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个人使用环境 WIN10x64系统，Python3.8，PyCharm2020.01.03 安装过程 一、安装Python3.8 （自己参考其他教程） 二、安装PyQt5 然后在cmd下输入指令 pip install PyQt5 也可以输入这个指令 pip install PyQt5 -i https://pypi.douban.com/simple （后面是豆瓣的镜像地址，是为了加快下载速度） 提示你更新pip，就按照提示更新（这步骤是可选的，看个人需求） 在cmd下输入 python -m pip install --upgrade pip 三、安装PyQt5-Tools 然后

一般我们安装Python的第三方包都会在终端执行下列命令进行安装： pip install 要安装的包名 安装成功后发现在PyCharm中仍然存在找不到包的问题，为什么呢？ 总之就是PyCharm找不到pip安装的包的路径，比如我之前用pip安装的matplotlib包的路径： pip show matplotlib 显示如下： Name: matplotlib Version: 3.1.2 Summary: Python plotting package Home-page: https://matplotlib.org Author: John D. Hunter, Michael

sklearn(scikit-learn)是python机器学习常用的第三方模块，是一个开源的机器学习库，它支持监督学习和非监督学习。它还为模型拟合、数据预处理、模型选择和评估以及许多其他实用工具提供了各种工具。sklearn对机器学习的常用算法进行了封装，包括回归、降维、分类、聚类等。对于以下的机器学习分类实践所用到的函数及方法进行说明。 1.np.c_[ ]和np.r_[ ]的用法解析 >>> import numpy as np >>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>>

此函数将时间序列拆分为滚动窗口。 然后，对于这些滚动窗口中的每一个，算法分析一些 AR(p) 过程。 然后它为每个过程和每个滚动窗口生成预测。 这些预测与时间序列的已实现值进行比较，然后该函数寻找“最佳”p 阶。 这个“最佳” p 是通过最小化二次损失函数来选择的，即预测值和实现值之间的平方差。 最好选择具有最小二次损失函数的模型，并对其进行直接预测以产生最终预测。 最小化二次损失函数意味着最好的模型是与观察值距离更小的模型。

最近在 ESP32 编译中遇到了以下问题： esp_image: Image length 1057652 doesn't fit in partition length 1048576 boot: Factory app partition is not bootable boot: No bootable app partitions in the partition table 这里应该是分区表分配给 APP 的空间不够。借此契机来了解一下 ESP32 的分区表 partitions.csv 吧。 1. ESP32 预定义分区表 make menuconfig 配置中可选择以下预定义

2020新版本pycharm+anaconda+opencv+pyqt环境配置学习笔记，亲测可用一、pycharm介绍与安装1.pycharm介绍选择原因2.安装教程二、anaconda介绍与安装1.anaconda介绍选择原因2.安装教程三、重要！pycharm和anaconda环境统一配置(解释器)1.将anaconda环境配置进pycharm四、加载opencv五、加载qt六、总结 本文所介绍内容基于pycharm开发环境，通过anaconda进行管理python、opencv、pyqt的使用说明 pycharm为最新2019.3.4版本 Windows10+64bit anacond

基于jupyter notebook的python编程—–运用sklearn库，导入文件数据模拟多元线性回归分析的目录一、运行jupyter notebook，搭建python环境1、打开Windows终端命令行，输入==jupyter notebook==，打开我们的jupyter工具，如下所示：2、在jupyter的web网页中创建python文件，如下所示：3、现在就可以在jupyter的代码行里面输入我们的代码啦！二、以下列的xlsx表格文件为例，编写我们的最小二乘法的python代码的分解步骤1、导入我们需要的基本库2、导入我们数据文件==多元线性回归.xlsx==3、为我们的x,y

Q-learning Q-learning 是 value-based 的方法，在这种方法中我们不是要训练一个 policy，而是要训练一个critic网络。critic 并不直接采取行为，只是对现有的 actor ，评价它的好坏。 Value-Fuction critic 给出了一个 value function ，代表在遇到游戏的某个 state 后，采取策略为的actor  一直玩到游戏结束，所能得到的 reward 之和。  （即critic）的输入是某个state，输出是一个scalar标量。上图游戏画面中左边的  很大，因为当前怪物比较多，防护罩也没被摧毁，从此时玩到游戏结束得

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