在Python的目录中，进入“\Lib\site-packages\markupsafe”文件夹，新建_compat.py文件，内容如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
markupsafe._compat
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Compatibility module for different Python versions.
:copyright: (c) 2013 by Armin Ronacher.
:license: BSD, see LICENSE for more details.
"""
import sys
PY2 = sys.version_info[0] == 2
if not PY2:
text_type = str
string_types = (str,)
unichr = chr
int_types = (int,)
iteritems = lambda x: iter(x.items())
else:
text_type = unicode
string_types = (str, unicode)
unichr = unichr
int_types = (int, long)
iteritems = lambda x: x.iteritems()
在Python的目录中，进入“\Lib\site-packages\markupsafe”文件夹，新建_compat.py文件，内容如下：# -*- coding: utf-8 -*-""" markupsafe._compat ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Compatibility module for different Python versions. :c...
系统环境[root@test-76
ansible
]# cat /etc/centos-release
CentOS release 6.7 (Final)
python
版本[root@test-76
ansible
]#
python
-V
Python
2.6.6pip
安装
[root@test76~]# wget https://pypi.
python
.org/packages/source/p/p
Collecting
Mark
upS
afe
==1.0
Downloading
Mark
upS
afe
-1.0.tar.gz (14 kB)
ERROR:
Com
mand errored out with exit status 1:
com
mand: /opt/py3/bin/pyth...
warnings.filterwarnings('ignore')
import ssl
ssl
._
create_default_https_context = ssl
._
create_unverified_context
2.读入数...
问题
描述1
在学习
python
时，会用到各种各样的库，并且有很多版本，有的版本之间并不能相互兼容，就很头疼。今天在jupyter notebook上学习爬虫时，在第一句pip requests_html就遇到了报错：
requests 2.21.0 has requirement urllib3<1.25,>=1.21.1, but you'll have urllib3 1.25 which is in
com
pat
ible.
意思大概就是要求的和现有的不兼容。
如何解决1
首先根据报错，当然就
1
python
-m pip install jupyter
安装
完成 jupyter notebook 之后，在命令行界面输入 "jupyter notebook "指令打开时，
出现
错误：
Module
NotFoundError: No
module
named
'
mark
ups
afe
._
com
pat
'
解决方法：在
mark
ups
afe
文件夹下添加一...
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
随着统计学的发展，统计学习在机器学习
中
占据了重要地位，支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等算法的提出和发展，使得机器学习能够更好地处理分类、回归和聚类等任务。进入21世纪，深度学习成为机器学习领域的重要突破，采用多层神经网络模型，通过大量数据和强大的计算能力来训练模型，在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。
机器学习算法在各个领域都有广泛的应用，包括医疗保健、金融、零售和电子商务、智能交通、生产制造等。例如，在医疗领域，机器学习技术可以帮助医生识别医疗影像，辅助诊断疾病，预测病情发展趋势，并为患者提供个性化的治疗方案。在金融领域，机器学习模型可以分析金融数据，识别潜在风险，预测股票市场的走势等。
未来，随着传感器技术和计算能力的提升，机器学习将在自动驾驶、智能家居等领域发挥更大的作用。同时，随着物联网技术的普及，机器学习将助力智能家居设备实现更加智能化和个性化的功能。在工业制造领域，机器学习也将实现广泛应用，如智能制造、工艺优化和质量控制等。
总之，机器学习是一门具有广阔应用前景和深远影响的学科，它将持续推动人工智能技术的发展，为人类社会的进步做出重要贡献。
