下面介绍一下比较重要的模型LeNet输入一个3232的图片，通过Convolutions后，转为6个2828的形状（卷积核为655），下面做池化，把2828的图片转为1414的图片，然后再做卷积得到161010的图片，然后再做池化，得到1655的图片，最后做三个全连接层120维到84维到最后输出的10维。AlexNet彩色图片有3个通道，卷积神经网络在低层次做局部特征，在池化后会关注一些全局的特征
转载
2024-09-27 13:26:51
77阅读
标签并不需要任何基础设施（电源、WIFI等），你可以在任何你觉得最佳的地方插入标签。
很多时候，移动机器人的遥感系统可以协助人们完成各种事情。它们通过照相机、雷达、超声、激光定位器或者其他方式找到任何它们周围的东西，这已经是极好的。但是这些应用都需要更直接的传感形式：也就是说，你想要探测的东西都需与传感器直接接触。移动机器人可以随身携带探针或其他小玩
转载
2023-12-04 12:57:52
68阅读
德国服装零售商Adler Modem?rkte正使用带有RFID功能的机器人Tory进行库存盘点并识别门店内货物的位置。该机器人及管理数据的软件使用德国科技公司MetraLabs提供的。Adler正开展一项涉及两台Tory机器人的项目，一台在Erfurt门店使用，一台在Haibach总部门店使用。该公司计划在今年晚间将其使用范围拓展到其他城市的门店。公司IT部门负责人Roland Leitz称，目
转载
2023-12-30 20:44:32
72阅读
去年秋天，Twitter 引入了一个新标签，允许“好的机器人”（good bots）在其服务中识别自己。在经过部分用户测试之后，“good bot”标签现在向所有自动账户持有人公开提供。虽然“bot”（机器人）这个词往往有负面的含义，但 Twitter 注意到也有一些有用的机器人，它们自动在 Twitter 上发布有用的信息，如 COVID-19 的更新、地震警报、在国会提出的法案等等。与测试期间
转载
2024-01-15 00:52:54
98阅读
自定义标签：用于移除Jsp页面中的java代码。完成自定义标签的步骤：JSP文件：<%@pagelanguage="java"import="java.util.*"pageEncoding="UTF-8"%><%@tagliburi="http://www.itcast.cn"prefix="itcast"%><!DOCTYPEHTMLPUBLIC
"-
1.贴标机发展现状 贴标机是将不干胶纸标签（纸或金属箔）粘贴到产品或指定包装上的设备，是现代贴合与包装必要的组成部分。 在中国制业的发展过程中，包装机械设备对制造业的自动化起到非常重要的作用，特别是贴标机的发展，在包装自动化中贡献非常大。中国贴标机的发展历程经历了几个阶段：第一阶段为单纯模仿国外产品的阶段；第二阶段为开发半自动贴标机的阶段；第三阶段为开发全自
一、基本术语 1、数据集：一组记录的集合，其中每条记录是关于一个事件或对象的描述，称为一个示例或样本，一个示例也称为一个特征向量。 2、属性/特征：反映事物或对象在某方面的表现和性质的事项。 3、属性值：属性上的取值。 4、训练集：在数据中学得模型的过程中使用的数据。 5、测试集：学得模型后，使用其进行预测的数据（测试样本尽量不在训练集中出现）。 6、标记：关于示例结果的信息。 7、样例：拥有标记
图像分类定义图像分类：通过输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。图片分类的任务是对于一个给定的图片，预测其中的类别标签。比如猫狗分类，数字0-9识别等。 对于一张输入（图片，在计算机中以矩阵或张量形式表示）——>经过模型——>得到输出（标量或向量）。 在分类问题中，通常用到标量（字典dict{key:value}）或向量（独热编码(1,0,0)
转载
2024-01-21 10:58:46
235阅读
本文分享《信息搜索与人工智能》大作业的实现。题目的实现过程全在PPT，下面结合进行说明。题目描述：任选某类图像为训练样本，编程实现其基于 SML 算法的类模型。要求图像的 GMM 为 6 个分量，类模型的 GMM 为 10 个分量。两级 GMM 模型 的初值均由 k-means 算法获得。1、实现过程总述图像特征抽取先用混合高斯模型拟合一组含有共同语义类的图片（就是说我们的数据集，是按类别一批一批
转载
2024-07-12 16:32:40
36阅读
目录
单标签二分类
单标签多分类
多标签算法
一、单标签二分类
单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题，主要是指label标签的取值只有两种，并且算法中只有一个需要预测的label标签；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(A or B)；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。常见的算法：Logistic、SVM、KNN等
二、单标签多分类
单标签多分类问题其实是指待预测
转载
2023-08-03 11:33:19
210阅读
# 机器学习 OneHot 分类标签
## 简介
在机器学习中，分类问题是一个常见的任务。在分类问题中，我们需要将给定的数据集中的样本分成不同的类别。分类问题中最常用的一种表示方法是 OneHot 编码。本文将介绍 OneHot 编码的概念和用法，并提供一个简单的代码示例。
## OneHot 编码
OneHot 编码是将分类标签转换为向量的一种编码方式。它将每个分类标签转换为一个只包含
原创
2023-12-10 13:44:07
97阅读
1.出来monitor标签 然后点了 对应的服务器后 显示的图片都是红x解决方案： 出现上述情况 把日志调整为debug打开日志文件出现下面的错误：
ERROR: I don't understand ':58:00 To 2010/03/24 14:58:00\c' in command: 'COMMENT:From 2010/03/23 14:58
现在很多行业都会用到标签设计制作工作，不论是食品标签还是商品标签，都可以在专业的标签打印软件中设计制作并打印，下面我们就下图中的吸尘器标签来看一下在中琅标签打印软件中的操作方法。 首先，打开中琅标签打印软件，点击新建，根据标签纸实际尺寸在软件中设置纸张尺寸以及布局中的行列数和左右边距，设置完毕后，标签尺寸就可以自动计算出来了。 下面就可以在画布上一一添加标签中文字内容和标识图了
转载
2024-10-28 20:48:43
9阅读
这几天看了几篇相关的文章， 写篇文章总结一下，就像个小综述一样， 文章会很乱 1、multilabel classification的用途 多标签分类问题很常见， 比如一部电影可以同时被分为动作片和犯罪片， 一则新闻可以同时属于政治和法律，还有生物
转载
2023-12-25 12:26:21
329阅读
# Java实现HTML标签识别机器属性样式教程
## 一、整体流程
为了帮助小白快速学习如何实现Java识别HTML标签的机器属性样式，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 从HTML文档中提取标签 |
| 2 | 分析标签的属性 |
| 3 | 根据属性获取样式信息 |
| 4 | 输出样式信息 |
## 二、详细步骤及代码示例
原创
2024-04-05 04:32:21
79阅读
今天要实现的效果如下: 根据效果图需要完成以下功能: 1.添加,修改,移动,删除tag 2.保存tag的坐标和内容 3.根据tag保存的坐标和内容进行还原 4.隐藏/显示所有tag 5.切换背景图片 6.切换tag的背景(或者说是布局和样式,例子中只是更换了下tag的背景图片) 7.生成图片,这里是将整个自定义View进行绘制生成Bitmap 8.最大tag数量限制,不设置则表示不
转载
2024-01-04 17:07:00
185阅读
## 打标签的图像分类深度学习
深度学习是近年来非常火热的一个领域，它在图像分类、语音识别、自然语言处理等诸多任务上取得了令人瞩目的成果。其中，图像分类是深度学习中的一项重要任务，它的应用非常广泛，比如人脸识别、物体检测等。而打标签的图像分类则是图像分类任务中的一种特殊情况，它要求对图像进行多个标签的分类。本文将介绍打标签的图像分类任务的基本原理，并给出相应的代码示例。
### 一、打标签的图
原创
2023-11-05 10:52:19
93阅读
最近一直忙着找工作的事，难得抽出一点时间更新博客。前段时间仔细研究了一篇文章——运用机器学习来预测情感分类，也就是数据分析中最基本的分类模型的应用，感觉很有意思。于是自己在这篇文章基础上，完善了一下思路和代码，既有可视化的数据体验，也得到了不错的预测结果(主要靠调参数)。本文借鉴了微信公众号R语言中文社区一篇文本情感分类的文章。  
机器学习中的多标签分类算法是指一种任务，其中每个实例可以同时属于多个标签而不是唯一的一个。这类问题在自然语言处理、图像处理等多个领域有着重要的应用。接下来，我们将系统性地分析如何利用机器学习解决多标签分类问题，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及扩展讨论。
```mermaid
timeline
title 机器学习多标签分类算法历史
2001 : 多标签分
©作者 | 腾讯优图实验室在多标签分类系统中，经常遇到大量在训练集中未曾出现的标签，如何准确地识别这些标签是非常重要也极富挑战性的问题。为此，腾讯优图实验室联合清华大学和深圳大学，提出了一种基于多模态知识迁移的框架 MKT，利用图文预训练模型强大的图文匹配能力，保留图像分类中关键的视觉一致性信息，实现多标签场景的 Open Vocabulary 分类。本工作已入选 AAAI 2023 O
