在软件工程中，内聚是用来衡量模块内部功能联系紧密程度的概念。有不同的内聚类型，其中包括偶然内聚、逻辑内聚、过程内聚和通信内聚。
软件的开发方法 软件开发生命周期 软件开发模型 构件与软件重用 逆向工程 净室软件工程 软件开发的模型 瀑布模型 增量模型与螺旋模型 构件组装模型 软件开发模型的统一过程 敏捷开发 逆向工程 净室软件工程...也就是一个受控污染级别的环境 使用盒结构规约（或形式化方法）进行分析和设计建模，而且强调将正确性 验证，而不是测试，作为发现和消除错误的主要机制 使用统计的测试来获取认证被交付的软件的可靠性所必需的的出错率信息 需求工程...例如 引用-计数就是C++语言的一种用惯用法 面向对象设计-设计模式的分类 面向对象设计-创建性模式 面向对象设计-结构性模式 面向对象设计-行为性模式 测试与测评 测试评审方法 验证与确认 测试自动化
JS对象分类 数组对象 函数对象 class语法 -曾老湿, 江湖人称曾老大。 ---- -多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。...---- JS对象分类 ---- JS对象需要分类吗？ 我们一起来思考一下这个问题，JS对象需不需要分类？...this.width + this.height) * 2 } r1.getArea() 20 r1.getLenght() 18 r1.width 4 r1.height 5  对象需要分类么...---- 类型VS类 类型： 1.JS的数据分类，有7种 2.四基两空一对象 类： 1.类是针对于对象的分类，有无数种 2.常见的有Array、Function、Date、RegExp 数组对象
音乐便签分类 可以根据音乐的声音特性进行音乐类型的判断，从而可以得到音乐 的标签值。
【编者按】针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？...Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的解答，他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归、SVM、决策树集成和深度学习，并谈了他的不同认识。...不同分类算法的优势是什么？例如有大量的训练数据集，上万的实例，超过10万的特征，我们选择哪种分类算法最好？...Netflix公司工程总监Xavier Amatriain认为，应当根据奥卡姆剃刀原理（Occam's Razor）来选择算法，建议先考虑逻辑回归。...我绝对不会推荐这种方法作为通用的分类技术。但是，你可能会听说这些方法在某些情况下（如图像分类）表现如何。如果你已经通过了前面的步骤并且感觉你的解决方案还有优化的空间，你可能尝试使用深度学习方法。
PnPNet: End-to-End Perception and Prediction with Tracking in the Loop 正因为深度学习算法在自动驾驶中的广泛应用，使得模型部署工程师炙手可热...，大多数公司既要求算法工程师设计算法，又要部署移植，同时具备两项技能的人才一直是自动驾驶公司优先录取的对象，对应的薪资也是非常可观。
【编者按】针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？...Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的解答，他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归、SVM、决策树集成和深度学习，并谈了他的不同认识。...不同分类算法的优势是什么？例如有大量的训练数据集，上万的实例，超过10万的特征，我们选择哪种分类算法最好？...Netflix公司工程总监Xavier Amatriain认为，应当根据奥卡姆剃刀原理（Occam’s Razor）来选择算法，建议先考虑逻辑回归。...我绝对不会推荐这种方法作为通用的分类技术。但是，你可能会听说这些方法在某些情况下（如图像分类）表现如何。如果你已经通过了前面的步骤并且感觉你的解决方案还有优化的空间，你可能尝试使用深度学习方法。
此为2017-2018年度工程实践项目，主要目的是能够识别图像类别，尤其是医学类，然后在医学类中再进行更为细致的类别识别，以达到医学影像这一垂直领域的应用目的。...：Python3 模型框架：Keras GPU：GTX 1060 GUI：Tkinter 完整代码 以及预训练模型 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 图像分类...MedicalSegmentFine_tuning.py——医学小类识别模型搭建 MedicalLargeClassificationModel_weights_15.h5——训练好的图像大类分类模型...MedicalSegmentClassificationModel_weights_15.h5——训练好的医学小类分类模型 picture： craw_picture.py...测试截图：红线框标注的为分类错误 ?
图像分类是深度学习计算机视觉技术中极其重要的应用场景和技术基础，图像检测、语义分割等等各种任务场景都需要基于图像分类的基础能力。也是大家入门深度学习CV方向任务开发极好的切入点。 ?...基础知识篇 Q1： 图像分类领域常用的评估指标有哪几种？ A： 场景一：对于单标签的图像分类问题（仅包含1个类别与背景），评估指标主要有Precision、Recall和F-score等。...场景二：对于类别数大于1的图像分类问题，评估指标主要有Accuary和Class-wise Accuracy。...如果您已经加载了PaddleClas中提供的预训练模型，每个类别包括10-20张图像即可保证基本的分类效果； 如果您没有加载预训练模型，每个类别需要至少包含100~200张图像以保证基本的分类效果。...如果您在使用PaddleClas的遇到问题时，欢迎移步到ISSUE提问，有丰富经验的飞桨资深工程师会及时帮你解决。 PaddleClas项目地址：（欢迎大家点Star支持！）
这三个文件将为后面的模型训练提供基础，在制作分类器的时候，只需要将它们加载到内存中即可。 5.制作通用分类器 到现在为止，文本分类的前期已经准备完成了，下面就是训练模型并且制作分类器。...为了方便比较各个分类算法之前的性能差异，所以现在我们制作一个通用的分类器，接收分类算法、训练集数据、测试集数据，如果当前分类算法从未训练过模型，那么先进行模型训练，并将训练完成的模型持久化保存，方便下次使用...6.评估和验证模型 “万事俱备，只欠东风”，分类器已经完成，现在需要将模型训练出来，就可以进行自动化的分类了。...为了对比多个不同分类算法的性能差异，这里我们选择了4个分类算法进行训练，分别是朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林和支持向量机算法。...#新闻3实际类别：财经商业类 text_string3 = '央视财经客户端4月17日报道，近日，《经济半小时》栏目接到了多地群众的反映，一些地方上的农田水利设施，派不上用场，要么是半拉子工程
分类 Category也称为分类、类目、类别等，Category可以在不修改原来类的基础上，为这个类补充一些方法 Category的格式 @interface Person (SS) -(void...)eat; @end Category的运用 在开发中，类的实现文件特别大，难于管理与维护，因此经常使用分类机制把类的实现代码划分成易于管理的小块，以便单独检视 #import <Foundation/...takeVacationFromWork; - (void)gotoTheCinema; - (void)gotoSportGame; @end 实现文件里，所有的方法都写在一个类，内容太多，所以我们可根据其不同功能分成多个分类...)person; - (void)removePerson:(Person *)person; - (BOOL)isFriendWithPerson:(Person *)person; @end 如果分类中有和原类中同名的方法...，程序只会调用分类里的方法，如果多个分类中都有和原类中同名的方法，程序只会由编译器决定，编译器最后一个执行的方法来响应 @interface Person : NSObject @property (nonatomic
社会工程学（Social Engineering）是一种通过对受害者心理弱点、本能反应、好奇心、信任、贪 婪等心理陷阱进行诸如欺骗、伤害等危害手段。...社会工程学攻击在近年来的一些网络入侵事件中起到了很大的作用，对企业信息安全有很大的威胁性。下面转载来一 篇比较不错的文章，方便各位网络信息安全爱好者了解社会工程学。...反向社会工程 (Reverse Social Engineering) 定义： 迫使目标人员反过来向攻击者求助的手段 步骤： 破坏 (Sabotage) — 对目标系统获得简单权限后，留下错误信息，使用户注意到信息...组织行为学技术：分析目标组织的常见行为模式，为社会工程提供解决方案。
我们都知道，适当的训练对于将来有效的分类来说至关重要，为了训练工作，我们需要大量准确标记的数据。在第一部分中，我通过下载3000个预先标记的图像跳过了这个挑战。...然后我向你展示了在TensorFlow中如何使用带标签的数据训练分类器。...第一部分：http://www.atyun.com/13211_c-sats工程副总裁教你如何用TensorFlow分类图像-part1.html 鉴于我在医疗技术公司C-SATS担任工程副总裁的工作，...我希望建立一个与手术有关的分类器。
分类是使用模型分类新的图像。例如，输入：IMG207.JPG，输出：雏菊。这是最快，最简单的一步。 训练和分类 在本教程中，我们将训练图像分类器来识别不同类型的花朵。...深度学习需要大量的训练数据，所以我们需要大量的分类好的花卉图像。...值得庆幸的是，我有现成的，所以我会使用带有很好脚本的分类后的数据集，并使用一个现有的、经过完全训练的图像分类模型，并重新训练模型的最后几层。这种技术被称为迁移学习。...分类 再加上一个小脚本，我们可以将新的花朵图像添加到模型中，并输出它的猜测。这就是图像分类。...分类器脚本中的图形加载代码损坏了，所以我应用了graph_def = tf.GraphDef()等图形加载代码。 我们创造了一个还可以的花朵图像分类器，可以在笔记本电脑上每秒钟处理大约五个图像。
今天我们一起来学习一下如何用Python来实现XGBoost分类，这个是一个监督学习的过程，首先我们需要导入两个Python库： import xgboost as xgb from sklearn.metrics...import accuracy_score 这里的accuracy_score是用来计算分类的正确率的。...我们这个分类是通过蘑菇的若干属性来判断蘑菇是否有毒的分类，这个数据集中有126个属性，我们来看看数据集，我把数据集放到网盘上分享给大家：训练和测试数据集，密码：w8td。...打开数据集可以发现这其实是一组组的向量，我们来看一组数据集的截图： 首先第一列表示标签列，是每一组数据的正确分类，1表示蘑菇是有毒的，0表示蘑菇无毒的。...以上就是我们用Python实现的xgboost分类模型的过程，希望对各位朋友有所帮助，本人能力有限，文中如有纰漏之处，还望各位朋友多多指教，如有转载，也请标明出处，谢谢。
---- ---- 聚类分析 聚类分析是一种无监督的分类方法，即不预先指定类别。 根据分类对象不同，聚类分析可以分为样本聚类（Q型）和变量聚类（R型）。...样本聚类针对观测样本进行分类，而变量聚类则是试图找出彼此独立且有代表性的自变量，而又不丢失大部分信息。变量聚类是一种降维的方法。...并且距离分类准则和距离计算方法都有多种，可以依据具体情形选择。...---- 模糊聚类分析 采用模糊数学语言对事物按一定的要求进行描述和分类的数学方法称为模糊聚类分析。...---- ---- 神经网络分类方法 神经网络分类算法的重点是构造阈值逻辑单元。一个阈值逻辑单元是一个对象，可以输入一组加权系数的量，对它们进行求和。如果这个和达到或者超过了某个阈值，则输出一个量。
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该文章收录专栏 ✨— 机器学习 —✨ 【机器学习】logistics分类 一、线性回归能用于分类吗？...y=0 代价函数图像 四、 代价函数与梯度下降 4.1 线性回归与logistic回归的梯度下降规则 五、高级优化算法 六、多元分类：一对多 一、线性回归能用于分类吗？...例如将天气分类，下雨，晴天等、我们可以将这些用数字0，1，2表达，以上这些都是多类别分类 与二分类图像不同(右图） 首先，我们将该数据集划分为三类 我们要做的就是将这数据集转换为三个独立的二元分类问题...我们可以得到一个决策边界 同理，将其他两类样本如上创建伪数据集，以及对应的拟合分类器，进行一个标准的逻辑回归分类器，得到对应边界 总而言之，我们拟合出了三个分类器 h_\theta^...（最可信）的那个分类器，就是我们要的类别。
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