问题 在我们的舆情系统里，客户标注了一批文章倾向性的数据，为了降低人工成本，客户希望使用模型来实现自动的标注。...但是客户标注的这批数据是极其不平衡的，绝大部分数据都是同一个分类，而且数据是多人标注的，数据质量其实比较一般，同事在这批数据上验证了一下，指标如下： 训练时使用的损失函数是交叉熵，过程有使用过采样之类的...从数据看，最大的类别准确率召回率都很高，但是其他三个类别的指标就有点难看了。 而中性指标这么好看，客户却不太关注这个值，客户希望各个类别的准确率都要比较高。...显然是可以的，准确率概率值，用1减去它就行，可以用原来的loss加上这个值，构成新的loss，这样和类别的准确率就作为模型训练的目标之一了。 同事测试反馈效果还不错。 进一步 更进一步考虑： 1....让同事去尝试中（其实大概率是可以试出更好指标的）。 关于损失函数的理解 损失函数并不是一成不变的，很多时候应该从场景的目标出来，设计出跟目标直接相关的损失函数，往往能收到好的效果。
前言 - 发送登录请求以后想看Cookies的值，文档只提供直接使用Cookie没有查看值的介绍，下面给大家讲一下实现代码。
第二部分就是给大家介绍一下使用EasyDL平台经典版部署一个喷油器阀座质检的模型，结合我们的分拣机械臂使用。...EasyDL还有一个好处，你只要训练一个图片集，可以有多种部署方式，从比较简单的云端计算，到用CPU计算也可以，显卡计算也可以，还有专门的软硬一体方案。...郑老师：感谢无魂胜有魂老师的分享，我们训练模型的目的是为在实际项目中使用，而现在实际项目部署方式大概有两种，一种是公有云部署，一种是私有化边缘化部署。公有云部署最大的优点是方便、省心省力。...含EasyDL SDK 699元的低价，不仅可以买来开发学习，插上个人电脑，就可以体验从模型开发训练到部署的整个流程，是AI学习利器。...所以，我们往往说这个加速卡是能够给设备带来平滑升级的，设备不需要替换它的主控板，只要有相应的接口就可以使用我们的加速卡，然后把EasyDL的模型、Paddle模型进行部署和调用。
页面返回的element是非常多的东西，有很多并不是我们所需要的，所以需要对数据进行筛选。...strip()用来移除首尾的空格。...replace("/","")表示用空字符来替换"/"， 需要注意的是在循环时路径前必须是对于当前路径，也就是必须加//前必须加. 4.输出如下 注：谷歌浏览器也提供了xpath插件，可以在谷歌应用商店进行下载...，安装后就可以直接在页面上使用了。
输入操作应使用tf.data进行编程。 每次调用都会将全局批量的输入处理到一个设备上。 碎片批量大小是从['batch_size']参数中获取的。...一旦模型训练完成，就可以从控制台进行部署。...gcloud CLI 和自定义 Python 代码可用于获取训练作业的状态。...在实际的生产案例中，您可以使用用 Python 编写的脚本或 cURL 工具来使用 Rest API，从而在已部署的模型版本上公开预测功能。 以下代码显示了如何使用gcloud工具进行在线预测。...但是，即使使用交叉验证方法，也建议您拥有尽可能多的数据用于训练和评估。 这些方法的准确率计算是通过训练和评估使用的各种迭代的平均值。 模型评估参数（指标） 需要模型评估指标来度量模型效率。
虽然Flask，PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型，但我通常更喜欢使用Java来部署模型。...我一直在探索深度学习的一个用例是使用Python训练Keras模型，然后使用Java产生模型。...一旦你有一个可以部署的模型，你可以将它保存为h5格式并在Python和Java应用程序中使用它。在本教程中，我们使用我过去训练的模型（“预测哪些玩家可能购买新游戏”，模型用了Flask）进行预测。...h5文件，它表示我们可以在Python和Java应用程序中部署的训练模型。...，你现在可以实时调用它以从深度学习模型中获取预测。
自3.3版本开始，OpenCV加入了对深度神经网络推理运算的支持模块-DNN模块，它支持多种深度学习框架的模型，如Tensorflow、Caffe、Torch、Darknet，以及ONNX格式的模型...使用DNN模块部署模型非常简单，4.1.2版本加入了dnn::Model类以及针对不同任务的类dnn::ClassificationModel，dnn::DetectionModel，dnn::SegmentationModel...，可以进行网络的自动预处理和后处理，更加简化了流程。...以目标检测为例，4.1.2之前的版本部署方式为： int main() { float model = "ssdlite_mobilenet_v2.pb"; float config =...对检测结果进行非极大值抑制等后处理，结果存入outs postprocess(frame, outs, net); } 4.1.2版本的部署方式为： int main() { float
起因是这样的,c++程序开发后 功能号和指令,校验需要人工去看对照二进制代码,量大还费力, 于是打算利用python 去调用 c++程序去校验指令, 首先要做的就是用python 获取c++程序的...printf() 或cout 的输出; 环境linux python 3.8.x 以下代码实现,获取子程序输出 command='....linux shell指令,如果要用shell 指令如ls 要将false 变成true, 通过指定stderr=subprocess.STDOUT，将子程序的标准错误输出重定向到了标准输出，以使我们可以直接从标准输出中同时获取标准输出和标准错误的信息...p.poll() 返回子进程的返回值,如果为None 表示 c++子进程还未结束. p.stdout.readline() 从 c++的标准输出里获取一行....参考文章1 python中的subprocess.Popen（）使用 参考文章 2 python 从subprocess运行的子进程中实时获取输出
使用Laravel的ORM——Eloquent时，时常遇到的一个操作是取模型中的其中一些属性，对应的就是在数据库中取表的特定列。...如果使用DB门面写查询构造器，那只需要链式调用select()方法即可： $users = DB::table('users')- select('name', 'email as user_email...')- get(); 使用Eloquent的话，有两种方式： 使用select() $users = User::select(['name'])- get(); $users = User::select...（- posts）来调用关联关系，而需要使用关联关系方法（- posts()）。...以上这篇使用laravel的Eloquent模型如何获取数据库的指定列就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
2020-07-23 发表在 编程语言 35 字典获取值方式： aa=dict() aa.get('aa') 如果想改成对象获取方式，可以用下列代码： # 定义一个类 class
在本文中，我阐明了如何确保使用标准ML库（例如PyTorch，Scikit-learn和Tensorflow）训练的模型可以有效地部署在各种边缘设备上。...生成预测 将其与从已经拟合的模型中生成预测进行比较（通常称为推理，但由于统计中使用的后者不同，因此我发现这个术语令人困惑，因此我坚持使用预测）。...此外，在大多数部署情况下，我们通常最终仅使用单个输入来评估模型：在这种情况下，长度为2的数字向量。如果我们要部署模型，则不需要拟合函数，不需要数据，也不需要迭代。...为了便于讨论，请对比以下两种模型部署方法（即，将经过训练的模型投入生产，以便可以使用其预测）： 将sklearn作为REST服务部署在Docker容器上：这种方法很简单并且经常使用：我们启动一个包含python...Scailable WebAssembly部署：除了上述方法以外，还可以将拟合模型转换为WebAssembly（使用与Scailable提供的服务类似的服务），并部署.WASM二进制文件，其中仅包含在最小的
线性回归是一种简单而强大的统计学方法，用于预测一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的线性回归模型，并介绍其原理和实现过程。加粗样式 什么是线性回归？...其基本形式为： 使用Python实现线性回归 导入必要的库 首先，我们需要导入必要的Python库： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...() 拟合模型 接下来，我们使用训练数据拟合模型： model.fit(X, y) 获取模型参数 拟合完成后，我们可以获取模型的参数，即斜率和截距： slope = model.coef_[0] intercept...线性回归是一种简单而有效的预测模型，适用于许多不同类型的数据集。通过使用Python的Scikit-Learn库，我们可以轻松地构建和应用线性回归模型，并对数据进行预测。...希望本文能够帮助读者理解线性回归的基本概念，并能够在实际应用中使用Python实现线性回归模型。
随着数据驱动决策日益普及，模型部署与服务化成为数据科学家面试中的焦点话题。本篇博客将深入浅出地探讨Python模型部署与服务化面试中常见的问题、易错点及应对策略，辅以代码示例，助您在面试中从容应对。...API设计：描述如何设计RESTful API接口，接收请求、处理数据、调用模型并返回预测结果。服务化平台与工具：本地部署：如何使用Flask、FastAPI等框架搭建本地模型服务？...性能优化与监控：模型加载与缓存：如何优化模型加载速度，如使用内存映射、模型微服务化等策略？服务监控与告警：如何设置监控指标（如响应时间、请求成功率、模型预测错误率），并配置告警机制？...安全与合规：数据安全：如何确保传输数据的安全性（如使用HTTPS、加密敏感信息）？访问控制与认证：如何实现用户身份验证、权限管理，确保模型服务的合法访问？...、熟练掌握主流工具与平台、规避常见误区，并结合代码示例展示实践能力，您将在Python模型部署与服务化面试中展现出全面且专业的数据科学工程素养。
获取当前日期和时间 current_datetime = datetime.now() current_date = current_datetime.date() 这部分代码获取了当前的日期。...函数创建了一个新的Excel文件和一个工作表，并使用active属性获取默认的工作表。...标题{title}') 这部分代码使用for循环遍历结果元素列表，并使用find_element()方法提取每个元素中的标题和链接信息。...for循环遍历data列表中的每个元素，获取其链接并导航到该链接。...然后从页面中找到标签为table的元素，并遍历表格的行和列，将单元格中的数据保存在row_data列表中，然后将row_data添加到result_sheet工作表中。
那么本章就介绍如果在训练过程中保存模型，用于之后预测或者恢复训练，又或者由于其他数据集的预训练模型。本章会介绍三种保存模型和使用模型的方式。...为了介绍这三个保存模型的方式，一共编写了三个Python程序进行介绍，分别是save_infer_model.py、 save_use_params_model.py、save_use_persistables_model.py...# 获取分类器 model = resnet_cifar10(image, 10) 获取交叉熵损失函数和平均准确率，模型获取的准确率是Top1的。...# 保存预测模型路径 save_path = 'models/infer_model/' # 从模型中获取预测程序、输入数据名称列表、分类器 [infer_program, feeded_var_names...，读者可以使用这个方式保存之前学过的模型。
如果您在本地计算机上安装了 Docker（或者可以将 docker 容器部署到云端），您将在不到五分钟的时间内运行基本的即用型深度学习服务。...注意：模型资产存储库还包括一个用于部署到 Kubernetes 的启动器配置文件。...入门 从 MAX 网站中选择所需的模型，克隆引用的 GitHub 存储库（它包含您需要的所有内容），构建并运行 Docker 映像。 注意：Docker 镜像也在 Docker Hub 上发布。...Docker 容器提供了从 Model Asset Exchange 探索和使用深度学习模型所需的所有功能。...对于某些模型，我们创建了一个示例 Web 应用程序，例如用于图像标题模型的 Python 应用程序(https://github.com/IBM/MAX-Image-Caption-Generator-Web-App
如果代码块A运行过程中，能够切换执行代码块B，又能够从代码块B再切换回去继续执行代码块A，这就实现了协程 我们知道线程的调度（线程上下文切换）是由操作系统决定的，当一个线程启动后，什么时候占用CPU、...python中的yield 关键字用来实现生成器，但是生成器在一定的程度上与协程其实也是差不多。...接下来我们说下actor模型。actor模式是一种最古老的也是最简单的并行和分布式计算解决方案。...而这就是廖雪峰的python官网教程里面的协程代码的最好解释，这也是之前一直在思考的问题，请看代码: def consumer(): r = '' while True:...原来是实现了actor模型的协程！
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...还有一个关联predict_step，我们在这里没有使用它，但它的工作原理是一样的。 我们首先创建一个自定义度量类。...keras.Sequential)、编译并训练一个顺序模型(处理函数和子类化API的过程非常简单，只需实现上面的函数)。...最后做一个总结：我们只用了一些简单的代码就使用Keras无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标，通过这些代码能够帮助我们在训练的时候更高效的工作。
作为前端人员，在开发过程中，我们大多数情况都需要从后台请求数据，那么在vue中怎样从后台获取数据呢？接下来，我简单介绍一下vue-resource的使用方法，希望对大家有帮助。...三、使用 我今天写了一个小demo，比较简单。 1.HTML 1 <!...钩子的本质是一段用以处理系统消息的程序，通过系统调用，把它挂入系统。...data（可选，字符串或对象），要发送的数据，可被options对象中的data属性覆盖。 options 请求选项对象 便捷方法的POST请求： 1 this....credentials boolean 表示跨域请求时是否需要使用凭证 emulateHTTP boolean 发送PUT, PATCH, DELETE请求时以HTTP emulateJSON boolean
本次学习使用notebook开发环境，手写代码，玩转简单opencv函数调用手机摄像头，实现简单功能。...2、调用手机摄像头实时图像处理（1）熟悉基本开发代码去github网站下载上次课程提供的相关代码，并上传到aidlux中，放到home目录下，进入第2章节，使用notebook打开相关文件如下图所示，依次进入并进行测试...应用名称和唯一标识符可随意填写，图标随便上传，访问路径见文件中的readme文件，启动命令为python /文件路径。点击提交便可创建桌面图标，点击图标即可运行。图片具体操作步骤可见视频中操作。...视频链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/647751478第一节学习链接：CD CHASERS：基于aidlux的ai模型边缘设备模型部署实战（1.熟悉环境）
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