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主要为了记录python使用Pycharm进行BERT文本分类任务前期一些相关的报错记录及个人成功解决方案
pointnet.pytorch的代码详细解释1. PointNet的Pytorch版本代码解析链接2. 代码解释2.1 代码结构思维导图2.2 代码注释2.2.1 build.sh2.2.2 render_balls_so.cpp2.2.3 download.sh2.2.4 train_classification.py2.2.5 dataset.py功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如
Human Activity Recognition（HAR）译文：活动识别，行为识别，姿态识别时序数据的预处理方法包含很多，其中滑动窗口预处理为增加数据量的关键，这里自行整理了7个公开数据集的滑窗预处理方法，形成可送入CNN或ResNet网络的数据形式用于HAR任务。至于其他的预处理方法，例如标准化，缺值填充等可以根据需求自行在代码中添加Daily-and-Sports-Activities-d
纯小白尝试使用keras、keras-bert结合bert与textcnn实现多标签文本分类。
本文介绍 VotingRegressor 和VoteClassifier的工作原理，并使用鸢尾花和糖尿病数据集作为示例，分别展示如何使用投票分类器解决分类/回归任务。
笔者近期在使用一些开源算法解决低资源场景分类时，发现使用一些在modelscope社区上开源的零样本分类模型可以极大提高分类准确率，因此对零样本文本分类模型进行了梳理，希望对大家有所帮助～
图像分类实质上就是从给定的类别集合中为图像分配对应标签的任务。也就是说我们的任务是分析一个输入图像并返回一个该图像类别的标签。假定类别集为categories = {dog, cat, panda}，之后我们提供一张图片给分类模型，如下图所示：分类模型给图像分配多个标签，每个标签的概率值不同，如dog:95%，cat:4%，panda:1%，根据概率值的大小将该图片分类为dog，那就完成了图像分类
学习笔记，仅供参考1. 情感分类实战1.1 数据处理1.1.1 词表映射1.1.2 数据处理1.2 CNN神经网络模型1.3 循环神经网络模型1.4 Transformer框架学习内容来源于书籍《基于预训练模型的方法-自然语言处理》持续更新！！！
带钢表面缺陷检测分类不同图像增强方式的对比研究1、直接使用图像数据进行深度学习2、图像增强图像分析形态学top-hat变换图像锐化3、图像增强后的深度学习总结基于钢材表面缺陷库进行多种缺陷检测分类实验，对比分析了使用卷积神经网络、Top-Hat变换、边缘检测等方式处理图像产生的结果和原因分析。在直接使用卷积神经网络分类的基础上，对图像进行不同方式的处理，重新评估在同样模型下，经过不同方式处理过的图
限制因素人脸识别复杂场景：比如多人物，多元素表情变化光照变化年龄变化姿态变化图像相减通常用于在生产线上检测缺失的元件。方法是存储一幅对应于正确组装的"金"图像;然后，从相同产品的传入图像中减去该图像。理想情况下，如果新产品组装正确，则差值应为零。对于缺失元件的产品，在不同于金图像的位置，差值图像将不为零。在实际中，您认为在什么条件下使用这种方法工作才是合适的?（习题2.22）（1）元件：相机与元件
对于 Bert 来说，用于文本分类是最常见的，并且准确率也很高。本文将会对 bert 用于文本分类来做详细的介绍。
文本分类是一个常见的任务，垃圾邮件分类、评论情感极性分析、舆情分析、新闻分类等等，在网上随便搜索都会出现满屏的解决方案和已有模型。在工作或学习中，接到一个分类任务，可能我们就直接套用已有的模型、方法开始尝试，如果效果还不错，那么这个问题就跳过开始下一个问题了；但一般效果可能不太理想：各种指标（auc、f1、accuracy）达不到目标值，这时候我们才回过头来分析怎么去提升，可能这是大家常用的求解思
技巧：为什么能不固定prompt?传统Prompt模板各有不同，应对少样本能力不一样UIE用大量数据固定了prompt的构造方式，就是条件加上抽取标签，所以有不固定的特点标签其实模型压根都没见过，模型照样能看出来Prompt技巧1.与原文越相似越好抽2.尽量符合常识3.标注的样本尽量要短训练技巧：1.预测可以将batch_size设置为2或者更高来提高预测效率2.uie-tiny 和base效果差
前2篇文章，介绍了正确率(Accuracy)和精确率(Precision)的评估方法。其中指出了正确率(Accuracy)虽然简单直观，但在很多时候并不是一个真正正确的评估指标。那么精确率(Precision)可能会有什么问题呢?我们还是看看它的计算公式:Precision=真阳真阳+假阳Precision=真阳真阳+假阳Precision=\frac {真阳} {真阳+假阳}如果“假...
heatmap如果网络要输出N种分类的关键点，就输出N维的特征图，同时我们根据关键点的位置在N维label的特征图上造高斯核，如果每一个像素点对应的只有一种分类，此时我们可以采用softmax Loss，如果不止一个分类，我们就只能MSE Loss.heatmap+focal loss我们假设一张特征图的大小是800600，上面有一个关键点，其高斯核的大小是99,那么正负样本的比例就是81：480
文章目录经典分类算法——SVM算法1 SVM算法：背景2 SVM算法思想3. Hard-SVM算法4. Soft-Margin SVM算法5. Kernel SVM算法6. SVM小结经典分类算法——SVM算法1 SVM算法：背景二维分类问题是一个经典的机器学习问题，其中的关键在于找到合适的分类平面（分类器的决策边界，比如y=w^T x+b），而支持向量机提出最大化分类间距的思想。2 SVM算法思
1 图像分类的概念1.1 什么是图像分类？图像分类，根据图像信息中所反映出来的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法1.2 图像分类的难度●任何拍摄情 况的改变都将提升分类的难度1.3 CNN如何进行图像分类●数据驱动型方法通用流程1.收集图像以及对应的标签，形成数据集2.使用机器学习训练一个分类器3.在新的图像.上测试这个分类器1.4 图像分类指标精确率:查得准不准?...
目标检测算法分类：1、两步走的目标检测：先找出候选的一些区域，再对区域进行调整分类代表：R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN2、端到端的目标检测：采用一个网络一步到位，输入图片，输出有哪些物体，物体在什么位置代表：YOLO、SSD目标检测的任务：分类原理：如下是一张...
1. 图像分类问题描述图像分类问题是计算机视觉领域的基础问题，它的目的是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，实现最小的分类误差。具体任务要求是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。总体来说，对于单标签的图像分类问题，它可以分为跨物种语义级别的图像分类，子类细粒度图像分类，以及实例级图像分类三大类别。因为VOC数据集是不同物种类别的数据集，所以本文主要研究讨论跨物种语义级别的图像分类任务
机器学习可以分为哪几类？这个问题早期面试中经常被问到的问题，大部分面试官期望的回答是分为生成模型和判别模型，但实际上在不同的视角/维度下，有机器学习有很多不同的类别划分方法，初学者容易混淆。这里整理一下，并对于生成与判别的区别展开说明一下。机器学习可以分为哪几类？按不同维度可以进行不同分类，比如搜索排序中的LambdaMart模型，它既是判别式模型，又是监督学习模型，又是排序模型(learning
深度学习实践2–分类检测识别专场时间：（5.12 - 5.22）线下展示要求：按自己情况配合完成，每组至少实现一个，选题目一最好再选一个其他尝试一下，并且两个人都能简单了解过程，可自选题目（展示就好）。展示功能效果展示跑通流程展示部分原理（你理解的部分即可）可以做PPT介绍最好选用PyTorch框架版，考虑到时间问题，每组最多向我求助两次，当然在大群聊不算。以下自选：一、带有一个隐藏层的平面数据分
哪种恶意代码的例子将被分类为特洛伊木马？利用目标中的漏洞从一个系统向另一个系统自动传播的恶意软件编写得看起来像一个视频游戏的恶意软件需要用户手动干预才会在系统之间传播的恶意软件将自身附加到合法程序中，并在启动时传播到其他程序中的恶意软件哪种攻击涉及两个端点之间发生的数据泄露？安全参数提取中间人攻击用户名枚举拒绝服务当应用到路由器时，下列哪个命令可以缓解对路由器的暴力密码攻击？service pas
什么是语义分割？语义分割（semantic segmentation）：语义分割是一种典型的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据（例如，平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。许多人使用术语全像素语义分割（full-pixel semantic segmentation），其中图像中的每个像素根据其所属的感兴趣对象被分配类别ID。早期的计算机视觉问题只发现边缘（线条和曲线）
1. 数据统计的页面布局<template><div><!-- 面包屑导航--><el-breadcrumb separator-class="el-icon-arrow-right"><el-breadcrumb-item :to="{ path: '/home' }">首页</el-breadcrumb-item><
数据集来自Eating Sound Collection，数据集中包含20种不同食物的咀嚼声音，任务是给这些声音数据建模，准确分类。作为零基础入门语音识别的新人赛，本次任务不涉及复杂的声音模型、语言模型，希望大家通过两种baseline的学习能体验到语音识别的乐趣。
目前，癌症的遗传分析需要手术提取组织样本。然后可能需要几周的时间来确定肿瘤的遗传特征。根据结果和所选初始治疗的类型，可能需要进行后续手术。如果能够开发出一种仅通过成像（即放射基因组学）预测癌症遗传学的准确方法，这可能会最大限度地减少手术次数并改进所需的治疗类型。北美放射学会（RSNA）与医学图像计算和计算机辅助干预学会（MICCAI 学会）合作，以改善胶质母细胞瘤患者的诊断和治疗计划。
本篇文章将分享图像分类原理，并介绍基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例。
不废话了，代码如下（自己复制）：<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>聚美优品商品分类</title><style>*{margin: 0px;padding: 0px;}body{background-color: #ccc;}p{back
本项目借鉴了百度高研黄正杰大佬对图神经网络技术分析以及图算法在业务侧应用落地；实现了论文节点分类和新冠疫苗项目的实践帮助大家更好理解学习图的魅力。
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