我正在学习多标签、多分类的例子。
当你有这样一个案子的时候
Year Actor Budget | Genre
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2004 Tom C. 40,000,000 | Action, Darama
2016 Mel G. 54,000,000 | Comedy, Action, Family
2021 Eva K. 3,000,000 | Comedy, Romance
我看到了一个使用MultiOutputClassifier
我正在为DeepSORT - 使用这种回购。
我正在尝试建立一个多摄像头的人跟踪系统。我想保存和利用从其他相机的镜头中提取的一个摄像头的特征。
在火星数据集上训练的特征提取器似乎无助于区分两个不同的人。
我编写了下面的片段来检查来自同一个人和不同人的图像之间的余弦距离。
extr = Extractor("./deep_sort_pytorch/deep_sort/deep/checkpoint/ckpt.t7")
list = glob.glob("mars/*.jpg")
features_list = []
for i in list:
im =
我正在使用IBM v12优化一个双目标问题。当两个目标函数被赋予相同的优先级时,CPLEX具有混合两个目标函数的性质。然后根据最初为这两个目标设定的权重来求解混合目标。
我提供了一些初始权重,但是,我希望在优化过程中根据找到的两个目标的现有值和界限来更新它们。为此,我使用CPLEX提供的回调。我的问题是,我能够提取的权重,在本质上设置,并显示他们。我使用了getWeight()函数的IloObjective。但是,我不知道如何更新权重,因为我找不到任何类似的setWeight()函数。
回调实现如下:
class weightUpdateCallack: public IloCplex::Ca
我创建了一个.NET标准库(2.0),它调用一个web服务(用.NET框架编写)。当我调用web服务的方法时,我会得到以下错误。
Unable to generate a temporary class (result=1).
error CS0012: The type 'System.Object' is defined in an assembly that is not referenced. You must add a reference to assembly 'netstandard, Version=2.0.0.0, Culture=neutral,
我正在研究一个系统的电源管理。我希望最小化的目标是功耗和平均延迟。我有一个单一的目标函数,它具有两个目标的线性加权和:
C=w.P_avg+(1-w).L_avg, where w belongs to (0,1)
我正在使用Q-learning通过改变权重w并对功耗和平均延迟设置不同的偏好来找到一条pareto最优的权衡曲线。我确实得到了一条帕累托最优曲线。现在,我的目标是提供一个约束(例如,平均延迟L_avg),从而调整/找到w的值以满足给定的标准。我的是一个在线算法,所以w的调整应该以在线的方式进行。
在这方面,我能得到任何提示或建议吗?