本文在上篇的基础上利用lenet进行多标签分类。五个分类标准，每个标准分两类。实际来说，本文所介绍的多标签分类属于多任务学习中的联合训练，具体代码如下。#coding:utf-8
import tensorflow as tf
import os
def read_and_decode(filename):
#根据文件名生成一个队列
filename_queue = tf.trai
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2024-02-19 18:31:39
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1. 认识TensorFlow2. 概念 第二行：b就是w0，Variable是变量的意思 第三行：unniform是范围是-1到+1之间的均匀分布，w是784行，100列的数据 第四行：占位，占了个空，未来有数据可以填进去 第五行：relu是一个函数，<0的时候就是0，>0的时候是x，如下图 matmul就是矩阵相乘，w乘x3. 代码TensorFlow程序可以通过tf.device
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2024-06-07 16:29:59
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验证码的识别主要分成四个部分：验证码的生成、将生成的图片制作成tfrecord文件、训练识别模型、测试模型使用pyCharm作为编译器。本文先介绍前两个部分 验证码的识别有两种方法：验证码识别方法一：把标签转为向量，向量长度为40。（4位数字验证码）例如有一个验证码为0782，它的标签转为长度为40的向量。采用one-hot编码。1000000000 0000000100 0000000
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2024-05-30 19:04:36
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基本使用使用图（graph）来表示计算任务在被称之为 会话（Session） 的上下文（context）中执行图使用tensor表示数据通过 变量（Variable） 维护状态使用feed和fetch可以为任意的操作（arbitrary operation）赋值或者从其中获取数据综述TensorFlow是一个编程系统，使用图来表示计算任务。图中的节点被称为op（operation的缩写）。一个o
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2024-09-04 17:32:10
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tf.add_to_collection：把变量放入一个集合，把很多变量变成一个列表tf.get_collection：从一个集合中取出全部变量，是一个列表tf.add_n：把一个列表的东西都依次加起来例如：
[python]
view plain
copy
1. import tens
RFID标准体系结构 RFID标准体系主要包括RFID技术标准、RFID应用标准、RFID数据内容标准和RFID性能标准。其中，编码标准和通信协议（通信接口）是争夺比较激烈的部分，两者也构成了RFID标准的核心。 1. RFID技术标准 RFID技术标准主要定义了不同频段的空中接口及相关参数，包括基本术语、物理参数、通信协议和相关设备等。 2. RFID应用
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2024-04-29 20:09:19
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tf.train.Saver API说明保存于恢复变量，对定义好完成训练或者完成部分训练的计算图所有OP操作的中间变量进行保存，保存为检查点文件(checkpoint file)，检查点文件通过restore方法完成恢复，实现从变量到张量值(tensor value)得映射加载，可以进行调用或者继续训练。同时Saver支持全局步长参数，通过对不同的step自动保存为检查点saver.save(se
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2024-04-25 15:01:55
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1. 为什么使用 one-hot 编码？ 问题： 在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。 这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。 目的： 如果要作为机器学习算法的输入，通常我们需要对其进行特征数字化。什么是特征数字化呢？例如：  
本节代码来自tensorflow的开源实现。 实现自编码器和实现一个单隐含层的神经网络差不多，只不过是在数据输入时做了标准化
原创
2022-10-13 09:45:59
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# Python将字符标签编码成数字标签的实现
## 引言
在机器学习和自然语言处理等领域，我们经常需要将字符标签（例如文本分类中的类别）转换为数字标签，以便进行后续的计算和分析。本文将介绍如何使用Python来实现这一过程，并逐步引导新手开发者完成。
## 实现步骤概述
下面是将字符标签编码成数字标签的流程概述。我们将使用以下几个步骤：
1. 创建一个字典，将每个字符标签映射到一个唯一的数
原创
2023-09-18 17:33:12
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1.1.1 一般标签、格式控制标签所谓HTML就是 Hyper Text Markup Language（超无文本标记语言）<html> 开始标签<head> 网页上的控制信息<title>页面标题<title> </head> 结束“开头”标签<body> 开始正文标签</body
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2024-05-19 09:38:49
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int main(int argc, char* argv[])
{
TAppEncTop cTAppEncTop;
// print information
fprintf( stdout, "\n" );
fprintf( stdout, "HM software: Encoder Version [%s]", NV_VERSION
RFID标签是实现RFID数据采集的重要载体，利用RFID标签，可以将所有产品的信息写入标签中，大部分的RFID标签都以不干胶标签的形式使用，只需要在物品包装上贴RFID标签就可以。下面我们就一起来了解一下，工业自动化中RFID标签的应用案例有哪些。 工业自动化中RFID标签的应用案例 在工业领域中应用RFID标签时需要录入信息，在数据库中将物品的相关信息录入到相对应的RFID标签项中。将
常用数据集整理（持续更新ing） 在做实验过程中经常用到的数据集整理一下，按照学习过程中遇到的数据集的先后顺序进行整理，希望能对科研有所帮助。本博文将随着学习过程持续性更新，有其他常用数据集的，可以在下方留言，持续整理和补充。分享一个拥有较多数据集的网站：paper with code 目录常用数据集整理（持续更新ing）1. ImageNet1.1 ImageNet简介1.2 ImageN
由 Hinton 提出的标准自动编码机（标准自编码器）只有一个隐藏层，隐藏层中神经元的数量少于输入（和输出）层中神经元的数量，这会压缩网络中的信息，因此可以将隐藏层看作是一个压缩层，限定保留的信息。 自动编码机的学习包括在隐藏层上对输入信号进行压缩表示，然后在输出层尽可能地复现原始输入： 图 1 单
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2021-02-14 07:37:00
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在数据预处理的过程中，标签编码（Label Encoding）是一个常用的技术，用于将分类特征转换为数值格式。然而，在某些应用场景中，往往需要将已编码的数据还原为原始标签。本文将围绕“Python标签编码后的数据还原”问题进行深入探讨，重点涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展的各个方面。
## 版本对比
在当前主流的Python科学计算库中，`scikit-lea
在数据科学和机器学习中，经常需要将离散特征进行编码，以便于模型的训练和推断。独热编码是一种常见的处理方法，但在某些情况下，我们可能需要将这些独热编码转换回标签形式，以便更好地理解模型的结果或进行后处理。在本篇博文中，我们将详细探讨“Python独热编码转标签”的问题，从业务场景分析、架构设计到性能优化等多个方面进行系统的解析。
### 背景定位
在项目的业务场景中，我们的团队需为用户的行为分析
在数据科学和机器学习领域，处理标签数据的编码是一个重要的任务。我们今天将探讨如何使用 Python 对这些标签数据进行编码，确保我们能够以一种有效且高效的方式进行数据分析和建模。
### 协议背景
标签数据编码的历史可以追溯到数据预处理的重要性。在机器学习的发展过程中，如何合理地对类别数据进行编码以便于模型的理解和学习，一直以来都是一个基础问题。
#### 协议发展时间轴
- **1990
# 机器学习 体征值标签编码
机器学习是一门让计算机系统具备学习能力的领域，通过给计算机系统提供数据，并让它从数据中学习规律和模式，最终可以预测未来的结果或做出决策。在机器学习中，标签编码是一个重要的步骤，它将原始数据中的类别信息转换为计算机可以理解的数值形式，以便于机器学习算法的应用。
## 标签编码的作用
在机器学习任务中，通常会有一些列别型的特征，例如性别、颜色、地区等，这些特征无法直
原创
2024-05-15 06:17:31
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1 多标签分类1.1 定义 传统的多分类算法是对一个训练样本仅标记一个类别标签。而多标签分类(Multi-label Classification, MLC)是指对每个训练样本分配一个或一个以上的类别标签。其数学模型如下： 给定一个维输入空间和一个输出标签。多标签实例可以定义为一对，其中并且，其中被称为标签集。当标签和实例相关时，为1，否则为0。MLC的目标就是构建一个预测模型。 MLC
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2023-07-08 22:06:09
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