Label In

''' 物体识别 ''' import cv2 as cv import os import warnings import numpy as np import hmmlearn.hmm as hl warnings.filterwarnings( ' ignore ' , category= DeprecationWarning) np.seterr(all = ' ignore ' ) def search_objects(directory): directory = os.path.normpath(directory) if not os.path.isdir(directory): raise IOError( ' the directory ' + directory + ' doesnt exist! ' ) objects = {} for curdir, subdirs, files in os.walk(directory): for jpeg in (file for file in files if file.endswith( ' .jpg ' )): path = os.path.join(curdir, jpeg) label = path.split(os.path.sep)[-2 ] if label not in objects:

1、调试辅助方法console.log() 可以将自己希望看到的内容通过这个方法输出后在浏览器控制台查看 //想看一下ret.data的数据结构 loadDetail() { if (this.id != undefined && this.id != '') { http.postData(this, apiPath + "/affair/sd/job/view/" + this.id, {}, (ret) => { console.log("======ret.data======"+JSON.stringify(ret.data)); if (ret.code == Constants.STATUS_SUCCESS) { this.form = ret.data; } } ); } }, 2.JSON.stringify()将一个json对象按照字符串形式输出 1中如果直接console.log(ret.data)，那么在浏览器控制台看到的是[object,object] 通过stringify()这个方法就可以看到对象中的内容了。 3.for循环v-for <p v-for="item in form.tables">{{item.job_table}} ---->{{item.sync_status}}</p> 4.if判断else if <div v-for ="

<template> <div id="app"> <Select v-model="model" style="width:200px" @on-change="selectChange" label-in-value> <Option v-for="item in cityList" :value="item.value" :key="item.value">{{ item.label }}</Option> </Select> <Button type="dashed" @click="handleAdd" icon="md-add">Add item</Button> <Form ref="formDynamic" :model="formDynamicConfig" :label-width="80" style="width: 300px"> <transition-group name="fades"> <FormItem v-for="(item, index) in formDynamic" :key="item.value" :label="item.label"> <Row> <Col span="18"> <Input type="text" v-model="formDynamicConfig[item.value]" placeholder="Enter

TFRecord 是 TensorFlow 中的数据集存储格式。当我们将数据集整理成 TFRecord 格式后，TensorFlow 就可以高效地读取和处理这些数据集，从而帮助我们更高效地进行大规模的模型训练。 TFRecord 可以理解为一系列序列化的 tf.train.Example 元素所组成的列表文件，而每一个 tf.train.Example 又由若干个 tf.train.Feature 的字典组成。形式如下： 为了将形式各样的数据集整理为 TFRecord 格式，我们可以对数据集中的每个元素进行以下步骤： 读取该数据元素到内存； 将该元素转换为 tf.train.Example 对象（每一个 tf.train.Example 由若干个 tf.train.Feature 的字典组成，因此需要先建立 Feature 的字典）； 将该 tf.train.Example 对象序列化为字符串，并通过一个预先定义的 tf.io.TFRecordWriter 写入 TFRecord 文件。 而读取 TFRecord 数据则可按照以下步骤： 通过 tf.data.TFRecordDataset 读入原始的 TFRecord 文件（此时文件中的 tf.train.Example 对象尚未被反序列化），获得一个 tf.data.Dataset 数据集对象； 通过 Dataset.map

上一节我们提到了三个非常经典的问题，他们分别是： 二分类问题（电影评论好坏倾向性判断） 多分类问题（将新闻按照主题分类） 回归问题（根据房地产数据估算房地产价格） 上一篇中，我们介绍了其中的二分类问题，这一篇我们介绍其中的多分类问题。如果你没有阅读过上一篇，请先阅读上一篇，否则下文很多内容你会不知所云。现在我们开始今天的话题： 实际的背景是这样的：路透社将新闻分为了 46 个互斥的大类，一篇文章可能归属于其中的一类或多类，我们需要做的就是将新闻报道自动归类。问题不是与上一篇一样的非黑即白、非此即彼类型的判断了，而是考虑每篇文章是不同的各个分类的概率。稍加思考，我们就会发现这个问题虽然与上个问题有如上的不同，但是其相同部分其实更多，我们只需根据不同的特殊情况进行一定的更改就好了。具体的内容下面分别说明，相同部分简略说明，如有疑问请阅读上篇文章： 数据与前文一样，都可进行相同的初始化，即按照索引，将文章数据处理为单词索引的序列串，用 one-hot 方法处理向量使其可以为网络所处理。有区别的是这一次的结果，label 也需要处理，因为结果不是两个值，也是一个张量了。 仍然采用 relu 激活的中间层，投射的空间维度不能是 16 了，这里改成 64，原因是因为结果太多，用十六个维度去包含六十四个结果的信息，会在训练的过程中丢失过多的信息，导致准确率会有较大的下降，因此这里采用 64 层。