Classifier 第8页

maven知识点汇总详解

项目的坐标可以包含如下配置：4.0.0com.qupeng.test.mavenmaven-coordinateMavenCoordinate1.2.3-beta-1jar除了上述元素，还有一个特殊的元素:classifier

atsjp·2020-09-15 06:51

net.sf.json-lib引入

classifier主要是用来标识特殊jar包的。在相同版本下针对不同的环境或者jdk使用的jar，有多个跟JDK相关的名称，如图一所示。

wan_zaiyunduan·2020-09-15 05:23

maven项目加入json-lib-2.2.3-jdk15.jar 报错 Missing artifact net.sf.json-lib:json-lib:jar:2.4:compile

Missingartifactnet.sf.json-lib:json-lib:jar:2.4:compile最后在网上找到了原因是：json-lib是需要区分jdk版本的，pom.xml中的配置应加上标签classifier

niu_hao·2020-09-15 05:18

maven 加入json-lib.jar 报错 Missing artifact net.sf.json-lib:json-lib:jar:2.4:compile

net.sf.json-libjson-lib2.4报错误：Missingartifactnet.sf.json-lib:json-lib:jar:2.4:compile原因：json-lib是需要区分jdk版本的，pom.xml中的配置应加上标签classifier

赶路人儿·2020-09-15 04:02

Convolutional Low-Resolution Fine-Grained Classification. In arXiv, 2017.03

ConvolutionalLow-ResolutionFine-GrainedClassification.InarXiv,2017.03论文链接：ConvolutionalLow-ResolutionFine-GrainedClassification.论文的idea很简单，就是把superresolution和classifier

_menglan_Zi·2020-09-14 16:25

cs231n：assignment1——Q3: Implement a Softmax classifier

Jupyternotebooksoftmaxipynb内容SoftmaxexerciseSoftmaxClassifierInlineQuestion1softmaxpy内容linear_classifierpy内容Jupyternotebooksoftmax.ipynb内容:SoftmaxexerciseCompleteandhandinthiscompletedworksheet(includ

Ruff_XY·2020-09-14 08:51

cs231n：assignment1——Q3: Implement a Softmax classifier （MemoryError: ）

在这个作业里，当运行第一步的获取数据的时候，出现了MemoryError:的错误，主要原因如下：加载数据代码：importrandomimportnumpyasnpfromcs231n.data_utilsimportload_CIFAR10importmatplotlib.pyplotaspltfrom__future__importprint_function%matplotlibinline

qq_29750461·2020-09-14 07:04

maven 库中添加 net.sf.json JSONArray 引用的jar包 net.sf.json-lib问题

net.sf.jsonJSONArray引用的jar包net.sf.json-lib问题：1.注意点：classifier是必须的一般会遗漏标准格式：net.sf.json-libjson-lib2.4jdk152

bca65432123·2020-09-14 00:44

python sklearn常用分类算法模型的调用

gbkimporttimefromsklearnimportmetricsimportpickleaspickleimportpandasaspd#MultinomialNaiveBayesClassifierdefnaive_bayes_classifier

海涛anywn·2020-09-13 05:52

Weka之分类器(classifier)的使用

1、打开Explorer界面，选择数据集（这里以glass.arff为例）点击Classify面板，点击左上角的choose。2、打开Explorer界面，选择数据集（这里以glass.arff为例）点击Classify面板，点击左上角的choose，将显示贝叶斯分类器、函数分类器、懒惰分类器、元分类器等分类器。这里选择决策树中经典的J48分类器为例。3、点击Start，开始分类。4、得到Clas

HarperFive·2020-09-12 13:41

Haar-like特征人脸检测

Cascade:Stage1:Classifier11:Feature11Classifier12:Feature12...Stage2:Classifier21:Feature21整个等级可

sxjk1987·2020-09-12 09:27

nohup和&，进程后台运行、查看、终止

那么，把两个结合起来nohup命令&这样就能使命令永久的在后台执行以run_train.sh文件为例sourceenv_set.shnohuppython-utrain_image_classifier.py

dby_freedom·2020-09-12 08:00

win10，anaconda打开ipynb工程文件

背景想打开ipynb工程文件2、解决方案2.1方法1（1）打开anacondaprompt（2）输入下面内容(base)C:\Users\clm>jupyternotebookE:\线上项目\News-Classifier-Machine-Learning2.2

chenhepg·2020-09-11 21:04

不同算法概念理解（svm,logit,neural network,decision tree,random forest）

概念SVMLogitData,classifier,optimization,kernelling,hyperplaneY=ax+bY=f(x),Ө,X,X多类别：（两两，1和其他）F(x)=(0,1)

Hans.liang·2020-09-11 19:27

Maven实战（五）-- 依赖管理

1.依赖配置junitjunit4.12testgroupId,artifactId：在上一章，坐标中已经说明，用于maven对于构件的定位version：版本classifier：用来定义构建输出的一些附属构建

oDeviloo·2020-09-11 15:27

pytorch迁移学习中parameters requires_grad=False和optimizer优化参数的探讨

forparaminvgg.features.parameters():param.requeires_grad=False然后在定义优化器的时候，又写了下面的代码：optimizer=optim.SGD(vgg.classifier.paramters

York1996·2020-09-10 21:34

朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

分类算法之朴素贝叶斯分类(NaiveBayesianclassification)》http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html2

千里河山·2020-08-26 14:57

小白玩机器学习（2）--- P5.js + PL5.js 使用摄像头进行物体识别

letclassifier;letflag=0;functionModelReady(){//效果，加载图片之后缓慢输出modelisreadyconsole.log('modelisready');flag2=1;classifier.predict

小白Rachel·2020-08-25 00:56

使用PyTorch及ResNet构建简单手势分类器

Update180521：增加多GPU支持设置classifier_train.py及classifier_test.py文件中的params.gpus变量设定使用的GPU序号（与nvidia-smi命令显示的

Meng_Blog·2020-08-24 14:21

ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape

正确的写法：emotion_classifier=load_model("weights_best_simple_model.h5")t1=time.time()image=cv2.imdecode(np.fromfile

神码堂·2020-08-24 05:20

grpc 中指定protobuf插件生成的代码到指定的目录

org.xolstice.maven.pluginsprotobuf-maven-plugin0.5.0com.google.protobuf:protoc:3.0.0:exe:${os.detected.classifier

不要忘了它·2020-08-24 04:24

【监督学习应用】分类、标注和回归——笔记

监督学习的应用主要在三个方面：分类、标注和回归分类监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器（classifier），分类器对新的输入进行输

幼稚园大学生·2020-08-24 04:23

BERT、ALBERT模型加载——From pytorch_model.bin

注：根目录是albert-pytorch项目根目录，来自github该repo模型文件加载的文件跳转路径:/run_classifier.p

illusion_小驴·2020-08-24 04:00

BERT

解析Googleresearch官方发布的Bert源码(给出连接)的主要结构，重点讲run_classifier.py，run_squad.py，modeling.py中模型构

ljtyxl·2020-08-24 03:15

GEE学习笔记八十六：分类中的特征重要性分析

1、目前常用的包含特征重要信息分析的分类方法包括：（1）决策树ee.Classifier.smileCart(maxNodes,minLea

无形的风（知乎）·2020-08-24 02:23

google earth engine随缘学习（十）最大熵模型(Maximum Entropy Model)

varclassifier=ee.Classifier.gmoMaxEnt();下面放出关于最大熵模型介绍的链接——https://www.jianshu.com/p/10d778068f70总结一下，

八千鸟羽·2020-08-24 01:38

基于bert实现文本多分类任务

代码已上传至githubhttps://github.com/danan0755/Bert_Classifier数据来源cnews，可以通过百度云下载链接：https://pan.baidu.com/s

永胜永胜·2020-08-24 01:53

scikit-learn：构建文本分类的“pipeline”简化分类过程、网格搜索调参

前两篇分别将“加载数据”和“提取tf、tf-idf，进而构建分类器”，其实这个过程，vectorizer=>transformer=>classifier，早已被“scikit-learnprovidesaPipelineclass

mmc2015·2020-08-24 01:48

BERT源码分析之数据预处理部分

我们以Mrpc任务来分析源码，Mrpc任务是判断两个句子是不是一个意思，从run_classifier.py开始首先定位到296行，找到类MrpcProcessor,所有预处理的类都继承自DataProcessor

xhsun1997·2020-08-24 01:13

BERT fine-tune之后 predict或eval时模型没有加载没有效果

train时do_train置True仔细阅读run_classifier.py源码，可能是训练阶段没有成功加载预训练好的模型文件，--init_checkpoint起到关键作用然后跑时打印模型所有tensor

guotong1988·2020-08-24 00:35

混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，Roc曲线

还包含自己用sklearn做的一些对比实验，原文是写在jupyter上的，这里是直接转为.md导过来的，所以格式有些问题，有些东西还待完善…（一）machinelearningterminology分类器（Classifier

geter_CS·2020-08-24 00:50

Titanic best working Classifier

文档：TitanicbestworkingClassifier.md链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=6e2847e19cd533c02d3658eca63e4f06&sub=6D7F43835A564D59B27AF30BF2FB09F9PassengerId=>乘客IDPclass=>乘客等级(1/2/3等舱位)Name=>乘客姓名Sex=>性别Ag

bangtutu8593·2020-08-23 23:52

一本读懂BERT

Fine-Tuning五、数据读取源码阅读（一）DataProcessor（二）MrpcProcessor六、分词源码阅读（一）FullTokenizer（二）WordpieceTokenizer七、run_classifier.py

Nuspen·2020-08-23 23:23

实验室作业5.5-决策树

分类与聚类·Classification（分类），对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个classifier会从它得到的训练集中进行“学习”

thisIsJennifer·2020-08-23 11:47

TextBoxes 与 TextBoxes ++

做了以下的改进：修改了defaultbox的apectratio，分别为[1235710]，目的是适应文本行长度比较长，宽度比较短的特性，也就是说现在的defaultbox是长条形提出了text-box层，修改classifier

weixin_33749131·2020-08-23 08:51

Simple and Effective Multi-Paragraph Reading Comprehension读书笔记

用TF-IDF+classifier选取parag

「已注销」·2020-08-23 07:26

Pytorch迁移学习之猫狗分类

1.AttributeError:‘VGG’objecthasnoattribute'fc’错误解决：fc换成classifier[6]，并且带【索引】，索引值可以直接打印模型看到结构层model=models.vgg16

初心fly·2020-08-22 14:52

Bert代码解读（run_classifier.py）

convert_single_example函数输出test.csvIamahandsomeboy!really,perfect!youareabeautifulgirl.didyoukonwperfect...Iamfine输出这里设置max_length为20input_ids根据字典查询序列，在前面加[CLS]，两句间隔以及后面加[SEP]，padding一些0直至20位。input_mas

二里庄·2020-08-22 14:06

手把手教你用PyTorch实现图像分类器（第二部分） ...

weixin_33877092·2020-08-22 14:26

Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits_Rbm训练(python)

TrainingadeepautoencoderoraclassifieronMNISTdigits_Rbm训练(python)一、Rbm阅读材料http://en.wikipedia.org/wiki/Restricted_Boltzmann_machinehttp://deeplearning.net/tutorial/rbm.html二、Rbm训练的基本原理三、Rbm代码分析我们建立一个RB

DerrickLyh·2020-08-22 02:43

(groupId:artifactId:type:classifier)' must be unique:

近期项目中install是有部分警告提示：提示中有mustbeunique，提示必须唯一，检查pom文件，可能有重复的dependency,将重复的去除即可；

老枪92·2020-08-21 19:56

python在cmd命令行出现ModuleNotFoundError解决方法

笔者的python项目文件夹架构如下笔者在run_classifier.py文件中导入了modeling.py、optimization.py和tokenization.py中的类，导入代码段如下：fromBERTlearning.BertTextClassification.modelingimportBertM

酸辣螺丝粉·2020-08-21 07:11

Netty 源码环境配置

问题1:${os.detected.classifier}属性https://github.com/trustin/os...中声明Youcanalsousethe`${os.detected.classifier

哒哒队长·2020-08-21 03:07

Faster RCNN 目标检测之Fast RCNN检测器

pooling的结果然后进入classifier（VGG网络分类器中前两个全连接层），最

mhxin·2020-08-20 23:28

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pooling的结果然后进入classifier（VGG网络分类器中前两个全连接层），最

mhxin·2020-08-20 23:28

Android Studio 3.5 打Jar包

taskmakeJar(type:org.gradle.api.tasks.bundling.Jar){baseName="leia"appendix="media"version="2.0.0"classifier

Mr Cui·2020-08-20 23:04

OpenCV中gpu下使用cascade classifier遇到问题的解决方案

在使用opencvgpu模块下的CascadeClassifier_GPU时，遇到了几个当时很难理解，网上也找不到答案的问题。最近空闲下来，翻了opencv的源码，找到了问题所在。写出来希望能让遇到同样问题的人少走弯路~先交代下环境：VS2013+opencv2.4.11问题1：用haartraining训练出分类器，但是gpu调用出现下面的错误：OpenCVError:GpuAPIcall(NC

lgangdan·2020-08-20 04:01

在Pytorch中：Training a classifier 出现：RuntimeError 解决办法

在Winows做Pytorch练习的时候Trainingaclassifier出现问题如下RuntimeError:Attempttostartanewprocessbeforethecurrentprocesshasfinisheditsbootstrappingphase.ThisprobablymeansthatyouareonWindowsandyouhaveforgottentouset

努力奋斗-不断进化·2020-08-19 22:23

Pytorch入门学习（四）－training a classifier

未经允许，不得转载，谢谢~~我们现在已经知道了：怎么样用pytorch定义一个神经网络；怎么样计算损失值；怎么样更新网络的权重；现在剩下的问题就是怎么样获取数据了，pytorch除了支持将包含数据信息的numpyarray转换成Tensor以外，也提供了各个常见数据集的加载方式，并封装到了torchvision中，本文简单介绍数据获取的方式，然后训练一个简单的分类网络作为入门级的example。数

genous110·2020-08-19 17:10

pytorch学习笔记__TRAINING A CLASSIFIER

pytorch学习笔记__TRAININGACLASSIFIERhttps://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html主要是把官网模型训练精度提上去练练手。2018年11月2号官网模型跑通了，但是精度很低。然后低级的增加训练次数，五次，十次。看起来似乎提高了一些，但是误差已经趋于稳定了，这肯定不行，那么鬼大的训练误差。首

crazyfatLisa·2020-08-19 17:45

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