JSP最容易忽略的一个特性在于它能够应用可重新使用的代码块——aka“标签库”——给一个JSP应用程序增加新功能。 这些使用XML类型标记宣称的标签库提供了可以轻松整合到JSP页面中的现成工具。它们还是一种将应用程序的商业逻辑和视觉外观分离开来的有用途径。 有许多免费的在线库——但怎么知道从哪儿开始呢？表A中列出的10个JSP标签库为大家了解JSP的重新可用性提供了一个起点。下面我们来看一看这1
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2024-06-05 20:46:47
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一、定义1 JavaBean是一个遵循特定写法的Java类，它通常具有如下特点：这个Java类必须具有一个无参的构造函数属性必须私有化。私有化的属性必须通过public类型的方法暴露给其它程序即要有getset（）方法，并且方法的命名也必须遵守一定的命名规范。 二、在java中使用javabean JSP技术提供了三个关于JavaBean组件的动作元素，即JSP标签，它们分别为：<j
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2023-09-01 12:01:50
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今天我为大家主要介绍几种多标签文本分类的方法。一、文本分类介绍首先，我介绍下多元文本分类和多标签文本分类的的区别。1、Multi-Class：多分类/多元分类（二分类、三分类、多分类等）二分类：判断邮件属于哪个类别，垃圾或者非垃圾二分类：判断新闻属于哪个类别，机器写的或者人写的三分类：判断文本情感属于{正面，中立，负面}中的哪一类多分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等2、
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2024-06-04 13:48:07
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多标签分类在工程上有很多应用，例如，输入一张图片，判断这个人的年龄、性别和是否配戴眼镜。这时，数据集的label文件应当具有这样的格式：000001.jpg 22 1 0000002.jpg 30 1 1000003.jpg 44 0 1000004.jpg 17 0 0假定第一个数字表示年龄，第二个0/1表示女/男，第三个0/1表示不戴眼镜/戴眼镜。同样地，回归问题在CNN中也有很多应用，例如，
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2024-08-12 10:32:19
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前面两篇分别介绍了制作多标签数据,resnet多标签分类。接下来，我将介绍多标签分类的指标并分享一些关于多标签分类的细节，即如何操作可以提点。在此之前，想提一下损失函数cross_entropy与binary_cross_entropy的区别，bce的公式如下，其中y是label，x是预测值，w是权重，y可以是soft label。交叉熵的数学公式如上所示，P表示target，Q表示predict
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2023-11-26 19:53:12
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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
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2023-12-25 12:26:21
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常规的基于CNN的图像分类网络如Lenet、Alexnet、VGGnet等都是单分类模型，本文记录在ubuntu16.04下如何对传统的单分类模型进行调整，实现多标签分类的效果，这里主要指的是对固定长度字符串的识别，相同原理可用于验证码识别和车牌识别。 下面整理了使用caffe完成多标签分类(multi-label classification)模型训练测试的整个流程，主要分为4个部分：
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2024-08-14 17:12:08
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一、多标签分类概述与总论 多标签分类，是一种有别于多类分类的分类类型，举个例子: 假设有类["酸", "甜", "苦", "辣", "香"]， 多类分类就是 "这个水果点酸"(label="酸")，"这个菜看起来很香"(label="香
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2023-12-19 05:10:05
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一、单标签多分类1、单标签二分类算法原理1、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。
2、常见的算法：Logistic、SVM、KNN、决策树等 2、单标签多分类算法原理1、单
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2024-05-03 14:18:05
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目录：多分类及多标签分类算法一、单标签二分类问题1.1 单标签二分类算法原理二、单标签多分类问题2.1 ovo2.1.1 手写代码2.1.2 调用API2.2 ovr2.2.1 手写代码2.2.2 调用API2.3 OvO和OvR的区别2.4 Error Correcting三、多标签算法问题3.1 Problem Transformation Methods3.1.1 Binary Relev
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2023-10-11 10:28:24
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目录1 <resultMap> 标签2 <sql> 标签3 <where> 标签4 <if> 标签5 <trim> 标签6 <foreach> 标签7 <set> 标签1 <resultMap> 标签
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2024-06-06 21:23:21
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介绍你正在处理图像数据吗?我们可以使用计算机视觉算法来做很多事情:对象检测图像分割图像翻译对象跟踪(实时)，还有更多……这让我思考——如果一个图像中有多个对象类别，我们该怎么办?制作一个图像分类模型是一个很好的开始，但我想扩展我的视野以承担一个更具挑战性的任务—构建一个多标签图像分类模型!制作一个图像分类模型https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/01/
Demo:http://webenh.chinacloudsites.cn/Default/Demo2 在平时的项目开发中，应该会经常遇到上图所示的需求，就是在一个页面中有多个标签，被选中的标签颜色会高亮显示，切换不同标签显示相应的不同内容。如果内容代码过多则写在同一个html文件就会显得特别乱，所以这里我们最好把页面代码分开单独管理，controller也可以分开来管理，这样就会显得清
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2024-05-18 07:37:37
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他们都用于多类别多分类BCELoss在图片多标签分类时，如果3张图片分3类，会输出一个3*3的矩阵。先用Sigmoid给这些值都搞到0~1之间： 假设Target是： 下面用BCELoss来验证一下Loss是不是0.7194！ 应该是上面每次都保留4位小数，算到最后误差越来越大差了0.0001。BCEWithLogitsLossBCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss
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2024-03-20 21:43:39
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# 多标签分类在Java中的应用
## 引言
在机器学习和数据科学领域，多标签分类是一个重要的任务。在传统的分类问题中，每个样本只能被分配到一个类别，而在多标签分类中，每个样本可以同时属于多个类别。这种能力在文本分类、图像标注和推荐系统等场景中尤为重要。本文将探讨多标签分类的概念，并提供Java中的实现示例。
## 多标签分类的基本概念
多标签分类的主要目标是在给定输入数据的情况下，预测该
1. 多标签学习多标签学习起源于文本分类问题中遇到的概念歧义的困难，每个文本可能同时属于多个主题。再多标签学习中，训练集由样本同时与多个标签相关，我们的任务是通过分析已知标签集的训练样本来预测未观测样本的标签集。我将在这里介绍一个多标签lazy学习方法–ML-KNN，它是由传统的K-Nearest Neighbor（K最近邻算法）衍生而来。首先，与KNN一样，对于每个未观测样本，找出其训练集中的K
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2024-05-07 20:02:50
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多标签分类 即多标签分类相关/相似的问题。一个同属于监督学习并和多标签分类很相关的问题就是排序问题（ranking）。排序任务是对一个标签集排序，使得排在前面的标签与相应实例更相关。 在特定分类问题中，标签属于一个层次结构（hierarchical structure）。当数据集标签属于一个层次结构的时候，我们这个任务为层次分类，如果一个样本与层次结构的多个节点相关， 那么这个任务就被称为
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2023-12-09 13:30:07
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一、单标签多分类1、单标签二分类算法原理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、决策树等 2、单标签多分类算法原理1、单标签多分类问题其实是指待预测的
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2023-09-28 22:31:33
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2、目标检测评价标准-AP mAP：https://arleyzhang.github.io/articles/c521a01c/3、COCO目标检测测评指标：https://www.jianshu.com/p/d7a06a720a2b先理解两个概念的计算Recall：召回率 召回率也叫查全率，recall = 预测的样本中实际的正样本数 / 所有的正样本数所以为了提高召回率，可以多预测。eg：有
前言 本文提出了一种新的弱监督多标签分类（WSML）方法，该方法拒绝或纠正大损失样本，以防止模型记忆有噪声的标签。由于没有繁重和复杂的组件，提出的方法在几个部分标签设置（包括Pascal VOC 2012、MS COCO、NUSWIDE、CUB和OpenImages V3数据集）上优于以前最先进的WSML方法。各种分析还表明，方法的实际效果很好，验证了在弱监督的多标签分类中正确处理损失很
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2023-10-03 06:51:05
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