如果我们创建了一个自定义分类 channel，那么在文章编辑页面就会有 channel 这个自定义分类的编辑框，如下图所示： 如果我们想去掉这个编辑框，可以在注册自定义分类的时候，直接将 show_ui...=> true, 'show_ui' => true, 'show_in_quick_edit' => false, 'meta_box_cb' => false, ]); 上面注册自定义分类的代码中...，我们将 show_ui 设置为 true，然后通过使用 show_in_quick_edit 和 meta_box_cb 参数来实现更细致的控制，它们可以分别控制自定义分类是否在快速编辑中显示和再文章编辑页显示
修改 Wordpress 的默认登录界面，比如想将 Wordpres s的 logo 替换为自己网站 logo，并改变其外观，或者打造一个个性化的登录页面，可以参考此文。...同时还可参考登录页面默认样式文件：wordpress\wp-admin\css 目录的 wp-admin.min.css，进一步个性化登录页面，就看你的创意了！
一般的分页只需要在后台设置->阅读->博客中显示的页数，即可设置网站的分页，但是这么设置的分页是全站通用的，无论是首页、分类、搜索都显示一个分页数，但是若我们想单独控制某一个页面显示多少呢？...首先我们来了解一下在wrodpress中都是用哪些函数来判断分类的 判断是否是首页：is_home() 是否分页显示：is_paged() 是否是文章页：is_single() 是否是分类目录页：is_category...() 是否是标签页：is_tag() 在wordpress中还会提供很多钩子，我们可以通过钩子来修改wordpress的内部运行行为，因此我们可以通过分页钩子posts_per_page设置每页显示的文章数...//自定义不同页码的页码显示 function custom_posts_per_page($query){ if(is_home()){ $query->set('posts_per_page...function above to the 'pre_get_posts' action add_action('pre_get_posts','custom_posts_per_page'); 这样就可以分开定义每页显示的数量
为此，这篇博客接下来围绕着如何使用VGG实现自己的图像分类任务，从数据准备到实验验证。代码基于Python与TensorFlow实现，模型结构采用VGG-16，并且将很少的出现算法和理论相关的东西。...数据准备 下载数据和转换代码 大多数人自己的训练数据，一般都是传统的图片形式，如.jpg，.png等等，而图像分类任务的话，这些图片的天然组织形式就是一个类别放在一个文件夹里，那么有啥大众化的数据集是这样的组织形式呢...： train_and_val.py文件是最终要执行的文件，它定了训练和预测的过程； input_data.py是将上一步中生成的TFRecord文件组织成batch的过程； VGG.py定义了...VGG-16的网络结构； tool.py是最底层，定义了一些卷积池化等操作。
在 WordPress 后台编辑自定义分类模式的时候，点击更新显示的提示都是“项目已更新”，这里的「项目」怎样改成自定义分类模式的名称呢，下面这个代码可以解决这个问题： add_filter('term_updated_messages
如果你的文章或者文章类型添加了自定义分类，下面的代码可以在 WordPress 后台文章列表添加自定义分类下拉筛选框，快速通过自定义分类筛选文章。
如果你是一个 WordPress 开发者，给自己的日志（或者自定义类型的日志）添加自定义分类模式（custom taxonomy），并且你的系统还支持注册用户在前台通过一个表单来投稿，并且需要用户也能输入自定义分类...current_user_can($taxonomy_obj->cap->assign_terms) ) wp_set_post_terms( $post_ID, $tags, $taxonomy ); 自定义分类模式...（custom taxonomy）默认的 assign_terms 权限是：manage_categories，可以管理分类，而只有管理员或者编辑（editor）可以管理分类。...所以我们在创建自定义分类的时候，就要将其 assign_terms 权限设置为支持订阅者。...'delete_terms' => 'manage_categories', 'assign_terms' => 'read' ) ) ); 上面就创建了一个 “device” 的自定义分类
如果用 WordPress 做一个小型门户网站，那么可能搜索增加需要“按分类搜索”的功能，这样可以快速搜索到指定分类的文章资讯。同时，我们还要进行外观的修饰，适应我们网站的整体风格。...本文就是讲解如何在自己网站上增加一个像下图一样的分类搜索功能： 增加分类搜索功能 强大的 WordPress 的搜索模块，通过一定的参数来实现按照分类搜索。...WordPress 已经提供了这样一个输出网站分类目录的函数 wp_dropdown_categories ，具体使用说明可以看一下官方文档，对于本例中，我们只需要使用下面一句代码即可输出目录： <?...这样，我们的按分类搜索模块已经完成了。 自定义样式 这时候，虽然功能实现了，但是外观实在是太丑了，太丑太丑了。...当然，直接模拟出来一个下拉列表这种做法是最方便最简单的了，而且可以高度自定义样式。潜行者m 这次就是用的这种方法，下面就来介绍一下。
为了尽量复用 WordPress 的能力，我们使用注册了 topic 这个文章类型，然后也注册了 group 这个分类模式。...一切都很完美，但是用户选择的分组始终无法关联上，经过仔细查询创建文章的代码（wp_insert_post）才知道，文章类型关联分类模式的代码如下： if ( current_user_can( $taxonomy_obj...->cap->assign_terms ) ) { wp_set_post_terms( $post_ID, $tags, $taxonomy ); } 由上代码可知，给文章类型关联分类模式之前，会判断当前的用户拥有当前分类模式分配的权限...所以我只需要在注册分类模式的时候，设置分类模式分配的权限为 read，即普通用户也拥有权限，具体的代码如下： register_taxonomy('group', [ 'label' => '分组
这一次我们讲讲keras这个简单、流行的深度学习框架，一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。...03Keras 自定义数据 3.1 MNIST实例 MNIST手写字符分类被认为是深度学习框架里的“Hello Word！”，下面简单介绍一下MNIST数据集案例的测试。...3.2 数据定义 前面我们介绍了MNIST数据集实例，很多读者在学习深度学习框架的时候都卡在了这一步，运行完MNIST实例之后无从下手，很大原因可能是因为不知道怎么处理自己的数据集，这一节我们通过一个简单的图像二分类案例...此处采用keras的processing模块里的ImageDataGenerator类定义一个图像分类任务的dataset生成器： train_data_dir = '../../../.....left/*.jpg datas/train/right/*.jpg datas/val/left/*.jpg datas/val/right/*.jpg 此处还需要注意的一点是，我们现在进行的是简单的图像分类任务训练
如何步入深度学习刷榜第一重境界 02mxnet安装配置 喜欢自定义安装和精确控制版本的朋友，可以自行编译，喜欢偷懒的pip安装即可，方便快捷。...https://github.com/apache/incubator-mxnet 03mxnet自定义数据 下面就开始我们的任务，跟以往项目一样，从自定义数据和自定义网络开始。...mxnet分类任务要求的输入分类文件的格式与caffe不一样，为下面的格式，其中分别是序号，标签，路径 01../../../../.....str, default='float32',help='data type: float32 or float16') return data 然后，使用mx.img.ImageIter来载入图像数据...flatten, name='softmax') return softmax if __name__ == "__main__": net = get_symbol(2) ##二分类任务
也就是说，首先定义网络，然后用户定期向其提供小批量的训练数据。由于网络静态定义的，因此所有的逻辑必须作为数据嵌入到网络架构中。...如L.Convolution2D和F.relu (3) __call__ 对于__call__它的作用就是使我们的chain像一个函数一样容易被调用。...，尽管它里面有许多参数如predictor、lossfun和accfun，但我们只需赋予其一个参数那就是predictor，即你定义过的模型。...chainer.training.extensions.VariableStatisticsPlot 6、chainer.training.extensions.dump_graph 以上就是利用chain来做一个图像分类任务的一个小例子...总结 本文讲解了如何使用chainer深度学习框架完成一个分类任务，尽管这个框架用的人不多，但这个框架使用起来还是比较方便的，您在用吗？如果您在用，可以联系我们一起交流下！
接下来就是数据的准备，模型的定义，结果的保存与分析。 在此之前，我们先看官方的分类案例，直观感受一下，代码比较长。...它可以直接输入如下格式的txt文件用于图像分类问题。 ../../../../datas/mouth/1/182smile.jpg1 ../../../.....transforms=transforms), labels = C.io.StreamDef(field='label', shape=num_classes) ))) 在对图像数据进行封装的时候...2.2 网络定义 与tensorflow和pytorch颇为相似，如下 def simpleconv3(input, out_dims): with C.layers.default_options...C.layers.Dense(128)(net) net = C.layers.Dense(out_dims, activation=None)(net) return net 2.3 损失函数与分类错误率指标定义
https://github.com/longpeng2008/LongPeng_ML_Course 这一篇我们说一个分类任务，给大家准备了 500 张微笑的图片、500 张非微笑的图片，放置在 data...对于入门级别的任务，如图像分类，Caffe 上手的成本最低，几乎不需要写一行代码就可以开始训练，所以我推荐 Caffe 作为入门学习的框架。...: TRAIN } include { phase: TEST } } 可以看出，Caffe 的这个网络配置文件，每一个卷积层，都是以 layer{} 的形式定义.../datas/mouth/0/327neutral.jpg 0 格式就是，图片的名字 + 空格 + label，这就是 Caffe 用于图片分类默认的输入格式。...，同时，输入网络的图像，也需要 resize 到相应尺度。
这一次我们讲讲paddlepadle这个百度开源的机器学习框架，一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。...02paddlepaddle训练 训练包括三部分，数据的定义，网络的定义，以及可视化和模型的存储。...2.1 数据定义 定义一个图像分类任务的dataset如下： from multiprocessing import cpu_count import paddle.v2 as paddle class...，这里只有图像crop操作，更多的使用可以参考API。...2.2 网络定义 # coding=utf-8 import paddle.fluid as fluid def simplenet(input): # 定义卷积块 conv1 = fluid.layers.conv2d
第二部分就是网络定义，类似于caffe的train.prototxt文件，不同的是网络层用[]来声明，batch normalization以及激活函数等配置进了[convolutional]里面。...examples就是高层任务的定义，包括classifier，detector，代码的解读就超过本文的内容了，以后详解。...3 数据准备和模型定义 3.1 数据准备 前面已经把该介绍的都介绍了，下面就开始准备数据进行训练。跟caffe一样，数据准备的流程非常简单。...到这里，我们只用了不到500个样本，就完成了一个精度不错的分类器的训练，如此轻量级的darknet，我决定粉了。...总结 本文讲解了如何使用darknet深度学习框架完成一个分类任务，框架固然小众，但是速度真快，而且非常轻便，推荐每一个玩深度学习，尤其是计算机视觉的朋友都用起来。
假设我们创建了一个 product 的自定义文章类型，然后又创建了一个 product_category 自定义分类，并且关联上了 product 这个自定义文章类型，这样在后台 product 自定义文章类型菜单下就有...taxonomy=product_category&post_type=product' ); 但是并不生效，这是因为 WordPress 生成子菜单的时候，如果子菜单的链接有 & 的时候会被转换成 &
【caffe速成】caffe图像分类从模型自定义到测试 【tensorflow速成】Tensorflow图像分类从模型自定义到测试 今天说说Pytorch。...tensor包括cpu和gpu两种类型，如torch.FloatTensortorch.cuda.FloatTensorvirable，就分别表示cpu和gpu下的32位浮点数。...不同文件夹下的图，会被当作不同的类，天生就用于图像分类任务。 （2）Transforms 这一点跟Caffe非常类似，就是定义了一系列数据集的预处理和增强操作。...第一步，引入包定义创建： from tensorboardX import SummaryWriter writer = SummaryWriter() 第二步，记录变量，如train阶段的 loss...05 总结 本节讲了如何用 Pytorch 完成一个分类任务，并学习了可视化以及使用训练好的模型做测试。
Lasagne训练准备 2.1 Lasagne安装 Lasagne安装很简单，只需要在终端输入下面命令即可安装： pip install Lasagne 2.2 数据读取 由于没有特别好的接口，因此我们自己定义一个类就行了...2.3 网络定义 基本上和所有python库的方法是一样的，调用接口就行。...3 模型训练 1、首先通过Theano里的tensor对输入和输出进行定义 input_var = T.tensor4('inputs') target_var = T.ivector('targets...如果是用于验证和测试，就不需要进行网络参数的更新，而且可以增加精度等变量，这时这样定义： test_acc = T.mean(T.eq(T.argmax(test_prediction, axis=1)...以上就是Lasagne从数据准备，模型定义到输出结果的整个流程，想要体验可以去参考git代码。
【新智元导读】谷歌今天宣布开源 TensorFlow 高级软件包 TF-Slim，能使用户快速准确地定义复杂模型，尤其是图像分类任务。...今年早些时候，我们发布了图像分类模型 Inception V3 在 TensorFlow 上的运行案例。代码能够让用户使用同步梯度下降用 ImageNet 分类数据库训练模型。...此外，我们还制作了 TF-Slim 图像模型库，为很多广泛使用的图像分类模型提供了定义以及训练脚本，这些都是使用标准的数据库写就的。...mAP，IoU） 部署运行库，让在一台或多台机器上进行同步或异步训练更容易 代码，用于定义和训练广泛使用的图像分类模型，比如 Inception、VGG、AlexNet、ResNet 训练好的模型，这些模型使用...ImageNet 分类数据库训练，但也能用于其他计算机视觉任务 ImageNet、CIFAR10 和 MNIST 这些容易使用的标准图像数据库 使用 TF-Slim 的 GitHbu 代码： README
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