文章目录 一、问题描述二、问题解决 一、问题描述 利用sklearn中的LabelEncoder函数进行编码后，想要得到原来的标签和现在编码之间的映射关系。 le = LabelEncoder() labels_en = le.fit_transform(labels).astype(np.int64) 二、问题解决 可以新建一个字典，用循环更新： re
# 生成数据 import torch from matplotlib import pyplot as plt import random import traceback # create data def create_data(W, b, num): X = torch.normal(mean=0, std=1, size =(num, len(W))) y = X.matmul(W) + b # 加点噪声 y += torch.normal(mean=
Abstract 数据的加载对于一个检测网络来说可以说是重中之重,在ICCV的很多论文中,提到了各种数据预处理的技巧,很幸运得是,yolov5将这些内容加入到了他的代码中,同时,代码的耦合度并不高,我们可以很轻松的将其移植到其他项目中去. Introduction 1.数据加载主要步骤 支持的数据
论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.06112 ICCV19的一篇文章，跟Nosiy Label相关。noisy label指的是质量再高的数据集中，难免也会存在一些错误的标注，而这些错误标注会对DNN的训练带来影响。在本文中，作者揭示了传统用作分类的交叉熵CE损失函数的弊端：即在一些easy class会对nosi
通过docker stack部署prometheus、node-exporter、alertmanager和grafana。prometheus最新版本：2.19.2swarm集群（一个节点）：manager 192.168.30.135mkdir -p /home/prom/{prometheus,prometheus/data,alertmanager,grafana}chmod 777 /home/prom/{prometheus/data,grafana
通过docker-compose部署prometheus、node-exporter、alertmanager和grafana。prometheus最新版本：2.19.2mkdir -p /home/prom/{prometheus,prometheus/data,alertmanager,grafana}chmod 777 /home/prom/{prometheus/data,grafana}cd /home/promtree ..├── alertmanager │
通过docker部署prometheus、node-exporter、alertmanager和grafana。prometheus最新版本：2.19.2主机说明：系统ip角色cpu内存hostnameCentOS 7.8192.168.30.135prometheus、node1>=2>=2GprometheusCentOS 7.8192.168.30.136altermanager、node2>=2>=2GaltermanagerCentOS 7.8192.168.3
k8s以Deployment方式部署prometheus + grafana：主机说明：系统ip角色cpu内存hostnameCentOS 7.8192.168.30.128master>=2>=2Gmaster1CentOS 7.8192.168.30.129master>=2>=2Gmaster2CentOS 7.8192.168.30.130node>=2>=2Gnode1CentOS 7.8192.168.30.131node>=2>=2Gnode2
python对决策树的实现 一、实验目的 此表中有14条实例数据，就是我们的训练数据。 其中 Outlook, Temperature, Humidity, Wind 称作条件属性，PlayTennis 称作是决策属性(标签)。 每一个属性都有各自的值记做： Value(Outlook)={Sunny, OverCast, Rain} Value(Temperature)={Hot, Mild
Now our job as programmers changes from figuring out the rules, to determining the activities, to writing the code that matches the data to the labels. The field of artificial intelligence is large and abstract, encompassing everything to do
利用tensorflow2自带keras搭建BiLSTM+CRF的序列标注模型，完成中文的命名实体识别任务。这里使用数据集是提前处理过的，已经转成命名实体识别需要的“BIO”标注格式。 详细代码和数据：https://github.com/huanghao128/zh-nlp-demo 模型结构 BiLSTM+CRF模型就是在双向LSTM模型的输出位
KNN算法 1.算法概述2.算法步骤3.算法实现4.算法优化 1.算法概述 k最近邻算法(k-NearestNeighbor，kNN)，顾名思义，即由某样本k个邻居的类别来推断出该样本的类别。给定测试样本，基于特定的某种距离度量方式找到与训练集中最接近的k个样本，然后基于这k个样本的类别进行预测。 2.
#!/usr/bin/env python# coding: utf-8# In[1]:import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow import keras as keras# In[2]:fashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist(train_images, train_labels),(test_im
目录基于k8s集群部署prometheus监控ingress nginx1、背景和环境概述2、修改prometheus配置3、检查是否生效4、配置grafana图形基于k8s集群部署prometheus监控ingress nginx1、背景和环境概述本文中涉及到的环境中、prometheus监控和grafana基本环境已部署好。在nginx ingress contr
平时除了遇到二分类问题，碰到最多的就是多分类问题，例如我们发布blogs时候选择的tag等。如果每个样本只关联一个标签则是单标签多分类，如果每个样本可以关联多个样本，则是多标签多分类。今天我们来看下新闻的多分类问题。 一、数据集 这里使用路透社在1986年发布的数据集，它包含很多的
目录K-近邻算法k-近邻算法概述解析和导入数据使用 Python 导入数据实施 kNN 分类算法测试分类器使用 k-近邻算法改进约会网站的配对效果收集数据准备数据：使用 Python 解析文本文件分析数据：使用 Matplotlib 画二维散点图准备数据：归一化数值测试算法：验证分类器使用算法：构建完整可用系
前言距上篇文章已经过了9个月 orz。。趁着期末复习，把博客补一补。。在前面的文章中介绍了决策树的 ID3，C4.5 算法。我们知道了 ID3 算法是基于各节点的信息增益的大小 $\operatorname{Gain}(D, a)=\operatorname{Ent}(D)-\sum_{v} \frac{\left|D^{v}\right|}{|D|} \operatorname{Ent
文章目录 1. 考点：Use Role Based Access Controls to minimize exposure试题 1：RBAC授权问题第1步：检查当前 RBAC rules第2步：创建其他RBAC rules 2. 考点：Setup appropriate OS level security domains e.g. using PSP, OPA, security contexts试题1：使用OPA策略提高安全性 3.
class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma = 2, alpha = 1, size_average = True): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.size_average = size_average self.elipson =
文 | 野客 来源：Python 技术「ID: pythonall」 字符画是一种由字母、标点或其他字符组成的图画，它产生于互联网时代，在聊天软件中使用较多，本文我们看一下如何将自己喜欢的图片转成字符画。 静态图片 首先，我们来演示将静态图片转为字符画，功能实现主要用到的 Python 库为 OpenCV，安装使
准备k8s 集群 前言 准备好k8s 集群，通过部署prometheus 达到获取k8s 容器资源，根据收集指标制定报警策略，从而提高监控响应能力。 $ kubectl get node NAME STATUS ROLES AGE VERSION master01 Ready master 13d v1.16.0 master02 Ready master
第一步：准备数据 clc; clear; warning off; samples=[]; labels=[]; for i=3:3 load(strcat('/Users/thrive/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/发文章/code/dataset/classify/eeg',num2str(i),'.mat')) samples=cat(3,samples,eeg.tasksample
通过对一组人员的脑中风情况进行分析，探索影响脑中风的因素 数据来于和鲸社区，上传数据的人是从kaggle下的 一、数据清洗 A<-read.csv("E:/R语言练习/脑中风预测/healthcare-dataset-stroke-data.csv",head=T); #读取数据 查看每个字段的数据类型,方便起见在后面写上说明 mo
数据集读取 由于数据来源网站不稳定，个人将数据集下载到本地后进行读取 网上多数都是将数据集读取为三维数组方便进行显示，但因计算方便和用sklearn时都是二维数组，所以个人后来修改了下 def decode_idx3_ubyte(idx3_ubyte_file): """ 解析idx3文件的通用函数
词向量 学习目标 用Skip-thought模型训练词向量 学习使用PyTorch dataset和dataloader 学习定义PyTorch模型 学习torch.nn中常见的Module Embedding 学习常见的PyTorch operations bmm logsigmoid 保存和读取PyTorch模型 word embedding 本文尝试复现论文Distributed Repr
