首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何填充基于json的类别和子类别?

基于JSON的类别和子类别的填充可以通过以下步骤完成:

  1. 创建一个JSON对象,用于存储类别和子类别的信息。JSON对象是一种轻量级的数据交换格式,易于阅读和编写。
  2. 在JSON对象中,使用键值对的形式来表示类别和子类别。类别作为键,对应的值是一个数组,数组中存储该类别下的所有子类别。
  3. 在数组中,可以使用字符串来表示子类别。可以根据需求,为每个子类别添加其他属性,如ID、描述等。
  4. 可以使用各种编程语言的JSON解析库来解析和操作JSON对象。根据需要,可以将JSON对象存储在文件中或通过网络传输。

以下是一个示例JSON对象的结构:

代码语言:txt
复制
{
  "类别1": ["子类别1", "子类别2", "子类别3"],
  "类别2": ["子类别4", "子类别5"],
  "类别3": ["子类别6", "子类别7", "子类别8"]
}

对于类别和子类别的填充,可以根据具体的业务需求进行操作。例如,可以通过用户界面提供一个表单,让用户输入类别和子类别的信息,然后将其添加到JSON对象中。

对于类别和子类别的应用场景,可以根据具体的业务需求进行设计和开发。例如,在电子商务网站中,类别和子类别可以用于商品分类和搜索功能。

腾讯云提供了多种云计算相关产品,可以根据具体需求选择适合的产品。以下是一些腾讯云产品的介绍链接:

请注意,以上链接仅供参考,具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【图像分类】 基于Pytorch类别图像分类实战

欢迎大家来到图像分类专栏,本篇基于Pytorch完成一个多类别图像分类实战。 作者 | 郭冰洋 编辑 | 言有三 1 简介 ?...本次实战选择数据集为Kaggle竞赛中细胞数据集,共包含9961个训练样本,2491个测试样本,可以分为嗜曙红细胞、淋巴细胞、单核细胞、中性白细胞4个类别,图片大小为320x240。...需要特别强调是对图像进行去均值处理,很多同学不明白为何要减去均值,其主要原因是图像作为一种平稳数据分布,通过减去数据对应维度统计平均值,可以消除公共部分,以凸显个体之间特征差异。...多类别分类”给公众号 4 训练及参数调试 初始学习率设置为0.01,batch size设置为8,衰减率设置为0.00001,迭代周期为15,在不同框架组合下最佳准确率最低loss如下图所示: ?...总结 以上就是整个多类别图像分类实战过程,由于时间限制,本次实战并没有对多个数据集进行训练,因此没有列出同一模型在不同数据集上表现。

3.8K10

SAP 物料“评估类型”“评估类别

将“自制品”“外购品”分成两个物料编码进行管理,将是显而易见成本控制方法。却违背ERP系统中重要原则——“一物一码”原则。...为了简便说明分割评估作用,本文仅说明“自制品”与“外购品”成本不同,如何进行成本核算管理问题。...); (3)定义“评估类别”(ValuationCategory)(分割评估标准,将其中评估类型与相应工厂激活); (4)定义“评估区域”(ValuationArea)(评估区域可以公司范围内,也可以在工厂范围内...”为外购品物料主数据(其评估级别与价格控制据需要填制); 注:前台操作第一步为第二步、第三步奠定基础,起作用将是各制带评估类别的物料。...,在入库、消耗、出库等过程中,将与评估类型(如本文中自制品外购品)自动关联,进而与各自成本相关,实现同一物料不同成本管理功能。

7.9K43

机器学习 - 基于 Scikit-learn 多类别多标签分类算法

Scikit-learn - Multiclass Multilabel 算法 针对多分类多标签问题,虽然深度学习具有较好表现,但采用传统机器学习方法可以作为对问题深入理解尝试. sklearn.multiclass...可以看作是,对每个样本数据点预测几个属性,如某个地点风向地震震级预测....与 one-vs-rest one-vs-one 是完全不同策略. 纠错输出编码中,每一个类别class 都是 Euclidean 空间表示,每一维是 0 或 1....将每一个类别class 表示为二值0或1编码形式. 表示了每一类编码矩阵为 codebook. 编码 code 长度即为Euclidean空间维度....在 prediction 时,分类器用于得到样本类别class 空间内点,然后根据该点与数据类别最近距离,选择最近预测类别.

5.9K30

C语言变量作用域类别-学习二十

这个存储空间可以分为三部分: 程序区 静态存储区:全局变量 动态存储区:函数形参、函数中定义变量、函数调用时现场保护返回地址等 变量函数有两个属性: 数据类型和数据存储类别。...存储类别指的是数据在内存中存储方式。 存储方式分为两大类:静态存储类动态存储类。...包含: 自动( auto ) ; 静态( static ) ; 寄存器( register ) ; 外部( extern )。 根据变量存储类别,可以知道变量作用域生存期。...函数中形参和在函数中定义变量(包括在复合语句中定义变量),都属此类。 用关键字auto作存储类别的声明。...总结 1.从作用域角度分,有局部变量全局变量。它们采用存储类别如下: 局部变量包括: 自动变量、静态局部变量、寄存器变量。 全局变量包括: 静态外部变量、外部变量。

95910

基于有效样本类别不平衡损失CB-Loss

---- 干货 作者:Sik-Ho Tsang 来自:炼丹笔记     本文综述了康奈尔大学、康奈尔科技、谷歌BrainAlphabet公司基于有效样本数类平衡损失(CB损失)。...类别平衡问题     两个类,分别来自长尾数据集头部尾部(iNaturalist 2017 dataset)假设有像上面那样不平衡类。head:对于索引小类,这些类有较多样本。...iNaturalist ILSVRC是天然类别不平衡数据集。...值得注意是,使用了类别平衡Focal Loss来代替Softmax交叉熵,ResNet-50能够达到ResNet-152相应性能。...一种全新易用基于Word-Word关系NER统一模型 阿里+北大 | 在梯度上做简单mask竟有如此神奇效果 ACL'22 | 快手+中科院提出一种数据增强方法:Text Smoothing 阿里

40111

基于逻辑回归利用欠采样处理类别不平衡

它只包含作为PCA转换结果数字输入变量,这是因为由于保密问题,我们无法提供有关数据原始功能更多背景信息。特征V1,V2,......V28是使用PCA获得主要组件,没有用PCA转换唯一特征是“时间”“量”。特征'时间'包含数据集中每个刷卡时间第一次刷卡时间之间经过秒数。...由上可以看到信用卡欺诈数据集中实例类别分布十分不均衡,这就需要我们进行类别不均衡处理 总结以上对信用卡欺诈数据集分析,在分割完训练集测试集后,我们将需要开展满足以上分析数据预处理: 二、数据分割...如果我们不处理类别不均衡数据,分类器输出结果就会存在偏差,也就是在预测过程中大多数情况下都会给出偏向于某个类别的结果,这个类别是训练时候占比较大那个类别。...这里采用欠采样来进行处理,让正常类别为0)欺诈类别为1)一样少 1)首先看一下训练数据集中欺诈信用卡个数 In [79]: number_records_fraud=len(strat_train_y

93410

Google Earth Engine——潜在自然植被生物群落全球预测类别基于使用BIOMES 6000数据集 “当前生物群落 “类别的预测。

基于使用BIOMES 6000数据集 "当前生物群落 "类别的预测。...潜在自然植被(PNV)是指在某一特定地点不受人类活动影响而存在与气候平衡植被覆盖。PNV对于提高公众对土地退化认识估计土地潜力非常有用。...该数据集包含以下预测结果 (1) 基于BIOME 6000数据集(8057个基于花粉现代遗址重建)全球生物群落分布。...(2) 基于详细发生记录(1,546,435次地面观测)欧洲森林树种分布,以及 (3) 全球每月吸收光合有效辐射分数(FAPAR)值(30,301个随机抽样点)。...这是对许可证可读摘要(而不是替代)。 你可以自由地--分享--以任何媒介或格式复制再传播这些材料,适应--为任何目的重新混合、改造建立这些材料,甚至是商业性。 此许可证可用于自由文化作品。

14410

类别问题绩效衡量:F1-score 广义AUC

非得分分类器数据 为了展示多类别设置中非得分分类器性能指标,让我们考虑观察到N = 100分类问题观察到G = {1,...,5}五个分类问题: ref.labels <- c(rep("A"...然后,其中一个类别的混淆矩阵可能具有以下结构: 预测/参考 1类 其他类 1类 8 10 其他类 2 80 基于此矩阵,特异性将为 ( frac {80} {80 + 10} = 88.9 % ),...计算R中微观宏观平均值 在这里,我演示了如何在R中计算F1分数微观平均值宏观平均值。...但是,我们假设分类器对于单个类别(如B类(精度)E类(精度召回率))表现不佳。现在,我们将研究F1得分微观平均值宏观平均值如何受到模型预测影响。...对于软分类器,您可以确定全精度召回曲线,也可以使用Hand and Till中AUC 。 ---- 本文摘选《R语言中类别问题绩效衡量:F1-score 广义AUC》

95630

C语言入门系列之7.函数定义、参数、调用存储类别

2.数组名作函数参数 八、局部变量全局变量 1.局部变量 局部变量注意点: 2.全局变量 九、变量存储类别 1.动态存储方式与静态存储方式 2.auto变量 3.用static声明局部变量 静态变量注意点...九、变量存储类别 1.动态存储方式与静态存储方式 从变量作用域(即从空间)角度来分,可以分为全局变量和局部变量; 从变量值存在时间(即生存期)角度来分,又可以分为静态存储方式动态存储方式。...用户存储空间可以分为三部分: 程序区 静态存储区 动态存储区 在C语言中每一个变量函数有两个属性: 数据类型; 数据存储类别。...具体包含四种: 自动(auto) 静态(static) 寄存器(register) 外部(extern) 根据变量存储类别,可以知道变量作用域生存期。...静态变量注意点 (1)静态局部变量属于静态存储类别,在静态存储区内分配存储单元,在程序整个运行期间都不释放; 而自动变量(即动态局部变量)属于动态存储类别,占动态存储区空间而不占静态存储区空间,函数调用结束后即释放

1.7K21

分类类别不均衡?来试试 Facebook 学习表征分类器分离

新加坡国立大学 Facebook AI 研究者提出了一种新型解决方案:将表征学习分类器学习分开,从而寻找合适表征来最小化长尾样本分类负面影响。该论文已被 ICLR 2020 接收。 ?...图像分类一直是深度学习领域中非常基本且工业应用广泛任务,然而如何处理待分类样本中存在类别不均衡问题是长期困扰学界与工业界一个难题。...该研究将表征学习分类器学习分离开来,分别进行了延伸探究。 表征学习 对于表征学习来说,理想情况下好类别表征能够准确识别出各种待分类类别。...实验结果 通过以上观察学习拆分,该研究在几个公开长尾分类数据集上重新修改了头部类别尾部类别的分类决策边界,并且搭配不同采样策略进行交叉训练实验。...表征学习阶段 学习过程中保持网络结构(比如 global pooling 之后不需要增加额外全连接层)、超参数选择、学习率 batch size 关系正常分类问题一致(比如 ImageNet),

80120

问与答64: 如何获取Excel图表系列中指定数据点类别名?

excelperfect Q:如下图1所示,我根据单元格区域A1:B10中数据绘制了一个折线图,我现在想用VBA得到该折线图第5个数据点分类名(从数据表中可以得出其分类名为“桔子”),如何编写程序实现我需求...图1 A:可以使用下面的自定义函数来获得分类轴类别名: '获取指定图表中指定系列上某数据点类别名 '参数cht:代表图表 '参数lSeriesNum:代表图表中系列编号 '参数lPointNum:...vCategory = srsCht.XValues '返回指定数据点类别 GetCategoryLabel = vCategory(lPointNum) End Function...使用下面的代码调用GetCategoryLabel函数,获取图表中指定系列上某点类别名。...:"& vbCrLf & str End Sub 运行上述代码,Excel显示当前工作表中第一个图表上系列1第5个数据点类别名,如下图2所示。

1.1K10

五种资源类别如何提高大语言模型资源效率,超详细综述来了

网络通信:在分布式训练基于部署中,网络带宽和延迟变得重要。高效网络通信意味着减少在分布式系统节点之间或云端与用户之间传输数据量,这对训练时间实时应用响应性有重大影响。 2....每个类别都在高效 LLM 开发部署生命周期中扮演着不可或缺角色。 架构设计:检查 LLM 结构基础,分为基于 Transformer 非 Transformer 架构。...高效 Transformer 结构:这一类别包括了通过创新技术优化 Transformer 模型架构,旨在降低计算内存需求。...AFT KDEFormer 等其他方法则通过不同方式实现时间内存效率大幅提升。 非 Transformer 架构:这一类别探索了替代 Transformer 新型架构。...参数高效微调 基于遮蔽微调:仅更新模型参数子集,其他参数在反向传播过程中被「冻结」或遮蔽。 基于适配器微调:在预训练模型现有层之间插入额外轻量级层(适配器)。

30710

李飞飞团队最新论文:基于anchor关键点类别级物体6D位姿跟踪

简介 作者提出了一种基于RGB-D深度学习方法6PACK,能够实时跟踪已知类别物体。通过学习用少量3D关键点来简洁地表示一个物体,基于这些关键点,通过关键点匹配来估计物体在帧与帧之间运动。...问题提出 在机器人抓取任务中,实时跟踪物体6D位姿能力影响抓取任务实施。现有的6D跟踪方法大部分是基于物体三维模型进行,有较高准确性鲁棒性。...这种基于关键点表示方法可以实现鲁棒实时6D姿态跟踪。 核心思想 作者提出模型使用RGB-D图像,基于之前位姿周围采样anchors(红点),来鲁棒地检测跟踪一组基于3D类别的关键点(黄色)。...初始位姿是针对相同类别的所有目标物体定义标准框架相对于相机框架平移旋转。例如,对于类别“相机”,将框架放置在物体质心处,x轴指向相机物镜方向,y轴指向上方。...作者方法避免了丢失物体轨迹(IoU25>94%),基于anchor注意力机制提高了整体跟踪性能。 3)为了检验不同方法鲁棒性稳定性,作者计算了没有前x帧平均性能。

75210

R语言中类别问题绩效衡量:F1-score 广义AUC

非得分分类器数据 为了展示多类别设置中非得分分类器性能指标,让我们考虑观察到\(N = 100 \)分类问题观察到\(G = \ {1,\ ldots,5 \}五个分类问题\): ref.labels...然后,其中一个类别的混淆矩阵可能具有以下结构: 预测/参考 1类 其他类 1类 8 10 其他类 2 80 基于此矩阵,特异性将为\(\ frac {80} {80 + 10} = 88.9 \%\)...计算R中微观宏观平均值 在这里,我演示了如何在R中计算F1分数微观平均值宏观平均值。  ...但是,我们假设分类器对于单个类别(如B类(精度)E类(精度查全率))表现不佳。现在,我们将研究F1得分微观平均值宏观平均值如何受到模型预测影响。...在多类别设置中,我们可以根据它们对所有精度召回曲线关系可视化多类别模型性能。AUC也可以推广到多类别设置。

2.8K00

ICLR 2020 | 如何解决图像分类中类别不均衡问题?不妨试试分开学习表征分类器

新加坡国立大学 Facebook AI 研究者提出了一种新型解决方案:将表征学习分类器学习分开,从而寻找合适表征来最小化长尾样本分类负面影响。该论文已被 ICLR 2020 接收。 ?...图像分类一直是深度学习领域中非常基本且工业应用广泛任务,然而如何处理待分类样本中存在类别不均衡问题是长期困扰学界与工业界一个难题。...该研究将表征学习分类器学习分离开来,分别进行了延伸探究。 表征学习 对于表征学习来说,理想情况下好类别表征能够准确识别出各种待分类类别。...实验结果 通过以上观察学习拆分,该研究在几个公开长尾分类数据集上重新修改了头部类别尾部类别的分类决策边界,并且搭配不同采样策略进行交叉训练实验。...表征学习阶段 学习过程中保持网络结构(比如 global pooling 之后不需要增加额外全连接层)、超参数选择、学习率 batch size 关系正常分类问题一致(比如 ImageNet),

1.1K30

用于类别级物体6D姿态尺寸估计标准化物体坐标空间

然后,我们训练了基于区域神经网络,可以直接从观察到像素向对应共享对象表示(NOCS)推断对应信息,以及其他对象信息,例如类标签实例蒙版。...这一系列技术经常遭受对象间对象内遮挡,这在我们仅对对象进行部分扫描时很常见。基于对象坐标回归第二类方法旨在使与每个对象像素相对应对象表面位置回归。...总共,我们选择了6个对象类别-瓶,碗,相机,罐,笔记本电脑杯子。我们还创建了一个干扰项类别,该类别由上面未列出类别(例如监视器,电话吉他)中对象构成。...然后,我们使用NOCS图深度图来估计度量6D姿态对象大小。 5.1. NOCS地图预测CNN 我们CNN目标是纯粹基于RGB图像估算对象类标签,实例蒙版NOCS映射。...我们建立在基于区域Mask R-CNN框架[23]之上,因为它展示了2D对象检测实例分割任务最新性能,具有模块化,灵活,快速,并且可以轻松地进行增强以预测NOCS映射,如下所述。

73530

Linux下进程类别(内核线程、轻量级进程用户进程)--Linux进程管理与调度(四)

本文中出现,内核线程,轻量级进程,用户进程,用户线程等概念,如果不太熟悉, 可以参见 内核线程、轻量级进程、用户线程三种线程概念解惑(线程≠轻量级进程) Linux进程类别 虽然我们在区分Linux...进程类别, 但是我还是想说Linux下只有一种类型进程,那就是task_struct,当然我也想说linux其实也没有线程概念, 只是将那些与其他进程共享资源进程称之为线程。...处理器竞争:可以在全系统范围内竞争处理器资源; 使用资源:唯一使用资源是内核栈上下文切换时保持寄存器空间 调度:调度开销可能进程自身差不多昂贵 同步效率:资源同步和数据共享比整个进程数据同步共享要低一些...它是基于内核线程高级抽象,因此只有先支持内核线程,才能有LWP。每一个进程有一个或多个LWPs,每个LWP由一个内核线程支持。这种模型实际上就是恐龙书上所提到一对一线程模型。...用户线程 用户线程是完全建立在用户空间线程库,用户线程创建、调度、同步销毁全又库函数在用户空间完成,不需要内核帮助。因此这种线程是极其低消耗高效

6.3K30

全面调研了深度异常检测方向技术发展、数据集及三大类别11个细粒度类别的研究进展

悉尼科技大学 论文名称:Deep Learning for Anomaly Detection: A Review 原文作者:Guansong Pang 异常检测,几十年来一直是各个研究领域中一个持续而活跃研究领域...但仍然有一些独特问题、复杂性挑战需要先进方法。近年来,将深度学习应用于异常检测(即深度异常检测)已经成为关键方向。...本文回顾了深度异常检测方法研究进展,并对检测方法进行了分类,包括3个高级类别11个细粒度类别。...本文回顾了检测方法主要intuitions、目标函数、基本假设、优势劣势,并讨论了他们如何应对上述挑战。并且进一步讨论了一系列未来可能机遇应对挑战新观点。

1.7K10
领券