Python 3.5也支持类型注解），以获得交互式API文档（通过OpenAPI/Swagger）和自动验证。FastAPI是一个Web框架，它与Flask和Django等框架不同。它具有更高的性能和易用性，并提供了最新的标准和技术，例如类型注释、异步编程、请求和响应体（JSON和其他数据格式）的内置验证和文档生成等。

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【Python】一文教你如何使用 Requests 库

Requests 库是一个简洁易用的 Python HTTP 库，它基于 urllib3 库，可以用来发送 HTTP 请求，并处理响应结果。Requests 库提供了一种更人性化的接口，让用户更容易地编写 HTTP 请求代码。相比于 Python 自带的 urllib/urllib2 库，Requests 功能更加完整且易用，而且支持多种协议和认证方式，具有更好的扩展性和可读性。

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已解决 ImportError:/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so:undefined symbol:PyCobject Type。

发表了文章 2023-08-18

已解决虚拟机yolov5报错：AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘

已解决虚拟机yolov5报错：AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

发表了文章 2023-08-18

【Python】五子棋 —— 摸鱼必备的小项目~

摸鱼必备小项目，你值得拥有~

发表了文章 2023-08-17

【Ubuntu18.04】Docker配置镜像源

为了提高Docker使用的效率和稳定性，配置一个镜像源是非常必要的。通过使用镜像源，可以加速Docker的镜像下载，同时也能够更好地满足用户的需求。

发表了文章 2023-08-17

已解决 E: Could not get lock /var/lib/dpkg/lock-frontend - open (11: Resource temporarily unavailable)

首次安装docker时出现的异常问题。

发表了文章 2023-08-17

【Python】贪吃蛇 —— 无聊必备的小项目

贪吃蛇是一款经典的单机游戏，最早于1976年问世，是由一位俄罗斯程序员创造的。游戏的主要设定是控制一条蛇在一个地图上移动，并不断吃食物。每吃到一颗食物，蛇的身体就会增长一节。游戏会随着时间的推移变得越来越难，需要玩家不断调整操作方式和思路，才能够在游戏中存活更久时间甚至创造高分记录。在游戏中，蛇可以通过键盘或手柄来控制移动方向。而地图上则会出现各种糖果或其他食物，蛇吃下这些食物的同时，也需要避免自己碰到自己的身体或碰到地图中的墙壁，否则就会导致游戏结束。

发表了文章 2023-08-17

【python】一文了解 OS 操作系统交互库简单使用方法

Python的os模块（Operating System Interface）提供了访问操作系统相关功能的接口，它允许程序与底层操作系统交互，对文件系统、进程、套接字等底层操作进行控制。典型的用法是程序打开某个文件时，os库可以帮助我们判断文件是否存在/是否可读/是否可写等等，同时也可以帮助我们创建和删除目录、文件链接等等。os库提供了一系列的函数和方法，用于处理和管理操作系统文件、文件夹，以及运行和控制进程，具体包括以下功能：对文件和目录（文件夹）的操作：包括创建、重命名、删除等等。

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【Python】丘比特之箭，一箭穿心，快去发给你心仪的人叭~

丘比特之箭在古罗马神话中，指的是爱神丘比特所用的一支神箭。丘比特是爱神的代表，箭是他用来传达对爱情的主导权的工具。

发表了文章 2023-08-17

Python自动发送消息小脚本，可用于各种聊天框~

Python自动发送消息小脚本，，懂的都懂~~

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Pyhon实现多线程 —— threading（含源码）

python多线程threading库

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已解决windows pycocotools安装失败问题 —— 超简单

已解决ModuleNotFoundError: No module named 'pycocotools'

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非极大值抑制详细原理（NMS含代码及详细注释）

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）详细原理（含代码及详细注释）

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MobileNetV3详细原理（含torch源码）

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巡检机器人—— 数字表计识别、指针表计识别。

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什么是卷积？（含如何实现卷积源码）

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已解决yolov5报错RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB

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