我们在使用条码打印软件打印标签的时候，一般都是每个标签打印一份或者多份，这种统一打印相同份数的情况很好设置。...但是有些时候需要每种标签打印不同的份数，这种情况该如何处理，前提是需要借助一个数据库文件，下面小编会详细介绍操作过程。 首先打开条码打印软件，新建一个标签，尺寸按照标签纸的尺寸进行设置。...点击设置数据源，将保存有标签内容的Excel表格导入到软件中，在预览处我们可以看到其中有一项是打印数量，这一列信息就是实现打印不同数量的关键。...最终就会按照Excel表格里设置的打印数量进行打印。从预览界面可以看到标签的打印数量和Excel表中的信息完全符合。...03.png 综上所述就是使用数据库来实现同时打印不同数量的标签，其实运用数据库来处理数据比较方便。
在做一套库的迁移准备，测试的时候有些异常，记录一下处理办法。 如果有处理不对的地方，请不吝赐教。...1.dba_objects表对比发现LOB对象数量差距大 数据泵迁移完对比对象数量，发现LOB对象差距很大。...最后： 源库回收站中1070+user_lobs中360=1430，这样就跟dba_objects表的数量对起来了，所以这部分忽略即可 obj表是user_objects视图的同义词 --dba_objects...先查看日志是否有错误抛出 找出差异的是哪几条索引 检查索引的ddl语句、依赖的表等信息 首先检查日志未发现报错 ?...3.ORA-31679 表中含有long类型的列处理 ORA-31679: Table data object “LC”.
WordPress的分类ID是什么呢？请看下图： ? 鼠标移动到编辑处，看到浏览器底部出现链接，其中的tag_ID=5中这个5就是分类的ID，标签同理。...参考：WordPress 如何查看分类/标签的ID 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《WordPress 如何获取分类/标签的ID》 本文链接：https://wnag.com.cn
Gmail 的默认界面提供了一个 Categories 标签。 如果下图： 这个标签会对收到的邮件进行默认分类。...但是有时候因为这个分类的存在，导致我们经常找不到邮件，很多人可能还是习惯按照时间的顺序来处理邮件。 你是可以禁用这个分类的。 进入设置 单击右上角的齿轮图标。...然后会弹出一个界面，在弹出的界面中选择查看所有设置。 Inbox 设置 然后在进入的设置中，选择 Inbox 标签页。 在 Inbox 标签页下面有一个分类选项。...在默认情况下 Primary 是被选择的。 对不需要的其他分类，取消选择就可以了。 保存退出 然后到本页面的最下面。...选择 Save 保存按钮，保存退出后你的 Gmail 邮箱 Inbox 界面就会被刷新了。 这时候，你的邮箱是完全按照时间的顺序进行排序的，这样可能会符合很多人处理邮件的习惯。
不过，有一个小小的问题是，侧边栏组件中的标签默认是显示网站所有标签的，如果你的标签过多，势必会影响到网站的美观度。...明月网络在设计当前网站风格的时候，也在页面的上方设计了一个标签的模块，如果标签数量过多，则会破坏原有的设计。所以，明月网络就写了一个如下简单的“EMLOG获取网站固定数量标签”的小功能。...// 获取EMLOG固定数量网站标签 // 作者 会飞的虫 www.f162.cn function getTags($num){ global $CACHE; $tag_cache = $CACHE...php endif; endforeach; } 如上代码既实现了获取EMLOG网站固定数量标签的功能呢，参数$num即为用户设置的标签个数。...函数代码如下，相对于之前来说仅仅只添加了一行代码： // 获取EMLOG固定数量网站标签（随机排序） // 作者 会飞的虫 www.f162.cn function getTags($num){ global
如果你和我一样，使用 WordPress 多站点来做一个 SaaS 平台，比如我做的花生小店，那么就需要对限制每个站点的文章类型，分类模式和媒体素材的数量进行限制： 限制文章类型数量 以商品文章类型为例...，讲一下如何限制文章类型的数量： function wpjam_limit_post_type_number($current_screen){ global $pagenow; if($pagenow...} } } add_action('current_screen', 'wpjam_limit_post_type_number'); 使用上面这段代码之后，再点击新增商品，就会出现： 限制分类模式数量...以商品分类这个分类模式为例，讲一下如何限制分类模式的数量： function wpjam_limit_taxonomy_number($term, $taxonomy){ if($taxonomy...，就会出现： 限制媒体素材数量 媒体素材是最占资源的，这个运营 SaaS 就不得不限制了： function wpjam_limit_attachement_count($file){ $counts
2 文本分类中的标签 文本分类是自然语言处理中非常重要的一项任务，它要求模型判断输入文本的类别，如情感、评分、类型等。...从分类数量上说，分为单标签分类和多标签分类，前者指每个文本只有一个标签类，后者指每个文本可以有多个标签类。...3 使用强化学习来学习标签描述 下面的问题是：对每个标签和每个输入，如何得到该标签的描述。模板法（Tem.）不必多说，我们简单使用维基百科的定义作为模板。...由于我们没有显式提供每个标签应该抽取或生成怎样的描述，我们自然想到使用强化学习。 1、抽取式模型（Ext.） 首先我们来看如何从文本中抽取一段作为标签描述。...BERT，基于标签描述的方法具有更好的小样本表现，这说明基于标签描述的方法在小样本上有更好的泛化能力； 模板法由于提供的是静态的标签描述，故模型能够快速收敛，相比之下，生成式模型需要去学习如何生成标签描述
面对这样混合的特征类型，而且特征取值范围差异极大的情况，如何进行有效而 reasonable 的特征选择？...首先我们假设，做数据处理的前提是我们不知道什么分类模型效果最好，且大部分分类器无法直接处理 “描述变量”(categorical variable)。...从本质上看，上面提到的这几种做法其实就是嵌入式特征选择 (Embedding Feature Selection)，属于偷懒的一站式操作:) 而这个答案的重心在于将数据处理成可被一般分类器所使用的形态，...转化描述变量 (convert categorical var to numeric) 如上文描述的，我们在不假设分类器的前提下，必须对描述变量转化为数字类型变量，因为大部分算法无法直接处理描述变量。...在分类问题中我们可以简单的使用独热编码进行转化。 若在聚类问题中，我们一般希望度量其差异性，比较常见的是 Value Difference Metrics (VDM) 这一类。
前些天在朋友圈看到了小伙伴分享了张泽民老师的一个最新单细胞文章：《Spatiotemporal single-cell analysis decodes cellular dynamics underlying...小伙伴表示如果是在r编程语言里面处理它， 仅仅是读取就耗费25分钟啦。我们可以在其GEO界面（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...acc=GSE236581） 看到研究者们公开的，如下所示的文件： GSE236581_CRC-ICB_metadata.txt.gz 12.7 Mb GSE236581_VDJ_merge.txt.gz...inputs/ ├── [4.5M] barcodes.tsv.gz ├── [244K] features.tsv.gz └── [3.9G] matrix.mtx.gz 读取本身是很简单的事情...，不过，也确实是很多公共数据集并不会给作者注释好的信息，或者说有时候作者自己的注释也并不完善或者让大家信服， 就需要自己从零开始处理啦。
有的客户在EasyGBS接入大量通道并且播放数量也较多时，会导致服务器的内存以及CPU占用率特别高，虽然我们出过如何降低CPU的方法，但对于一些项目仍是难以解决。...在和客户沟通之后，我们了解到该客户不方便更换服务器的硬件，因此我们考虑采用划分虚拟硬盘的策略，即把EasyGBS放到虚拟硬盘ramdisk里面。...下面分享下解决的过程： 1、首先用windows软件来创造一个空间，这里分配了10G的存储空间放EasyGBS服务； 2、建好虚拟盘之后可以将EasyGBS文件夹拷入新建的ramdisk盘里； 3、...然后把easygbs.ini里面的日志开关给关掉，因为如果接入设备和播放数量较大的情况下，对于10G空间来储存日志是不够的，容易导致nginx崩掉，所以一定要把日志关掉； 4、最后重启服务，运行后检查内存以及...cpu状况，占用率很低，也就达到了我们的需求。
数据不平衡的分类问题 机器学习中数据不平衡的分类问题很常见，如医学中的疾病诊断，患病的数据比例通常小于正常的；还有欺诈识别，垃圾邮件检测，异常值的检测等。...这里介绍几种处理不平衡数据的计算方法： Oversample and downsample Generating synthetic data, eg....（1:100的二分类问题），以oversample为例看一下具体实现的过程： # define dataset from collections import Counter from sklearn.datasets...SMOTE 另一种处理数据不平衡的方法是可以从现有示例中合成新示例。如 SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) 即合成少数组别的过采样技术。...它的工作原理是选择特征空间中接近的示例，在特征空间中的示例之间绘制一条线，并在该线的某个点处绘制一个新样本。
然而，由于所涉及的数量庞大，而且任务的内在难度，需要专门的人员和工具，因此流入流的筛选过程变得非常繁重。这种外包数据还可以与一小组专有的、经过审查的二进制文件相结合，以创建一个带标签的训练数据集。...因此，攻击者的目标是生成后门良性二进制文件，这些二进制文件将通过这些标签平台传播，并将毒化下游恶意软件分类器的训练集。...例如，可以将二进制文件中未发现的字符串散列到少量桶中以创建固定数量的计数。...为了处理这些依赖性，删除了其值受多个其他特征（例如，num_sections）影响的任何特征。这能够在不解决复杂的约束优化问题的情况下保持最大数量的特征。...最后一个挑战来自如何处理问题空间的自然约束的问题，例如水印可能需要删除 URL 或减小文件大小的情况。
可以这么说，模型文本分类能力的好坏和训练语料的数量和质量强相关。但是一个现实的问题是标注人力资源是有限的，也就是说一定时间内标注人力产出的标注样本是有限的。...这里咱们尽量把模型认为比较“难”的样本选出来让人工标注。至于如何体现这个难，下面在介绍查询策略的时候进行详细说明。而差异性原则主要是选择的样本需要有一定的差异性。...差异性比较大的样本主要考虑使用SimBERT从语义相似度最远的角度来实现。SimBERT主要用于计算文本语句的相似度。...这里开发同一个标签的分类器时我们会基于三个不同的权重开发三个不同的分类器； (2)基于委员会的查询策略获取不确定性较大的样本 对于每个标签我们已经得到了三个分类器。...使用三个分类器分别去预测未标注数据集，将分类器预测不一致的、置信度较低的样本挑选出来作为候选标注样本； (3) 基于SimBERT获取语义相似度较远的样本 上面已经得到了不确定性较高的样本，这里主要从差异性较大的角度来进一步筛选样本
LSTM（long short term memory，长短期记忆网络）是预测时间序列最常用的神经网络模型之一。但是这种神经网络模型相当复杂，需要特定的结构、数据前期处理等操作。 ?...处理结果 对比而言，虽然处理的结果相同，但是先分割数据集的方式所需代码更少。而部分程序员在编程过程中，会使用第二种方式，这就导致了社区中交流问题和代码时产生一定的差异和混乱。...数据结构大致可以分为以下三种： Pandas DataFrame Numpy Arrays Lists Pandas DataFrame Pandas 是一个可靠的且便于操作的数据处理库。...deephub 小组经验 基本上所有的所有的编程语言的数字下标都是从0开始的，这就使得我们在处理序列数据的时候需要改掉以 1为起始的现实中的习惯。...并且在python处理分片的时候使用的是左闭右开（绝大部分，并不是全部）的原则，这也是导致了我们对时序数组的操作需要特别的注意。
F1分数不一样，在概率输出的情况下，F1分数需要一个阈值确定 Log损失 对数损失是一种精度测量，它结合了以下二进制类表达式给出的概率置信度的概念： 它考虑了你的预测的不确定性，基于它与实际标签的差异。...从上述示例得出的推论： 如果你关心绝对概率差，就用对数损失 如果你只关心某一个类的预测，而不想调整阈值，那么使用AUC score F1分数对阈值敏感，在比较模型之前，你需要先调整它 案例2 他们如何处理类别不平衡的情况...我们的目标是看哪个模型能更好地捕捉到不平衡类分类的差异（标签1数据量少）。...ROC-AUC评分处理少数负标签的情况与处理少数正标签的情况相同。这里需要注意的一件有趣的事情是，F1的分数在模型3和模型4中几乎是一样的，因为正标签的数量很大，它只关心正标签的错误分类。...当你有一个数量小的正类，那么F1的得分更有意义。这是欺诈检测中的常见问题，因为正标签很少。我们可以通过下面的例子来理解这个陈述。
让我们更深入地研究损失函数是如何工作的。 损失函数如何工作 尽管损失函数有不同类型，但从根本上来说，它们都是通过量化模式预测与数据集中实际目标值之间的差异来运行的。这种数值量化的官方术语是预测误差。...大多数损失函数适用于回归和分类机器学习问题：该模型有望预测回归机器学习任务的连续输出值；相反，该模型有望为分类任务提供与数据集类别相对应的离散标签。 以下是标准损失函数及其对机器学习问题的分类。...将预测值与实际目标值之间的差异进行平方会导致对与目标值的较大偏差分配更高的惩罚。误差平均值根据数据集或观察中的样本数量标准化总误差。...这被扩展到二进制分类的定义，其中我们使用二进制表示法区分两个类（A和B），其中A类被分配0的数字表示，B类分配为1。...对于此类机器学习任务，机器学习模型的输出通常是一组概率，用于确定数据点作为特定标签的可能性。 交叉熵损失函数通常用于分类任务。
声明：文中观点谨代表笔者个人立场，盲目搬运有风险～ Q1: 如何科学地构建分类标签体系？...这里给出笔者曾涉及到的一些标签定义方法： 长尾标签：某些分类标签下的样本天然就很少，可以把这一类标签设置「其他」，然后在下一层级单独对这些长尾标签进一步处理。...Q6: 攻克分类任务的难点：如何更好处理不平衡问题（hard example问题）？ 不平衡问题（长尾问题）是文本分类任务一个难啃的骨头。...也许有人会问：为何不在初始构造数据集时，就让每个分类标签下的样本数量相同，这不就解决不平衡问题了吗？...事实上，不平衡问题不仅仅是分类标签下样本数量的不平衡，其本质上更是难易样本的不平衡：即使样本数量是平衡的，有的hard example还是很难学习。
，导致样本过少 (5) 类内差异：某种类别下的物体差异性较大，比如桌椅等，呈现形式多样，不具备统一的特征 (6) 类别不平衡：数据集不同类别的样本数量差异较大 本文剩余部分将首先介绍分类任务的流程化处理...3 如何完成一个图像分类任务 3.1 构建流程化处理模式 初学者在入门阶段，需要构建流程化处理的思维模式，将一个完整的任务进行拆解，并对其中的各个流程加以掌握。...交叉熵损失函数：图像分类任务中最常用的损失函数，定义在概率分布基础上的，通常用来度量分类器的预测输出的概率分布与真实分布的差异，令n对应于样本数量，m是类别数量，yij 表示第i个样本属于分类j的标签，...相较于多类别图像分类，细粒度图像具有更加相似的外观和特征，导致数据间的类内差异较大，分类难度也更高。 现有的解决方案主要包括线性网络结构、额外标注信息和注意力机制。 ?...标签转化：假定多标签分类任务中共有N个标签，则针对每张图片，将其标签转化为Nx1的向量，如[1,1,0,…,1,0]，同时使用汉明距离作为损失函数，这一方法简单便捷，只需要在标签格式上进行处理。
导读：本文是“数据拾光者”专栏的第四十篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。...样本层面优化文本分类任务需要解决三个主要问题： 如何又快又好的获取人工标注数据集？NLP文本分类任务属于有监督学习任务，需要一定数量的人工标注数据集。...通常情况下，训练样本的数量越多得到的模型效果越好，尤其在NLP文本分类任务中大家主流使用的模型都是BERT预训练类模型，也就是说模型的差异基本上已经很小了，那么决定模型最终效果的主要就是训练样本的多少和好坏了...如果不使用主动学习的话，一般是随机选择一定数量的样本进行标注。实际工作中可能还会结合一定的业务场景，比如在搜索场景中选择用户搜索量级较大的query进行标注。...，而B样本中两个分类器预测为正例，一个分类器预测为负例，说明B样本的“分歧”比较大，模型难以识别，所以相比于A样本来说B样本的标注价值更高。
一个类别特征，见名思义，就是用来表达一种类别或标签。比如，一个类别特征能够表达世界上的主要城市，一年四季，或者说一个公司的产品(石油、路程、技术)。在真实世界的数据集中，类别值的数量总是无限的。...当类别数量变得非常多时，所有三种编码技术都会失效大。 需要不同的策略来处理非常大的分类变量。 处理大量的类别特征 互联网上的自动数据收集可以生成大量的分类变量。...其中每一个都是一个非常大的分类变量。 我们面临的挑战是如何找到一个能够提高内存效率的优秀特征表示，并生成训练速度快的准确模型。 对于这种类别特征处理的方案有： 对编码不做任何事情。...它也可以使用通常的技术容易地扩展到多级分类将二元分类器扩展到多个类，即通过一对多优势比或其他多类标签编码。 Bin-counting的优势比和对数比 比值比通常定义在两个二元变量之间。...如果二进制计数程序使用当前数据点的标签来计算输入统计量的一部分，则这构成直接泄漏。
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