它的最大好处是支持多标签，这样一个窗口就有多个标签来在不同的目录下执行命令，而且不会在任务栏里产生过多的窗口。
平时习惯用的终端是下拉式终端guake，开多个标签各司其职，热键一按，呼之即来，挥之即去。...但用一个东西，就难免会有不爽的地方，比如每次想复制一个标签页，就要3步，1 新建标签页， 2 切换到之前的路径， 3 改标签名 对于懒人来说，还是想懒一点的。...那我就可以写个bash脚本，取得当前路径，新建一个标签页，cd切换路径，重命名标签页。 这个时候问题来了，原本的参数中，居然只有设置名字，没有取得标签页名字的，尴尬。...看看选项，瞎折腾了一把，加了个选项 -l 取得标签名。...fullscreen 设置Guake全屏显示 -t, --toggle-visibility 切换终端窗口是否可见
CNN Framework for Multi-Label Image Classification PAMI 2016 本文提出了一个 CNN 网络 HCP 不需要真值训练数据的情况下可以完成对多标签图像分类问题...单标签和多标签图像 ? HCP 是怎么处理一幅图像的了？ ?...首先提取图像中的候选区域，然后对每个候选区域进行分类，最后使用 cross-hypothesis max-pooling 将图像中所有的候选区域分类结果进行融合，得到整个图像的多类别标签。
Mac中终端每次打开一个标签都是一个固定的路径,这点对于从Linux发行版过来的用户来说,简直是很不爽,那么如何实现像Linux发行版一样,新标签的打开路径和启动它的标签路径一直呢?...the front window" \ -e 'end tell' &> /dev/null 赋予可执行权限 1 sudo chmod a+x /usr/local/bin/nt 如不生效,重启终端程序
）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多实例多标签对象...2 Related work 由于包之间以及实例之间存在多种类型的关系,与最近大量研究的MIML任务相比，从多视图包中学习更加困难和挑战。当前已有不少研究工作致力于解决这样一种挑战。如表1所示： ?...尽管这些方法在努力解决多视图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 利用豪斯多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。这个整合项受多实例学习原理的驱动，即包的标签取决于其实例的标签。
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，即将多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) 根据多标签特点，提出新的适应性算法，包括...2.1.2 基于样本实例转换 这种方法是将多标签实例分解成多个单标签实例。如下图所示。...该算法采用决策树技术处理多标签数据，利用基于多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，在多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，许多关于多标签分类的评价指标也被提出。...6 多标签图像分类面临的挑战 (1) 多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。
用 表示可能的标签集。 一个多标签分类器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、与多标签分类相关/相似的问题 一个同属于监督学习并和多标签分类很相关的问题就是排序问题（ranking）。...多标签分类的方法 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多标签的分类 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，...其中调整kNN实现的多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表示多标签评价数据集，有|D|个多标签样本 。令H为一个多标签分类器，令 为有H基于 的预测结果集。
我们制作完条码标签后是需要打印在不干胶标签纸上的，常见的不干胶标签有单排、双排和三排这几种类型，那么在制作时如何设置多排条码标签打印排版呢？...其实只需在条码软件里输入排数就可以了，具体操作如下： 一、打开软件，新建一个标签，尺寸根据不干胶标签纸的尺寸进行设置。点击设置数据源，选择一个Excel文件作为数据库。...03.png 四、点击选择打印机，在弹出的打印设置里点击属性，然后点击卷，类型处选择有间距的标签，并将间距高度设置为2mm。 04.png 以上全部设置完成后就可以打印了。
问题1：终端 a 执行的这部分命令终端 b 上看不到。...但是问题 2 貌似不会出现，个人在 CentOS 7 中测试了一下，发现终端 a 正常退出，相关命令的确会写入到~/.bash_history文件中，即 c0+c1；但终端 b 也正常退出后，终端 b...，然后按向上，ls出现）的确也是有一定的使用需求，但真正的需求个人觉得更应该是这样的： 我可以看到多终端实时同步 history 的优点，但是就我个人而言，我会讨厌它。...所以，我们增加一个问题 3：当打开一个 shell 终端后，不管是正常退出还是非正常退出，执行的所有命令均实时追加到~/.bash_history文件中，但当前终端不会实时同步其他终端的 history...，除非我重新开启了一个新终端。
首先理解一些以下： 二分类：每一张图像输出一个类别信息 多类别分类：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 多标签分类：每一张图像输出类别的个数不固定，如下图所示： ?...多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。...早期进行多标签分类使用的是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 ?...多标签图卷积网络：直接看原文。
◆ 一、开源项目简介 SAPI++ 是多应用、多租户、多终端的SaaS平台开发框架。...基于ThinkPHP6.x的多应用模式开发,开发者不需要二次学习,就可以开发自己的多应用多租户SaaS服务平台，简单好用是SAPI++的特点。
原文链接：https://www.cnblogs.com/liqiu/archive/2013/03/26/2981949.html vim-tabe多标签切换...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.多标签页命令 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 移动到第一个标签页
在训练AI过程中，为了实现对结果的呈现更加显眼，突然想实现一下彩色的输出。 查了下，非常简单的命令。python这是方便，什么包都有。 其代码和效果如下：
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。...例如常见的一行多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行多列标签的方法： 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，设置一行多列的标签，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多列标签的方法，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
我所接触的多标签数据，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。...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多标签数据 ?...steps_per_epoch=146, epochs=300, validation_data=test_data.get_mini_batch(), validation_steps=34, ) 以上这篇keras 读取多标签图像数据方式就是小编分享给大家的全部内容了
之后如果有时间的时候，再说一说cross validation（交叉验证）和在epoch的callback函数中处理一些多标签度量metric的问题。...multi-label多标记监督学习 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多翻译为多标记。其实和多标签一个意思。...其实关于多标签学习的研究，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多标签问题。如BR， LP等。 * 扩展基础分类器的本来算法来适配多标签问题。...多标签图像数据集 我们将采用如下所示的多标签图像数据集，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...多标签分类项目结构 整个多标签分类的项目结构如下所示： ├── classify.py ├── dataset │ ├── black_jeans [344 entries │ ├── blue_dress
常用的做法是OVR、softmax多分类 多标签学习（Multi-label ）：对于每一个样本可能有多个类别（标签）的任务，不像多分类任务的类别是互斥。...某种角度上，多标签分类可以看作是一种多任务学习的简单形式。...二、多标签分类实现 实现多标签分类算法有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多标签任务的（多标签适应法），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多标签分类...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。将多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个标签的概率的多标签模型，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 ## 多标签 分类 from keras.models import
video_list %} {{ row.Video_title }} {% endfor %} 前台通过变化active标签...，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（多对多） 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，在一对多的基础上增加了一个多对多的课程方向表： 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...(一对多、多对多)，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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