企业资源计划系统（ERP）和制造执行系统（MES）是许多企业已经采用的信息管理系统，可以协调和监控企业内部的资源和流程，以提高企业效率和生产力。但是，尽管这些系统在流程控制和生产管理方面提供了很大的帮助，但它们并不能完全满足企业对质量管理的要求。因此，许多企业仍需要采用专门的质量管理系统（QMS）来提高产品和服务的质量。以下是为什么企业需要QMS的几个原因：更好地管理质量 ERP和MES通常侧重于
转载
2023-09-15 18:29:59
45阅读
# 理解 MySQL 样本库：构建和查询的基础
MySQL 是一种广泛使用的开源关系数据库管理系统。为了帮助开发者和学习者更容易地理解和操作 MySQL，样本库应运而生。那么，什么是 MySQL 样本库，它又如何帮助我们进行数据库管理和数据查询呢？
## 什么是 MySQL 样本库？
样本库是一个专门用于存放示例数据的数据库，通常包含多个表，每个表中有多笔示例数据。这些数据可以用来演示 SQ
①目前，针对对抗样本出现的原因主要有三种观点：流形中的低概率区域解释；线性解释；此外，还有一种观点认为线性解释存在局限性，即当前的猜想都不能令人信服。 ②对抗样本的几种典型生成方式：F-BFGS法、FGS法、迭代法、迭代最小可能类法及其他方法。③对抗样本具有迁移性是对抗样本攻击的原因，该属性意味着攻击者可以不用直接接触基础模型，而选择攻击一个机器学习模型使样本被错误分类。④针
转载
2023-10-31 12:05:45
45阅读
如何解决训练样本少的问题目前大部分的深度学习模型仍然需要海量的数据支持。例如 ImageNet 数据就拥有1400多万的图片。而现实生产环境中，数据集通常较小，只有几万甚至几百个样本。这时候，如何在这种情况下应用深度学习呢? （1）利用预训练模型进行迁移微调（fine-tuning），预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时，只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。这也是目前大部分
# SQL Server 数据库样本
## 1. 简介
SQL Server是由微软开发的一种关系型数据库管理系统(RDBMS)，它是目前市场上最流行的数据库之一。SQL Server提供了丰富的功能和工具，可以满足各种不同规模的企业和应用程序的需求。
在使用SQL Server之前，我们通常需要安装并配置一个样本数据库来进行学习和实验。样本数据库是一个已经创建并填充了数据的数据库，用于演示
原创
2023-08-30 03:45:52
126阅读
在进行机器学习时，根据处理问题的不同，所需要的训练样本不同，并不是所有的训练样本都可以在网络上搜索到，所有，有时需要根据自己要解决的问题的实际需要，制作自己的样本数据集。matlab是半自动制作样本训练集的一个较强大的工具。1运行matlab自带的trainingImageLabeler函数1.1运行trainingImageLabeler 程序会弹出training image lab
转载
2023-10-14 22:49:43
322阅读
TF电机热保护用于防止电机过热而引起的电机损坏，TF作为三个一组，德国SEW电机每项绕组中均有一个TF，TF的温度级别为155F或者180H 其电阻的值随着温度的升高而增加PTC热敏电阻符合DIN44082的标准电阻测量(电阻测量工具要求)当使用温度传感器进行过热检测时，检测功能必须是可靠，灵活和独立的回路，当温度超过允许值时，热保护功能必须立即触发。TH德国SEW电机热保护用于防止电机过热而引起
软考数据库证书样本及其在行业中的重要性
随着信息技术的迅猛发展，数据库技术在各行各业中扮演着至关重要的角色。为了确保数据库专业人才的技术水平和知识储备达到一定的标准，国家软件水平考试（软考）特别设立了数据库相关的认证。而软考数据库证书，作为这一领域内的权威凭证，其样本不仅代表了一个人的专业成就，更体现了整个行业对专业能力的认可。
首先，谈到软考数据库证书样本，我们不得不提及其外观与设计。一般而
一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏！我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。Positive
正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片就被预测成了正样本。Negative
负样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片不是猫，这张图片就被预测成了负样本。TP
一组预测为正样本的图片中，真的是正样本的图片数。TN:
一组预测为负样本的图片中，真的是负
0. 基本术语数据集（data set）：记录的集合。示例（instance）或样本（sample）：每条记录是关于一个事件或者对象的描述。属性（attribute）或特征（feature）：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项。属性值（attribute value）：属性上的取值。训练集（training set）：训练
目录1. 前序2. 名词解释3. 举例说明4. 参考文献1. 前序在读论文或者看一些博客的时
原创
2022-07-18 21:25:35
1932阅读
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
http://www.cs.nyu.edu/~roweis/data.html Handwritten Digits MNIST Handwritten Digits [data/mnist_all.mat][training pictures: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ][test
转载
2016-05-15 18:21:00
173阅读
最近开始分析TCGA这个数据库中的一些SNV信息（single nucleotide variation）.先整理出第一篇知识列表，如下： TCGA的全称和目的 TCGA中的样本来源和编号 TCGA中各样本的突变类型 肿瘤的突变频率举例 1. TCGA的全称和目的全称- The Cancer Genome Atlas， 译作癌症基因组图谱，是美国国立...
原创
2021-05-27 17:52:52
1063阅读
点赞
文章目录@[toc]1 小样本与大样本数据的比较2 大样本OLS假定2.1 线性假定2.2 渐进独立平稳过程2.3 预定解释变量2.4 满秩条件2.5 鞅差分序列2 大样本OLS估计量推导3 大样本OLS估计量性质3.1 一致性3.2 渐进正态性4 大样本OLS假设检验1 小样本与大样本数据的比较采用小样本数据估计线性模型参数存在如下缺陷：小样本要求严格外生性，即解释变量与任意时期扰动项均不相关（
SVM核函数：线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、高斯核函数、幂指数核函数、拉普拉斯核函数、ANOVA核函数、二次有理核函数、多元二次核函数、逆多元二次核函数以及Sigmoid核函数，傅里叶核，样条核 参考SVM核函数关于 logit 回归和 SVM 不正确的是（A） A. Logit回归目标函数是最小化后验概率 B. Logit回归可以用于预测事件发生
算法思想通俗的说，就是把一些样本按照相似度分成k类。给定样本集D={x1, x2, x3, ……, xm}, 划分为k类得到集合C = {C1, C2, ……, Ck}，（其中Ci，1<=i<=k, 是包含若干个样本xi, 1<=i<=m, 的集合，使得平方误差最小化，即其中 ui是Ci类中所有样本的均值向量。但是最小化E是一个NP难问题， 所以采用了迭代优化的方式来近似求
目录概述细节困难负样本挖掘（HEM）在线困难负样本挖掘（OHEM） 概述目标检测任务重存在严重的正负样本不均衡问题，以往的解决方法是困难负样本挖掘方法（HEM），但是它不太适合端到端的网络训练，所以本文提出了一种在线的困难负样本挖掘方法（OHEM），用于Fast RCNN这一类的基于候选框的目标检测模型。关于Fast RCNN细节困难负样本挖掘（HEM）HEM是什么：首先困难样本挖掘（ hard
文章目录前言1. 类别权重如何计算2. tensorflow.keras.model.fit API 配置3. 实现方法3.1 数据集介绍3.2 代码实现3.3 完整代码相关API 官方文档 代码环境：python-3.7.6tensorflow-2.1.0前言最近几个月一直在做时间序列分类相关的工作，在实际应用工作中，调整模型参数对模型的性能表现的影响比较大。通过设置分类权重平衡原来数据集中样
1. 基本概念1.1 熵熵原本是一个热力学概念，是用来描述热力学系统混乱(无序)程度的度量。在信息论建立之后，关于上的概念和理论得到了发展。作为衡量时间序列中新信息发生率的非线性动力学参数，熵在众多的科学领域得到了应用。八十年代最常用的熵的算法是K-S熵及由它发展来的E-R熵，但这两种熵的计算即使对于维数很低的混沌系统也需要上万点的数据，而且它们对于噪声很敏感，时间序列叠加了随机噪声后这两种熵的计
