1.前端程序员主要工作是设计软件界面的，通过使用HTML，CSS，JavaScript等语言和Bootstrap，JQuery等框架来完成和用户直接交互的界面设计工作。...比如网站上的最新文章栏目，前端会要求后端程序员说我需要10篇最新博客文章，你帮我写个接口，后端程序员拿到任务就会通过python或者其他后端语言获取博客文章数据表中的所有文章，然后按照时间顺序进行排列，...---- 5.爬虫，我们学习python基础课程后然后在学习其中有个很重要的就业方向就是爬虫，爬虫指的是我们通过一段代码从网络中获取我们想要的数据。常见的爬虫主要分为：通用网络爬虫和聚焦网络爬虫。...聚焦网络爬虫就是我们日后学习的重点，通过聚焦爬虫我们可以对特定的网络资源或者特定的网站进行抓取，然后获得我们想要的数据。...---- 6.全栈工程师，现在的全栈工程师定义起来比较乱，有的人说什么都能干的就叫做全栈工程师，其实我感觉应该加上一个特定的条件，就是在某个行业中什么都能干的才叫做全栈工程师。
在Emlog博客程序中获取当前分类的所有子分类，具体方法如下 方法一：在模板文件module.php中加入如下代码 分类 function sy_sort(){global $CACHE;$sort_cache = $CACHE->readCache('sort');?...> 调用方法在想放置的地方加入如下代码 其中的1代表分类id 方法二： 分类的所有子分类 function sy_sort($sid){ $t = MySql::getInstance(); $sql = "SELECT * FROM ".DB_PREFIX...> 调用方法在想放置的地方加入如下代码 其中的5代表分类id
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记：http://t.cn/RHea2Rs )，同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017 的一个文本分类问题的比赛：让 AI...，积极，非常积极} 中的哪一类 新闻主题分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类：多标签分类，如知乎看山杯（http://t.cn/RHeSSzM...每次使用一种类型的 filter 进行实验，表明 filter 的窗口大小设置在 1 到 10 之间是一个比较合理的选择。...此外，实践中可以使用更复杂的 RNN 来捕获 的上下文信息如 LSTM 和 GRU 等。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。
针对rnn网络训练速度较慢，不方便并行计算的问题，作者提出了一种SRU的网络，目的是为了加快网络的训练。...从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...参数设置： 1:、这里优化函数采用论文中使用的ADAM优化器。 2、学习速率为1e-4。 3、训练100轮，大概需要0.5个小时的时间。 4、这里训练采用dropout=0.5和l2约束防止过拟合。...单向GRU/LSTM/SRU的算法只能捕获当前词之前词的特征，而双向的GRU/LSTM/SRU算法则能够同时捕获前后词的特征，因此实验采用的双向的序列模型。...从实验结果来看，LSTM算法性能优于GRU算法和SRU算法，SRU算法优于GRU算法；但是GRU算法训练速度要比SRU算法、LSTM算法快，实际使用可以根据自己的要求做出权衡。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...，非常积极}中的哪一类 新闻主题分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类：多标签分类，如知乎看山杯 更多应用： 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...（每个维度值非0即1，可以通过伯努利分布随机生成），和向量\(z\)进行元素与元素对应相乘，让\(r\)向量值为0的位置对应的\(z\)向量中的元素值失效（梯度无法更新）。...此外，实践中可以使用更复杂的RNN来捕获\(w_i\)的上下文信息如LSTM和GRU等。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。
在所有的树形结构中最适合的设计模式就是组合模式，我们看看常用商品分类中如何使用。...先定义一个树形结构的商品接口 public interface TreeProduct { List allProducts(); boolean addProduct...addProducts(List products); boolean removeProduct(TreeProduct product); } 我们来定义一个商品分类的实现类...(List products) { throw new RuntimeException("不支持此方法"); } } 最后是main方法，当然你可以在Web...的系统去改造这个模式 public class ProductMain { public static void main(String[] args) { TreeProduct
部署模型时，假设训练数据和测试数据是从同一分布中提取的。这可能是医学成像中的一个问题，在这些医学成像中，诸如相机设置或化学药品染色的年龄之类的元素在设施和医院之间会有所不同，并且会影响图像的颜色。...在此项目中，我们将探索如何使用域适应来开发更强大的乳腺癌分类模型，以便将模型部署到多个医疗机构中。 02.背景 “癌症是人体内不受控制异常生长的细胞。当人体的控制机制不工作的时候，癌症就会发展。”...图1和图2展示了污渍中存在的各种颜色。为了使我们的模型可跨域使用，我们为训练集中的每个原始图像实施了九种颜色增强。这些增色改变了图像的颜色和强度。...图4：未增强/预处理的结果 方法1 先前的研究和期刊出版物已经表明，域适应可以提高乳腺癌分类器的准确性。为了验证该想法，我们在增强图像上训练了一个新模型，以使该模型对颜色和方向的变化更加鲁棒。...未来的工作应该探索使用更多的可用数据，并且在寻找精细细节时，关于颜色排列和大量相同颜色如何影响模型和各种类型的CNN滤镜，可以做更多的研究。
数据分类是一项至关重要但极具挑战性的任务。学习如何使用开源扩展和OpenAI模型在PostgreSQL中实现自动化。...要了解有关将非结构化数据转换为结构化数据的更多信息，请查看以下资源： PostgreSQL 中的结构化、半结构化和非结构化数据 使用开源工具解析所有数据：非结构化数据和 Pgai 在 PostgreSQL...使用Pgai在PostgreSQL中执行数据分类 在本教程中，我们将从产品评论列表开始。然后，我们将使用pgai和pgvector扩展，利用OpenAI API将评论分类为正面、负面或中性类别。...我们将使用 pgai 扩展提供的 SQL 中的openai_chat_complete函数来执行数据分类任务。 在 SQL 命令中，我们将执行三个关键步骤。...下一步 在本教程中，我们完成了一个简单的分类任务，演示了如何使用 OpenAI 和 pgai 在 PostgreSQL 中进行自动数据分类。
作者：Mike Frank 译：徐轶韬 面临的挑战 使用敏感信息时您需要拥有审计日志。通常，此类数据将包含一个分类级别作为行的一部分，定义如何处理、审计等策略。...在之前的博客中，我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做的数据更改。...敏感数据可能被标记为– 高度敏感 最高机密 分类 受限制的 需要清除 高度机密 受保护的 合规要求通常会要求以某种方式对数据进行分类或标记，并审计该数据上数据库中的事件。...特别是对于可能具有数据访问权限但通常不应查看某些数据的管理员。 敏感数据可以与带有标签的数据穿插在一起，例如 公开 未分类 其他 当然，您可以在MySQL Audit中打开常规的插入/更新/选择审计。...在这种情况下，FOR将具有要更改其级别数据的名称，而ACTION将是在更新（之前和之后），插入或删除时使用的名称。
【导读】本文是机器学习爱好者 Sambit Mahapatra 撰写的一篇技术博文，利用Python设计一个二分类器，详细讨论了模型中的三个主要过程：处理不平衡数据、调整参数、保存模型和部署模型。...文中以“红酒质量预测”作为二分类实例进行讲解，一步步构建二分类器并最终部署使用模型，事先了解numpy和pandas的使用方法能帮助读者更好地理解本文。...在大多数资源中，用结构化数据构建机器学习模型只是为了检查模型的准确性。 但是，实际开发机器学习模型的主要目的是在构建模型时处理不平衡数据，并调整参数，并将模型保存到文件系统中供以后使用或部署。...在这里，我们将看到如何在处理上面指定的三个需求的同时在python中设计一个二分类器。 在开发机器学习模型时，我们通常将所有创新都放在标准工作流程中。...从快照中可以看到，数据值在某些属性上相当偏离。 比较好的做法是标准化这些值，因为它会使方差达到合理的水平。 另外，由于大多数算法使用欧几里德距离，因此在模型构建中缩放特征效果更好。
《在Android设备上使用PaddleMobile实现图像分类》，使用的框架是百度开源的PaddleMobile。...在本章中，笔者将会介绍使用腾讯的开源手机深度学习框架ncnn来实现在Android手机实现图像分类，这个框架开源时间比较长，相对稳定很多。...： mobilenet_v2.param.bin 网络的模型参数； mobilenet_v2.bin 网络的权重； mobilenet_v2.id.h 在预测图片的时候使用到。...在cpp目录下复制在使用Ubuntu编译NCNN库部分编译得到的include文件夹，包括里面的C++头文件。 把mobilenet_v2.id.h复制到cpp目录下。...在main目录下创建jniLibs/armeabi-v7a/目录，并把使用Ubuntu编译NCNN库部分编译得到的libncnn.a复制到该目录。
在本文中，训练和比较两种不同的深度卷积神经网络模型在道路摩擦力估算中的应用，并描述了在可用的训练数据和合适的数据集构建方面训练分类器的挑战。...在本文中，将集中讨论基于摄像头和深度学习的的路面分类方法。 在[3]中提出了一种用于音频和视频数据的路面分类组合预测方法。他们使用灰度共生矩阵来区分图像部分的纹理属性。...、 为了克服序列中连续帧之间缺乏变化的问题，使用的序列以n为单位进行帧的采样，其中n取决于序列的长度。...在评估测试数据集的性能时，InceptionV3架构的行为有所不同： 在第一和第二数据集上训练模型的测试准确度为90％。然而，使用图像搜索中的图像扩展所有类，导致测试精度仅为84％。...每个图像被分开分类，不执行跟踪。从上到下的真实情况：鹅卵石，湿沥青，湿沥青。 对于该分类，在第二数据集上训练的ResNet50。在图6中，显示了序列中三个最差的分类结果。
我们在 ImageNet 上使用了一个预训练的 CNN，并将 Simpsons 数据集的子集 Homer Simpson 作为目标集，用该网络对其进行分类。...然后，我们可以使用冻结与训练，只训练最后一层（如图上方所示）；或者微调所有层（如图下方所示）。 ? 微调 VS 冻结 我们很难知道在何种情况下应该只训练最后一层，在何种情况下应该微调网络。...正如 Karpathy 的深度学习教程中指出的，以下是在不同场景中对新数据集使用迁移学习的一些指导原则： 小目标集，图像相似：当目标数据集与基础数据集相比较小，且图像相似时，建议采取冻结和训练，只训练最后一层...在实验中，我们使用了有限的几个数据集，以及一个小型网络 ResNet18，所以是否能将结果推广到所有数据集和网络还言之尚早。但是，这些发现可能会对何时使用迁移学习这一问题提供一些启示。...在膜翅目昆虫灰度数据库中，冻结就没有改善，这很可能是由于域的差异。
[Keras填坑之旅]·图片分类中是否使用img_to_array的影响 1.背景介绍 在使用keras进行图片分类的任务，笔者最开始的方法是使用opencv库cv2.imread读取照片，再使用cv2...在和别人的代码进行训练对比发现代码类似结果却差异很大。别人的val_acc可以高出笔者几个百分点。...对比发现别人的代码里多了一步： feature = img_to_array(feature) 于是笔者做了下述的实验：控制其他代码不变，参数不变分别训练使用img_to_array有不使用的网络。...笔者同时使用了Keras官方的图片迭代器与自己手动编写的迭代器，都取得了上述的结论。 对比官方与自己手动编写的迭代器，官方的性能会更好一些。...3.结论与分析 从上述实验可以得出，是否使用img_to_array对网络的影响还是很大的，使用可以使训练网络性能更优，强烈推荐大家在做图片分类任务时使用img_to_array。 为什么会这样呢？
3月29日，我们邀请了哈尔滨工程大学李骜博士，为我们直播讲解了多任务学习及其在图像分类中的应用。回复“26”或者“李骜”即可获取PPT和回放视频下载链接。...回放视频在这里☟（建议在wifi环境下观看哦，土豪的话请随意） ? PPT部分截图如下☟ ? ? ? 往期视频在线观看 B站：http://space.bilibili.com/85300886#!.../ 腾讯：http://dwz.cn/68xzHx 优酷：http://dwz.cn/68w1W8 #极市分享第26期# 极市分享|李骜 多任务学习及其在图像分类中的应用 相关视频和PPT下载链接在这里
本篇介绍自然语言处理中一种比较简单，但是有效的文本分类手段：朴素贝叶斯模型。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 朴素贝叶斯介绍 贝叶斯决策论是在统计概率框架下进行分类决策的基本方法。...对于分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来预测分类。 朴素贝叶斯模型在训练过程，利用数据集D，计算P(c)，P(x_i|c)。...朴素贝叶斯模型分类的理论相关知识，在文章【NLP】经典分类模型朴素贝叶斯解读中有详细的介绍，感兴趣或者不清楚的朋友可以出门左转，再看一下。 假如我们有语料集D，文本可分为（c_1，c_2，......至此，介绍了如何利用NLTK的NaiveBayesClassifier模块进行文本分类，代码在我们有三AI的github可以下载： https://github.com/longpeng2008/yousan.ai...总结 文本分类常常用于情感分析、意图识别等NLP相关的任务中，是一个非常常见的任务，朴素贝叶斯本质上统计语料中对应类别中相关词出现的频率，并依此来预测测试文本。
deepTE的github主页 https://github.com/LiLabAtVT/DeepTE 单独新建一个虚拟环境 conda create -n DeepTE 安装3.6的python...conda activate DeepTE conda install python=3.6 -y 然后安装指定的依赖python模块，这里python模块使用pip安装 pip install biopython.../mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pip install sklearn -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 然后使用...输出文件夹 output_dir02必须提前新建好 working.dir这个文件夹会自己创建 output_dir02有两个文件 image.png image.png 会在原fasta文件的基础上添加分类信息...image.png 这个两列，第一列是原fasta的id 第二列是新的分类信息 推文记录的是自己的学习笔记，内容可能会存在错误，请大家批判着看，欢迎大家指出其中的错误
Attention机制在2016年被大量应用在nlp中，这里简单介绍Attention在AS任务上的应用。...在对AS任务建模时，采用问题和答案对的形式建模，因此可以根据问题和答案的关系设计Attention机制。而文本分类任务中则稍有不同，文本分类建模方式为问题和标签。...因此Attention机制的设计一般被应用于时序模型中，通过时序状态设计Attention。...本文参考《Hierarchical Attention Networks for Document Classification》，该论文介绍了Attention机制在英文文本分类中的应用。...7：对模型输出的特征进行线性变换。 8：针对多类文本分类，需要将线性变换的输出通过softmax 参数设置 1:、这里优化函数采用论文中使用的Adam（尝试过SGD，学习速率0.1，效果不佳）。
这次文章的车辆检测在车辆感知模块中是非常重要的功能，本节课我们的目标如下： 在标记的图像训练集上进行面向梯度的直方图（HOG）特征提取并训练分类器线性SVM分类器 应用颜色转换，并将分箱的颜色特征以及颜色的直方图添加到...HOG特征矢量中 对于上面两个步骤，不要忘记标准化您的功能，并随机选择一个用于训练和测试的选项 实施滑动窗口技术，并使用您训练的分类器搜索图像中的车辆 在视频流上运行流水线（从test_video.mp4...首先加载图像，然后提取归一化的特征，并在2个数据集中训练（80％）和测试（20％）中的混洗和分裂。在使用StandardScaler（）训练分类器之前，将特征缩放到零均值和单位方差。...结论 当前使用SVM分类器的实现对于测试的图像和视频来说工作良好，这主要是因为图像和视频被记录在类似的环境中。用一个非常不同的环境测试这个分类器不会有类似的好结果。...使用深度学习和卷积神经网络的更健壮的分类器将更好地推广到未知数据。 当前实现的另一个问题是在视频处理流水线中不考虑后续帧。保持连续帧之间的热图将更好地丢弃误报。
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