当有很多可选参数时，我们常常采用“重叠构造器”模式，在上例中也就是第一个只有必要参数的构造器，第二第三个均为可选。当然还有下面这种更为简单的写法——Javabeans模式。...下面就是不采用以上两种方法，而实现多种构造器参数的情况。...，但其它的灵活性更高，它的使用方法和其他语音中的“链式”方法类似。...JavaBeans模式是最为简单粗暴的方法，它很严重的问题就在于不是线程安全的，我们在实例化一个对象使用setter方法对它进行初始化时，这个时候JavaBean可能处于不一致的状态，所以在多个构造器参数时...构建器模式就是一种很好的应对过个构造器参数的方法，灵活性高，类似其他语言中的“链”，下次在遇到类似情况时，不妨使用构建器模式。
多个装饰器的使用示例代码 def make_div(func): """对被装饰的函数的返回值 div标签""" def inner(*args, **kwargs):...content)) @make_div @make_p def content(): return "人生苦短" result = content() print(result) 代码说明: 多个装饰器的装饰过程是...: 离函数最近的装饰器先装饰，然后外面的装饰器再进行装饰，由内到外的装饰过程 2....小结 多个装饰器可以对函数进行多个功能的装饰，装饰顺序是由内到外的进行装饰
发布地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.3.0 重要特征与改进 向 TensorFlow 库中增加了以下评估器（estimators...改变了 LIBXSMM 的引用，使用 1.8.1 版本 TensorFlow 调试器（tfdbg）： 使用 -s flag 控制 print_tensoror pt....以展示数值张量值的概要 使用 print_feed 或 pf 命令和在 curses UI 中可点击的链接以展示馈送值 运行 -p 命令在运算级和 Python 原线级的 Runtime 分析器
DNN（深度神经网络）分类器实现对鸢尾花的分类。...这就是我对于官方的 DNN 分类器示例的一些理解，希望能帮助读者学习，完整代码： #!...从这里也可以看到，DNN 分类器的训练过程是比较耗时的，具体执行的过程并不算特别耗时。...学会使用 DNN 分类器之后，如果有一些数据，有几个输入特征值，需要将其分类，就可以采用 DNN 分类器很方便地对其进行处理，前提是训练的数据集数量足够，这样才能达到比较好的训练效果。...其他还有很多问题可以通过 DNN 分类器解决，了解这个工具后，遇到问题时可以想想能否用这些机器学习的工具帮忙解决问题，在使用过程中，逐步理解各种神经网络的知识，如果直接看理论，难度很大也很枯燥，在实践中学习会更加容易
在这篇博客中，我们将讨论如何使用PyTorch来解决多分类问题。我们将介绍多分类问题的基本概念，构建一个简单的多分类神经网络模型，并演示如何准备数据、训练模型和评估结果。什么是多分类问题？...多分类问题是一种机器学习任务，其中目标是将输入数据分为多个不同的类别或标签。与二分类问题不同，多分类问题涉及到三个或更多类别的分类任务。例如，图像分类问题可以将图像分为不同的类别，如猫、狗、鸟等。...划分数据集为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练、调优和性能评估。数据预处理：对数据进行预处理，例如归一化、标准化、缺失值处理或数据增强，以确保模型训练的稳定性和性能。...选择优化器：选择合适的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等，以训练模型并调整权重。训练模型：使用训练数据集来训练模型。...评估模型：使用验证集来评估模型性能。常见的性能指标包括准确性、精确度、召回率、F1分数等。调优模型：根据验证集的性能，对模型进行调优，可以尝试不同的超参数设置、模型架构变化或数据增强策略。
使用多层感知器分类器对手写数字进行分类图片1.简介1.1 什么是多层感知器（MLP）？MLP 是一种监督机器学习 (ML) 算法，属于前馈人工神经网络 1 类。...请参见下面的图 2，了解具有一个隐藏层的 MLP 分类器的可视化表示。1.3 MLP 是如何训练的？MLP 使用反向传播进行训练。...图片2.使用scikit-learn的Python动手实例2.1 数据集对于这个实践示例，我们将使用 MNIST 数据集。 MNIST 数据库是一个著名的手写数字数据库，用于训练多个 ML 模型 。...，让我们评估模型。...plt.cm.gray, vmin=0.5 * vmin, vmax=0.5 * vmax) ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(())plt.show()3.总结MLP 分类器是一种非常强大的神经网络模型
本文是一个利用Pytorch构建高斯混合模型分类器的尝试。我们将从头开始构建高斯混合模型(GMM)。...模型 下面就可以开始构建我们的分类器了 首先需要创建一个底层的GaussianMixModel，它的means、stdev和分类权重实际上可以通过torch backprop和autograd系统进行训练...但是我们还可以进行改进 分类 通过上面的介绍应该已经对如何创建高斯混合模型以及如何训练它有了大致的了解，下一步将使用这些信息来构建一个复合(GMMClassifier)模型，该模型可以学习识别混合高斯分布的不同类别...每个预测将组合成一组分类逻辑，GMMClassifier将使用这些逻辑进行预测。...因为我们没有在训练循环中直接尝试减少这个值，所以它被用作我们分类分配的logits。
分类模型（分类器）是一种有监督的机器学习模型，其中目标变量是离散的（即类别）。评估一个机器学习模型和建立模型一样重要。...在这篇文章中，我会做详细的介绍，说明如何评估一个分类器，包括用于评估模型的一系列不同指标及其优缺点。...在这些情况下，我们需要其他指标来评估我们的模型。 混淆矩阵（Confusion Matrix） 混淆矩阵不是评估模型的一种数值指标，但它可以让我们对分类器的预测结果有深刻的理解。...学习混淆矩阵对于理解其他分类指标如查准率和查全率是很重要的。 相比分类精度，混淆矩阵的使用意味着我们在评估模型的道路上迈出了更深的一步路。混淆矩阵显示了对每一类的预测分别是正确还是错误。...AUC的最佳可能值是1，表示这一个完美的分类器。AUC越接近1，分类器越好。在下图中，分类器A比分类器B好。 ?
helm 安装 Nginx Ingress，详情参考：Helm 安装 Nginx Ingress 使用配置 下面将分别介绍在 TKE 中常用的两种 Ingress 类型的使用和多个 Ingress...控制器如何共同使用。...当有 Ingress 资源配置中具有注解 kubernetes.io/ingress.class: ""时将被该控制器监听使用，其 Ingress 资源配置示例如下...多个 Ingress 控制器共同使用 根据上述使用配置说明，建议所有 Ingress 资源都配置注解来区分不同的 Ingress 控制器作用范围，当要使用基于 CLB 的 Ingress 时，配置注解...kubernetes.io/ingress.class:"qcloud" ，当要使用 Nginx ingress 控制器时配置注解 kubernetes.io/ingress.class:"<INGRESS_CONTROLLER_NAME
1 分类-分析情感 2 从主题预测情感:智能餐厅评价系统 2.1 今天是个好日子,我想在一家日本餐厅预订一个座位 2.2 正面的评价不能代表所有方面都是正面的 2.3 从评价到主题情感 2.4 智能餐厅评价系统...核心构造模块 3 分类器应用 3.1 分类器 示例多元分类器:输出 y 多于两类 垃圾邮件过滤 图像分类 个性化医学诊断 读懂你的心 4 线性分类器 表示分类器 阈值分类器的问题 (线性)分类器 给句子打分...5 决策边界 假如只有两个非零权重的词语 决策边界示例 决策边界区分了正面和负面的预测 6 训练和评估分类器 训练分类器 = 学习权重 分类误差 分类误差 / 精度 7 什么是好的精度 如果忽略句子直接猜测
前面介绍了很多二分类资料的模型评价内容，用到了很多R包，虽然达到了目的，但是内容太多了，不太容易记住。 今天给大家介绍一个很厉害的R包：tidymodels，一个R包搞定二分类资料的模型评价和比较。...给大家看看如何用优雅的方式建立、评价、比较多个模型！...本期目录： 加载数据和R包 数据划分 数据预处理 建立多个模型 logistic knn 随机森林 决策树 交叉验证 ROC曲线画一起 加载数据和R包 没有安装的R包的自己安装下~ suppressPackageStartupMessages...threshold = 0.7) %>% step_center(all_numeric()) %>% # 中心化 step_zv(all_predictors()) # 去掉零方差变量 建立多个模型...二分类资料常见的各种评价指标都有了，图也有了，还比较了多个模型，一举多得，tidymodels，你值得拥有！
使用F1分数进行二元分类的度量是很常见的。这就是所谓的调和均值。然而，更通用的F_beta评分标准可能更好地评估模型性能。那么F2 F3和F_beta呢?在这篇文章中，我们将回顾F指标。...另一个关键度量是当今机器学习中常见的F指标，用于评估模型性能。它按比例结合了精度和召回率。在这篇文章中，我们探讨了建议两者不平衡的不同方法。 混淆矩阵，精度和召回 ?...因此，提出了精度和召回的调和均值，也称为F1分数。 F1分数 计算方式如下: ? F1分数的主要优点(同时也是缺点)是召回和精度同样重要。...在许多应用程序中，情况并非如此，应该使用一些权重来打破这种平衡假设。这种平衡假设可能适用于数据分布不均匀的情况，如大量正负数据。 F2和F3分数 使用加权平均值，我们可以很容易地得到F2分数: ?...我希望所提供的数据能够帮助那些处理分类任务的人，并帮助他们在使用准确性的同时使用F分数。
根据官方文档整理而来的，主要是对Iris数据集进行分类。...使用tf.contrib.learn.tf.contrib.learn快速搭建一个深层网络分类器， 步骤 导入csv数据 搭建网络分类器 训练网络 计算测试集正确率 对新样本进行分类 数据 Iris...数据集包含150行数据，有三种不同的Iris品种分类。...每一行数据给出了四个特征信息和一个分类信息。...个特征，都是real-value的 feature_columns = [tf.contrib.layers.real_valued_column("", dimension=4)] # 3层DNN，3分类问题
对于多个站点，你需要提供多个位置，每个位置对应托管的站点。 基于名称的虚拟主机 使用基于名称的虚拟主机，你可以为多个站点使用一个 IP 地址。...现代 Web 服务器，包括 Apache，使用指定 URL 的 hostname 部分来确定哪个虚拟 Web 主机响应页面请求。这仅仅需要比一个站点更多的配置。...重新启动 HTTPD 服务器，已启用对 httpd 配置的更改。然后，你可以从命令行使用 Lynx 文本模式查看网站。...要同时显示两个站点，请打开另一个终端会话并使用 Lynx Web 浏览器查看另一个站点。 其他考虑 这个简单的例子展示了如何使用 Apache HTTPD 服务器的单个实例来服务于两个站点。...Apache 网站描述了管理多个站点的其他方法，以及从性能调优到安全性的配置选项。 Apache 是一个强大的 Web 服务器，可以用来管理从简单到高度复杂的网站。
下面我就以一个图片分类器的构建为例，说明如何构建一个属于自己的AI模型。 说到图片分类器，有的同学可能又存在疑问？市面上不是已经有很多模型了吗？比如拍照识花、给猫狗图片分类等等。...对的，本文就是在这些模型的基础上，训练出能够识别我常喝的两种牛奶的分类器（牛顿不是也说过，要站在巨人的肩膀上。。。）。我常喝的牛奶是长这样的： ? ?...要构建自己的图片分类器，首先需要数据，数据不能太少。在深度学习领域，数据往往比算法更重要（不是我说的，吴恩达说的。。。）。在本问题中，我们需要的数据就是有关这两种牛奶包装的图片。...数据生成 首先使用手机拍一段视频，导入到电脑，然后通过软件保存图像。在ubuntu上可以使用ffmpeg软件来完成。...至此，训练我们自己的分类器的任务就结束了，在下一篇文章中，我将带领大家探索如何在Android手机上使用我们的图片分类器。
AutoAugment像NASNet一样训练——一个源自Google的用于搜索最优图像分类模型结构的增强学习方法。...然后，该决策作为输入传递到控制器的下一步，这是因为控制器是一个RNN(对于NASNet，使用了一个包含100个隐藏单元的LSTM)。然后控制器决定应用哪个幅值的操作。第三步是选择概率。...源自：https://arxiv.org/abs/1805.09501v1 两个迁移学习 如果我们想要解决图像分类问题，通常使用来自ImageNet预训练的权重初始化模型，然后对这些权重进行微调。...如果我们同时使用这两种方法：在使用ImageNet AutoAugment 策略时微调ImageNet的权重?这些优化的效果会叠加起来，为我们解决新的图像分类问题提供新的最佳方法吗?...提高学习此类策略的效率是另一种令人兴奋的方法，目的是使任何人都能够使用这些技术(无需使用GPU服务器群)。ENAS表明这是可行的。 把这个新方法应用到你自己的问题上吧，祝你好运！
主办方提供40000多张训练图像，每张图像都涵盖多个标签，标签总体分为如下几组： 大气情况：晴朗、局部多云、多云、起雾 常见的土地覆盖和使用类型：雨林、农业、河流、城镇/城市、道路、耕地、裸地 罕见的土地覆盖和使用类型...这是一场多标签分类比赛，并且标签是失衡的。 比赛竞争很激烈，因为这两年已经有很多使用比较广泛的图像分类算法，并且也出现了很多新算法，另外，也有很多极具经验的计算机视觉方面的参赛选手。...同样值得注意的是，这次比赛中，我没有使用标准log函数作为损失函数，而是使用了一个特殊的柔性F2损失函数（special soft F2-loss），这是为了得到更高的F2分数。...为了让F2分数更高，你有用到一些特别的技巧吗？ 主办方会评估提交结果的F2分数，这个分数结合了精确度和召回率，有点类似于F1分数，但召回率的权重比精确度要高。...最初，和许多其他参赛者一样，我使用的是log损失作为损失函数，但如下表所示，F2分数不会随着log损失值的降低而升高。 这意味着需要找到另一种损失函数，将模型的注意力更多的集中在优化标签的召回率上。
如何在流行而强大的 Apache Web 服务器上托管两个或多个站点。 在我的上一篇文章中，我解释了如何为单个站点配置 Apache Web 服务器，事实证明这很容易。...在这篇文章中，我将向你展示如何使用单个 Apache 实例来服务多个站点。 注意：我写这篇文章的环境是 Fedora 27 虚拟机，配置了 Apache 2.4.29。...对于多个站点，你需要提供多个位置，每个位置对应托管的站点。 基于名称的虚拟主机 使用基于名称的虚拟主机，你可以为多个站点使用一个 IP 地址。...要同时显示两个站点，请打开另一个终端会话并使用 Lynx Web 浏览器查看另一个站点。 其他考虑 这个简单的例子展示了如何使用 Apache HTTPD 服务器的单个实例来服务于两个站点。...Apache 网站描述了管理多个站点的其他方法，以及从性能调优到安全性的配置选项。 Apache 是一个强大的 Web 服务器，可以用来管理从简单到高度复杂的网站。
目录： 一．数据 二．训练一个图像分类器 1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集 2. 定义一个卷积神经网络 3. 定义一个损失函数 4....在测试样本数据上测试网络 三．在GPU上训练 四．在多个GPU上训练 五．还可以学哪些？...图片一 cifar10 二、 训练一个图像分类器 我们将按次序的做如下几步： 1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集 2. 定义一个卷积神经网络 3....定义一个损失函数和优化器 让我们使用分类交叉熵Cross-Entropy 作损失函数，动量SGD做优化器。...目标： 深度理解了PyTorch的张量和神经网络 训练了一个小的神经网络来分类图像 四、 在多个GPU上训练 如果你想要来看到大规模加速，使用你的所有GPU，请查看：数据并行性（https://pytorch.org
主办方提供40000多张训练图像，每张图像都涵盖多个标签，标签总体分为如下几组： 大气情况：晴朗、局部多云、多云、起雾 常见的土地覆盖和使用类型：雨林、农业、河流、城镇/城市、道路、耕地、裸地 罕见的土地覆盖和使用类型...这是一场多标签分类比赛，并且标签是失衡的。 比赛竞争很激烈，因为这两年已经有很多使用比较广泛的图像分类算法，并且也出现了很多新算法，另外，也有很多极具经验的计算机视觉方面的参赛选手。...同样值得注意的是，这次比赛中，我没有使用标准log函数作为损失函数，而是使用了一个特殊的柔性F2损失函数（special soft F2-loss），这是为了得到更高的F2分数。...为了让F2分数更高，你有用到一些特别的技巧吗？ 主办方会评估提交结果的F2分数，这个分数结合了精确度和召回率，有点类似于F1分数，但召回率的权重比精确度要高。...最初，和许多其他参赛者一样，我使用的是log损失作为损失函数，但如下表所示，F2分数不会随着log损失值的降低而升高。 ?
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