《字节笔试》专题

问题内容： 我是Python的新手，正在尝试使用以下脚本读取csv文件。 但是，出现错误“ UnicodeDecodeError：’utf-8’编解码器无法解码位置35处的字节0x96：无效的起始字节”，请在此帮助我了解问题，我在脚本中使用编码认为可以解决错误。 问题答案： 发生这种情况是因为您选择了错误的编码。 由于您使用的是Windows计算机，因此只需更换 与 应该解决问题。

问题内容： 我尝试读取并打印以下文件：txt.tsv（https://www.sec.gov/files/dera/data/financial-statement- and-notes-data- sets/2017q3_notes.zip ） 根据SEC，数据集以单一编码提供，如下所示： 制表符分隔值（.txt）：utf-8，制表符分隔，\ n终止的行，第一行包含小写的字段名称。 我当前的代码

我正在使用脚本，但在执行时在服务器日志中发现此错误， ​在这里 函数返回。 在发布此问题之前，我已将此问题提交给了SO。 下面这行代码伤害了JSON编码器， 我找到了一个临时的解决办法 但是我不确定这样做是否正确。

我试图从csv文件中读取所有列。 错误：UnicodeDecodeError:“utf-8”编解码器无法解码位置15中的字节0x96:无效的开始字节

我读到Java中的long类型可以升级为float和double（http://www.javatpoint.com/method-overloading-in-java）。我想问长整数在JAVA中占用8字节内存，而浮点数占用4字节，那么这个提升是如何工作的？如果我们以这种方式推广，难道我们不可能面临一些数据丢失吗？ 另外，值得注意的是，所有其他类型的升级都是从较小尺寸的基元数据类型升级到类似或较

我正在从Tensorflow导入我的模型，只想使用以下代码优化经过训练的模型： 它显示了这个错误： Traceback（最近一次调用最后一次）：File"，第2行，data=f.read（）File"C：\用户\Chaine\AppData\本地\程序\Python\Python35\lib\site-包\tensorflow\python\lib\io\file_io.py"，第125行，读取p

尝试2：有趣的部分是下载文件（只是在浏览器地址栏中粘贴URL），然后执行类似的代码在本地读取文档确实有效： 尝试3：现在是最奇怪的部分。我想文件需要先下载。因此，我首先使用Java下载了它，然后在本地执行前面的代码来读取文档。像第一个案例一样失败！ 你知道这是怎么回事吗？ 以下异常失败：javax.net.ssl.sslhandShakeException：sun.security.validat

我使用samsung knox sdk，正在更新knox版本(2.7.1)。这个错误在尝试编译我的应用程序时出现。 错误详细信息： 错误：将字节码转换为Dex时出错：原因：Dex无法解析版本52字节码。这是由使用Java8或更高版本编译的库依赖项造成的。如果在库子模块中使用'java'gradle插件，请将targetCompatibility='1.7'sourceCompatibility='

上周五在工位摸鱼，在牛客网上灌水，忽然看到了一篇牛客面经，记录的24届提前批C++后端的一面凉经。 看着其中的面经问题，比如TCP的可靠性、死锁怎么产生、怎么避免死锁等真的感觉很熟悉，因为自己以前校招时也是考察的这些内容。 于是脑海中立马浮现出一个想法，想看看哪些面试问题被考察的次数最多？ 说干就干，我立马写的一个爬，哦不，手动收集了 23 篇面经，手动狗头。 搜索的关键字都是字节跳动、C++，用

主要讨论算法题。怀疑是不是顺序放反了，第二题简单的厉害，也算是对上周showmebug事件的补偿？ 第一题：3d模型文件中存储了三角形面片数据，他由“顶点数组”和“索引数组”两部分组成。例如顶点数组[V{x0,y0,z0},V{x1,y1,z1},V{x2,y2,z2}….]每个元素是1个顶点坐标。 索引数组[(0,1,2),(0,2,3),(4,5,6),…]每个元素是1个三角形的三个顶点的in

🍭 大家好这里是清隆学长 ，一枚热爱算法的程序员 💻 ACM金牌团队🏅️ | 多次AK大厂笔试 ｜ 编程一对一辅导 ✨ 本系列打算持续跟新 秋招笔试题 👏 感谢大家的订阅➕ 和 喜欢💗 和 手里的小花花🌸 ✨ 笔试合集传送们 -> 🧷春秋招笔试合集 💻 第一题 题目描述 给定一个字符串矩阵，例如： ##...... ..##.... ....##.. ......## ....##

高效方便的机器学习库 官方文档：http://scikit-learn.org/stable/documentation.html Example：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ 简述sklearn里我用过的一些类和函数

机器学习常常需要进行数据可视化，matplotlib是python可视化最著名的库。 matplotlib API文档 常用方法： pylot模块 hist：柱状图 plot show：开一个窗口展示图片 ion：画图不阻塞，恩，可以利用这个做动画

机器学习常常需要fake数据，或者进行数据预处理，numpy是python科学计算的一把利器。 numpy 官方手册，支持字母检索 常用方法： 生成数据： arange： 生成一定范围内的数据 ones_like：生成与参数维度相同的数据 random模块：随机相关 np.random.shuffle：给一个ndarray做洗牌 数学计算： exp：自然指数 sum：求和 numpy.linalg

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