第一步:准备好需要的库 tensorflow-gpu  1.8.0 opencv-python     3.3.1 numpy skimage os pillow 第二步:准备数据集: 链接:https://pan.baidu.com/s/1Kbz_UaRhAfhlweFY28R8Sw 密码:iym3 本次使用了花朵分类的数据集,总共有5类 每类里面有不同形态的同一类花朵 在下载完数据集之后,我们对数据集进行预处理: from skimage import io, transform impor

转自:PHP在无限分类时注意的一些问题(http://lxiaoke.cn) (注意:代码使用的是原生PHP,旨在提供解决思路)1 无限分类的查找(获取所有节点) 代码: /** * 无限分类查询,默认 pid 为 0 * @param $pid * @return array $res */ protected function selectTree($pid = 0) { $res = []; $sql = "SELECT * FROM " . $this->tbname .

1.提交表单时会自动刷新页面(提交表单一般使用post方式提交) 2.动态加载数据时页面不会刷新,只是把页面中某个位置的内容替换掉想要的内容 3.一般在切换到不同的html页面时才会强制让你把页面刷新一下 4.以上是对qq音乐的歌手页面切换分类时页面并不会刷新的解释. 网易云音乐使用了共用模板,所以在切换时页面也不会刷新. 为什么每次点击一个选项的时候都会获取一个不同的url? 因为采用的是get方式获取服务器的资源,get方式获取资源的信息会显示在地址栏中(get方式的信息也会传递给服务器)

不多说,直接上干货! NaiveBayes数值特征字段一定要大于0,所以加入下述命令将负数转换为0. 朴素贝叶斯分类算法在进行数据标准化时,参数withMean必须设置为false. 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第16章 朴素贝叶斯二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集

在 ES6 之前,社区制定了一些模块加载方案,最主要的有 CommonJS 和 AMD 两种.前者用于服务器,后者用于浏览器.ES6 在语言标准的层面上,实现了模块功能,而且实现得相当简单,完全可以取代 CommonJS 和 AMD 规范,成为浏览器和服务器通用的模块解决方案. 而我们这里要说的是在使用import语法引用模块时,如何正确使用{}. 假如有一个B.js,想要通过import语法引用模块A.js,那么可以这么写: // B.js import A from './A' 而上面的代码

Array.prototype.map() map( )  方法创建一个 新数组 *,其结果是该数组中的每个元素是调用一次提供的 函数后的返回值 *.[ MDN / RUNOOB ] * map 添加在第5版的  ECMA-262  标准中,我们可以通过  polyfill  在  ES2015  之前的标准中实现.值得注意的是,对目前市场的需求来说,支持  IE9+  的 map 兼容性没有想象中那么差. 执行机制 从  img-bottom-left  可以看出,新数组的每一次元素遍历都会执

html代码: <table> <tr> <td><input name='one' type='checkbox' value='1'/></td> <td name="name">张三</td> <td name="age">35</td> <td name="job">职员</td> <td naem=&

背景 oc为基础创建的sdk混编工程,在被sdk关联的混编demo工程中swift文件调用时,会崩溃,提示找不到sdk中oc分类方法.常规的,在demo中设置-Objc和-all_load也还是会崩. 工程配置: 网上找了一圈都找不到能解决此问题的答案. 峰回路转 在微信群里提问后,经热心群友提示,尝试了 force load 方法,不过还是不行. 有感而发,联想到应该就是文件关联问题. 于是尝试手动把编译出来的 sdk 包,拖进 demo 工程: 再运行,真的可以了!不崩溃了! 真好,感谢群友

The 'svmtrain' function returns a model which can be used for futureprediction.  It is a structure and is organized as [Parameters, nr_class,totalSV, rho, Label, ProbA, ProbB, nSV, sv_coef, SVs]: -Parameters: parameters        -nr_class: number of cl

在项目开发过程中,我们可能会遇到在进入文章分类时需要遍历文章分类及文章子分类下面的文章的情况,具体解决步骤如下: 一.为便于理解,这里列出用到的表及字段 文章分类表(article_cate) 文章表(article) 其中 article 表的 cate_id 和 article_cate 表的 id 关联,article_cate 表中的 pid 是 id 的父级代号. 从表中可以看出,在 id 为 69 的文章分类下的 id 为 70 的子分类 下的 id 为 111 的 分类下 有一篇

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

遍历结果集时只遍历bean对象才会只输出第一行那种内容(第一行是输出了UserEntity类实例化的对象),所以这里需要 re.getRepoTableName() 才能通过对象调用相对应的内容 这样一来,就可以取到值了

架构 前后端分离:             Nginx与Tomcat的关系在这篇文章,几分钟可以快速了解: https://www.jianshu.com/p/22dcb7ef9172 补充: setting.xml 文件的作用:settings.xml是maven的全局配置文件. 而pom.xml文件是所在项目的局部配置.Settings.xml中包含类似本地仓储位置.修改远程仓储服务器.认证信息等配置. maven的作用:借助Maven,可将jar包仅仅保存在"仓库"中 ,有需要该

K邻近(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法了.它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类.它的思想很简单:计算一个点A与其他所有点之间的距离,取出与该点最近的k个点,然后统计这k个点里面所属分类比例最大的,则点A属于该分类. 下面用一个例子来说明一下: 电影名称 打斗次数 接吻次数 电影类型 California Man 3 104 Romance He’s Not Really into Dudes 2 100 Romance Beautiful Wo

关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说

今年毕业时的毕设是有关大数据及机器学习的题目.因为那个时间已经步入前端的行业自然选择使用JavaScript来实现其中具体的算法.虽然JavaScript不是做大数据处理的最佳语言,相比还没有优势,但是这提升了自己对与js的理解以及弥补了一点点关于数据结构的弱点.对机器学习感兴趣的朋友还是去用 python,最终还是在学校的死板论文格式要求之外,记录一下实现的过程和我自己对于算法的理解.源码在github:https://github.com/abzerolee/ID3_Bayes_JS开始学习

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

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from:http://www.freebuf.com/articles/system/182566.html 0×01 前言 目前的恶意样本检测方法可以分为两大类:静态检测和动态检测.静态检测是指并不实际运行样本,而是直接根据二进制样本或相应的反汇编代码进行分析,此类方法容易受到变形.加壳.隐藏等方式的干扰.动态检测是指将样本在沙箱等环境中运行,根据样本对操作系统的资源调度情况进行分析.现有的动态行为检测都是基于规则对行为进行打分,分值的高低代表恶意程度的高低,但是无法给出类别定义. 本文采用

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