Excel中输入公式后，有时不能正确地计算出结果，并在单元格内显示一个错误信息，这些错误的产生，有的是因公式本身产生的，有的不是。下面就介绍一下几种常见的错误信息，并提出避免出错的办法。 １）错误值：＃＃＃＃ 含义：输入到单元格中的数据太长或单元格公式所产生的结果太大，使结果在单元格中显示不下。或是日期和时间格式的单元格做减法，出现了负值。 解决办法：增加列的宽度，使结果能够完全显示
一、采样一致性算法1.1 概述1.2 目的和意义目的：用于排除错误的样本，样本不同对应的应用则不同，例如剔除错误的配准点对、分割出处在模型上的点集等。1.3 方法总结在计算机视觉领域广泛应用各种不同的采样一致性参数估计算法 PCL 中以随机采样一致性算法(RANSAC)为核心，同时实现了五种类似于随机采样一致性估计参数算法的随机参数估计算法，例如随机采样一致性估计(RANSAC)、最大似然一致性估
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2023-08-22 19:39:28
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```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ORDER : places
ORDER ||--| PRODUCT : contains
```
# 机器学习剔除样本实现流程
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载数据 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 训练模型 |
| 步骤4 |
做问卷是一件头疼的事，发问卷出去让别人填结果别人乱填对自己分析问卷信息更是一件头疼的事。那该如何避免因为这些乱填的问卷影响问卷效果呢？下面我们从一个朋友让我帮他处理问卷的例子谈一下该如何使用pandas如何筛选删除那些没用的数据。1. 剔除无效样本准则一般而言，缺失数据达到10%以上或呈现规律规律作答即可将该样本视为无效样本。结合经验按照以下3个原则剔除无效样本：如果出现10%及以上题目未作答，就
目录1 安装PPOCRLabel标注工具2 克隆Paddleocr项目3 打开PPOCRLabel工具4 标注步骤4.1 操作步驟4.2 注意4.3 快捷键5 项目实战6 大批量自动标注1 安装PPOCRLabel标注工具 PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，内置PPOCR模型对数据自动标注和
文件处理中常用的Python代码1一、删除整个目录树函数：shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])该函数删除一个完整的目录树，path必须指向一个目录。如果ignore_errors为True，移除失败的error会被忽略。否则，该error将会被onerror处理。onerror(funciton, path, excinfo)onerror
异常：你在运行代码过程中遇到的任何错误 带有error字样的，都是异常 异常处理：我们代码中所有可能会出现的异常，进行的处理 疑问:我们为什么要去处理呢？’’’import os
os.mkdir("SASA")#FileExistsError--文件SASA在当前系统中已存在，再次新增会报错，提示文件已存在无法创建
os.rmdir("SASA")#OSError--文件SASA是 当前系统中有
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2023-08-21 16:30:34
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## 实现深度学习样本标签的流程
在深度学习中，样本标签是非常重要的，它是我们训练模型时所依赖的目标值。下面我将向你展示实现“深度学习 样本标签”的步骤，以及每一步需要做什么。
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 准备数据集 |
| 2. | 对数据集进行处理，获取样本和标签 |
| 3. | 构建模型 |
| 4. | 编
adaboost+hog识别目标前言:我们将要产生一个包含级联分类器的.xml文件(包含级联分类器的信息)，也就是最为关键的一部分将用到opencv_cratesample.exe和opencv_traincascade.exe(在opencv\build\x64\vc14\bin目录下，如果你是32位选择VC12)。正负样本的准备1.准备工作： 我们要建立一个文件夹，可以命名为my_det，op
/**定义SAS逻辑库mydata，对应于E:\dm目录**/
libname mydata "E:\dm";
/** 读入数据，生成SAS数据集mydata.Credit **/
proc import datafile="E:\data\ch2_credit.csv"
out=mydata.Credit dbms=DLM;
/*将数据从Credit.csv文件读入，存储在SAS逻辑库
一开始学习时我没有太关注正负样本的问题，我以为正样本就是标注好的GT box，然而学到后面发现有很多的区别正负样本的方法，我才知道自己理解错了。正例是用来使预测结果更靠近真实值的，负例是用来使预测结果更远离除了真实值之外的值的。看了好几篇博文之后我大概有了一些基础的理解，在分类问题中，对于狗这一类来说，所有标签为狗的图片都是狗类的正样本，其他的图片都是负样本，正负样本也就是所有图片都进入损失函数进
任务描述关于数据类型转换以及缺失值处理（尝试不同的填充看效果）以及你能借鉴的数据探索遇到的问题SVM模型训练时一直卡住不动，【原因是数据没有标准化或者是归一化】特征处理1删除无用变量无用变量比如一个类只有唯一属性（人类只用男性），若加入模型训练且对最终模型生效的话，很可能就是出现了过拟合data.drop(['id_name', 'custid', 'trade_no', 'bank_card_n
1 综述无论是anchor box 还是anchor free，在训练计算类别/前背景损失时都需用到正负样本匹配，目前分为两大类： 第一类 fixed label assignment，常用的主要有MaxIou、ATSS、focos 第二类 dyanmic label assignment，常用的主要有simOTA、TaskAlign。匹配原则：同一个anchor 只能被分配给某一个GT，但是一个
# 机器学习如何对样本升维
在机器学习中，对样本进行升维是一种常见的数据处理方法。通过升维，我们可以将原始数据转换为更高维度的特征空间，从而提高模型的表现和性能。在本文中，我们将介绍机器学习中的样本升维方法，并通过代码示例和流程图来展示整个过程。
## 什么是样本升维
样本升维是指将原始数据的特征空间从低维度扩展到更高维度的过程。通过升维，我们可以引入更多的特征信息，从而使模型能够更好地捕捉
title author date CreateTime categories 如何删除错误提交的 git 大文件 lindexi 2018-08-10 19:16:51 +0800 2018-2-13 17:23:3 +0800 git 早上小伙伴告诉我，他无法拉下代码，我没有...
原创
2021-06-30 11:26:38
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早上小伙伴告诉我，他无法拉下代码，我没有在意。在我开始写代码的时候，发现我的 C 盘炸了。因为我的磁盘是苏菲只有 256G 放了代码就没空间了，于是我查找到了原来是我的代码占用了居然有 2000+M ，寻找了很久才发现，原来我小伙伴JAKE传了一个压缩包上去，一个1G的包。那么如何把这个压缩包彻底从 git 删除？如果需要删除 git 的历史记录，使用方法很简单，请看 Git如何永久删除文件(包括
原创
2022-04-21 18:08:36
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在线机器学习与离线相比，在模型更新的时效性，模型的迭代周期，业务实验效果等方面有更好的表现。
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2021-08-09 15:14:29
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collect negative samples of adaboost algorithm for face detection 机器学习中的正负样本
所谓正样本（positive samples）、负样本（negative samples），对于某一环境下的人脸识别应用来说，比如教室中学生的人脸识别，则教室的墙壁，窗户，身体，衣服等等便属于负样本的范畴。
负样本通过采集的方式获取，也可通过生
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2018-01-14 20:03:00
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类别不均衡是怎么处理的？根据样本种类分布使用图像调用频率不同的方法解决。
1、将样本中的groundtruth读出来，存为一个列表；
2、统计训练样本列表中不同类别的矩形框个数，然后给每个类别按相应目标框数的倒数赋值，（数目越多的种类权重越小），形成按种类的分布直方图；
3、对于训练数据列表，每个epoch训练按照类别权重筛选出每类的图像作为训练数据，如使用
random.choice(po
近似熵理论相关知识与代码实现近似熵（ApEn）是一种用于量化时间序列波动的规律性和不可预测性的非线性动力学参数，它用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性，反映了时间序列中新信息发生的可能性，越复杂的时间序列对应的近似熵越大[1].[1]. Pincus, S. M. (1991). “Approximate entropy as a measure of system complexity”. P
