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antd pro v5 tab标签卡(标签页)实现

标签页很多公司的后台管理系统都会有这个需求,之前用vue一般架子也是带的,现在公司用了antd pro ,看了下官方不支持,确实会影响性能,但是架不住需求。...自己实现的好处: UI自定义 功能添加方便,知道核心原理,修改Bug也方便。...核心原理 ---- 先看最后实现的版本: 核心问题: 菜单标签路由地址联动 标签卡内容需要缓存,切换不丢失 后台返回路由也应该支持 功能实现 ---- 核心实现思路: 通过地址栏变化匹配路由变化标签栏...标签卡选用Tabs组件+ Route 标签加key缓存 dva来实现数据管理,也可以选用别的,能全局操作即可。...具体逻辑就是,写一个TabsView 组件,在Layout chlidren的时候嵌套上Tabs 页签卡这一层。

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Django 标签筛选的实现代码(一对)

实现的目标(一对实现针对课程实现:课程类型、难度级别、是否隐藏三个方式的筛选 每一个视频文件有针对一个课程类型、一个难度级别、是否隐藏 设计数据库如下: class VideoType(models.Model...,实现选中的显示,通过a标签中的数字控制后台筛选操作 实现的目标(实现针对课程实现:课程方向、课程类型、难度级别三个方式的筛选 其中每个课程方向中包含有多个课程类型,选择课程方向后,筛选课程方向包含的所有课程类型...每一个视频文件有针对一个课程类型、一个难度级别 设计数据库如下,在一对的基础上增加了一个的课程方向表: class VideoGroup(models.Model): Video_group...{{ item.Video_title }} {% endfor %} 以上所述是小编给大家介绍的Django 标签筛选的实现代码...(一对),希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。

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基于keras实现标签分类(multi-label classification)

首先讨论标签分类数据集(以及如何快速构建自己的数据集)。 之后简要讨论SmallerVGGNet,我们将实现的Keras神经网络架构,并用于标签分类。...然后我们将实施SmallerVGGNet并使用我们的标签分类数据集对其进行训练。 最后,我们将通过在示例图像上测试我们的网络,并讨论何时适合标签分类,包括需要注意的一些注意事项。...Microsoft’s Bing Image Search API)建立图像数据(需要在线注册获得api key,使用key进行图像搜索),python代码: 使用find方法得到下载的图像数据数目 标签分类...multi-label classsification 这里给出的是项目的文件结构 标签分类的网络结构--smallervggnet【Very Deep Convolutional Networks...标签分类模型训练 python train.py --dataset dataset --model fashion.model --labelbin mlb.pickle 使用训练完成的模型预测新的图像

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视图示例标签的协同矩阵分解

)之间的关系,而这些实体之间的关系可以给M3L方法提供丰富的上下文信息,因此,现有的M3L方法性能次优; 2、大部分的MIML算法仅关注单视图数据,但是,在实际应用中,通常可以通过不同的视图来表示实例标签对象...尽管这些方法在努力解决视图MIML学习问题,但是这些方法仅考虑了包之间和实例之间有限的关系类型。...2、construct a bag subnetwork for each feature view 利用豪斯夫距离为每个试图中的包构建子网 ? ?...M3Lcmf有两个预测项:实例-标签的联系和包-标签的联系。除了直接利用趋近,作者增加了一个整合项。这个整合项受实例学习原理的驱动,即包的标签取决于其实例的标签。...最后,可以利用优化好的和来获取实例-标签的相关性矩阵:,同样,要将实例的标签进一步映射到相应的包上,作者利用来趋近包-标签相关性矩阵。因此,M3Lcmf既可以实现包级预测也可以实现实例级预测。

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标签图像分类综述

作为计算机视觉领域的基础性任务,图像分类是目标检测、语义分割的重要支撑,其目标是将不同的图像划分到不同的类别,并实现最小的分类误差。经过近30年的研究,图像分类已经成功应用至社会生活的方方面面。...2 传统机器学习算法 机器学习算法主要包括两个解决思路: (1) 问题迁移,即将标签分类问题转化为单标签分类问题,如将标签转化为向量、训练多个分类器等; (2) 根据标签特点,提出新的适应性算法,包括...该算法采用决策树技术处理标签数据,利用基于标签熵的信息增益准则递归地构建决策树。树形结构包括非叶结点、分支、叶节点。...然而,在标签分类中一个图片与多个标签同时关联,其复杂程度远远高于单标签分类。因此,在继承单标签分类评价指标的基础上,许多关于标签分类的评价指标也被提出。...6 标签图像分类面临的挑战 (1) 标签图像分类的可能性随着图片中标签类别的增加呈指数级增长,在现有的硬件基础上会加剧训练的负担和时间成本,如何有效的降低信息维度是面临的最大挑战。

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标签分类(multilabel classification )

用 表示可能的标签集。 一个标签分类器h是一个映射 ,对每一个实例 分配一个分配一个标签子集。因此分类器h的输出是一个向量 。...4、与标签分类相关/相似的问题 一个同属于监督学习并和标签分类很相关的问题就是排序问题(ranking)。...标签分类的方法 方法基本上分为两种,一种是将问题转化为传统的分类问题,二是调整现有的算法来适应标签的分类 常用的转化方法有好几种,比如对每个实例确定或随机的分配一个标签,...调整的算法也比较多,比如通过调整boost kNN SVM等实现多分类,这些调整通常也会用到上面的转换。其中调整kNN实现标签分类可以加入先验概率,并能对输出标签排序。...评价标准 令D表示标签评价数据集,有|D|个标签样本 。令H为一个标签分类器,令 为有H基于 的预测结果集。

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图卷积网络-标签分类

首先理解一些以下: 二分类:每一张图像输出一个类别信息 类别分类:每一张图像输出一个类别信息 多输出分类:每一张图像输出固定个类别的信息 标签分类:每一张图像输出类别的个数不固定,如下图所示: ?...标签分类的一个重要特点就是标签是具有关联的,比如在含有sky(天空) 的图像中,极有可能含有cloud(云)、sunset(日落)等。...早期进行标签分类使用的是Binary Cross-Entropy (BCE) or SoftMargin loss,这里我们进一步深入。 如何利用这种依赖关系来提升分类的性能?...我们发现有些标签总是成对出现的,可以用P(Lj | Li)来衡量当Li标签出现时,Lj标签出现的可能性。 怎么将这种表示应用到我们的模型中? 使用邻接矩阵。比如:表示两标签同时出现的次数 ?...标签图卷积网络:直接看原文。

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vim-tabe标签切换

原文链接:https://www.cnblogs.com/liqiu/archive/2013/03/26/2981949.html vim-tabe标签切换...2.列示标签页 命令:tabs可以显示已打开标签页的列表,并用“>”标识出当前页面,用“+”标识出已更改的页面。 关闭标签页 命令:tabc可以关闭当前标签页。而命令:tabo将关闭所有的标签页。...3.切换标签页 命令:tabn或gt可以移动到下一个标签页。而命令:tabp或gT将移动到上一个标签页。如果已经到达最后面或最前面的标签页,将会自动转向循环。...6.标签页命令 使用:tabdo命令,我们可以同时在多个标签页中执行命令。...命令小结 :tabnew 新建标签页 :tabs 显示已打开标签页的列表 :tabc 关闭当前标签页 :tabn 移动到下一个标签页 :tabp 移动到上一个标签页 :tabfirst 移动到第一个标签

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标签制作软件如何制作1行列的标签

在使用标签制作软件制作标签时,我们需要根据标签纸的实际尺寸在标签软件中进行设置。因为只有将标签纸的实际尺寸跟标签软件中的纸张尺寸设置成一致的,才能打印到相应的纸张上。...例如常见的一行列的标签该怎么设置呢?接下来就带大家学习下在标签制作软件中设置1行标签的方法: 1.打开标签制作软件,点击“新建”或者“文件-新建”,弹出文档设置对话框。...点击下一步,根据标签纸的实际尺寸,设置一行列的标签,这里以一行两列的标签为列。设置标签行数为1,列数为2。 点击下一步,设置页面边距,边距只需设置左右即可,标签纸的实际边距为1。...纸张及标签尺寸已经设置好了,可以在标签制作软件中设计及排版了。...以上就是在标签制作软件中设置一行标签的方法,标签制作软件中的纸张尺寸要跟打印机首选项里面的纸张尺寸保持一致,如果打印机首选项里面没有所需的尺寸,可以点击新建,新建一个标签尺寸,这里就不演示了,具体的操作可以参考条码打印软件怎么自定义设置纸张尺寸

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基于Keras的标签图像分类

multi-label标记监督学习 其实我个人比较喜欢把label翻译为标签。那可能学术上翻译multi-label翻译为标记。其实和标签一个意思。...其实关于标签学习的研究,已经有很多成果了。 主要解法是 * 不扩展基础分类器的本来算法,只通过转换原始问题来解决标签问题。如BR, LP等。 * 扩展基础分类器的本来算法来适配标签问题。...标签图像数据集 我们将采用如下所示的标签图像数据集,一个服饰图片数据集,总共是 2167 张图片,六大类别: 黑色牛仔裤(Black Jeans, 344张) 蓝色连衣裙(Blue Dress,386...实现网络模型以及训练 现在已经搭建好我们的网络模型SmallerVGGNet 了,接下来就是 train.py 这份代码,也就是实现训练模型的代码。...小结 本文介绍了如何采用 Keras 实现标签图像分类,主要的两个关键点: 输出层采用 sigmoid 激活函数,而非 softmax 激活函数; 损失函数采用 binary cross-entropy

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keras 读取标签图像数据方式

我所接触的标签数据,主要包括两类: 1、一张图片属于多个标签,比如,data:一件蓝色的上衣图片.jpg,label:蓝色,上衣。其中label包括两类标签,label1第一类:上衣,裤子,外套。...实现了多分类。 2、一张图片属于多个标签,但是几个标签不全是分类。比如data:一张结婚现场的图片.jpg,label:高兴,3(表示高兴程度)。这时label1是分类,label2时回归。...这种情况就需要多个标签,模型需要多个输出。...所以我自己写了个data_generate,来生成bathsize标签数据 ?...steps_per_epoch=146, epochs=300, validation_data=test_data.get_mini_batch(), validation_steps=34, ) 以上这篇keras 读取标签图像数据方式就是小编分享给大家的全部内容了

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标签分类怎么做?(Python)

某种角度上,标签分类可以看作是一种多任务学习的简单形式。...二、标签分类实现 实现标签分类算法有DNN、KNN、ML-DT、Rank-SVM、CML,像决策树DT、最近邻KNN这一类模型,从原理上面天然可调整适应标签任务的(标签适应法),如按同一划分/近邻的客群中各标签的占比什么的做下排序就可以做到了标签分类...这里着重介绍下,比较通用的标签实现思路,大致有以下4种: 方法一:多分类思路 简单粗暴,直接把不同标签组合当作一个类别,作为一个多分类任务来学习。...这种方法前提是标签组合是比较有限的,不然标签会非常稀疏没啥用。 方法二:OVR二分类思路 也挺简单的。将标签问题转成多个二分类模型预测的任务。...如下构建一个输出为3个标签的概率的标签模型,模型是共用一套神经网络参数,各输出的是独立(bernoulli分布)的3个标签概率 ## 标签 分类 from keras.models import

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【技术综述】标签图像分类综述

作为计算机视觉领域的基础性任务,图像分类是目标检测、语义分割的重要支撑,其目标是将不同的图像划分到不同的类别,并实现最小的分类误差。经过近30年的研究,图像分类已经成功应用至社会生活的方方面面。...2 传统机器学习算法 机器学习算法主要包括两个解决思路: (1) 问题迁移,即将标签分类问题转化为单标签分类问题,如将标签转化为向量、训练多个分类器等; (2) 根据标签特点,提出新的适应性算法,包括...该算法采用决策树技术处理标签数据,利用基于标签熵的信息增益准则递归地构建决策树。树形结构包括非叶结点、分支、叶节点。...然而,在标签分类中一个图片与多个标签同时关联,其复杂程度远远高于单标签分类。因此,在继承单标签分类评价指标的基础上,许多关于标签分类的评价指标也被提出。...6 标签图像分类面临的挑战 (1) 标签图像分类的可能性随着图片中标签类别的增加呈指数级增长,在现有的硬件基础上会加剧训练的负担和时间成本,如何有效的降低信息维度是面临的最大挑战。

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【技术综述】标签图像分类综述

作为计算机视觉领域的基础性任务,图像分类是目标检测、语义分割的重要支撑,其目标是将不同的图像划分到不同的类别,并实现最小的分类误差。经过近30年的研究,图像分类已经成功应用至社会生活的方方面面。...2 传统机器学习算法 机器学习算法主要包括两个解决思路: (1) 问题迁移,即将标签分类问题转化为单标签分类问题,如将标签转化为向量、训练多个分类器等; (2) 根据标签特点,提出新的适应性算法,包括...该算法采用决策树技术处理标签数据,利用基于标签熵的信息增益准则递归地构建决策树。树形结构包括非叶结点、分支、叶节点。...然而,在标签分类中一个图片与多个标签同时关联,其复杂程度远远高于单标签分类。因此,在继承单标签分类评价指标的基础上,许多关于标签分类的评价指标也被提出。...6 标签图像分类面临的挑战 (1) 标签图像分类的可能性随着图片中标签类别的增加呈指数级增长,在现有的硬件基础上会加剧训练的负担和时间成本,如何有效的降低信息维度是面临的最大挑战。

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解决标签分类问题(包括案例研究)

因此,这些类型的问题被称为标签分类问题。 现在你应该可以区分标签和多分类问题了。那么,让我们开始处理标签这种类型的问题。...我们不需要手动操作,multi-learn库在python中提供了它的实现。那么,让我们看看它在随机生成的数据上的实现。...这与二元关联非常相似,唯一的区别在于它是为了保持标签相关性而形成的。那么,让我们尝试使用multi-learn库来实现它。...因此,标签powerset给训练集中的每一个可能的标签组合提供了一个独特的类。让我们看看它在Python中的实现。...对于直接实现,你可以查看:http://scikit.ml/api/classify.html#ensemble-approaches 5.案例研究 在现实世界中,标签分类问题非常普遍。

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