帝国CMS对首页、列表页、内容页这三个页面模板支持的变量是不同的，有的是通用的，有的不是通用的，本文就这三个模板常用的变量列于此，另外灵动标签很好用啊，也顺便收藏于此，以备后用，到时不用到处翻来翻去的...1、首页支持的变量 网站名称：[!--pagetitle--] 网站地址：[!--news.url--] 一级栏目导航：[!--class.menu--] 页面关键字：[!...--pagedes--] 2、列表页支持的变量 （1）、列表之页面模板支持的常用标签 页面标题：[!--pagetitle--] 页面关键字：[!...--show.listpage--] （2）、列表内容模板(list.var)支持的常用变量 信息ID：[!--id--] 标题链接：[!...--id--]&down=2> 4、灵动标签常用变量 标题： 标题链接：<?=$bqsr['titleurl']?
特征编码的一个重要问题就是需要领域知识，例如基于填充数值分布派生的 bin 与基于外部数据库查找提取 bin 来补充特征之间是否有很大的区别？...在 Automunge 的情况下，内部编码库的编码基于固有的数字或字符串属性，并且不考虑可以根据相关应用程序域推断出的相邻属性。...分类特征 分类编码通常在实践中使用独热编码进行转换，这种热编码的做法在高基数情况下存在缺陷（分类很多导致生成的特征多并且离散），梯度提升模型中分类标签过多时甚至可能导致训练超过内存限制。...分类二值化是可以理解为将模拟信号转换成数字信号过程中的量化，返回特征中每一个byte位代表是否属于该类 分类表示的第三种常见编码方式是标签编码，他将分类表示为一个连续的数值型变量。...onht:独热编码，这通常用作主流实践中的默认值，与二值化相比，模型性能影响出人意料地不好。基于这个测试，建议在特殊用例之外（例如，出于特征重要性分析的目的）停止使用 one-hot 编码。
基于镜头的编码比基于主题的编码带来更高的编码效率，由于对内容感知的粒度更加细，这种改变的结果显而易见。...我们的下一步是制作一个基于镜头的编码框架，称为动态优化器，从而在视频流中实现更细粒度的优化。...下图（图3）演示了动态优化与基于镜头编码的组合如何进一步提高压缩效率。...现场测试优化的编码 在前面的章节中，我们说明了优化后的编码比按主题编码有更高的压缩效率，从而可以在相同的比特率下提高质量，或在相同质量下降低比特率。但问题在于这是否会为我们会员提供的更好体验。...我们通过运行A / B测试，将我们优化的编码与现有的AVCMain流式体验在各种设备和标题上相比较。这也使我们能够对不同平台的编码算法和自适应流引擎进行微调。
一、变量 使用语义化的变量名称 Bad const yyyymmdstr = moment().format('YYYY/MM/DD'); Good const currentDate...但赋予函数太多职责，他们将很难被组合，测试以及推导。而如果你保证函数的单一职责性质，那么其重构难度将会降低、代码可读性也会更好。...通过拆分函数让你的代码更加可复用以及测试。...Bad: // 定义全局变量 // 如果我们有其他的函数引用了该变量，那么我们就无法预测该变量类型 let name = 'Ryan McDermott'; function splitIntoFirstAndLastName...由于你的修改导致污染全局变量，可能导致另外一个库的使用者在不知情的情况下出现生产环境异常。
基于该框架，研究人员在中医帕金森病数据集上取得了令人满意的实验结果，这可以为该领域的发展提供参考和帮助。...然后对扩增后的测试集t’进行多标签分类，获得输入样本是否患有病症以及其他情况的预测结果。上述过程的整体框架流程图如算法2所示。.../测试数据.xlsx’，供大家一键运行熟悉项目。然后大家需要将自己的标签列名称提取变量label_cols中，用于对数据集划分特征集合与标签集合。 ...接下来是不是有可能将LSA融入到目前的框架中，或者直接基于LSA开发一种标记相关性提取的算法都是可以尝试的方向，可以留给大家一起去学习探索！...环境配置 python3.8或以上版本 须事先安装第三方库torch、numpy、sklearn、pandas、skmultilearn 可修改变量——主题数n、所用的本地数据集、多标签分类器
本文作者：IMWeb jaychen 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 一、变量 使用语义化的变量名称 Bad const yyyymmdstr = moment().format...但赋予函数太多职责，他们将很难被组合，测试以及推导。而如果你保证函数的单一职责性质，那么其重构难度将会降低、代码可读性也会更好。...通过拆分函数让你的代码更加可复用以及测试。...Bad: // 定义全局变量 // 如果我们有其他的函数引用了该变量，那么我们就无法预测该变量类型 let name = 'Ryan McDermott'; function splitIntoFirstAndLastName...由于你的修改导致污染全局变量，可能导致另外一个库的使用者在不知情的情况下出现生产环境异常。
基于隐变量的推荐模型 ?...，但是实际中有一些用户会给出偏高的评分；有一些物品也会收到偏高的评分，甚至整个平台所有的物品的评分都会有个偏置，基于此，我们修正下我们的损失函数： ?...分解机FM的基本原理是：不仅对显性变量建模，而且对显性变量之间的关系进行建模，在对显性变量关系建模的过程中使用了隐变量的方法。...先来看一张训练数据的图： ? 上面x是特征向量，y是用户的评分，我们可以看到用户向量中，对用户id和电影id都进行了one-hot编码，然后还加入了用户的历史行为和时间特征，此时的预测公式是： ?...总结 本文介绍了基于隐变量原理两种算法：矩阵分解svd和分解机FM，其求解方法有：梯度下降和交替最小二乘法；在介绍完求解方法后，我们讨论svd的一些变种，以及集大成者FM是如何进行多模型融合的。
基于FPGA的TMDS编码在我们之前的学习中，了解到HDMI是一种全数字化视频和声音发送接口，可以发送音频以及视频信号。HDMI向下兼容DVI，DVI只能传输视频信号。...编辑image上图为HDMI的链接框架； 通道0传输的数据为：B分量的视频数据、行场同步信号、音频信号。 通道0传输的数据为：G分量的视频数据、控制信号、音频信号。...通道0传输的数据为：R分量的视频数据、控制信号、音频信号。 不同的数据在TMDS数据通道中在三种不同的周期中发送。...编辑image在TMDS传输标准中，不论是视频信号、控制信号还是辅助信号，都是以10bit的数据传输，所以需要对这三个信号进行编码，分别采用不同的编码方式。...编辑image在此，我们着重说一下视频编码，在Xilinx官方给出的一个编码示意图中，我们可以清楚整个的编码流程：编辑image图中也体现出了控制信号的编码方式：编辑image会对应特定的四个值中的一个
推荐系统根据不同的实现方式，可以分为协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等。本文将深入探讨一种常用的推荐方式：基于标签的推荐系统。...基于标签的推荐系统通过分析用户的标签偏好，将带有相似标签的物品推荐给用户。这种推荐方式简单直观，但在实践中表现出色，特别适用于用户兴趣明确且标签丰富的应用场景。...为此，混合推荐系统逐渐兴起，将协同过滤、基于内容的推荐、基于标签的推荐等多种方法结合起来，以提高推荐的准确性和用户满意度。...- 标签权重计算：为每个标签赋予权重，以反映其重要性或流行度。标签与物品的匹配 基于标签的推荐系统的核心在于计算用户与物品之间的匹配度。...动态调整标签权重基于用户的实时行为动态调整标签权重，提升推荐的准确性。
jfinal template 经过 3.0、3.1 两个版本的迭代，已经非常稳定优秀了，所以我从传统的jsp 迁移到了jf template ，jsp中使用shiro 的标签库，可以很方便的实现权限的控制例如...，具体的逻辑也可以自己实现，所以我们写好以后，配置在config 是一件比较痛苦的事情，稍不留神，就配置错误了。...然后写这么一个EngineKit //classUtils 使用的是 hutool 工具包的方法。。。...Directive) ClassUtil.newInstance(clazz)); } else { LogKit.error("自定义Directive的标签为空无效...，并没有和我们的shiro插件集成，我实现了一个与JfinalShiroPlugin@玛雅牛无缝集成的版本内置这个shiro标签，原理类似。
支持简单的 markdown 语法 支持自定义颜色 绿色 黄色 青色 蓝色 {% radio 纯文本测试 %} {% radio checked, 支持简单的 [markdown](https://guides.github.com...查看图片测试 查看默认打开的折叠框 这是一个默认打开的折叠框。...查看代码测试 假装这里有代码块（代码块没法嵌套代码块） 查看列表测试 haha hehe 查看嵌套测试 查看嵌套测试2 查看嵌套测试3 hahaha {%...folding 查看图片测试 %} !..., 查看列表测试 %} - haha - hehe {% endfolding %} {% folding red, 查看嵌套测试 %} {% folding blue, 查看嵌套测试2 %}
anima 动态标签的实质是引用了 font-awesome-animation 的 css 样式，不一定局限于 tip 标签，也可以是其他标签。...只不过这里 tip.js 是我自己写的，所以我清楚它会怎么被渲染成 html，才用的这个写法。 可以熟读文档，使用 html 语言来编写其他标签类型。...查看图片测试 查看默认打开的折叠框 这是一个默认打开的折叠框。...查看代码测试 假装这里有代码块（代码块没法嵌套代码块） 查看列表测试 haha hehe 查看嵌套测试 查看嵌套测试2 查看嵌套测试3 hahaha {% folding 查看图片测试 %} !..., 查看列表测试 %} - haha - hehe {% endfolding %} {% folding red, 查看嵌套测试 %} {% folding blue, 查看嵌套测试2 %}
然后对扩增后的测试集t’进行多标签分类，获得输入样本是否患有病症以及其他情况的预测结果。上述过程的整体框架流程图如算法2所示。.../测试数据.xlsx’，供大家一键运行熟悉项目。然后大家需要将自己的标签列名称提取变量label_cols中，用于对数据集划分特征集合与标签集合。...LSA基于一个核心假设：即使在词语表述形式各异的情况下，文本中依然存在着某些稳定的语义结构。...接下来，我们可以进一步探讨是否有可能将LSA融入到当前的框架中，或者直接基于LSA开发一种全新的标记相关性提取算法。这些都是值得我们去尝试和探索的方向，期待大家能够共同学习、共同进步！...环境配置 python3.8或以上版本 须事先安装第三方库torch、numpy、sklearn、pandas、skmultilearn 可修改变量——主题数n、所用的本地数据集、多标签分类器 (M_T
分析：独热编码的模型表现优于标签编码的模型，因为其在训练集和测试集的 RMSE 都显著低于标签编码模型。...标签编码的模型具有较高的 RMSE，这表明标签编码引入了某种程度的模型偏差，可能是因为线性回归将分类变量视作有序数值，这可能导致不正确的关系建模。...类别变量的处理方式 标签编码：对于分类变量，标签编码将每个类别映射为一个数字值（例如，类别 A 映射为 0，类别 B 映射为 1，类别 C 映射为 2 等）。...对于类别特征，独热编码后的回归系数能够清晰地表示每个类别对目标变量的贡献。 6. 适用场景 标签编码：适用于类别之间有自然顺序的情况（例如，教育程度、评级等有顺序的类别变量）。...标签编码 vs 独热编码的对比分析 标签编码: 在标签编码中，类别变量被简单地转换为整数值。
代码里需要不断变更CSS里样式的值（遍历+大量），并通过JS进行设置。基本上要求应该是和你差不多的。 以上所有方法我基本都试过，用了一个白天加半个晚上，现在是凌晨三点。...我说一下我的方法，我自己已验证有效： 1、演示HTML主体结构 2、首先作用区域范围内设置“CSS变量” /*在header区域内设置 CSS变量--bccolor */ .header { --bcColor:...#ffffff; } /*在子元素中使用该变量*/ .header-info background-color :var(--bcColor); ...3、在JS中通过setProperty()方法修改“--bcColor”的值，从而间接改变对应子元素的（background-color）背景颜色 methods:{
这主要源于它提供了多种表达力超强的测试风格，能够满足各种层次的需求包括单元测试、BDD、验收测试、数据驱动测试。...以我个人的偏好来看，我倾向于选择FlatSpec或FunSpec(类似Ruby下的RSpec)来编写单元测试与集成测试。...而FlatSpec和FunSpec则通过提供诸如it、should、describe等方法，来规定书写测试的一种模式，例如前者明显的“主-谓-宾”结构，后者清晰的分级式结构，都可以使团队的测试更加规范。...我们会推荐由PO（或者需求分析人员BA）与测试人员结对编写验收测试的业务场景，然后由开发人员和测试人员结对实现该场景。...当开发人员与需求、测试一起Kick Off要做的Story时，就可以根据这个FeatureSpec进行，然后，要求开发人员在完成Story的实现前，与测试结对完成它的测试实现代码。
原文：基于 Pytorch 的鞋子标签自动标注[译] - AIUAI 原文：Meta Tagging Shoes with Pytorch CNNs Github - Generating-Tags...这里尝试看网络是否能够只基于图像，而标注出鞋子的高度(how tall). 2....在设置数据和损失函数后，准备开始测试网络和超参数. 最直接的是，采用开源的预训练网络模型. 测试的第一个网络是 ResNet50 模型....因为，模型对所有的测试图片都输出了一个 “boot” 标签，某些时候会输出 “black boot”. 基于当前的技术方案，首先想到的是，当前模型表现不佳；一种可能的方案是采用更多计算的模型....总结 虽然这里并未介绍如何生成大量的标签(HUGE Number of Tags)，但基于这样少量数据的方案，可以扩展到相对多数量标签的场景.
假设3个label的向量[天空,人,大海]的向量值是[1,1,0]的编码的意思是这张图片有天空，有人，但是没有大海。...基于 Keras 建立的网络结构 本文采用的是一个简化版本的 VGGNet，VGGNet 是 2014 年由 Simonyan 和 Zisserman 提出的，论文–Very Deep Convolutional...然后就是数据的预处理，包括转换为 numpy 的数组，对数据进行归一化操作，以及采用 scikit-learn 的方法 MultiLabelBinarizer 将标签进行 One-hot 编码操作：...最后就是保存模型，绘制曲线图的代码了： 在训练结束后，训练集和测试集上的准确率分别是 98.57% 和 98.42 ，绘制的训练损失和准确率折线图图如下所示，上方是训练集和测试集的准确率变化曲线，下方则是训练集和测试集的损失图...测试网络模型 训练好模型后，就是测试新的图片了，首先先完成代码 classify.py ，代码如下： 其他的样例图片都可以通过相同的命令，只需要修改输入图片的名字即可，然后就是其中最后一张图片，
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