title'],40)} {/loop} {/pc} {/loop} 关于 loop subcat 不明白的朋友请看 PHPCMS
有时咱们需要制作二级分类，三级分类，甚至更多级别的分类，那么PHPCMS如何调用多级分类呢？...首先看看如何取出一级分类 {pc:content action="category" catid="0" order="listorder DESC"} {loop $data $r} {$r[catname]} {/loop} {/pc} 其中catid指上一级的分类ID，为0时调用一级分类。...也就是说只要再嵌套一层，获取到上一级的分类ID即可。...ID，要想第三级分类，再嵌套一层，那么获取的上级分类ID就是 v[catid] ，不断的更改loop循环的关键字的值，在这里第一级是r,第二级是v,第三级可以是
在用PC V9建站的时候，很多朋友会想到Phpcms V9判定当前栏目，让当前栏目高亮的功能，在这里分享判断当前栏目、当前栏目高亮的代码，同时在此要分享if语句判断分类信息是否过期，CMSYOU给力。...Phpcms V9判定当前栏目，让当前栏目高亮 如果是在栏目列表（非单独页面）下，Phpcms V9判定当前栏目让当前栏目高亮代码可以用下面的调用代码： {pc:content action="category...CATEGORYS[$cid][catname]} {/loop} 说明：以上用if语句对当前栏目进行了判定，定义了class为current的类，于是可以在css中定义current的样式，实现phpcms...Phpcms V9分类信息if语句判断是否过期 分类信息内容页if语句判断分类信息是否过期： {if date('Y-m-d')>="$r[endtime]"}已经过期...{else}截止{$r[endtime]}{/if} 实际上，Phpcms V9判断当前栏目高亮、判断分类信息是否过期都是采用了采用
下面是我自己总结出来的，用户PHPCMS的页面判断 {if !
如果你的是一个小型的网站，只有一级分类，不存在子分类，那很简单，上代码 {pc:get sql="SELECT * FROM v9_news WHERE catid in(1,3,5) ORDER BY...id DESC" num="10"} {loop $data $v} {$v[title]} {/loop} {/pc} 这里我调用了分类...但是，如果是一个稍大一些的网站，有的存在子分类，有的不存在，那该如何调用呢？ 在PHPCMS中只能调用直接分类下的文章，也就是说如果指定一个分类ID存在子分类，那么将无法调出文章。...所以我们要做的是如果是直接分类那么直接显示分类id，如果存在子分类，那么显示所有子分类id，最后再把他们用逗号连起来，就实现了相同的效果。 <?...CATEGORYS[row][arrchildid] 这一句很重要，如果没有子分类直接显示该分类id，如果有子分类，就会以1,2,3,4,5这种格式显示所有子分类，数组中有3个值，所以foreach后会形成
这三个文件将为后面的模型训练提供基础，在制作分类器的时候，只需要将它们加载到内存中即可。 5.制作通用分类器 到现在为止，文本分类的前期已经准备完成了，下面就是训练模型并且制作分类器。...为了方便比较各个分类算法之前的性能差异，所以现在我们制作一个通用的分类器，接收分类算法、训练集数据、测试集数据，如果当前分类算法从未训练过模型，那么先进行模型训练，并将训练完成的模型持久化保存，方便下次使用...如果当前分类算法已经进行过了模型训练，则直接加载持久化的对象进行测试或者预测。..._predict(tdm) else: return None 编写完成分类器后，就可以实现自动文本分类了吗？并没有，还需要我们进行相应的模型训练。...6.评估和验证模型 “万事俱备，只欠东风”，分类器已经完成，现在需要将模型训练出来，就可以进行自动化的分类了。
文章目录 信源分类 按照信源输出的信号取值分类 按照信源输出信号（符号间)的依赖关系 信源数学模型 离散信源 连续信源 单符号离散无记忆信源(DMS, Discrete memoryless source...) 单个连续变量信源 多维离散无记忆信源 信源分类 按照信源输出的信号取值分类 1.连续（模拟）信源: 2.离散（数字）信源: 信源输出的信号是随机信号。...信源数学模型 信源：产生随机变量、随机序列和随机过程的信号源。...香农信息论的基本观点 用随机变量或随机矢量来表示信源 用概率论和随机过程的理论来研究信息 离散信源 用离散随机变量X表示单符号离散信源（一个符号表示一完整消息，符号取值可列)，X的可能取值为信源发出的各种不同符号...Example2：求例1中信源的二次扩展源模型： \mathbf{E x} 1 的二元无记忆信源模型为 \left[\begin{array}{l} X \\ P \end{array}\right
线性模型 1. 提取特征 由于数据格式的问题,我们做一些数据清理的工作,在处理过程中把额外的( " )去掉。数据集中还有一些用 "?" 代替的缺失数据,本例中,我们直接用 0 替换那些缺失数据。...predictions.take(5) // res1: Array[Double] = Array(1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0) 更多可参阅《【Spark Mllib】逻辑回归——垃圾邮件分类器与...线性支持向量机 训练模型 import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD 建立模型： val svmModel = SVMWithSGD.train...朴素贝叶斯模型 提取特征： 在对数据集做进一步处理之前,我们发现数值数据中包含负的特征值。我们知道,朴素贝叶斯模型要求特征值非负,否则碰到负的特征值程序会抛出错误。...else d.toDouble).map(d => if (d < 0) 0.0 else d) LabeledPoint(label, Vectors.dense(features)) } 训练模型
多分类问题是指从多个分类中选择一个类别。 一，分类的一般步骤 总体来说，数据分类是一个二阶段的过程，第一个阶段是学习阶段，用于训练分类模型，第二个阶段是预测阶段，使用模型预测新数据的类标签。...其实分类问题，可以看作一个公式 y=f(x)，分类模型通过从训练集中学习来构造分类器，即从训练集中学习，获得y=f(x)这个公式（模型），对于新的数据a，f(a)就是预测的结果。...三，分类的算法模型 sklearn中的分类估计器(Estimator)指的是分类的算法模型，用于对数据进行分类，sklearn的分类算法有：knn、贝叶斯、决策树等算法。...四，分类模型的评估 分类模型的评估由模型的正确率和预测的不确定度构成： score(x,y)：模型的正确率，用于对模型的正确率进行评分(范围0-1)，计算公式是：count(预测正确的数据点)/总的数据点数量...关于分类模型评估的详细信息，请阅读sklearn的官方文档：《3.3.
在学习I/O模型的学习总结，如有错误，不吝指正（^.^） I/O复用场景： 当客户处理多个描述字时； 一个客户处理多个套接口； 一个TCP服务器既要处理监听套接口，又要处理已连接套接口； 一个服务器既要处理...又要处理UDP； 如果一个服务器处理多个服务或多个协议； 一个输入操作分为： 等待数据准备好（等待数据到达，然后拷贝到内核的缓冲区）； 从内核到进程拷贝数据（从内核缓冲区拷贝到应用缓冲区）； 阻塞I/O模型...： 函数调用阻塞至数据到达且拷贝到应用缓冲区，或者出错时返回（如信号中断）； 非阻塞I/O模型： 函数调用若内核无数据准备好返回EWOULDBLOCK错误，若内核数据准备好则将数据拷贝到应用缓冲区，返回成功指示...； I/O复用模型： 阻塞在select或poll模型，而非真正的I/O系统调用阻塞，等待数据报套接口可读时调用读操作函数拷贝数据到应用缓冲区。...异步I/O模型： 当整个过程完成后通知我们，包括将数据从内核缓冲区拷贝到应用缓冲区，与信号驱动I/O不同的是前者是在完成时通知，后者是在开始时通知。
数据挖掘之分类模型 判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已经取得各种类型的一批已知样本的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析。...样本聚类针对观测样本进行分类，而变量聚类则是试图找出彼此独立且有代表性的自变量，而又不丢失大部分信息。变量聚类是一种降维的方法。...其中，Xi 是各条记录出现频率或其他参数，Wi是实时特征评估模型中得到的权系数。 算法描述： ?...采用BPN法的过程中需要选择的几个参数 ①学习率和惯性因子 BP算法本质上是优化计算中的梯度下降法，利用误差对于权、阀值的一阶导数信息来指导下一步的权值调整方向，以求最终得到误差最小。...针对具体的网络结构模型和学习样本，都存在一个最佳的学习率和惯性因子，它们的取值范围一般0～1之间，视实际情况而定。
Transfromer理论部分 谷歌大脑在论文《Attention Is All You Need》中提出了一个完全基于注意力机制的编解码器模型 Transformer ，它完全抛弃了之前其它模型引入注意力机制后仍然保留的循环与卷积结构...Transformer 从此也成为了机器翻译和其它许多文本理解任务中的重要基准模型。...模型具体介绍 模型论文解析 GitHub:https://github.com/xiaosongshine/transfromer_keras Transfromer模型代码实现（基于Keras） Position_Embedding...（模型很简单，参数量较少） =======================================================================================...______________________________________________________________________________________________ 训练，保存模型
模型使用所有数据训练，使用哪些数据来进行模型评估？ 结论：不能将所有数据集全部用于训练 为了能够评估模型的泛化能力，可以通过实验测试对学习器的泛化能力进行评估，进而做出选择。...2.1 分类算法的评估¶ 如何评估分类算法？...介绍 sklearn封装了计算准确率的相关API： sklearn.metrics包中的accuracy_score方法: 传入预测结果和测试集的标签， 返回预测准去率 分类模型对象的 score 方法...交叉验证法将数据集等份为 N 份，其中一部分做验证集，其他做训练集 留一法每次选择一个样本做验证集，其他数据集做训练集 自助法通过有放回的抽样产生训练集、验证集 通过accuracy_score方法 或者分类模型对象的...score方法可以计算分类模型的预测准确率用于模型评估
但数据很少能由生成模型完全得到，所以比较准确的方式是直接对条件密度函数建模，即使用分类或回归分析。与描述模型的不同是，描述模型中所有变量都是直接测量得到。...优点： （1）实际上带的信息要比判别模型丰富； （2）研究单类问题比判别模型灵活性强； （3）模型可以通过增量学习得到； （4）能用于数据不完整（missing data）情况； （5）很容易将先验知识考虑进去...缺点： （1）容易会产生错误分类； （2）学习和计算过程比较复杂。...过去的报告认为判别模型在分类问题上比生成表现更加好（比如Logistic Regression与Naive Bayesian的比较，再比如HMM与Linear Chain CRF的比较）。...利用正负例和分类标签，主要关心判别模型的边缘分布。其目标函数直接对应于分类准确率。（判别模型多数放在分类） 主要特点：寻找不同类别之间的最优分类面，反映的是异类数据之间的差异。
对于构建好的机器学习模型，需要对模型的效果进行评估，对于机器学习中的3大类问题，分类，回归，聚类而言，各自有不同的评估指标，本文主要介绍分类模型常用的评估指标。...以二分类问题为例，考虑真实分类和模型预测的组合，会出现以下4种结果 ? 上述矩阵称之为混淆矩阵，是一个N X N的方阵，其中N表示类别数。对于二分类而言，就是2 X 2的矩阵，其中 1....TP 对应 true positive, 真阳性，真实分类为正，模型预测也为正 2. TN 对应 true negative, 真阴性，真实分类为反，模型预测也为反 3....FP 对应 false positive, 假阳性，真实分类为反，模型预测为正 4....对于一个分类模型而言，不同的阈值可以得到不同的精确率和召回率，依次可以绘制P-R曲线，当我们比对多个模型时，通过曲线下的面积来衡量，面积大的模型效果更好。
文章目录 自信息 信息量 自信息定义 联合自信息 条件自信息 自信息 信息量 如何考察或计算信源输出的消息(或者符号)的信息量? 信源的信息实质:不确定性（信源输出的是消息，消息的内涵是信息。...1.信息量的大小与不确定性的消除多少有关 收到某消息获得的信息量=不确定性的减少量=(收到该消息前关于某事件发生的不确定性)-(收到此消息后关于某事件发生的不确定性) 2.信道无噪声，收到某消息获得的信息量...自信息的含义: 在事件发生前, 自信息表示事件发生的不确定性。...在事件发生后, 自信息表示事件所包含的信息量, 是提供给信宿的信息量, 也是解除这种不确定性所需要的信息量 假设某个信源以概率p=0.25发出符号A,则A的自信息=2bit; 若某信源以概率p=0.01...发出符号B，则B的自信息= \frac{2}{lg2} bit; 若某信源以概率p=0.99发出符号C，则C的自信息= log_20.99 bit。
场景文字识别 图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源。...图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础，在许多领域都有着广泛的应用。...图像分类问题的描述和这些模型的介绍可以参考PaddlePaddle book。...这里可以选择使用AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4、Inception-ResNet-v2和Xception模型中的一个模型进行图像分类。...使用GoogLeNet模型 GoogLeNet在训练阶段使用两个辅助的分类器强化梯度信息并进行额外的正则化。
---- 必看前言 不知道你是否已经看完了我之前讲过的有关机器学习的文章，如果没看过也没关系，因为本篇文章介绍的内容适用于所有分类模型（包括神经网络），主要就是介绍分类模型的评估指标。...目录 必看前言 分类模型的评估指标 1 样本不均匀问题 2 混淆矩阵 2.1 模型整体效果：准确率 2.2 精确度 Precision 2.3 召回率 Recall 2.4 F1 measure...首先，分类模型天生会倾向于多数的类，让多数类更容易被判断正确，少数类被牺牲掉。因为对于模型而言，样本量越大的标签可以学习的信息越多，算法就会更加依赖于从多数类中学到的信息来进行判断。...这种分类状况下，即便模型什么也不做，全把所有人都当成不会犯罪的人，准确率也能非常高，这使得模型评估指标 accuracy 变得毫无意义，根本无法达到我们的“要识别出会犯罪的人”的建模目的。...结束语 到这里，有关于监督学习的分类模型就讲完啦。后面我会结合实战再同大家分享，而且也会介绍回归模型和一些无监督学习的算法，感兴趣的可以点击下方专栏进行关注。
一、分类模型的定义 文章目录 一、分类模型的定义 二、分类模型类型 2.1、逻辑回归 2.2、决策树 2.3、支持向量机 2.4、朴素贝叶斯 在机器学习中，我们把机器学习分为监督学习和非监督学习，监督学习就是在一组有标签...，属性值只有1/0或者多个类别，我们把预测这种的模型就叫做分类模型 二、分类模型类型 在分类模型中，我们有： 逻辑回归（名字带有回归可不一定是回归啊） 决策树 支持向量机（最为经典一种） 朴素贝叶斯 在机器学习中...，分类之后可以通过sigmold函数取离散化 在现实生活中逻辑回归模型一般是不够好的，所以我们很少用到逻辑回归， 2.2、决策树 对于分类树来说，给定一个观测值，因变量的预测值为它所属的终端结点内训练集的最常出现的类...由于其有着坚实的数学基础，贝叶斯分类算法的误判率是很低的。贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了只使用先验概率的主观偏见，也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Git Repo：https://github.com/MachineLP/PyTorch_image_classifier CV 训练/测试/部署分类任务 | *** | 具体 | 样例 | | :-...| 模型方面 | (efficientnet/resnest/seresnext等) | 1 | | 数据增强 | (旋转/镜像/对比度等、mixup/cutmix) | 2 | | 损失函数 | (交叉熵.../focal_loss等) | 3| | 模型部署 | (flask/grpc/BentoML等) | [4] (https://github.com/MachineLP/PyTorch_image_classifier.../data/train.csv" --random_state 2020 1、修改配置文件，选择需要的模型 以及 模型参数：vim conf/test.yaml cp conf/test.yaml conf.../effb3_ns.yaml vim conf/effb3_ns.yaml 2、训练模型: （根据需求选取合适的模型） python train.py --config_path "conf/effb3
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